台灣新創 NVIDIA GTC 秀智慧製造與資安，鞏固供應鏈樞紐
台灣新創代表團於2026年NVIDIA GTC展示數位孿生、邊緣AI、智慧製造與資安方案，與華碩、研華、聯發科等大廠並肩參展，展現從硬體代工跨越為全堆疊AI創新輸出的實力，在AI供應鏈中確立更高地位。
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黃仁勳 GTC 台北宣告代理人 AI 時代，AI 工廠成算力新標準
NVIDIA執行長黃仁勳於2026年6月1日GTC台北主題演講中宣告代理人AI正式實用化，AI工廠成為全球算力基礎設施核心，台灣供應鏈從硬體代工升格為AI工廠共同設計夥伴，NVIDIA在台合作夥伴超過150家。
台灣每日遭 263 萬次網路入侵，AI 資安工具成防禦核心
台灣國家安全局報告揭示2025年每日遭受263萬次網路入侵，能源與醫療部門年增幅最高，台灣資安市場規模預計從2026年的13億美元成長至2031年的22億美元，AI驅動防禦工具成為因應智慧型攻擊的關鍵投資。
問題不在 AI 能不能取代醫生，而在我們是不是搞錯了醫療的本質
AI 取代醫生的討論設定了錯誤的問題框架。真正的關鍵是讓 AI 承擔低價值的重複性工作，把醫生時間還給需要人判斷、溝通與承擔責任的場合。
AI 能讓精準判斷真正被支付嗎？解析醫療支付制度的核心矛盾
對單一患者最好的醫療，往往是少做不必要的檢查、避免無效治療。但現有支付制度按程序計費，讓精準判斷的價值難以被看見。AI 是否能改變這個結構性問題？
當病人先問 AI，醫療現場改變的不只是知識取得，而是信任與責任的分配
病人在就診前用 AI 查過症狀、拿到初步建議，這改變的不只是資訊取得方式，而是醫病關係的信任結構與責任分配。從 Reuters 調查到 DTC 模式崛起，分析數位健康平台面對的服務定位根本問題。
從紅杉資本演講看醫療未來：AI 越強，醫師越要重新定義自己
10 兆美元的醫療革命：從軟體工具到 AI 數位員工 AI 不只是工具升級，它正在改變醫療工作分工。真正值得被重新定義的，不是醫師會不會被取代，而是哪些任務可交給 AI，哪些價值仍要由人守住。
台灣 2025 年 GDP 成長 8.76%，創近 15 年新高，半導體出口領跑
主計總處公布台灣2025年全年GDP成長率為8.76%，創下2011年以來近十五年新高，AI半導體出口帶動電子產品出口年增逾五成，在美國關稅逆風下仍繳出強勁成績，是台灣產業結構轉型的里程碑數據。
為什麼醫療 AI 最近都先從行政流程下手？
大廠同時押注醫療行政 AI，背後不只是商業考量。從問題根因到資料整合條件，拆解行政端切入的系統邏輯，以及機構評估導入時應先想清楚的事。
AI 醫療資訊信任判斷：問題不在找資料，在判斷什麼值得信任
Reuters 報導研究發現，當錯誤醫療資訊來自看似權威來源，AI 更容易被誤導。本文拆解 AI 信任判斷機制的根本問題、成因與改善方向。
我愛上一個不可能的可能，LLM是救贖？還是另一種沉淪？
LLM 進入醫療場景的想像令人著迷，但真正的問題不在於模型夠不夠強，而在於有沒有解對題。本文從問題定義、根因分析到落地設計，系統拆解 LLM 在醫療場景的可能與限制。
到底什麼是龍蝦？LLM 幫你解決了什麼？
「龍蝦」（Claw）是一類讓人與 LLM 對話的客戶端工具，不是比喻，是真實的工具名稱。本文拆解 Claw 工具的命名由來、比較主流開源選項，並分析在數位健康場景中，這類工具真正能幫你解決哪些問題。
人生在世，至少遇到 LLM 不會打從心底地從你不懂的地方佔你便宜
LLM 不持有商業誘因，不會因為你不懂而選擇性隱瞞或導向對它有利的方向。本文從誘因結構出發，拆解這個信任邏輯的成立條件與邊界，以及在健康資訊場景中，如何真正受益於這個特性。
當完整醫療到不了偏鄉，AI 醫師代表的是科技平權，還是二等醫療的合理化？
AI醫療進入偏鄉常被視為科技平權的象徵，但偏鄉缺的從來不是一台機器，而是整體醫療可近性的系統性缺口。本文從問題根因分析AI在偏鄉醫療中的真實角色，並提供判斷框架。
比誤診更難的是：AI 先說出了病人想相信的答案
生成式 AI 不只是把資料丟給使用者，而是把答案組裝成符合心理期待的敘事。這讓診間要面對的，已不只是錯誤資訊，而是一個被迎合過的判斷。本文從問題定義、根因分析到流程應對，系統性拆解這個比誤診更棘手的挑戰。
Mythos 來不要慌，ISMS + ISO 幫你扛？聊聊在 AI exploit 時代裸奔的體驗
Claude Mythos 帶來強大 agentic 能力，但 ISO 27001、CNS 27001 與 ISMS 框架能應對 AI exploit 時代的安全挑戰嗎？從問題定義出發，拆解框架的邊界與真正有效的防護思路。
AI短影音創業者的真實世界：題材、演算法與淘金邏輯
一場對話揭開AI短影音創業的真實運作：為何題材遠比品質重要、演算法如何分波測試、內容矩陣的風險與報酬，以及廣告之外的多元變現結構。
AI 進入食安治理後，真正被改變的不是檢驗速度，而是風險被看見、被追溯、被提前介入的方式
從中國活魚麻醉劑爭議出發，探討台灣食安治理的結構性盲點，以及 AI 如何讓灰色風險從「不可見」變成「可持續監測、可追溯、可提前介入」的治理對象。