<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0" xmlns:itunes="http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd" xmlns:googleplay="http://www.google.com/schemas/play-podcasts/1.0" xmlns:soundon="http://soundon.fm/spec/podcast-1.0"><channel><title><![CDATA[拆局思維Unpacked]]></title><description><![CDATA[科技新聞每天都在發生，但真正重要的，不只是「發生了什麼」，而是「為什麼會發生」。《拆局思維》由 Bryan 與 Charles 主持，從 AI、半導體、商業到全球科技趨勢，用不同的視角拆解事件背後的原因、邏輯與長期影響。我們不追新聞，我們拆新聞。希望每一集，都能陪你把世界看得更清楚一點。


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Hosting provided by <a href="https://www.soundon.fm/" target="_blank">SoundOn</a>]]></itunes:summary><itunes:owner><itunes:name><![CDATA[Charles & Bryan]]></itunes:name><itunes:email><![CDATA[the.official.unpacked.podcast@gmail.com]]></itunes:email></itunes:owner><itunes:image href="https://files.soundon.fm/1774055896178-f5b7bc1a-86cc-4b87-a5de-8974e67a1d0f.jpeg"/><itunes:explicit>no</itunes:explicit><itunes:category text="Business"/><item><title><![CDATA[EP6 | Meta 出租 GPU？Google 為何踩煞車？]]></title><description><![CDATA[AI 算力真的開始過剩了嗎？Meta 出租 GPU，究竟代表 AI 泡沫將至，還是只是新一輪 AI 基礎設施升級的開始？本集也會聊聊 Google 為何延後推出最新 AI 模型，以及這些事件背後，透露了 AI 產業正在發生哪些變化。 
 
📌 章節分段 (Chapters) 

03:38 Meta 出租 GPU 
26:52 Google 延後推出最新 AI 模型 

 
📚 專有名詞 (Glossary) 

NeoCloud：專門提供 GPU 雲端租賃服務的新興雲端業者，例如 CoreWeave、Lambda、Crusoe、Nebius 等 
AI Infrastructure (AI 基礎設施)：支撐 AI 運作所需的硬體與系統，包括 GPU、CPU、網路、儲存、電力與資料中心等 
Inference (推論)：AI 模型完成訓練後，實際回應使用者問題或執行任務的過程 
Training (訓練)：利用大量資料讓 AI 模型學習、建立能力的過程 
Asset Utilization (資產利用率)：企業提高既有設備（如 GPU）使用效率，讓資產創造更高價值 
Hyperscaler：擁有超大型雲端基礎設施的科技公司，例如 Google、Microsoft、Amazon 和 Meta 
Free Cash Flow (FCF，自由現金流)：公司在支付營運成本與資本支出後，實際剩下可自由運用的現金，可用於投資、還債、發放股利或股票回購，是衡量企業財務健康的重要指標 

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<strong>📌 章節分段 (Chapters)</strong> 
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<li><strong>03:38</strong> Meta 出租 GPU </li>
<li><strong>26:52</strong> Google 延後推出最新 AI 模型 </li>
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<strong>📚 專有名詞 (Glossary)</strong> 
<ul>
<li><strong>NeoCloud</strong>：專門提供 GPU 雲端租賃服務的新興雲端業者，例如 CoreWeave、Lambda、Crusoe、Nebius 等 </li>
<li><strong>AI Infrastructure (AI 基礎設施)</strong>：支撐 AI 運作所需的硬體與系統，包括 GPU、CPU、網路、儲存、電力與資料中心等 </li>
<li><strong>Inference (推論)</strong>：AI 模型完成訓練後，實際回應使用者問題或執行任務的過程 </li>
<li><strong>Training (訓練)</strong>：利用大量資料讓 AI 模型學習、建立能力的過程 </li>
<li><strong>Asset Utilization (資產利用率)</strong>：企業提高既有設備（如 GPU）使用效率，讓資產創造更高價值 </li>
<li><strong>Hyperscaler</strong>：擁有超大型雲端基礎設施的科技公司，例如 Google、Microsoft、Amazon 和 Meta </li>
<li><strong>Free Cash Flow (FCF，自由現金流)</strong>：公司在支付營運成本與資本支出後，實際剩下可自由運用的現金，可用於投資、還債、發放股利或股票回購，是衡量企業財務健康的重要指標 </li>
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📌 章節分段 (Chapters) 

03:38 Meta 出租 GPU 
26:52 Google 延後推出最新 AI 模型 

 
📚 專有名詞 (Glossary) 

