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最近好幾家企業的主管都說，一年的雲端預算因為 AI，幾個月就燒光了。大家都知道訓練模型很貴，但真正每天在燒錢的其實是推論，也就是每個人每天打開 AI 問問題時用掉的 token。當雲上的模型從 300B 擴大到號稱 3T 參數，企業還該追求最大的模型嗎？數位時代創新長黃亮崢 James 第三度邀請耐能（Kneron）創辦人暨執行長劉峻誠 Albert，這次不解釋晶片，而是從 AI 帳單切入，拆解推論為什麼這麼貴、Apple 與 Google 為什麼都走向 NPU，以及端雲並存的時代，AI 究竟該放在哪裡。 聽完這集你可以學到： 推論貴，是因為拿訓練晶片來跑：Albert 形容，用訓練用的大晶片跑推論，就像開墾完荒地，還用同一台重型開墾機去插秧。雲上模型從去年的 300B 擴大到號稱 3T 參數，等於拿十倍大的機器做插秧的事，浪費也跟著放大。AI 分三階段，各有擅長的晶片：訓練階段是 GPU 的優勢；推論階段需要便宜、專做推論的 AI ASIC，博通、聯發科都在投入；到了端側裝置，就是功耗低、面積小的 NPU 的主場。CPU、GPU、ASIC 與 NPU 各有自己的市場。模型要剛剛好，不是越大越好：臺灣一家市值前三大的企業，每月付給公有雲業者約 200 萬美元，而且只開放給主管以上使用。Albert 建議把行政、改錯字這類簡單工作交給小模型或免費工具，估計能省下 40% 到 50% 的花費，就像切水果不必拿殺牛刀。指標要看場景：機器架在自家地端、電費自己付，就會在意 tokens per watt，也就是每瓦電能產出多少 token；用雲端服務、錢由業者付的時候，在意的則是速度，也就是 tokens per second。端與雲會並存，關鍵是誰擁有：Albert 認為太陽底下沒有新鮮事，從個人電腦對上超算中心，到 Chromebook 主張全部上雲，同樣的爭論一再出現，最後端與雲都會各自找到位置。他用 Uber 與自己買車比喻：用雲端 AI 是需要時叫車，模型、資料與機器都在自己手上，掌握度才高。Apple、Google 都在走 NPU 路線：Albert 觀察兩家公司都開始公開談 NPU，Google 稱為 TPU，但屬於類似架構。家裡的裝置要像人一樣溝通順暢，最好用同一種腦，他比喻，貓腦與狗腦的裝置很難聽懂彼此。TOPS 不是最重要的數字：同樣 3 TOPS，CPU、GPU、NPU 擅長的運算完全不同。Albert 用跑車比喻，900 馬力但轉換率只有一成，有效馬力只剩 90，反而跑不贏轉換率百分之百的 300 馬力。整合有代價，獨立 NPU 有空間：CPU、GPU、NPU 整合在同一顆晶片，效能會各掉約 30%。手機這類面積受限的裝置適合整合，超算中心則一定用獨立晶片，就像有人買瑞士刀，也有人只要一把好用的水果刀。臺灣談主權 AI，繞不過水電：Albert 提到韓國政府計畫讓超算中心以 NPU 為主。他粗估臺灣若全走 GPU 路線，一年電費約 60 億美元、需要 169 GW 的電，等於得多蓋一座電廠。水電在臺灣是政治敏感題，但他強調，不研究、不仔細談就不會前進。 延伸閱讀： 劉峻誠觀點：當蘋果、Google開始擁抱NPU路線（風傳媒）：https://www.storm.mg/article/11154120 數位關鍵字151．從0到1的AI晶片革命：NPU如何重塑智慧世界：https://www.bnext.com.tw/podcast/656/bn-sound-20240908215439-e3tkc4bc 數位關鍵字174．從 DeepSeek 開源看半導體市場震盪！NPU 將如何重塑 AI 運算格局？：https://www.bnext.com.tw/podcast/756/bn-sound-20250208155129-f5g9dnba Powered by Firstory Hosting

