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Gogoro 推新車款 Gogoro Luna，鎖定女性客群、搭載全新省力中柱，售價 83,980 元

洪詩詩 — Tue, 23 Jun 2026 18:27:00 +0800

全新 Gogoro Luna 專為女性打造，配備省力中柱與寬敞置物空間。Gogoro Luna 透過科技調校，提供更輕鬆、舒適的都會騎乘體驗。

Gogoro 正式推出全新車款 Gogoro Luna，針對女性騎乘習慣與用車痛點進行車體結構調整，以減輕車體負擔與擴大乘載空間為主要研發目標。

根據 Gogoro 針對 1068 位 18 歲以上且有騎乘機車習慣的女性進行的調查顯示，有接近四成的受訪者在停駐車輛時面臨無法立起中柱的困擾，為此 Gogoro Luna 重新研發超省力中柱，踩踏力道調整為 47 公斤，與過往車款相比減少了 50% 的省力幅度，讓使用者即使穿著特定鞋款也能順利駐車。

除了省力中柱外，車體設計導入 LunaFit 舒適騎乘科技，透過調整把手高度、座墊泡棉厚度以及前置杯架的開口位置，讓車主的雙手與膝蓋在騎乘時能維持放鬆角度，考量到不同身型與日常穿搭需求，椅墊寬度調整至 31.2 公分，配合前端削窄與縫線設計以減少腿部壓迫感，並搭配 73.5 公分的低座高設計，提升雙腳著地的安定感。

加大儲物空間與實用機能

針對多數女性重視的空間實用性，Gogoro Luna 提供同級車款中較大的腳踏空間，可容納 28 吋的行李箱，座墊下方的置物箱容量為 22 公升，能收納通勤、採買或出遊時的隨身物品，車頭部分則標配雙置杯架，可放置不同尺寸的飲料杯或隨行杯，滿足日常多元的收納情境。

動力表現方面，車輛搭載 6kW 輕保養勁速馬達，保養週期為每 5000 公里或每 6 個月一次，車載功能標配一鍵自動倒車、坡道駐車輔助與省力牽車模式，協助車主在擁擠的停車格移車，或是在坡道、紅綠燈前停等時更加便利。

此外，車輛首度導入 Keyless 免鑰匙啟動系統，除提供實體鑰匙外，車主亦可使用智慧型手機進行感應解鎖，無須掏出手機或插入鑰匙，按下並轉動主開關旋鈕即可啟動。

三種騎乘模式與煞車安全設計

控制介面提供 ECO、COMFORT 與 POWER 三種騎乘模式，可透過把手按鍵進行切換，供車主依據超商購物、市區通勤或趕路等不同行駛情境自行選擇，在安全配置上，煞車拉桿間距設定為 5 公分，方便不同手型的車主按壓煞車，並標配 SBS 前後雙碟煞系統，提供順暢且精準的減速效果。

外觀設計以流線曲面為靈感，車色採用珍珠塗層技術，推出月光白、月霧藍與月影藍三種塗裝，在不同光線角度下會呈現多層次的金屬光澤。

頭燈選用歐司朗 LED 魚眼透鏡以提升夜間照明集中度與穿透力，車頭下方則配置弧形月環位置燈，並支援更換飾蓋以展現個人風格。

車尾則採用行車燈與煞車燈一體式的設計，強化夜間的視覺辨識度，儀表部分採用水滴曲面設計與彩色負顯 LCD 螢幕，具備自動切換亮度功能，讓各項行車資訊更加清晰易讀。

Gogoro Luna 官方售價為 83980 元，扣除相關政府補助後最低 34680 元起即可入手，官方宣布由黃路梓茵擔綱車款代言人，並推出購車優惠，於 7 月 26 日前完成購車，可享有連續 24 個月每月資費最低 119 元起折抵。

Gogoro Luna 上市資訊

Gogoro Luna 不含補助建議零售價為 $83,980，扣除補助後最低入手價只要 $34,680，即日起至 7/26，更享多重優惠：

購買 Gogoro Luna 選擇自由省、高用量自由省和全新騎到飽資費方案，享連續 24 個月、每月資費折抵 $200，相當於每月資費最低 $119 起。
於全台 Gogoro 活動門市體驗 Gogoro Luna ，即可獲得「Luna 專屬限量收納包」乙個，完成試騎還有機會抽中「Dyson Supersonic Travel HD19 隨行吹風機」乙支（共 4 名），感受輕盈、更有空間的魅力！（贈品數量有限，依門市現場為準，送完為止。全台 Gogoro 活動門市不含服務中心、交車中心、社區店）
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- 購車分期並消費滿 $60,000 並綁定 Gogoro Wallet，最高享 2,300 點 Gogoro Smart Points 回饋（限量 1,000 名）
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Steam控制器終於能跨平台了！HID Remapper讓你Switch、Xbox也能用，超實用！

KKJ — Tue, 23 Jun 2026 16:30:00 +0800

HID Remapper更新讓Steam 控制器突破限制，實現跨平台使用！這款Steam 控制器終於能跨平台暢玩，不再受限於單一平台，極大提升實用價值。

開源硬體專案 HID Remapper 發布了最新更新，正式宣布全面支援 Valve 旗下的 Steam 控制器（Steam Controller）。這項更新徹底解決了該款控制器長久以來的最大痛點——過去它只能在 Steam 平台上運作，且必須保持 Steam 程式在背景執行才能正常使用。

HID Remapper 是一個具備硬體無關性的開源專案。其運作原理是透過在輸入裝置與主機之間插入一個硬體 USB 轉接器，將控制器的輸入訊號即時轉換為主機設備能夠識別的格式，進而實現按鍵重新對應的功能。專案開發者指出，Steam 控制器的所有輸入功能，包括觸控板、觸控感測器、加速度計及陀螺儀，均能正常發揮作用。

突破Steam生態限制延伸支援Switch與Xbox平台

這次的更新不僅讓 Steam 控制器能夠在 Windows 和 Linux 系統上完全脫離 Steam Input 獨立運作，更大幅擴展了其相容性。現在，玩家可以將這款控制器應用於 Nintendo Switch、Android 行動裝置以及 Xbox Series 系列主機上。

這意味著 Steam 控制器終於打破了 Steam 生態系統的封閉限制。玩家不再受限於單一平台，能夠在更廣泛的遊戲環境中使用這款獨具特色的控制器，極大地提升了其整體實用價值與靈活度。

雖然 HID Remapper 採用開源模式，開放自製轉接器的相關檔案供技術愛好者自行製作，但市場上已有售價約 17.50 美元的預製轉接板可供購買。儘管使用者可能仍需自行完成外殼組裝與韌體燒錄等 DIY 步驟，但這套方案無疑為 Steam 控制器玩家提供了解決長久困擾的完美解方。

這次的技術突破展現了開源社群強大的創造力，成功賦予了這款曾經受限的硬體全新的生命力。它不僅讓玩家能跨平台享受 Steam 控制器獨特的觸控體驗，也為其他受限於特定生態系的硬體設備，提供了一個極具參考價值的跨平台整合範例。

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一夜蒸發 4,000 億美元！馬斯克 SpaceX 創史上第二慘跌幅，背後出了什麼問題？

KKJ — Tue, 23 Jun 2026 16:00:00 +0800

太空巨頭 SpaceX 股價近日重挫，單日市值蒸發四千億美元，反映市場對債務壓力的擔憂。即便 SpaceX 積極將 AI 算力轉化為營收，但 AI 業務的巨額虧損仍讓投資人觀望，其兆元...

