台灣綠色投融資規模突破5兆元,達2030年六兆目標88%
金管會公布,截至2026年5月底,台灣綠色投融資規模達新台幣5兆3,046億元,占2030年六兆元目標的88%,較2025年底增加3,676億元。永續績效連結授信與保險業綠能電廠投資自2023年底以來成長逾一倍,金管會表示將滾動檢討2030年目標。
金管會公布,截至2026年5月底,台灣綠色投融資規模達新台幣5兆3,046億元,占2030年六兆元目標的88%,較2025年底增加3,676億元。永續績效連結授信與保險業綠能電廠投資自2023年底以來成長逾一倍,金管會表示將滾動檢討2030年目標。
AI 拿奧數金牌很亮眼,但那是自然語言、靠人工評審判對錯。用 Lean 4 逐行驗證的證明才解掉了難題:不用人幫忙也知道它是對的。這才是 AI 可信度第一次有的工程解法。
為什麼雲端巨頭寧可自己設計晶片也不多買 GPU?答案不在演算法,在電費。當每瓦效能變成天花板,專用 ASIC 就贏了,而台灣卡的是設計服務這道別人繞不過的工序。
健保洗牙每半年一次,多數只需掛號費150到200元;超過次數自費約400到1000元。超音波洗的是牙結石不是琺瑯質,牙縫變大、流血多半是原本被結石塞住的縫露出來、牙齦消腫,不是洗壞了。
柯達承認外部人士短暫存取有限資料,ShinyHunters 卻喊 220 萬筆。兩個數字對不起來,但真正該記的是攻擊鎖定的位置:第三方平台整合的信任鏈。
200 萬 token 是量產最長脈絡,但廣告脈絡不等於可用脈絡。長脈絡真正划算的只有幾類場景,其餘知識庫問答用 RAG 更省更準。這篇給一個先分清楚任務類型的選型判準。
200 這個破紀錄的數字不是新聞重點,它為什麼會破紀錄才是。找漏洞的成本被 AI 拉崩,企業該改的不是修補手速,是那套假設漏洞會慢慢來的排程。
英國前保守黨議員、改革英國黨發言人維德康在達特穆爾住家遇害身亡,警方列謀殺案調查,一度逮捕又釋放一名26歲男子,各界政壇人士紛紛表達哀悼。
環境部7月7日預告修正「溫室氣體管理基金收支保管及運用辦法」第4條,新增基金可用於辦理事業執行溫室氣體減量、氣候變遷調適的貸款信用保證及利息補貼,暫訂編列5億元支應;另編列17.1億元補助事業與地方政府減量工作。
企業手上不缺 agent,缺的是有人把它們統一中控。但『統一到單一廠商的層』和『一套治理套所有 agent』,可能正好是解錯題的兩種方式。
微軟願意在毛利被壓的情況下砸 1900 億、含淚吞 250 億漲價,賭的是 AI 需求撐得住這個成本結構。台灣看這條新聞最容易只讀半邊:不能只看記憶體台廠利多,也不能只看 PC 被壓垮。
上海 MiniMax 6/1 推出開源權重的 M3,前沿級 coding、百萬 token 脈絡、原生多模態一次到齊,定價只有西方旗艦零頭。但對台灣團隊真正的訊號不是又一個跑分新王,而是自架可行性與選型的成本結構被重寫。
整理高雄市、屏東縣、臺北市警察局公開新聞稿的好人好事:高雄苓雅警循聲尋獲誤入逃生梯的失智婦人、調監視器助民眾尋回化妝包與機車,屏東警安撫走失孩童並協助與家屬團聚,臺北警協助重聽失智翁與拋錨車輛。
你給 agent 一個任務,它把該花不該花的 token 一起燒掉,帳單月底才來。研究發現叫它「省一點」根本守不住預算,那預算意識到底該擺在哪一層?
多數人看到的是估值排名。我看到的是:前沿模型公司正在變成算力與供應鏈的金融槓桿體,估值撐起的其實是一張一張算力預購合約。台廠該讀的是配額流向,不是誰比較貴。
AI 助理原本值得信,不是因為它聰明,是因為機制上沒有騙你的理由。廣告生意種下的,正好是那個相反的理由。要盯的是誘因,不是那格 banner。
為什麼一家前沿模型公司要花 1.5 億去教非營利組織用 AI?把它讀成純慈善會漏掉一半:同一筆錢也在把 Claude 鋪進 400 家組織的日常,順便養一批以 Claude 為工具母語的早期職涯人才。
為什麼投資人搶的不是下一個大模型,而是一個租 GPU、代管開源模型的平台?因為開源模型正在把模型本身變成商品,價值移到了『誰能把它跑起來』那一層。