不限於創業，所有想創新的工作者，ㄧ輩子ㄧ定要去一趟矽谷。 來自南台灣的連續創業家朱宜振，與二位曾在蘋果總部工作的工程師，正在一段創業路上。他們毛遂自薦獲得AI大神吳恩達的AI Fund青睞，成為其旗下接受協助的團隊之一，近距離與這位世界級專家互動。 這樣的故事，在矽谷並不少見。朱宜振舉例，創業夥伴的隔壁鄰居就在知名科技公司擔任主管，兩人經常晚上出來倒垃圾時會聊到創業進度。在其他地區只能靠想像和看報導的事，在矽谷卻是許多人的日常。 這種氛圍和人才密度很難複製，對創新的成功率直接相關。即使失敗，也被當成離成功更進一步而被肯定，鼓勵更多的想法付諸行動。朱宜振觀察，因AI影響，許多國際團隊直接到矽谷創業，包含來自台灣、以及本來就在矽谷工作的台灣人，正在參與並型塑這個科技聖地的面貌。 Powered by Firstory Hosting

本集重點： 簡報設計師年薪數百萬，文組在 AI 浪潮的華麗逆襲矽谷最夯 FDE 前線工程師，業務＋技術＋顧問的三合一全能王大模型的幕後把關者，AI 訓練師破解中文「擦邊球」難題 延伸閱讀》AI訓練師、FDE、簡報設計師第一線直擊！揭開AI時代最搶手人才的新面貌https://www.bnext.com.tw/topic/view/999?utm_source=bn_weekly&utm_medium=email&utm_campaign=2026-10-21&bx_heid=7386769937 -----------🤩訂閱數位時代YouTube 》https://www.youtube.com/@bnext_official -----------🤩有合作需求請洽：[email protected] Powered by Firstory Hosting

在日本，叫車 App 要成長，關鍵除了乘客下載量，還包括能否接上足夠的計程車、取得地方業者信任，並符合交通服務的管理方式。2026 年上市的 GO，正好提供了一個觀察案例。 本集《東京在線》，主持人柯誠從 JapanTaxi 與 MOV 的合併談起，梳理 GO、Uber、S.RIDE 等平台在日本的競爭，也介紹疫情後司機短缺如何推動「日本版共乘」。GO 的業務如今涵蓋叫車、企業用車、車內媒體與行車安全服務；這些服務如何與既有車行合作，是理解其成長的重要線索。 ｜本集重點 • JapanTaxi 與 MOV 為何走向合併，GO 又如何擴大在日本的車隊網絡？• Uber 等平台進入日本後，為何必須重視當地車行與交通制度？• 日本版共乘如何補足計程車運力，GO 在其中扮演什麼角色？ 【節目資訊】主持人：柯誠 🎧 Production Team：Meet 創業小聚🎬 Editing and Post-Production：聲歷其境 All Around You Powered by Firstory Hosting

2026年七月，美國財經媒體 Forbes 花了大約 7,200 萬美元跟 Google 買搜尋廣告，同一段時間它的自然搜尋流量掉了近三成。做內容的人，反過來跟吃掉自己流量的那家公司把流量買回來。不只它，美國前 100 大出版商光是七月就花掉 1.13 億美元，年增四成。廣告版位其實都還在，只是搬到了一個你到不了的地方。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請關鍵評論網媒體集團技術長、DMA 媒體組召集人李致緯 Richard，從第三方 Cookie 一路聊到今天的 AI 代理人。 
 聽完這集你可以學到 1. 關鍵字廣告買的不是版位，是意圖：2025 年臺灣關鍵字廣告市場達 167.2 億元，還年成長 3.9%。Richard 分析，AI 能直接回答問題反而讓意圖更值錢。你在蝦皮或 Amazon 搜尋洗髮精也是關鍵字廣告，只是推的是商品不是網頁連結。 2. Privacy Sandbox 收攤，卡在瀏覽器不只一家：Google 原本要用 Topics API，讓瀏覽器根據你看過愛料理或數位時代自己幫你貼標籤。Richard 指出，這等於把權力交還給瀏覽器，但 Google 說服不了 Apple 的 Safari 與微軟的 Edge，草案沒被廣泛採用，胎死腹中。 3. 決定傷害大小的是品牌辨識度：這一年媒體同行掉一兩成算輕，掉到三四成的也有。但紐約時報不需要人家特別去搜尋，它本身就是平台。愈需要靠平台導流的中小型媒體衝擊愈大，數位原生媒體又比老牌雜誌媒體更慘。 4. Google 一定會把錢收回自己的平台：Meta 與 TikTok 從第一天就是封閉環境，Google 卻做了聯播網把營收分給開放網路的媒體。Richard 判斷，競爭者全是封閉平台、廣告主又習慣買一家就解決，Google 往自己平台收攏無法避免。 5. 爬蟲分三類，真正該擋的只有一類：搜尋引擎的爬蟲會把讀者導回來，多多益善；代理人型背後是真的有人在問問題，原則上歡迎；只有抓回去訓練模型那一類該擋。Richard 建議第一步不是急著封鎖，而是先清查有哪些爬蟲。 6. 兩場反壟斷都判壟斷，卻都不用拆：一是免費正是壟斷的本質，拆掉後如果 Chrome 開始收費，反壟斷法想給的「更多選擇」就變成付更多錢。二是市場本身變了，法官在判決裡點出有新的變形搜尋引擎，而且判決出爐時 ChatGPT 早就問世。 7. 內容授權平台會賺錢，但撐不起一家公司：AI 爬蟲每爬一次付 0.001，積沙成塔湊出新模式。Richard 說他們是亞洲前幾個導入的，賺得到錢。但這是雙邊市場，想收的大家都想收，願意付錢的供應商還不是多數，要撐起一家公司「蠻遙遠的」。
 Richard 給媒體同業的提醒 臺灣沒有 Apple News 那樣會分潤的入口，自組平台或聯合跟 AI 公司談授權，Richard 認為牽涉太複雜的立法與產業結盟，「都做不太到」。他的結論不是放棄做媒體，而是放棄用流量當變現的主要手段。如果還抱著「有一天流量會再上高峰」的想法，那是在等不會發生的事。「消滅的是流量，但是留下來的其實還是跟讀者之間的關係。」 Powered by Firstory Hosting