根據《金融時報》最新報導，太空科技巨頭 SpaceX 的股價在6 月 22 日遭遇歷史性重挫。

在創下華爾街歷史紀錄的首次公開募股（IPO）後不久，這家融合航太與 AI 算力業務的龐然大物，再度迎來劇烈震盪。截至週一收盤，SpaceX（股票代碼：SPCX）股價大跌 16.43%，收在每股 154.60 美元，相較於 6 月中旬創下的歷史高點，股價已大幅回落 31.5%。

單日市值蒸發 4,000 億美元！

這項驚人的數據，創下了全球企業歷史上第二大單日市值損失紀錄，僅次於晶片巨頭輝達（NVIDIA）在 2025 年 1 月 27 日寫下的近 6,000 億美元單日跌幅。重挫後，SpaceX 總市值降至約 2.03 兆美元，在全球市值排行榜上被台積電（TSMC）以 2.06 兆美元反超，滑落至全球第七。

債務壓力與聯準會升息預期的雙重夾擊

此次 SpaceX 股價大幅回檔，首要原因在於美國國債殖利率的顯著攀升。

由於市場預期美聯儲（聯準會）為遏制通膨可能在未來數月內再度升息，超低風險的美國國債殖利率走高，直接打擊了高估值科技股的吸引力。當無風險資產能提供更高回報時，投資人往往會降低對高成長股的追捧。

而 SpaceX 自身的資金與債務狀況，更讓投資人神經緊繃。

SpaceX 計畫發行至少 200 億美元的優先無擔保債券。這筆融資主要用於償還該公司在今年 3 月併購 xAI 與 X 平台時所借入的 200 億美元過橋貸款。在 IPO 募資高達 860 億美元（發行價為 135 美元）之後，旋即宣布龐大的發債計畫，引起了華爾街對其高槓桿營運模式與高昂資金消耗速度的擔憂。

AI 算力變現：Colossus 2 超級資料中心加速商業化

儘管股價劇烈波動，SpaceX 仍正極力將其龐大的 AI 基礎設施轉化為營收引擎。

就在週一，SpaceX 宣佈與人工智慧新創公司 Reflection AI 達成合作協議，將透過旗下的 Colossus 2 超級資料中心為其提供強大的計算資源。這份合約總價值最高可達 63 億美元（若執行至 2026 年之後的 2029 年），Reflection AI 將從 7 月 1 日起，每月支付 1.5 億美元以調用 Colossus 2 的 NVIDIA GB300 晶片資源。

這並非 SpaceX 首次出租算力。

事實上，SpaceX 正在效仿算力租賃龍頭 CoreWeave 的商業模式，向正在構建自有 AI 模型的科技巨頭出租算力。在此之前，SpaceX 已在 5 月和 6 月初，分別與 Anthropic 和 Google 母公司 Alphabet 達成了類似的巨額算力租賃協議，合約價值分別高達 450 億美元與 300 億美元。

位於密西西比州的 Colossus 2 超級資料中心原本由馬斯克旗下的 xAI 所建，在被 SpaceX 併購後，已成為該公司 AI 業務部門的核心資產。

26.5 兆潛在市場 vs 64 億巨額虧損的現實考驗

支持 SpaceX 龐大估值背後的邏輯，是其 AI 業務部門高達 26.5 兆美元的潛在市場（TAM）假說。

然而，現實卻有些骨感。該 AI 部門在 2025 年錄得了 64 億美元的巨額虧損。

以 SpaceX 去年的營收計算，該公司目前的市銷率（Price-to-Sales Ratio）已超過 100 倍。在高利率環境下，這種極端的估值倍數正面融市場嚴格的檢視。

「所有想買 SpaceX 的人，在上市頭幾天大概都已經買完了。」瓊斯交易公司（Jones Trading）分析師邁克·奧羅克（Mike O'Rourke）指出，市場上的買盤已基本消耗殆盡，缺乏後續資金接力，是股價短期迅速走弱的主因。

隨著週一科技板塊整體走低（納斯達克指數下跌 1.3%，Alphabet、亞馬遜和博通等大型科技股跌幅均超 4%），高槓桿、高估值的 SpaceX 自然成為了首當其衝的拋售對象。這家太空與 AI 帝國能否在高利率與高債務的考驗下維持其兆元身價，將取決於其算力變現計畫能否如期兌現。

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技嘉概念主機板 X870E AORUS Infinity Next ：超狂 64 相供電、3D 列印金屬散熱片解熱高達 100W

國寶大師李文恩 — Tue, 23 Jun 2026 15:30:00 +0800

GIGABITY在Computex台北國際電腦展2026展示X870E AORUS Infinity Next概念主機板，它最大的特色就是導入太空電腦概念與金屬3D列印散熱片。

雞排主機板To the Moon！

GIGABITY在X870E AORUS Infinity Next主機板上做了許多嘗試，以打造能在太空使用的電腦為概念，導入先進的電壓調節模組（VRM）與散熱設計，帶來驚人的64相供電與搶眼的「菜瓜布」造型散熱片。

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X870E AORUS Infinity Next使用比一般主機板常見的MOSFET 更先進的OptiMOS，能夠在1組元件中提供4相電源功能，讓主機板使用16組OptiMOS就能提供64相電源、共5120 A的超大電流，帶來更穩定的運作環境。

在散熱片部分，則是採用粉末冶金的金屬3D列印技術，打造複雜且充滿孔洞的鋁質迴轉體結構，大幅增加44%散熱表面積，另一方面以金屬3D列印打造的均溫版也透過更複雜的細微圓柱體、流道與鰭片強化散熱效果，帶來100 W的超高解熱能力。

▲ 從外觀就能感覺X870E AORUS Infinity Next主機板是個狠角色。

▲ 其散熱片採用粉末冶金的金屬3D列印技術，能夠打造充滿孔洞的結構。

▲ 充滿孔洞的好處是可以增加散熱的表面積，並增加氣流的穿透性。

▲ 固態硬碟散熱片的造型已經脫離「違建」的概念，進入「菜瓜布」宇宙。

▲ 晶片組的散熱則採用金屬3D列印製作的均溫板，細微圓柱體能將原本400平方公釐的表面積擴展到900平方公釐，帶來100 W的超高解熱能力。

▲ 蜂巢狀背板能帶萊3倍結構剛性，並增加45%空氣流通區域。

GIGABITY表示X870E AORUS Infinity Next主機板為概念性產品，並無商品化的計劃，但也讓我們看到不同嘗試的方向，或許未來部分技術有機會應用於實際產品。