NeoCloud：專門提供 GPU 雲端租賃服務的新興雲端業者，例如 CoreWeave、Lambda、Crusoe、Nebius 等 
AI Infrastructure (AI 基礎設施)：支撐 AI 運作所需的硬體與系統，包括 GPU、CPU、網路、儲存、電力與資料中心等 
Inference (推論)：AI 模型完成訓練後，實際回應使用者問題或執行任務的過程 
Training (訓練)：利用大量資料讓 AI 模型學習、建立能力的過程 
Asset Utilization (資產利用率)：企業提高既有設備（如 GPU）使用效率，讓資產創造更高價值 
Hyperscaler：擁有超大型雲端基礎設施的科技公司，例如 Google、Microsoft、Amazon 和 Meta 
Free Cash Flow (FCF，自由現金流)：公司在支付營運成本與資本支出後，實際剩下可自由運用的現金，可用於投資、還債、發放股利或股票回購，是衡量企業財務健康的重要指標 

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📌 章節分段 (Chapters) 

06:08 Google 的頂級 AI 人才接連跳槽的原因 
21:10 我們對這波震盪的看法 
41:18 我們真的知道自己為什麼買東西嗎？ 

 
📚 專有名詞 (Glossary) 

CSP (Cloud Service Provider)：雲端服務供應商，比如Google Cloud、Ｍicrosoft Azure、和Amazon AWS 
Open-source (開源)：開放原始碼的意思 
殺手級應用 (Killer App)：指具備顛覆性、能引發全人類像使用手機或網路般普及的核心科技應用 
IPO (Initial Public Offering)：首次公開募股 
ROI (Return on Investment)：投資報酬率 

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<strong>📌 章節分段 (Chapters)</strong> 
<ul>
<li><strong>06:08</strong> Google 的頂級 AI 人才接連跳槽的原因 </li>
<li><strong>21:10</strong> 我們對這波震盪的看法 </li>
<li><strong>41:18</strong> 我們真的知道自己為什麼買東西嗎？ </li>
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<strong>📚 專有名詞 (Glossary)</strong> 
<ul>
<li><strong>CSP (Cloud Service Provider)</strong>：雲端服務供應商，比如Google Cloud、Ｍicrosoft Azure、和Amazon AWS </li>
<li><strong>Open-source (開源)</strong>：開放原始碼的意思 </li>
<li><strong>殺手級應用 (Killer App)</strong>：指具備顛覆性、能引發全人類像使用手機或網路般普及的核心科技應用 </li>
<li><strong>IPO (Initial Public Offering)</strong>：首次公開募股 </li>
<li><strong>ROI (Return on Investment)</strong>：投資報酬率 </li>
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📌 章節分段 (Chapters) 

06:08 Google 的頂級 AI 人才接連跳槽的原因 
21:10 我們對這波震盪的看法 
41:18 我們真的知道自己為什麼買東西嗎？ 

 
📚 專有名詞 (Glossary) 

CSP (Cloud Service Provider)：雲端服務供應商，比如Google Cloud、Ｍicrosoft Azure、和Amazon AWS 
Open-source (開源)：開放原始碼的意思 
殺手級應用 (Killer App)：指具備顛覆性、能引發全人類像使用手機或網路般普及的核心科技應用 
IPO (Initial Public Offering)：首次公開募股 
ROI (Return on Investment)：投資報酬率 

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📚 專有名詞 (Glossary) 

Vera Rubin / Rubin Ultra： NVIDIA 新一代的 GPU 架構（Rubin 是 Blackwell 之後的全新晶片家族）
Tensor Core： NVIDIA 專為加速深度學習與 AI 運算設計的硬體核心
SOCAMM2： 市面上首款採用資料中心級 LPDDR5X 模組化規格尺寸的產品，專為建構 AI 資料中心的旗艦記憶體解決方案而設計 (參考Micron官網）
CPO（Co-Packaged Optics，共同封裝光學）： 將晶片與光學組件封裝在一起的技術，用來解決高頻寬、低功耗的資料傳輸問題
NVIDIA® ConnectX®： NVIDIA 旗下的高階智慧型乙太網路介面卡系列
NVIDIA® BlueField®： NVIDIA 的 DPU（資料處理器）系列
NVIDIA NVLink™： NVIDIA 開發的高速 GPU 互連技術
InfiniBand： 資料中心愛用的超高頻寬、超低延遲網路傳輸標準
AI Factory（AI 工廠）： 將資料中心視為工廠，輸入資料並產出「符元（Tokens）」的概念
NemoClaw: 是一種開源堆疊，在 OpenClaw 加入隱私與安全控制機制。任何人都可以透過單一指令，在任何地方執行隨時待命且自行演化的代理 (參考NVIDIA官網）
NVIDIA Groq 3 LPU: 是新一代的創新語言處理單元 (參考NVIDIA官網）
Agentic AI： 具備自主代理能力、能主動規劃並執行多步驟任務的下一代 AI 系統
Digital Twins（數位孿生）： 是實體產品、流程與設施的虛擬化表示，企業可藉此設計、模擬並操作其物理對應物 (參考NVIDIA官網）
Cosmos： 一個專為物理 AI 打造的開放平台，搭載世界基礎模型 (WFM)、影像資料處理函式庫、影像評估與後期訓練框架 (參考NVIDIA官網）
NVIDIA Isaac Sim™：是一個基於 NVIDIA Omniverse™ 程式庫所構建的開源參考框架，專為物理虛擬環境中的機器人模擬、測試以及合成資料生成而設計 (參考NVIDIA官網）
NVIDIA Isaac™ GR00T：是一個研究計畫與開發平台，旨在研發通用機器人基礎模型與數據管線（data pipelines），以加速人形機器人的研究與開發 (參考NVIDIA官網）