台積電於10月15日下午公布第三季業績，在營收、獲利和每股盈餘都比第二季表現更出色，相比去年同期更是大幅成長，美中不足是毛利率66.4%比起第二季的67.7%，減少一點三個百分點。 台積電財務長黃仁昭解釋，毛利率下滑來自二個原因： 1. 兩奈米製程進入量產的相關費用 2. 海外產能佔營收佔比提升。仔細來看，這兩點對台積電都是好事，兩奈米製程收入在第三季已佔整體8%，而海外產能提升更緩解了交貨壓力。 在回答分析師提問時，董事長魏哲家也証實在德州尋求建廠擴大產能，以及與馬斯克洽談合作，但前提一定是台積電經營自己的晶圓廠。科技專家吳金榮分析，這表示雙方最可能的合作方式是台積電向TeraFab園區租地自建晶圓廠，排除先前傳出的台積電幫馬斯克運營TeraFab晶圓廠的選項。 此外，1.4奈米製程的進度，先進封裝CoWos和CoPos的近況，晶背供電技術發展，都是問答中的重點。這場法說會還有哪些重點和弦外之音？請聽吳金榮解讀 Powered by Firstory Hosting

Bloomberg在八月底刊出一篇重磅新聞，關於金管會主委彭金隆如何改造台灣總值達40兆台幣的保險業。文中論點之一，是台灣保險業過去長期大量購買美國公債和公司債，一方面造成資金持續外流，一方面近年因台灣經濟成長強勁面臨台幣升值壓力，持有高部位以美元計價的資產，曝露在匯兌損失的風險升高，等於資產縮水，也不利於到期和後期的理賠支付準備。 另一方面，早年為衝業績而暢銷的高利率保單，如今成為燙手山竽；加上過去保費收入認列寬鬆，在今年改為 IFRS 17的計列方法後，收入和獲利認列、賠付提列都更合理也更嚴格，直接影響保險業的損益表和資產負債表。 換個方式思考，在這一波全球AI基建大潮中，滿手現金的保險業者，如何參與其中分享利潤，化被動為主動，而不是一直面對保戶解約將錢轉投股市和ETF市場？新光人壽董事長魏寶生在本集節目分享他的觀點。 Powered by Firstory Hosting

本集重點： 打造跨國「知識庫」破解經驗斷層AI 模型預測供需，實現精準產銷同步解決缺工痛點，讓垂直領域專家掌握 AI 工具 -----------🤩訂閱數位時代YouTube 》https://www.youtube.com/@bnext_official -----------🤩有合作需求請洽：[email protected] Powered by Firstory Hosting

