今年 CES 有一句話被反覆提起，但真正值得注意的不是那句話本身，而是它出現的地方。 不在論文、不在開發者大會，而是在談車、談搜尋、談硬體交付的場合。 AI 不再只是坐在螢幕裡等人提問，而是開始被要求： 能不能自己動、自己找、自己撐得住現實世界的摩擦。
影音版
🔹 輝達在 CES 宣布自駕平台量產合作，自動駕駛開始進入交付階段
自動駕駛第一次被清楚放在「產品責任」與「商業交付」的框架下討論。
🔍 知識補充
．展示型自駕與量產型自駕的差別，在於穩定性與責任承擔
．一旦進入量產，事故率、召回、保險與法規全部回到現實 ．車用 AI 的開發節奏，必須配合硬體壽命與法規週期 ．真正的門檻不是能不能開，而是能不能「長時間不出事」
💬 生活化說法
展示的自駕車像試駕車，你會覺得很厲害，但不會馬上放心交給家人。一旦它被排進量產名單，代表有人願意為它每天的判斷負責，這才是分水嶺。
🏭 產業鏈角度
車用 AI 會把價值往平台與長期供應集中；中游系統整合與模擬驗證角色變重； 車廠傾向綁定長期合作，而不是頻繁更換方案。
💹 投資角度
這不是爆發型市場，而是「慢、重、黏」的市場。驗證期長、資本壓力高，但一旦進入量產體系，替換成本極高，屬於典型耐心資本賽道。
🔹 Google 公布香港年度搜尋榜，使用者從「搜尋 AI」轉為「用 AI 找答案」
Google 香港公布年度搜尋榜，AI 工具相關關鍵字佔據多個排名，包括 DeepSeek、Grok、Gemini 等，顯示使用者搜尋行為正快速轉變。重點不在於哪個工具第一，而是搜尋目的已經不同。人不再只是找資料來源，而是希望直接得到可用的解法。
🔍 知識補充
．搜尋從「索引導向」轉為「推理導向」，計算成本大幅提高
．AI 搜尋需要即時推理，而不是回傳連結 ．錯誤答案的代價，遠高於傳統搜尋 ．這會重新壓力測試搜尋平台的商業模式與責任界線
💬 生活化說法
以前搜尋像問路，你拿到方向，剩下自己走。現在更像請人幫你把事情想完，但一旦它想錯，後果也一起算在你身上。
🏭 產業鏈角度
搜尋競爭不再只是流量，而是算力與信任；後端成本、模型品質與錯誤控制能力，會直接影響留存。
💹 投資角度
短期流量好看，但長期比的是成本結構。能否在推理成本、廣告收入與責任風險之間找到平衡，才有長線價值。
🔹 黃仁勳在 CES 點名 DeepSeek，中國開源模型被拉進全球競爭視野
在 CES 演講中，黃仁勳公開肯定中國新創 DeepSeek，指出其開源模型在 2025 年對全球研究社群造成實質衝擊，大幅降低資源需求並提升效能。這不是單純的技術稱讚，而是把開源模型正式拉進產業現實層面討論。
🔍 知識補充
．開源模型降低研究門檻，但提高實際部署門檻
．模型越強，對記憶體、互連與能耗要求越高 ．能跑研究與能跑商用，是兩個不同層級 ．硬體交付與系統整合仍是關鍵限制
💬 生活化說法
模型像菜譜，你可以免費拿。但廚房夠不夠大、火力夠不夠，才決定你能煮幾桌。
🏭 產業鏈角度
開源模型普及，反而放大高階算力與系統整合的重要性；硬體平台、部署能力與供應鏈穩定性，變成不可替代環節。
💹 投資角度
開源不是威脅，而是放大器。
它讓需求更分散，也讓真正有交付能力的供應商受益，但資本支出循環會更明顯。
我們的觀察
這三件事放在一起看，重點不在 AI 變得多聰明，而在於——它開始被放進不能出錯的地方。車子會動、搜尋會給答案、模型會被大量部署，真正的差距，不會出現在展示，而會出現在長時間、不好看的使用現場。
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