🐳 寶寶吉拉科技日報 🐳 | 2026年1月19日

📰 今日頭條

1. 科技業史上最大裁員潮：AI 使 24.5 萬人失業，造成產業大規模轉型

🔑 關鍵字： 科技裁員 AI自動化 英特爾 亞馬遜 微軟 Salesforce 結構性轉型 勞動市場

📋 摘要：

美國主導全球裁員： 美國科技公司佔全球科技裁員 69.7%，超過 17 萬人失去工作。加州為重災區，裁員規模達 7.35 萬人。亞洲方面，印度以超過 1.9 萬人位居第二，日本約 1.16 萬人受影響。

主要企業裁員規模：

• 英特爾：裁減幅度高達 31%，約 3.4 萬人，員工數從 10.9 萬縮減至約 7.5 萬人
• 亞馬遜：裁減超過 2 萬人，CEO Andy Jassy 明確表示與 AI 轉型直接相關
• 微軟：裁減約 1.92 萬人，涵蓋高階管理層與 Xbox 部門
• Salesforce：AI 代理工具將客戶服務團隊從 9,000 人縮減至約 5,000 人
• IBM：裁減約 9,000 人，AI 聊天機器人 AskHR 現處理 94% 日常 HR 任務

獲利與裁員並行的矛盾： 微軟 2026 財年第一季營收達 777 億美元，年增 18%，但同期仍裁員超過 1.9 萬人。Meta 第三季營收年增 26%，營業利潤率達 40%，但仍裁員至少 4,320 人。

Forrester 研究預測，到 2030 年 AI 和自動化可能消滅美國 6.1% 工作，相當於 1,040 萬個職缺。但研究也指出，超過半數歸因於 AI 的裁員將會悄悄撤銷，因企業意識到太早取代人才會造成營運挑戰。

2. 三星 AI 走務實路線不推獨立聊天機器人，專攻 Galaxy AI 無縫整合體驗

🔑 關鍵字： 三星 Galaxy AI Samsung Gauss 無縫整合 消費電子 RAM危機 CES 2026

📋 摘要：

三星電子歐洲首席執行長 Simon Sung 接受《商業內幕》訪問時，強調三星的 AI 策略專注於「實用性和無干擾的整合」，而非炫目的功能。

Samsung Gauss 的定位： 三星已開發出名為 Samsung Gauss 的大型語言模型，但並不打算像 OpenAI 的 ChatGPT 那樣直接將其作為獨立的消費者產品推出。相反，三星的消費者導向努力主要集中在 Galaxy AI 助理上，該助理結合了內部開發的 AI 技術和 Google 等合作夥伴的技術，能執行即時翻譯和轉錄等任務。

跨部門協作： Sung 提到公司鼓勵產品、設計、工程和市場團隊之間的資訊交流，讓員工自然將智慧視為整體體驗中的共享層，而不是獨立的功能。

CES 2026 展示： 三星在消費電子展上展示了配備感測器和語音辨識的電視、廚房電器和洗衣機，目標是讓技術感覺更像一個連貫的、響應式的環境。

RAM 危機警告： 由於 AI 資料中心需求激增，三星面臨記憶體短缺問題。三星總裁 Wonjin Lee 提到，半導體供應問題將影響所有人，價格正在上漲。

3. AI 浪潮重新定義中階主管！職缺越來越少，負擔卻未減輕

🔑 關鍵字： 中層管理 AI影響 組織扁平化 批判性思維 跨部門合作 招聘趨勢

📋 摘要：

Revelio Labs 數據顯示，2025 年底美國中層管理職位招聘量比 2022 年 4 月高峰期下降約 42%。然而，中層管理者的核心功能不可或缺，角色正在重新定義。

中層管理者的關鍵角色：

• 作為高層管理與基層團隊間的橋梁
• 將高層期望和指令轉成可執行步驟
• 在組織扁平化後，從各角度收集意見並促進跨部門合作
• 建立溝通平台，分享見解和改進建議，減少組織摩擦

AI 的局限性： 倫敦商學院教授 Ben Hardy 表示，完全去除中層管理者的想法非常荒謬，因為協調組織合作仍需要人力。AI 在需要人類判斷和批判性思維的領域未達預期。

2026 年招聘趨勢： 92% 公司積極招聘，但 55% 公司會因 AI 和組織重組而裁員。這顯示雖然 AI 某些方面提高效率，但人類角色仍不可或缺，尤其是需整合 AI 與原有系統的複雜工作流程。