不用替每個車位裝上地鎖或收費機，共享停車平台如何維持預約秩序、處理糾紛，最後走到上市？本集《東京在線》由柯誠解析日本 akippa 的平台模式。從閒置車位的供給、車主與地主的信任，到疫情期間的需求變化，帶你看一家以 App 串起實體空間的公司，如何跨過成長中的難題。 akippa 於 2026 年 9 月在東京證交所 Standard 市場上市。同月，東證公布 TSE Asia Startup Hub 的 2026 年支援名單，為海外新創提供在日本拓展業務、籌資與準備上市的協助。本集也將視角帶到台灣：當東證積極接觸亞洲企業，台灣新創能從中看到什麼機會？akippa 上市公告・東京證交所公告 ｜本集重點 • 不裝地鎖與收費機，akippa 如何讓閒置車位成為可預約、可管理的服務？• 面對出租權、鄰里疑慮與停車糾紛，共享停車平台如何建立信任？• 東京證交所為何扶植亞洲新創，這項計畫與台灣企業有什麼關係？ 【節目資訊】主持人：柯誠 🎧 Production Team：Meet 創業小聚🎬 Editing and Post-Production：聲歷其境 All Around You Powered by Firstory Hosting

一台掛在會議室牆上的攝影機，可以讓台灣一家公司失去跟整個美國聯邦政府做生意的資格。那台攝影機不必接到任何政府的案子，只要在那裡就夠了。今年台灣網通圈開口閉口都是 NDAA，美國國防授權法案，多數人的理解是中國出局、台灣得利。但要把設備賣進美國，要過的門不是一道，是三道，每一道問的問題都不一樣。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請友訊科技董事高宏傑 Brian，拆解 FCC、NDAA、TAA 這三道關卡各自在管什麼，以及台灣站在三道門前面，為什麼一邊是贏家、一邊還在門外排隊。 聽完這集你可以學到： 1. 美國的門不是一道，是三道：FCC 問的是這台設備還能不能在美國賣，NDAA 問的是設備裡面有沒有不該有的東西，TAA 問的是這些零件最後是在哪個國家變成這台設備的。Brian 分析，三道關卡管的層次完全不同，把 NDAA 當成唯一一道門是業界最常見的誤解。 2. 「外國生產」的定義寬到把工程師也算進去：FCC 認定的外國生產涵蓋設計、開發、組裝、製造，只要任何一個主要階段不在美國境內就算。Brian 直言這對台灣 ODM 特別傷：工廠可以搬，但軟硬體設計的工程師還在台灣，不可能整批搬去美國。 3. 白名單是一張 18 個月的倒數計時：解法是申請一張叫 Conditional Approval 的白名單，由美國國防部與國土安全部審核。Brian 說明，效期只有 18 個月，申請時要交出把製造移回美國的時程、股東名冊與供應鏈細節，而且沒有排外，連 Netgear 這種美國品牌、甚至 SpaceX 自己的 Starlink 設備都得排隊。 4. 一台會議室的攝影機就能斷送聯邦合約：NDAA 的管制分兩層，第一層是聯邦機關不能買華為、中興、海康、大華這些公司的通訊與監控設備，第二層更狠，所有跟聯邦政府做生意的承包商，連自己公司內部都不能使用。Brian 提醒，這條規定還會跟著錢走，學校與電信業者拿了聯邦補助，補助款也不能拿去買。 5. SpaceX 要的不是最便宜，是證明得出來：Brian 解釋，SpaceX 不只是發射衛星的商業公司，也是美國國防部的主要承包商，整個企業都落在 NDAA 的管制範圍內，連內部使用都受限。對這種買家來說，判準不是價格，而是這台設備乾不乾淨、能不能被稽核。 6. NDAA 是黑名單不是白名單：不在黑名單上的東西都能用，包括中國工廠生產的非管制零件與未被點名的 IC。Brian 認為真正困難的不是換料而是查不清：市面上有記憶體模組外面印著 A 品牌、裡面顆粒卻是別家做的，你不可能刮開來看。客戶因此開始要求追到晶片層級。 7. NDAA 追到晶片，TAA 只看最後一站：兩道門的邏輯剛好相反。TAA 問的是地理，只要在台灣完成打件、組裝、燒韌體與測試，構成實質轉型，就算零件全部來自中國，這台設備照樣是台灣製、照樣合規。Brian 也提醒，越南從來不是 TAA 的合格國家，當年搬過去是為了躲關稅，對賣美國政府沒有幫助。 8. 台灣的雙面性：一邊是贏家，一邊在排隊：Brian 判斷，在 NDAA 與 TAA 兩道門前面，台灣是合格國家、供應鏈乾淨又查得清楚，老牌 ODM 二三十年被迫誠實反而變成本錢。但在 FCC 那道門前面，只要設計還在台灣，就跟所有外國廠商一樣在門外等。 誰能賣設備給 SpaceX：Brian 不點名公司，但給了三個條件。第一是真實的製造能力，要有經得起海關與客戶稽核的打件產線，而不是一個鎖螺絲的包裝站。第二是可以稽核的料表，美國國土安全部已經有一套硬體原料框架叫 HBOM，FCC 也在內部徵詢要不要採用，美國法律還沒強制，但客戶已經開始問了。第三是看清楚台灣的雙面性，不要把制度紅利當成穩贏。 Brian 的結論是：「去中國化的紅利台灣已經在吃了，可是下一階段美國想玩的遊戲是去外國化。」誰能賣設備給 SpaceX，取決的不是價格，而是你的料表與生產履歷能不能攤開檢驗。 Powered by Firstory Hosting