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Sakana AI 推出 Sakana Fugu：單一 API 可呼叫各種不同 Agent，效能對標 Claude Mythos

ycr — Tue, 23 Jun 2026 15:00:00 +0800

Sakana Fugu 將多代理協調系統整合為單一 API，效能對標頂尖模型。Sakana Fugu 透過多代理協調技術，系統能動態調度模型處理複雜任務，並降低企業對單一供應商的依賴。

日本 AI 新創 Sakana AI 宣布推出新產品「Sakana Fugu」，主打將完整的多代理協調系統整合為單一基礎模型。使用者只需透過單一 API，即可讓 Fugu 動態調度不同大型語言模型與代理，處理複雜、多步驟任務。Sakana AI 表示，旗下高階版本 Fugu Ultra 在多項工程、科學與推理基準測試中，已可與 Anthropic Claude Mythos Preview、Fable 5 等前沿模型並列，同時避免企業或組織過度依賴單一模型供應商，降低因出口管制或政策變動導致服務中斷的風險。

從打造更大模型，轉向模型協調

過去幾年，AI 發展多半仰賴打造規模更大、訓練資料更多的單一模型。不過 Sakana AI 認為，真實世界的高難度任務往往需要多種專業知識與技能，單一模型很難在所有情境中都保持最佳表現。因此，Sakana Fugu 的核心不是再打造一個孤立的巨型模型，而是讓模型學會如何協調其他模型。Fugu 本身也是一個語言模型，專門用來判斷何時自行回答、何時呼叫其他代理、如何分派工作，以及如何整合不同代理的結果。

從使用者角度來看，Fugu 就像呼叫一個普通模型；但在系統內部，它會依任務需求動態選擇、協調並驗證多個專家模型的輸出。

可降低單一模型供應商依賴

Sakana AI 特別強調，近期 AI 模型存取權可能受到出口管制、監管政策與外國政策影響，讓企業與國家級組織面臨更明顯的單一供應商風險。若關鍵基礎建設、金融或治理系統過度依賴某一家公司的 API，一旦存取權改變，將可能造成實質衝擊。

Fugu 的設計是讓底層代理模型可被替換。當某個模型供應商限制存取時，系統可改由其他模型接手，維持任務執行能力。Sakana AI 稱，這種模型協調架構可作為追求 AI 主權與系統韌性的實際方案。

Fugu 與 Fugu Ultra 分別鎖定不同工作負載

Sakana Fugu 上線時提供兩種模型，皆可透過 OpenAI 相容 API 存取。

一般版 Fugu 主打效能與低延遲之間的平衡，適合日常工作、聊天機器人、互動式服務，以及程式開發與程式碼審查等場景。對於有資料隱私或法規遵循需求的團隊，Fugu 也允許使用者將特定代理排除在模型池之外。

Fugu Ultra 則鎖定更困難的多步驟任務，會調度更深層的專家代理模型池，以追求更高品質答案。Sakana AI 表示，早期使用者已將 Fugu Ultra 用於 AI 研究、論文重現、資安分析，以及文獻與專利調查等高難度工作。

近 500 名早期使用者參與測試

Fugu 在 beta 測試期間累積近 500 名早期使用者回饋，相較於單次提示的回答品質，Fugu 的價值更明顯體現在長時間、流程複雜且需要持續推進的任務中。例如在自動化資料科學研究情境中，早期使用者讓 Fugu 以近乎全自動模式執行研究流程，系統能自行探索想法、執行實驗、解讀失敗結果、修正方法並持續前進。

Sakana AI 也表示，在程式碼審查、資安評估、論文重現、文獻調查與專利分析等工作中，Fugu 展現出跨步驟閱讀、實作、測試、比對證據、找出缺口並產出報告的能力。

Sakana Fugu 目前已正式開放使用。使用者可透過單一 API 存取 Fugu 與 Fugu Ultra，方案包括日常使用的訂閱制，以及面向高用量與企業工作負載的按量計費方案。

資料來源：Sakana AI

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Mac用戶必學！免費Ollama讓你的電腦秒變AI大腦，離線智慧助理、名片自動化超神！

alrin — Tue, 23 Jun 2026 14:30:00 +0800

想在 macOS 上打造專屬的本地端 AI 服務嗎？本文深入解析如何在 macOS 環境下，利用 Ollama 輕鬆架設 AI 模型，管理你的本地端 AI 模型，讓 Mac 成為強大工作站。

在網路上你應該看過很多人在自己電腦上佈建 AI 環境，不過那些大多是用 Linux 所架設的本地端 AI。

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而號稱 NPU 強大的 macOS 其實也能在本地端佈建 AI 服務，創建屬於自己的 AI 數位助理。不過你會需要找一套 LLM 管理器，才能開始在本地端做一些輕度的嘗試。

本次我要分享如何在 macOS 上面利用 Ollama 架設自用 AI 模型，「在 Mac 上打造屬於自己的 AI 服務」。

在開始之前我要先請你檢查電腦，要在本地電腦佈建 AI，你的電腦必須符合下面兩個條件：

● CPU 必須是 M 系列的晶片（M1 以上）

● 記憶體最少有 16GB 以上（含）

假如你的電腦有其中一點無法符合，我建議你不要輕易嘗試這件事。

硬體限制的原因

即便有 16GB RAM 的 Intel Mac 來說，它除了缺乏 NPU 的硬體架構，實際執行下來你會發現它的 CPU 也都在極限狀態。（硬要跑也是浪費時間）

至於記憶體部分則是因為 AI 模型（LLM）都會吃掉巨大的記憶體，16GB RAM 真的是最低需求，記憶體低於 16GB 可以執行的模型少之又少。

小模型精準度差，硬要跑較大的模型可能會造成電腦頻頻當機，如果電腦要搬 SSD 來當虛擬記憶體（那樣頻繁的讀寫會大幅的降低 SSD 的壽命），與其這樣消耗硬碟壽命還不如建議你繼續用線上的服務。