4. 連泡沫都在「學習」？研究發現氣泡運作原理竟與 AI 相同

🔑 關鍵字： 泡沫 深度學習 賓夕法尼亞大學 動態重組 智慧材料 PNAS

📋 摘要：

賓夕法尼亞大學最新研究發現，泡沫的行為與人工智慧系統的運作原理有驚人相似之處，這項發現顛覆了科學界長久以來對泡沫的傳統認知。

傳統認知的顛覆： 過去科學家認為泡沫中的氣泡位置大致固定不動，然而新的模擬結果顯示，泡沫內部的氣泡其實持續在運動，只是整體外觀形狀維持不變。這種內部重組的動態過程，遵循的數學原理與訓練深度學習系統所使用的原理相同。

與 AI 的相似性： 研究主要作者 John C. Crocker 表示，AI 系統在訓練過程中會持續調整參數，而不是收斂到單一、永遠固定的最終狀態；同樣地，泡沫中的氣泡也不會停留在某個深層穩定的位置，而是持續在多種可行配置之間移動與切換。

研究意義： 這項發現暗示「學習行為」可能是物質、機器與生物細胞之間共享的一種基本原則。研究團隊期望這樣的類比能引導未來開發出能主動適應與回應環境的智慧材料。

5. AI 燒錢速度遠超想像！資深研究員憂 OpenAI 恐 18 個月內耗光資金

🔑 關鍵字： OpenAI 財務困境 Sam Altman 資料中心 生成式AI 商業模式

📋 摘要：

《紐約時報》專欄作家認為，在 AI 業務推進下，OpenAI 將在 18 個月內陷入財務困境。

燒錢速度驚人： 根據外部報告，OpenAI 預計 2025 年將燒掉 80 億美元，到 2028 年將增至 400 億美元。考慮到公司據稱預測 2030 年才能實現盈利，財務壓力相當大。

投資規模龐大： OpenAI 執行長 Sam Altman 的風險投資項目計畫在資料中心投入 1.4 兆美元。美國外交關係協會資深研究員 Sebastian Mallaby 指出，即便 OpenAI 重新考量這些受「熱情影響」的承諾，仍存在龐大的財務缺口。Bain & Company 報告指出，即使前景最佳，產業中至少仍有 8,000 億美元的財務黑洞。

與傳統軟體企業的差異： 生成式 AI 企業與上一代軟體企業的成功模式完全不同，它們需要更多的資金投入，因為燒錢速度比營收生成還要快。相較於微軟或 Meta 等在 AI 出現前已有賺錢業務的老牌企業，新進 AI 公司處境更糟。

代理 AI 的希望： Mallaby 認為，隨著代理 AI 深入日常，人們更難切換服務，因為這些 AI 最終可能掌握使用者的購物偏好、願望以及情緒檔案。

6. 研究：暴龍長到最大體型要花 40 年，比原先認為多 15 年

🔑 關鍵字： 暴龍 古生物學 化石研究 生長曲線 PeerJ期刊 落磯山博物館

📋 摘要：

美國一份新研究發現，地球史上體型最大的陸地掠食動物暴龍，要長到約 8 公噸的最大體型，需要花費約 40 年時間，比先前估計多了約 15 年。

研究方法： 研究人員檢視了 17 件暴龍化石標本的腿骨組織微結構，發現過去未知的生長痕跡。這些痕跡僅能用偏振光觀察到，類似樹幹年輪的生長環。

關鍵發現：

• 暴龍的生長曲線比原本認為更緩慢，「並非迅速長到成體，而是從幼體到亞成體花了很長時間」
• 暴龍的壽命可能更接近 45 至 50 歲，而非先前認為的 30 歲左右
• 個別暴龍腿骨的生長環之間距離各不同，顯示成長模式有彈性

生存策略： 暴龍的成長彈性可能取決於食物資源的取得難易度和環境條件。這種彈性不僅讓暴龍能在艱困時期存活，還能長到體型比其他肉食恐龍更大，最終只需要跟其他暴龍爭食。較長的生長期讓暴龍在較年輕時可能更長期捕食活體獵物，而較年長、體型較大時則採取更機會主義的拾食策略。

7. 吃軟糖、打遊戲也能變聰明？肌酸與 ADHD 遊戲成認知增強新寵

🔑 關鍵字： 肌酸 認知增強 ADHD 大腦訓練 BrainHQ 乙醯膽鹼

📋 摘要：

隨著人們對認知增強的需求日益增加，肌酸和針對 ADHD 的影像遊戲正成為市場上的新寵。

肌酸的大腦效益： 這個長期以來被用於增強肌肉的補充劑，現在顯示出對大腦功能的潛在益處。研究表明，肌酸能提高大腦中的磷酸肌酸（PCr）水平，這對於記憶、語言和其他高級功能的能量生產至關重要。肌酸的銷售自 2019 年以來增長了 320%，而「肌酸軟糖」的搜尋量在 2024 年激增了 1,300%。