外號蘇媽的超微執行長蘇姿丰，近來風頭超越黃仁勳和馬斯克。在川習會的國宴上，她被川普安排坐主桌，引發外界好奇美國政府直接持股的英特爾執行長陳立武，為何無此待遇？超微以83億美元，收購有AI教母之稱的李飛飛創辦兩年的World Labs, 搶先布局下一階段，在男性執行長主導的AI領域，二位頂尖女性聯手屬於空前，正值超微市值破一兆美元，蘇姿丰也成為史上首位女性執行長管理破兆市值企業。10/6下午，她旋風抵台，24小時內密集會見台灣供應鏈廠商，從晶片代工、封測、記憶體到系統組裝夥伴，確保明後年產能供應跟上訂單。 Powered by Firstory Hosting

本集重點： 生產力提升的關鍵在於系統化建置而非堆疊人力淬鍊經驗為「AI 老師傅模型」推進「預測性維護」與數據標準化 延伸閱讀》當AI「挺」進製造業：預測性維護、視覺品檢、具身智慧一次搞懂https://www.bnext.com.tw/topic/view/997?utm_source=bn_weekly&utm_medium=email&utm_campaign=2026-10-07&bx_heid=7386769937 ----------- 🤩訂閱數位時代YouTube 》https://www.youtube.com/@bnext_official ----------- 🤩有合作需求請洽：[email protected] Powered by Firstory Hosting

本集《東京在線》，主持人柯誠邀請京都大學農學研究科碩士、現居東京的關悅誠（Yueh-Cheng Guan），從醫藥技術調研與科學評估的角度，帶我們理解新藥開發的真實過程：早期研究成果該怎麼判讀？生技新創簡報中的數據，哪些值得追問？一項有潛力的技術，又該如何面對法規、量產與市場的考驗？ 訪談也將討論日本面臨的「Drug Lag」與「Drug Loss」、國際藥價機制，以及跨國臨床試驗規則的變化。當台灣生醫團隊思考進入日本市場，除了推出自有品牌新藥，還能從哪些合作環節找到機會？跟著本集，從一顆藥的開發旅程，重新認識日本醫藥產業的創新與挑戰。 ｜本集重點 • 一顆新藥從實驗室走到上市，要跨過哪些研究、臨床與法規關卡？• 從第一三共的 ADC 藥物及中外製藥的口服減重藥，可以看出日本藥廠如何與全球夥伴合作？• 面對 Drug Lag、Drug Loss 與臨床試驗規則的變化，台灣生醫團隊有哪些切入日本市場的機會？ 【節目資訊】主持人：柯誠來賓：關悅誠（Yueh-Cheng Guan），醫藥健康領域技術調研與科學評估從業者；京都大學農學研究科碩士 🎧 Production Team：Meet 創業小聚🎬 Editing and Post-Production：聲歷其境 All Around You Powered by Firstory Hosting