假如上述兩點你都符合，那麼我們就進入安裝教學。

安裝 LLM 管理器：Ollama

Mac 上有幾套 LLM 管理工具，我會首推 Ollama，原因就是它最簡單。

在 macOS 上安裝 Ollama 非常容易，就是到官方下載 dmg，掛載後直接把 Ollama 拖到應用程式裡面就完成安裝了。

下載 Ollama：https://ollama.com/

因為架設本地端的 AI 可以做很多事，底下的每個按鈕都是 Ollama 官方介紹的一些使用方式說明。如果你對於 AI 有濃厚的興趣可以花一點時間研究。

Ollama 需要費用嗎？

專業版以上的 Ollama 可以在雲端執行，還能分享給多人使用。

不過，我這次介紹的用法是沒有使用雲端來執行你的模型，僅是下載模型到本地端用自己的電腦跑，那麼 Ollama 是全免費的。

啟動 Ollama 並安裝模型

啟動 Ollama 之後，它就會出現一個對話視窗。而這個對話視窗就像 ChatGPT、Gemini 那樣，就是 AI 對話視窗，用來模型對話的介面。

安裝一般通用模型

在使用 Ollama 對話之前，你需要為 Ollama 至少安裝一個模型，如果是要中文對話的通用模型，會建議用 DeepSeek 或是近期很紅的 Qwen（千問）。

記憶體有 32GB 以上的電腦

假如你對於程式碼生成（Vibe Coding）的需求比較高，再加上電腦記憶體充足，可以選用「Qwen3-Coder:30b」。這個模型屬於「中大型」的模型，它比常見的 7B / 8B 小模型強大許多，是目前 2026 年本地端 CP 值最高的程式生成模型。但也比 70B 以上的旗艦模型更容易在家用電腦上運行。（最棒的當然是 70B，但你記憶體要更大）

Qwen3-Coder:30b 容量是 17.3GB，以 Alrin 自家的光世代 1GB 寬頻來計算，大概在 10 分鐘內就可以下載完畢。

到底我該裝哪一個模型才是對的？

其實這個問題沒有絕對，在 Mac 上能不能裝哪一個模型取決於你電腦的記憶體有多大，以「Qwen3-Coder:30b」來說，你的電腦至少要有 32GB RAM 安裝它跑起來才不會卡卡。

筆者實際安裝完用 Ollama.app 來執行 Qwen3-Coder:30b，你會看到 Ollama 直接吃掉 20GB 的記憶體。（LLM 本來就是吃記憶體的怪獸）

如果你的記憶體不足卻裝了大模型，其實只是讓電腦更吃力。這就像你每個月薪水只有 5 萬元，卻都只買奢華品牌的衣服穿，這擺明就是入不敷出。所以挑選 LLM 要優先考慮你電腦的記憶體，而那件事情在你一開始買電腦可能就要先想清楚。

不能用虛擬記憶體嗎？現在 SSD 也很快啊∼

電腦確實會在 RAM 不足的情況下去用 ROM 當暫存記憶儲存區來存放（虛擬記憶體），不過如果電腦真的開始用虛擬記憶體的時候，就會大量的增加 SSD 的讀寫次數，這完全沒辦法，因為它不這麼做你電腦就要當機了。

而且一旦電腦開始用虛擬記憶體，就會讓 SSD 大量讀寫造成壽命變短，這樣反而得不償失。如果你要這樣消耗記憶體的壽命，那真的還不如直接花錢用 API，那樣花的錢搞不好還會比較省。

如果你不需要 Vibe Coding，我會建議你安裝 deepseek-v3 這種較為輕量的模型，對記憶體的壓力也會比較小。

從終端機安裝模型

如果你的 Ollama App 的選單裡面並沒有想要安裝的模型怎麼辦？

還記得上一篇專欄，我希望大家先接觸終端機的環境嗎？而沒有在 Ollama App 選單中的模型，就需要透過終端機來安裝。（終端機模式的 Ollama 才是完全體）

開啟電腦上的終端機，然後輸入：

ollama run deepseek-v3

這個指令其實很簡單，就是從終端機叫 Ollama 直接執行「deepseek-v3」，如果 Ollama 的模型庫裡面沒有 deepseek-v3，Ollama 就會直接安裝它，你輸入之後按下 Enter 後 Ollama 就會進入到官方模型庫下載模型。

如果你的網路速度足夠快，應該是在 10 分鐘內即可下載並安裝完畢。當它顯示安裝完成的那一刻，deepseek-v3 就會是在你的電腦裡面，恭喜你已經取得第一個離線模型。

這時候你可以啟動 Ollama 的對話模式，然後選擇剛裝上的模型進行本地的對話，這時候和 AI 的對話、LLM 的思維，全部都在你的電腦上執行，用的就是你電腦硬體的算力。

所有的模型都可以這樣安裝嗎？

只要是 Ollama 支援的模型，你都可以這樣安裝使用。不過，你必需確定那個模型有被 Ollama 支援且收錄在官方的伺服器上。你可以到官方的 LLM 資料庫裡去尋找想要的模型：

https://ollama.com/library

例如你想找和程式相關的寫作模型，就搜尋「code」。或是想找出圖像類型的模型就搜尋「image」。

Ollama 模型庫會針對每一個模型列出它的特性、用途、有哪些版本可以裝⋯⋯下面還會直接讓你拷貝終端機的安裝語法（有夠貼心）。

點擊進入你感興趣的模型頁面後，務必點選「Tags」標籤頁。同一個模型通常會有多種版本，這裡會清楚列出：

● 參數規模：例如 7b、8b、70b 等（數字越大需要越高的硬體規格）。

● 量化程度：例如 q4_0、q8_0 等（影響模型大小與執行速度）。

● 特定用途：例如 instruct（對話指令版）或 text（純文本生成版）。

簡單來說這個 Library 就是 Ollama的應用程式商店（類似 App Store），只是大多數都是開源模型，不需要花錢就能取得。（難怪家家戶戶都在開發 AI 服務）

除了在 Ollama 的視窗對話，我們可以拿 AI 來作啥？

用 Ollama 來自動化名片工作

這篇文章一開始就說是要「在 Mac 上打造屬於自己的 AI 服務」，所以我們可以思考如何讓 AI 幫我們自動化的作一些事情。

用本地端 AI 可以作很多事情，我這邊就舉一個「自動化辨識名片並產出 .vcf 檔案的工作」的應用例子，如果大家覺得不錯也可以直接拿去用。

安裝適合辨識名片的模型：MiniCPM-V

Ollama 的模型中有一個擅長處理中文的模型「MiniCPM-V」，我們在這個 Case 中需要它強大的中文辨識能力，於是在終端機輸入：

ollama run minicpm-v

待安裝完成後，你可以先測試這個 MiniCPM-V 對於圖像的理解能力。開啟 Ollama 的 App，在 Ollama 對話中先選擇「minicpm-v」模型，並拉一張已經掃好的名片進去對話，假設我想要請它幫我解譯這張名片。

你會發現 Ollama 解出來的東西牛頭不對馬嘴，我查了一下，原因是因為：Ollama 的 "format": "json" 參數對某些視覺模型有 Bug，Ollama 的強制 JSON 輸出模式（"format": "json"）對於純文字模型（如 Llama 3）支援得很好，但套用在包含視覺編碼器的多模態模型（如 minicpm-v 或 llava）時，經常會導致模型「當機」或直接回傳空字串。因為它在生出 JSON 括號前，可能想先輸出一些思考過程，結果被系統強制阻斷了。