  
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<br />  
<br /><strong>📚 專有名詞 (Glossary)</strong> 
<ul>
<li><strong>Vera Rubin / Rubin Ultra：</strong> NVIDIA 新一代的 GPU 架構（Rubin 是 Blackwell 之後的全新晶片家族）</li>
<li><strong>Tensor Core：</strong> NVIDIA 專為加速深度學習與 AI 運算設計的硬體核心</li>
<li><strong>SOCAMM2：</strong> 市面上首款採用資料中心級 LPDDR5X 模組化規格尺寸的產品，專為建構 AI 資料中心的旗艦記憶體解決方案而設計 (參考Micron官網）</li>
<li><strong>CPO（Co-Packaged Optics，共同封裝光學）：</strong> 將晶片與光學組件封裝在一起的技術，用來解決高頻寬、低功耗的資料傳輸問題</li>
<li><strong>NVIDIA® ConnectX®：</strong> NVIDIA 旗下的高階智慧型乙太網路介面卡系列</li>
<li><strong>NVIDIA® BlueField®：</strong> NVIDIA 的 DPU（資料處理器）系列</li>
<li><strong>NVIDIA NVLink™：</strong> NVIDIA 開發的高速 GPU 互連技術</li>
<li><strong>InfiniBand：</strong> 資料中心愛用的超高頻寬、超低延遲網路傳輸標準</li>
<li><strong>AI Factory（AI 工廠）：</strong> 將資料中心視為工廠，輸入資料並產出「符元（Tokens）」的概念</li>
<li><strong>NemoClaw:</strong> 是一種開源堆疊，在 OpenClaw 加入隱私與安全控制機制。任何人都可以透過單一指令，在任何地方執行隨時待命且自行演化的代理 (參考NVIDIA官網）</li>
<li><strong>NVIDIA Groq 3 LPU:</strong> 是新一代的創新語言處理單元 (參考NVIDIA官網）</li>
<li><strong>Agentic AI：</strong> 具備自主代理能力、能主動規劃並執行多步驟任務的下一代 AI 系統</li>
<li><strong>Digital Twins（數位孿生）：</strong> 是實體產品、流程與設施的虛擬化表示，企業可藉此設計、模擬並操作其物理對應物 (參考NVIDIA官網）</li>
<li><strong>Cosmos：</strong> 一個專為物理 AI 打造的開放平台，搭載世界基礎模型 (WFM)、影像資料處理函式庫、影像評估與後期訓練框架 (參考NVIDIA官網）</li>
<li><strong>NVIDIA Isaac Sim™：</strong>是一個基於 NVIDIA Omniverse™ 程式庫所構建的開源參考框架，專為物理虛擬環境中的機器人模擬、測試以及合成資料生成而設計 (參考NVIDIA官網）</li>
<li><strong>NVIDIA Isaac™ GR00T：</strong>是一個研究計畫與開發平台，旨在研發通用機器人基礎模型與數據管線（data pipelines），以加速人形機器人的研究與開發 (參考NVIDIA官網）</li>
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📚 專有名詞 (Glossary) 