2026年 3 月萬事達卡花 18 億美元買下穩定幣服務商 BVNK，4 月 Circle 推出自己的支付網路，8 月 Stripe 據報花 75 億美元買下 AI 模型路由商 OpenRouter，9 月 Chime 花 5.9 億美元買下 1913 年成立的 Stride Bank。一家卡組織、一家發幣公司、一家支付閘道、一家網路銀行，看起來毫不相關，卻很可能是同一個目標底下的不同角色。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請金融科技產品專家徐君鳳 Cathy，拆解 Stripe 為什麼願意用 5 倍溢價，買下一家不持有任何一張 GPU 的AI新創。 聽完這集你可以學到： token 成本會被寫進交易裡，就像手續費：Cathy 認為未來所有產品都會有 AI 的一部分，那所有交易本身都會有 AI 的成本，「就像我們買所有東西都會有稅在裡面」。同一筆帳單上會有不同項目，其中一項就是 token 成本。一筆刷卡背後有六到七個角色在分潤：Cathy 拆解完整鏈路，從收單（acquiring）、發卡（issuing）到 Visa 與 Mastercard 這層網路，我們常聽到的 2% 到 3% 手續費，中間其實有六到七個角色在分。看懂這條鏈，才會覺得多一層 AI 決策成本並不突兀。Stripe 用三筆收購補完了三條流：OpenRouter 對應「決定」、跟 Paradigm 一起做的 Tempo 對應「資訊流」、Bridge 對應「清算」，而 Bridge 拿到 OCC 監管的信託銀行執照，把最後一塊拼圖也拼上。卡組織做穩定幣結算是防守，不是進攻：Visa 的 USDC 結算今年年化突破 200 億美元、年增 15 倍以上。Cathy 判斷這是必要的防守：商家最大的痛點是刷卡後要等三到五天才拿到錢，把結算做快，是為了降低商家轉去新網路的慾望。搶銀行牌照，是為了三件只有銀行能做的事：加入 FDIC 存保、在聯準會開帳戶、用極低成本做隔夜拆借。新設立的 de novo bank 前三年只能做申請書上寫的業務，Square Bank 當年只被核准存款與中小企業放貸兩項。Chime 直接買下營運一百多年的 Stride Bank，代價則是文化與技術整合往往要三到五年。 Cathy分享，付款閘道與 token 閘道，本來就是同一種生意。沒有人會把 AI 跟支付想在一起。但支付的本質是撮合：讓商家接上網路、讓消費者連進來，把交易帶到價值交換完成。OpenRouter 面對的是同一個結構，幾百個模型分散在幾十家供應商手上，價格與延遲各不相同，使用者需要有人替他挑。更關鍵的是撮合後留下的資料，知道大家怎麼選，就能回頭做最佳化與客製化。這正是支付公司最熟悉的位置。 token 成本會變成損益表上必須有的一行。過去我們決定要買什麼，靠自己搜尋、自己看評論、自己在腦袋裡整理，那是外部化的人力成本，不會出現在任何一張帳單上。當 AI 代理人接手這一段，成本第一次有了計價單位，而那個單位就是 token。Cathy 認為付費方式很可能從「每月付 20 美元訂閱費」轉向 result-based，真的撮合成一筆交易才收費，成本直接嵌進那筆交易裡，就跟現在商家端被抽的 3% 一樣。至於多一層成本為什麼還有人用，她的答案是規模：實體經濟已經成熟，網路經濟至今仍只是個位數百分比。 延伸收聽： 數位關鍵字195. 美參院通過穩定幣天才法案！為什麼注定將成金融科技的關注焦點（徐君鳳 Cathy 上一次上節目，本集的前傳）：https://www.bnext.com.tw/podcast/837/bn-sound-20250706224428-9pj9wi17 Powered by Firstory Hosting

AI時代需要什麼樣的人才？或者反過來問，什麼樣的人才不再被需要？傳統那套念書、考試拿文憑，從學士、碩士到博士的路還走得通嗎？ 兩百多年來以革命著稱的法國，在教育方法上同樣激進。當然，公立教育除外。在2013年由私人出資在巴黎興辦的School 42, 不設學歷門檻，人人都可報名，經過層層篩選取得入學資格。這所學校沒有課程、沒有老師也不發文憑，只有一道又一道的程式題目，學生必須想辦法解開，需要的能力自己想辦法自學。學校宗旨相當於把學生丟進游泳池，但不給救生圈和救生員，要自己努力爬上來。 台科大產學創新學院執行長楊光磊，對動手實做解決問題的能力，評價高於單純上課考試。他研究School 42模式多年，也有興趣引進台灣落地。在那之前，他也將動手實做的能力，放在台科大的新竹校區，從半導體先進封裝著手，結合企業和學校，培養畢業後直接進產業的人才。 Powered by Firstory Hosting