我們後續的程式會改成「關閉強制 JSON 模式，改用 Prompt 誘騙，再用 Python 擷取」。

用白話講就是，我會寫一個繞過它限制的方式。

先邏輯一下自動化名片工作的運作方式

現在，我要利用 Google Gemini 替我打造一個以 Ollama 執行 MiniCPM-V 的程式，然後它會自動化的幫我們把透過手機掃描的名片，自動地轉換成「..vcf」的檔案。在分析中我們會需要幾個條件：

1. 希望在執行之前程式會自動去安裝依賴庫

2. 程式執行後會自動喚醒 Ollama 執行 MiniCPM-V

3. 希望 MiniCPM-V 幫我們找到的名片欄位

4. 需要一個「1_待處理名片」的資料夾用來作為「輸入資料」用

5. 需要一個「2_已完成圖片」的資料夾用來擺放「做完的圖片」

6. 需要一個「3_輸出的 vCard」的資料夾用來擺放「完成的名片檔案」

7. 以上資料夾如果不存在必須自動建立

8. AI 需要去監聽「1_待處理名片」的資料夾，例如每 3 秒鐘會自動啟動一次

9. 用時間值來當作唯一編號，避免重複名稱的圖片造成資料混亂

這些條件你可以用 Vibe Coding 來產生可以運作的程式碼。礙於篇幅的關係，這邊我就不分享和 AI 交談過程迭代的細節，我直接把產出的程式碼給大家，你們只需要下載指令碼「AutoCards.py」，然後在你的電腦上執行即可。

如何使用 AutoCards.py

這邊說明你要如何使用「AutoCards.py」這個指令。

雖然 macOS 上也內建了一個 Python 版本。不過我會建議你使用 Homebrew 自行安裝一個「完全獨立且乾淨」的 Python 環境。除了可以確保使用的是最新版本之外，還能避免與 macOS 系統內建的 Python 版本發生衝突，讓專案管理更順利。

安裝 Homebrew 的方式請看上一期的專欄，這邊就不再贅述。

在 Homebrew 安裝 Python

同樣在終端機的視窗內輸入指令：

# 先執行更新 Homebrew

brew update

# 然後安裝 Python

brew install python

強烈的建議安裝完成 Python 後，請用指令驗證一下它安裝進去的版本：

# 檢查 python 版本

python3 --version

# 檢查 pip 版本

pip3 --version

Homebrew 安裝進去的 Python 會是較新的版本，名稱也統一會以「python3」來命名。

pip3 是 Python 的套件管理器（Package Manager）。如果把 Python 比喻成一支手機，那麼 pip3 就是你的 App Store 或 Google Play 商店。

現在你已經完成安裝 Python3 的環境。

下載並安裝「AutoCards.py」指令

從這邊可以直接下載 Alrin 為大家準備的指令「AutoCards.py」。

https://bit.ly/4rIi965

下載之後你會得到一個 zip 檔案，解壓縮之後就可以得到指令本身，指令要放在哪邊就看你自己方便。如果你像 Alrin 自己會在多台電腦上切換工作，我會優先推薦你在「iCloud 雲端」找一個專門放指令的資料夾裡面。

這樣你放進去，它就會全自動的同步到你的每一台電腦上，非常的便利。

執行「AutoCards.py」

要執行自動化辨識名片的任務，你只需要在終端機輸入：

python3 AutoCards.py

以下圖範例來說，Alrin 把 AutoCards.py 放在桌面上，於是輸入 python3 後面把程式直接拖進來終端機，它就會自動的幫你把路徑帶好：

python3 /Users/ a l rin/Desktop/AutoCards.py

按下執行後，AutoCards.py 就會開始自動為您偵測環境，並設定虛擬區，把該安裝的套件全部都安裝到 venv 裡面。

Venv 是 Python 的虛擬環境，用於隔離和管理這個專案所需的套件，避免與您電腦上其他 Python 專案或系統環境衝突。Venv 有點複雜，以後再分享這方面的知識。

當一切都就緒後，應用程式會再度彈出視窗要求你設定本次工作的路徑。

Alrin 把資料設定到「alrin/Desktop/sigil/」，設定好資料夾後，你可以看到終端機也會同時顯示相對應的路徑。

進入 sigil 資料夾之後你會發現，裡面已經自動建立了三個子目錄：1_待處理名片、2_已完成圖片、3_輸出的 vCard。

把檔案放進「1_待處理名片」內

現在，你可以大量的把你用手機掃描的名片，直接透過傳輸的方式丟到「1_待處理名片」資料夾內，AutoCards.py 每 3 秒鐘就會自動的執行一次。

實際執行完成後，你會在「3_輸出的 vCard」資料夾裡面看到 AutoCards.py 輸出的名片檔案。

這個 .vcf 檔案要如何使用？

就是直接 Double Click，電腦的通訊錄就會問你要不要加入名片。

現在 Microsoft Outlook 也認識 .vcf 格式，在 Windows 直接 Doubli Click 同樣會自動加入到 Outlook 的通訊錄裡面。

想修改執行的頻率

如果你想修改執行的時間，就是去修改程式碼第 249 行（while 迴圈中）：

time.sleep(3)

此指令位於程式的 while 迴圈底部，time.sleep(3) 中的數字 3 代表程式將休眠 3 秒。您可以將其修改為 time.sleep(10)，使程式改為每 10 秒重新執行一次偵測。

動手建立自動化流程

你指定的這個資料夾，也可以把它分享給網路上的其他電腦，如此一來他們掃描後丟到這個資料夾，就能自動化的產生 .vcf 檔案。後續就看你要不要自動化的讓它讀入到 macOS 的通訊錄裡面，或是寫一個 GAS 程式把它自動化的寫入到試算表裡（透過 Appsheet 把它變成商業通訊錄），這些都是可以透過後面再加工來辦到。

要怎麼離開程式的監聽狀態呢？快速鍵按下 Control+C 即可離開「AutoCards.py」的執行狀態。（你把視窗直接關閉也行）

雖然這個程式仍有其不完美之處，它也無法處理所有形式的名片，但我希望透過這個簡單的流程，向大家展示如何利用 AI 模型在本地端搭建一個輕量級的自動化服務。

如果這篇專欄對您有所啟發，歡迎留言與我交流。若您有任何 Mac 相關的疑難雜症，也隨時可以提出。

本次分享到此結束，我們下期再見。

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怕學生太依賴 AI 變笨？挪威政府正式對校園生成式 AI 踩煞車，小學階段將全面禁用

IFENG — Tue, 23 Jun 2026 14:15:00 +0800

挪威宣布小學禁用生成式 AI，首相擔心這會影響孩子思考。為改善學力下滑，挪威強調應回歸紙本鞏固學習基礎。面對科技衝擊，如何規範生成式 AI 以保護學生的學習基礎，已成為教育數位轉型中的...