Vera Rubin / Rubin Ultra： NVIDIA 新一代的 GPU 架構（Rubin 是 Blackwell 之後的全新晶片家族）
Tensor Core： NVIDIA 專為加速深度學習與 AI 運算設計的硬體核心
SOCAMM2： 市面上首款採用資料中心級 LPDDR5X 模組化規格尺寸的產品，專為建構 AI 資料中心的旗艦記憶體解決方案而設計 (參考Micron官網）
CPO（Co-Packaged Optics，共同封裝光學）： 將晶片與光學組件封裝在一起的技術，用來解決高頻寬、低功耗的資料傳輸問題
NVIDIA® ConnectX®： NVIDIA 旗下的高階智慧型乙太網路介面卡系列
NVIDIA® BlueField®： NVIDIA 的 DPU（資料處理器）系列
NVIDIA NVLink™： NVIDIA 開發的高速 GPU 互連技術
InfiniBand： 資料中心愛用的超高頻寬、超低延遲網路傳輸標準
AI Factory（AI 工廠）： 將資料中心視為工廠，輸入資料並產出「符元（Tokens）」的概念
NemoClaw: 是一種開源堆疊，在 OpenClaw 加入隱私與安全控制機制。任何人都可以透過單一指令，在任何地方執行隨時待命且自行演化的代理 (參考NVIDIA官網）
NVIDIA Groq 3 LPU: 是新一代的創新語言處理單元 (參考NVIDIA官網）
Agentic AI： 具備自主代理能力、能主動規劃並執行多步驟任務的下一代 AI 系統
Digital Twins（數位孿生）： 是實體產品、流程與設施的虛擬化表示，企業可藉此設計、模擬並操作其物理對應物 (參考NVIDIA官網）
Cosmos： 一個專為物理 AI 打造的開放平台，搭載世界基礎模型 (WFM)、影像資料處理函式庫、影像評估與後期訓練框架 (參考NVIDIA官網）
NVIDIA Isaac Sim™：是一個基於 NVIDIA Omniverse™ 程式庫所構建的開源參考框架，專為物理虛擬環境中的機器人模擬、測試以及合成資料生成而設計 (參考NVIDIA官網）
NVIDIA Isaac™ GR00T：是一個研究計畫與開發平台，旨在研發通用機器人基礎模型與數據管線（data pipelines），以加速人形機器人的研究與開發 (參考NVIDIA官網）


  
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📌 章節分段 (Chapters) 

04:58 AI 究竟是抹平能力差距的平衡器，還是拉開差距的放大器呢？
31:15 當AI讓「不工作的權利」提早到來，我們會迎來烏托邦，還是不知人生方向的末日？
49:42 我們是否該學會「延遲滿足」？


  
📚 專有名詞 (Glossary) 

Prompt (提示詞)：給予 AI 的指令
Token (符文)：AI 思考與計費的最小單位
CSP (Cloud Service Provider)：雲端服務供應商，比如Google Cloud、Ｍicrosoft Azure、和Amazon AWS
Debug (除錯)：修正編程邏輯漏洞與錯誤的過程
Know-how (專門技術)：難以被模仿的實務核心經驗
職業倦怠 (Burnout)：長期壓力導致的精神疲累


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<br />  
<br /><strong>📌 章節分段 (Chapters)</strong> 
<ul>
<li><strong>04:58</strong> AI 究竟是抹平能力差距的平衡器，還是拉開差距的放大器呢？</li>
<li><strong>31:15</strong> 當AI讓「不工作的權利」提早到來，我們會迎來烏托邦，還是不知人生方向的末日？</li>
<li><strong>49:42</strong> 我們是否該學會「延遲滿足」？</li>
</ul>
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<br />  
<br /><strong>📚 專有名詞 (Glossary)</strong> 
<ul>
<li><strong>Prompt (提示詞)</strong>：給予 AI 的指令</li>
<li><strong>Token (符文)</strong>：AI 思考與計費的最小單位</li>
<li><strong>CSP (Cloud Service Provider)</strong>：雲端服務供應商，比如Google Cloud、Ｍicrosoft Azure、和Amazon AWS</li>
<li><strong>Debug (除錯)</strong>：修正編程邏輯漏洞與錯誤的過程</li>
<li><strong>Know-how (專門技術)</strong>：難以被模仿的實務核心經驗</li>
<li><strong>職業倦怠 (Burnout)</strong>：長期壓力導致的精神疲累</li>
</ul>
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📌 章節分段 (Chapters) 

04:58 AI 究竟是抹平能力差距的平衡器，還是拉開差距的放大器呢？
31:15 當AI讓「不工作的權利」提早到來，我們會迎來烏托邦，還是不知人生方向的末日？
49:42 我們是否該學會「延遲滿足」？


  
📚 專有名詞 (Glossary) 