生成式 AI 帶來的教育衝擊，讓挪威政府決定正式「踩煞車」。為了防止過早接觸 AI 科技影響學生的基礎學習能力，挪威政府宣布，將從今年秋季新學年（8 月底）起，在小學階段幾乎全面禁止學生使用生成式 AI 工具。

同時，針對初中與高中階段的學生，也將祭出更嚴格的使用限制。

擔憂削弱基礎學力，依年齡分級管制 AI

挪威首相約納斯·加爾·斯特勒（Jonas Gahr Stoere）在新聞發布會上直言，過度依賴人工智慧，會增加兒童跳過學習與認知發展「關鍵步驟」的風險。

「目前對學校來說，最重要的事情，是讓孩子真正學會閱讀、寫作和數學。」斯特勒強調。

根據挪威政府公布的新版管制方案，不同年齡層的學生將面臨不同的規範：

小學生（1 至 7 年級，約 6 至 13 歲）：原則上禁止在校內使用生成式 AI 工具。
初中生（約 14 至 16 歲）：必須在教師的嚴密監管與引導下，才能針對特定項目「謹慎」使用。
高中生（17 至 19 歲）：政府則鼓勵他們在課堂上學習如何正確、恰當地運用 AI，為未來的升學與職場環境做好銜接準備。

國際評估成績下滑，校園推行「去科技化」

這項政策的背後，反映了挪威教育界對「過度數位化」的深刻反思。

早在 1990 年代，挪威就開始在課堂上廣泛引入電腦；2010 年後，隨著平板電腦的普及，傳統的紙本教材與手寫訓練在教學中的比重更是大幅下降。然而，近年來挪威學生在國際學生評估項目（PISA）中的閱讀與數學成績卻呈現下滑趨勢。

這促使政府決心逐步收緊對數位設備的依賴。

挪威政府已發布聲明，將推動立法並提供資金支持，協助學校添購更多實體紙本書籍，試圖扭轉課堂上過度依賴平板螢幕的現狀，讓學習回歸紙本。

擴大整頓數位環境：手機與社群媒體也入列

在限制生成式 AI 的同時，挪威政府也正積極收緊未成年人使用其他數位服務的規範。

事實上，今年之前，挪威就已在全國學校實施了「校園手機禁令」，並賦予教師更大的權限來管理課堂秩序。研究指出，該禁令實施後不僅校園霸凌減少，學生成績也有所提升。

此外，政府也在今年 4 月宣布，計畫立法全面禁止 16 歲以下的兒童使用社群媒體，以減少青少年對電子設備的成癮。

斯特勒政府認為，在 AI 快速滲透校園的背景下，透過這些新規定來鞏固教學秩序與學生的學習基礎，已是刻不容緩的任務。

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果粉荷包要縮水了！庫克首度證實蘋果將漲價，iPhone 18 Pro 傳恐大漲 8 千元

cnBeta — Tue, 23 Jun 2026 14:00:00 +0800

庫克首度證實受 AI 需求衝擊，記憶體晶片成本飆升導致蘋果漲價勢在必行。這波記憶體晶片短缺最快將於今夏引發連鎖反應，傳聞新機漲幅驚人。究竟蘋果漲價將如何影響消費市場？本文帶您掌握第一手...

蘋果產品即將面臨一波不可避免的價格調漲。

日前，蘋果執行長提姆·庫克（Tim Cook）在接受《華爾街日報》專訪時首度證實，由於 AI 需求呈現爆發性成長，導致儲存晶片成本直線飆升，蘋果未來將不得不上調產品售價。

漲價最快今夏落地，不拖到秋季發表會

庫克在訪談中坦言，當前的供應鏈狀況宛如一場「百年一遇的洪災」，並表示在他長達 40 多年的供應鏈管理生涯中，「從未在任何領域見過類似的情況」。

這波由資料中心 AI 需求引發的 DRAM 與 NAND 記憶體晶片短缺，讓蘋果的成本壓力達到了臨界點。一直以來，蘋果都在努力自行吸收這些增加的成本以保護消費者；然而庫克無奈地表示，當前的局面已經到了「不可持續」的地步。

儘管蘋果並未具體說明哪些產品線會受到影響，但《彭博社》知名科技記者馬克·古爾曼（Mark Gurman）隨後在 X 平台上發文透露，蘋果的漲價計畫很快就會落地，絕對不會拖延到秋季新品發表會。

「可以預見這一動作已經迫在眉睫，否則現在根本沒有理由提前放出風聲。」古爾曼指出。

業界預期，蘋果可能會將這波漲價與即將到來的「返校季（Back to School）」促銷活動相結合。透過促銷優惠來做為價格調漲的緩衝，在商業邏輯上是非常合理的策略。

iPhone 18 Pro 首當其衝？分析師估漲幅達 270 美元

面對這波記憶體晶片價格的劇烈波動，蘋果並沒有打算自建記憶體或儲存晶片的晶圓廠。

庫克強調：「我們不可能做所有事情。我們清楚自己的優勢在哪裡。」相對地，蘋果預計將動用其龐大的現金儲備，來協助供應商提高記憶體產量，藉此穩定供應鏈。

然而，這依然無法阻擋終端產品漲價的趨勢。

根據市場研究機構 TechInsights 的最新估算，為了維持現有的利潤率，下一代預計於 9 月發表的 iPhone 18 Pro 系列，起售價恐怕將達到 1299 美元（約合新台幣 42,000 元）。相較於先前的定價，漲幅可能高達 270 美元。

這項消息無疑為期待新機的果粉投下了一顆震撼彈。在 AI 熱潮席捲全球的當下，消費者未來在享受更強大 AI 功能的同時，恐怕也得為此付出更高的硬體代價。

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一次賺進「一個比爾蓋茲」！馬斯克正式行使特斯拉3億股期權，穩坐全球首富寶座

IFENG — Tue, 23 Jun 2026 13:30:00 +0800

馬斯克正式行使史上最大薪酬方案，此舉讓馬斯克進帳逾千億美元並強化對特斯拉的控制權。歷經法律戰的史上最大薪酬方案最終落實，助其深耕 AI 與機器人領域，穩坐全球首富寶座。

世界首富埃隆·馬斯克（Elon Musk）正式兌現了其備受矚目的 2018 年薪酬方案！

這項被外界稱為「史上最大薪酬方案」的激勵計畫，在經歷了多年的法律爭議後，終於迎來實質性的進展。根據特斯拉（Tesla）向美國證券交易委員會（SEC）提交的最新文件，馬斯克已於 2026 年 6 月 16 日，行使了該方案授予的全部約 3.04 億股股票期權。

這項舉動不僅讓他在特斯拉的投票權大幅攀升至近 20%，更讓他進帳了高達 1160 億美元的驚人帳面收益。

一次淨賺「一個比爾蓋茲」！淨額結算與五年禁售期

根據文件揭露的細節，馬斯克此次的行權價格為每股 23.34 美元。

若以特斯拉在 6 月 16 日 404.66 美元的收盤價來計算，這批股票的對應市值大約高達 1230 億美元。值得注意的是，這次交易採用了「淨額結算」（Net Settlement）的方式，也就是特斯拉直接扣留了約 1750 萬股股票，用以支付大約 70.9 億美元的行權成本。

在扣除行權成本後，馬斯克淨獲得約 2.86 億股受限股票，其帳面收益約為 1160 億美元（約合新台幣 3.7 兆元）。

這個數字有多驚人？根據彭博億萬富豪榜的數據，微軟聯合創始人比爾·蓋茲（Bill Gates）目前的淨資產約為 1020 億美元。換言之，馬斯克光是這一次的行權收益，就相當於賺進了「一個比爾·蓋茲」的總身家。

不過，這筆鉅額財富目前仍屬於「紙上富貴」。

這批扣除成本後取得的 2.86 億股股票雖然附帶完整的投票權，但受限於合約規定，在 2028 年 1 月 19 日之前均不得出售或轉讓。因此，這筆 1160 億美元是無法立即自由支配的現金收益。

鞏固控制權：劍指 AI 與機器人領域的戰略佈局

對於華爾街的投資者與分析師而言，這次行權最重要的意義，並非馬斯克個人的財富增長，而是他對特斯拉控制權的進一步鞏固。

近年來，馬斯克曾多次公開表態，希望能擁有超過 25% 的特斯拉投票權。他認為，只有掌握足夠的話語權，才能確保自己能長期主導特斯拉在人工智慧（AI）、自動駕駛以及人形機器人（Optimus）等關鍵領域的發展方向。

他甚至曾發出警告，表示如果自身對公司的影響力不足，未來部分先進的人工智慧業務可能就不會放在特斯拉體系內發展。

根據《華爾街日報》的測算，在完成此次行權後，馬斯克的直接投票權比例已經提升至 19.9%。隨著特斯拉正逐步從單一的電動車製造商，轉型為頂尖的人工智慧與機器人公司，馬斯克對公司未來戰略的掌控力已得到顯著增強。

跌宕起伏的法律戰：從被判無效到最高法院翻盤

這筆天價薪酬的故事，最早可以追溯到 2018 年。

當時，特斯拉董事會批准了這項前所未有的長期激勵計畫。馬斯克放棄了傳統的現金底薪與獎金，完全將自己的收入與公司的市值、營收和盈利目標綁定。該方案設定的最高目標之一，是將特斯拉的市值推升至 6500 億美元。

在 2018 年方案剛獲准時，特斯拉的市值還不到 600 億美元，許多投資者都認為這個目標根本是天方夜譚。

然而，在隨後的幾年裡，電動車市場迎來爆發式增長，特斯拉的市值一度飆破 1 兆美元。馬斯克也成功達成了所有的業績目標，獲得了總計約 3.04 億股的股票期權。

不過，這筆天價薪酬也引發了部分股東的強烈不滿並提起訴訟。2024 年 1 月，美國德拉瓦州衡平法院（Delaware Court of Chancery）曾以董事會缺乏獨立性、資訊披露不充分為由，裁定該薪酬方案無效。

隨後，特斯拉展開了漫長的上訴過程，並在隨後的股東大會上再次獲得了廣大股東的投票支持。

直到 2025 年底，德拉瓦州最高法院（Delaware Supreme Court）正式推翻了下級法院的裁決，恢復了 2018 年薪酬方案的法律效力，這才為此次的正式行權掃清了最後的法律障礙。

如今，隨著期權全數兌現，加上旗下 SpaceX 近期完成歷史性 IPO，馬斯克的商業帝國正處於空前的擴張期。

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Google 痛失大將！Gemini 核心大將跳槽 OpenAI，Altman興奮發文：等了 10 年

IFENG — Tue, 23 Jun 2026 13:00:00 +0800

AI界傳奇沙澤爾宣佈離開谷歌，正式加盟競爭對手OpenAI。曾主導Gemini開發的沙澤爾是奧爾特曼夢寐以求的合作夥伴。這位頂級架構師加入OpenAI後，將為這場白熱化的人才爭奪戰與大...

就在 AI 戰場廝殺最激烈的時刻，又一枚重磅震撼彈落下。前Google工程副總裁、Gemini 技術聯席負責人諾姆·沙澤爾（Noam Shazeer）拋出辭呈。他選擇了Google最強大的競爭對手：OpenAI。

「艱難的決定，但值得等待」

當地時間 6 月 18 日，沙澤爾在 X 平台上親自證實了這個消息。

「離開Google是一個艱難的決定。」他寫道，字裡行間透著對前東家的敬意。「我為Google出色的團隊以及我們共同取得的一切成果感到無比自豪。能夠參與其中，是我的榮幸，也是一段愉快的經歷……」

但話鋒一轉，他的下一步去向瞬間點燃了整個科技圈的討論熱度。「很高興與大家分享，我將加入 OpenAI，也期待與那裡優秀的團隊共事。」

OpenAI CEO Sam Altman難掩興奮，火速發文回應。他直言，從 OpenAI 創立之初，沙澤爾就是他最夢寐以求的合作夥伴之一。

「只花了 10 年。」Altman打趣地說。「我認為一切都值得等待！」

從 Transformer 到 27 億美元的「回歸大戲」

提起沙澤爾，業內幾乎無人不曉。他是那篇徹底改變 AI 發展軌跡的 2017 年神級論文《Attention Is All You Need》的共同作者。

這篇論文提出了 Transformer 架構——也就是如今支撐多數大語言模型的底層基石。不僅如此，他還主導過 LaMDA 等Google重要 AI 專案，並在 2016 年撰寫了在 AI 社區影響廣泛的論文《Sparsely-gated Mixture of Experts》。

沙澤爾與Google的緣分，可謂一波三折。

早在 2021 年，他就曾離開Google，共同創辦了備受矚目的 Character.AI。幾年過去，當Google在與 OpenAI 和 Anthropic 的競爭中一度落後時，為了補齊技術短板，Google在 2024 年豪擲 27 億美元，與 Character.AI 達成了一項重大交易。

這筆交易將沙澤爾和多名研究人員重新帶回了Google DeepMind。回歸後，他被委以重任，擔任Google工程副總裁兼 Gemini 技術聯席負責人。

誰也沒想到，這場「回歸」僅僅維持了不到兩年。

如今，隨著沙澤爾的再度出走，無疑在頂尖人才爭奪戰中投下震撼彈。外界盛傳，OpenAI 正緊鑼密鼓地籌備著明年的 IPO 計畫。在這個節骨眼上，將 AI 界最具傳奇色彩的架構師之一招致麾下，無疑為其未來的技術路線圖注入了一劑強心針。