Prompt (提示詞)：給予 AI 的指令
Token (符文)：AI 思考與計費的最小單位
CSP (Cloud Service Provider)：雲端服務供應商，比如Google Cloud、Ｍicrosoft Azure、和Amazon AWS
Debug (除錯)：修正編程邏輯漏洞與錯誤的過程
Know-how (專門技術)：難以被模仿的實務核心經驗
職業倦怠 (Burnout)：長期壓力導致的精神疲累


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📌 章節分段 (Chapters) 

04:08 追求完美真的是好事嗎？
22:06 挑戰不喜歡的事：該勇敢說 Yes 嗎？
44:22 Meta 與 YouTube 判決後的數位省思


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<br />  
<br /><strong>📌 章節分段 (Chapters)</strong> 
<ul>
<li><strong>04:08</strong> 追求完美真的是好事嗎？</li>
<li><strong>22:06</strong> 挑戰不喜歡的事：該勇敢說 Yes 嗎？</li>
<li><strong>44:22</strong> Meta 與 YouTube 判決後的數位省思</li>
</ul>
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📌 章節分段 (Chapters) 

04:08 追求完美真的是好事嗎？
22:06 挑戰不喜歡的事：該勇敢說 Yes 嗎？
44:22 Meta 與 YouTube 判決後的數位省思


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這集我們將探討：自動駕駛 (FSD) 真的比人開車安全嗎？ 從 NVIDIA GTC 看未來職涯：AI 真的讓我們變輕鬆了嗎？ 還是正在重新定義『人才』的價值門檻？ 甚至，你的 「Token (AI) 使用量」 可能正悄悄決定你的職場價值！ 
  
📌 章節分段 (Chapters) 

00:43 自我介紹
02:00 為什麼在 2026 年，我們開始做 Podcast？
03:20 我們如何看待 NVIDIA GTC 大會？
05:24 機器 vs. 人類：誰坐在駕駛座上比較安全？
12:42 為什麼 Token 使用量可能會反映你的職場價值？
16:50 AI Factory 
23:28 AI 真的有讓我們比較輕鬆嗎？


  
🔗 本集推薦：延伸觀看 

《哈佛商業評論》程世嘉訪談：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=hXC7vtZCV_4">https://www.youtube.com/watch?v=hXC7vtZCV_4</a>


  
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<br />這集我們將探討：自動駕駛 (FSD) 真的比人開車安全嗎？ 從 NVIDIA GTC 看未來職涯：AI 真的讓我們變輕鬆了嗎？ 還是正在重新定義『人才』的價值門檻？ 甚至，你的 「Token (AI) 使用量」 可能正悄悄決定你的職場價值！ 
<br />  
<br /><strong>📌 章節分段 (Chapters)</strong> 
<ul>
<li><strong>00:43</strong> 自我介紹</li>
<li><strong>02:00</strong> 為什麼在 2026 年，我們開始做 Podcast？</li>
<li><strong>03:20</strong> 我們如何看待 NVIDIA GTC 大會？</li>
<li><strong>05:24</strong> 機器 vs. 人類：誰坐在駕駛座上比較安全？</li>
<li><strong>12:42</strong> 為什麼 Token 使用量可能會反映你的職場價值？</li>
<li><strong>16:50</strong> AI Factory&nbsp;</li>
<li><strong>23:28</strong> AI 真的有讓我們比較輕鬆嗎？</li>
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<br /><strong>🔗 本集推薦：延伸觀看</strong> 
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<li><strong>《哈佛商業評論》程世嘉訪談</strong>：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=hXC7vtZCV_4">https://www.youtube.com/watch?v=hXC7vtZCV_4</a></li>
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這集我們將探討：自動駕駛 (FSD) 真的比人開車安全嗎？ 從 NVIDIA GTC 看未來職涯：AI 真的讓我們變輕鬆了嗎？ 還是正在重新定義『人才』的價值門檻？ 甚至，你的 「Token (AI) 使用量」 可能正悄悄決定你的職場價值！ 
  
📌 章節分段 (Chapters) 

00:43 自我介紹
02:00 為什麼在 2026 年，我們開始做 Podcast？
03:20 我們如何看待 NVIDIA GTC 大會？
05:24 機器 vs. 人類：誰坐在駕駛座上比較安全？
12:42 為什麼 Token 使用量可能會反映你的職場價值？
16:50 AI Factory 
23:28 AI 真的有讓我們比較輕鬆嗎？


  
🔗 本集推薦：延伸觀看 

《哈佛商業評論》程世嘉訪談：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=hXC7vtZCV_4">https://www.youtube.com/watch?v=hXC7vtZCV_4</a>


  
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