這場關於大模型的技術軍備競賽，才剛剛進入最白熱化的階段。

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《婚姻之後》南宮珉、李雪二搭演夫妻，犯罪懸疑韓劇 7/4 上線 Disney+

ycr — Tue, 23 Jun 2026 12:30:00 +0800

南宮珉、李雪繼《我們的電影》後再度合作，於 Disney+ 犯罪懸疑韓劇《婚姻之後》中飾演夫妻。Disney+ 也宣布《婚姻之後》將於 7 月 4 日正式上線。

《婚姻之後》講述原本被視為「天作之合」的泰柱與世允，婚後關係逐漸失衡，從甜蜜相愛走向爭吵不斷。經歷四年充滿摩擦與痛苦的婚姻生活後，身為成功神經外科醫師的泰柱終於提出離婚，沒想到隔天世允竟離奇失蹤。案件疑點重重，讓泰柱瞬間成為警方鎖定的頭號嫌疑人。為了查明真相並尋找失聯的妻子，他不僅得躲避警方追查，還必須設法營救這位早已漸行漸遠的伴侶。

南宮珉（《我們的電影》、《千元律師》）飾演事業有成的醫師泰柱，同時也是妻子失蹤案的最大嫌疑人；李雪（《賭金》、《我們的電影》）則飾演自律且野心十足的醫院理事長世允。作品由金楨顯（《狂醫魔徒》、《瘋狂愛上你》）執導，鄭在賀擔任編劇。

《婚姻之後》也是 Disney+ 近期推出的韓劇作品之一。喜愛犯罪懸疑題材的觀眾，還可在平台觀看《賭金》、《韓國製造》與《操控遊戲》等獨家作品。

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外媒傳出聯電與英特爾將合研 3 奈米製程，不用燒錢買 EUV 也能挑戰台積電？

cnBeta — Tue, 23 Jun 2026 11:00:00 +0800

英特爾與聯電深化戰略合作，雙方將針對 12 奈米及 3 奈米先進製程共同發力。英特爾期望藉此強化晶圓代工競爭力，而聯電則能低成本跨足先進製程。這場聯手不僅補齊雙方短板，更將為晶圓代工市場

晶片巨頭英特爾（Intel）與台灣第二大晶圓代工廠聯電（UMC）的戰略合作正持續深化。

台灣晶圓代工廠聯電近期再度傳出將與美國晶片巨頭英特爾（Intel）進一步共同開發先進的3奈米晶片製造技術，挑戰台積電（TSMC）在晶圓代工市場的霸主地位。在Intel 執行長陳立武（Lip-Bu Tan）的領軍下，英特爾正以前所未有的力度佈局晶圓代工領域，試圖在全球先進製程市場中，與台積電展開正面對決。

面對市場的討論，聯電昨日發布重大訊息說明指出，對於媒體指稱「聯華電子正與美國晶片製造巨擘英特爾合作，採用12奈米與3奈米製程技術生產晶片」一事，均視為媒體之臆測性報導，無法提供評論。

互補雙贏的戰略佈局

目前市場上均認為如果這個訊息為真，的確是雙贏的合作。

提到晶圓代工，業界首選往往是台積電。然而，作為台灣第一家晶圓代工企業，聯電在成熟製程節點上累積了深厚的底蘊與豐富的製造經驗。

如今，聯電不再僅滿足於成熟製程，而是將目光投向了先進製程領域。

透過與英特爾的攜手合作，雙方不僅將在 12 奈米製程上發力，更將聯手攻堅最尖端的 3 奈米技術。這項具有里程碑意義的生產計畫，將落腳於英特爾位於美國亞利桑那州的先進晶圓廠（如 Fab 52）。

對聯電而言，這是一招妙棋。

這意味著聯電無須承擔天文數字般的資本支出來添購昂貴的極紫外光（EUV）設備，就能跨越技術瓶頸，順利切入先進製程市場，同時還能獲取極具戰略價值的美國本土產能。

而對英特爾來說，這同樣是補齊短板的關鍵一步。

藉由聯電多年來在「純代工」模式下的客戶服務經驗與客製化研發能力，英特爾有望大幅改善其代工業務（Intel Foundry）的體質，並有效提升亞利桑那州新廠的產能利用率。

12 奈米穩步推進，3 奈米蓄勢待發

根據雙方規劃，在 12 奈米 FinFET 節點上製造的晶片，將主要鎖定物聯網（IoT）、WiFi 以及通訊基礎設施等高成長市場。

目前該計畫進展順利。

首批製程設計套件（PDK）預計將於今年內交付給客戶，為明年初的晶片設計定案（Tape-out）做好準備，並預計在 2027 年底前實現大規模量產。

至於備受矚目的 3 奈米製程，雙方目前正處於緊密的聯合研發階段。

其核心目標非常明確：打造出一個在技術指標與良率上，足以媲美台積電同等級技術的 3 奈米節點。這不僅是聯電進軍尖端市場的門票，更是陳立武帶領英特爾在全球晶圓代工版圖中，爭取更大市佔率的核心武器。

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安裝一般通用模型

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不能用虛擬記憶體嗎？現在 SSD 也很快啊∼

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用 Ollama 來自動化名片工作

安裝適合辨識名片的模型：MiniCPM-V

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如何使用 AutoCards.py

在 Homebrew 安裝 Python

下載並安裝「AutoCards.py」指令

執行「AutoCards.py」

把檔案放進「1_待處理名片」內

這個 .vcf 檔案要如何使用？

想修改執行的頻率

動手建立自動化流程

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擴大整頓數位環境：手機與社群媒體也入列

果粉荷包要縮水了！庫克首度證實蘋果將漲價，iPhone 18 Pro 傳恐大漲 8 千元

漲價最快今夏落地，不拖到秋季發表會

iPhone 18 Pro 首當其衝？分析師估漲幅達 270 美元

一次賺進「一個比爾蓋茲」！馬斯克正式行使特斯拉3億股期權，穩坐全球首富寶座

一次淨賺「一個比爾蓋茲」！淨額結算與五年禁售期

鞏固控制權：劍指 AI 與機器人領域的戰略佈局

跌宕起伏的法律戰：從被判無效到最高法院翻盤

Google 痛失大將！Gemini 核心大將跳槽 OpenAI，Altman興奮發文：等了 10 年

「艱難的決定，但值得等待」

從 Transformer 到 27 億美元的「回歸大戲」

《婚姻之後》南宮珉、李雪二搭演夫妻，犯罪懸疑韓劇 7/4 上線 Disney+

外媒傳出聯電與英特爾將合研 3 奈米製程，不用燒錢買 EUV 也能挑戰台積電？

互補雙贏的戰略佈局

12 奈米穩步推進，3 奈米蓄勢待發

突破Steam生態限制延伸支援Switch與Xbox平台