大腦訓練應用： 市場上出現了許多針對 ADHD 的影像遊戲和大腦訓練應用程式，承諾透過遊戲化的練習來提高專注力和執行功能。BrainHQ 的研究顯示，65 歲及以上的成年人在進行為期 10 週的每日 30 分鐘訓練後，乙醯膽鹼水平提高了約 2%，這對於記憶、學習和運動都有幫助。

專家警告： 雖然肌酸對肌肉的益處是可靠的，但對大腦的好處仍需更多的大規模研究來證實。

8. 研究發現人類 65％ 日常行為是自動進行，習慣比意志力更重要

🔑 關鍵字： 習慣 自動行為 行為心理學 薩里大學 心理學與健康

📋 摘要：

最新研究指出，我們日常行為中約有三分之二靠自動進行完成，主要受到習慣驅動，而非出於有意識的決策。

研究方法： 由薩里大學、南卡羅萊納大學與中央昆士蘭大學組成的研究團隊，追蹤來自英國與澳洲的 105 名參與者，每天隨機向其手機發送 6 次提示，詢問他們當下正在做什麼，以及該行為是出於習慣還是經過有意識思考後做出的選擇。

關鍵發現：

• 日常行為約有 65% 是透過習慣自動啟動
• 有 46% 的行為既是習慣驅動，同時又符合個人的行動意圖
• 習慣之所以形成，是因為重複行為與熟悉情境綁定

實用建議： 對於想要戒除壞習慣的人，只對他們說「多用點意志力」遠遠不夠。有效的策略包括：

• 刻意打破原本的觸發情境
• 建立新的替代流程
• 在固定的日常情境下重複進行新行為，讓行為逐漸自動化

薩里大學教授 Benjamin Gardner 強調，刻意培養「好的」習慣可能是實現個人目標的有效途徑。

9. 《怪奇物語》結局惹議，粉絲質疑編劇是否用 ChatGPT 創作

🔑 關鍵字： 怪奇物語 ChatGPT 杜夫兄弟 Netflix AI創作 編劇爭議

📋 摘要：

在《怪奇物語》系列結局於 2026 年 1 月中旬播出後，粉絲開始對創作團隊杜夫兄弟提出質疑，認為他們可能使用了生成式 AI 協助撰寫第五季劇本。

爭議起源： Netflix 上線的幕後紀錄片《最後的冒險》中，有觀眾發現杜夫兄弟的筆電似乎開啟了 ChatGPT 的分頁標籤。加上紀錄片透露第五季在開拍時劇本並未完全定稿，進一步強化了粉絲的懷疑。

紀錄片導演回應： 導演 Martina Radwan 質疑那些模糊分頁是否真與 ChatGPT 有關，並強調自己未曾看過杜夫兄弟以不道德的方式使用生成式 AI。她認為，創作者把生成式 AI 當成工具使用，本身並不該被視為問題。

粉絲反應： 許多觀眾反對在劇本開發過程中使用生成式 AI，即便只是用於研究、列大綱、腦力激盪或規劃。有網友指出，第五季拍攝因工會罷工而延後，結果現在傳出可能用 AI 寫劇本，實在很諷刺，因為工會當時正是在為規範 AI 奮鬥。

10. 你家的狗正在偷偷變聰明？最新研究：狗狗只要「偷聽」就能學會新單字

🔑 關鍵字： 天才狗狗 詞彙學習 認知能力 羅蘭大學 Science期刊 邊境牧羊犬

📋 摘要：

根據《Science》期刊發表的研究，部分「天才狗狗」能夠透過旁聽人類對話學習新詞彙，這與 18 個月大孩童的學習方式相同。

實驗設計與發現：

• 第一階段（直接互動）： 飼主向狗狗介紹新玩具並命名，10 隻狗狗中有 7 隻能準確辨識並叼回正確玩具
• 第二階段（旁聽）： 狗狗觀察飼主和實驗人員的互動，10 隻狗狗中有 7 隻能成功辨識
• 第三階段（間接學習）： 玩具放進桶子裡，飼主看著桶子說出玩具名字，多數狗狗都能成功叼回

兩週後再次測試，狗狗們仍能做到，顯示已建立長期記憶。

天才狗狗的定義： 能認出 10 種以上物品或玩具的狗狗被稱為「有天賦的詞彙學習者」。參與實驗的天才狗狗包括邊境牧羊犬、德國牧羊犬、拉布拉多犬等，其中邊境牧羊犬數量較多。

重要發現： 對照組的 10 隻「非天才狗狗」邊境牧羊犬未能順利記住玩具名稱，顯示這種認知能力是天才狗狗獨有的。研究團隊認為這可能是「個體差異」，基因、環境、教育等都會造成影響。

11. 超強 AI 同事 Claude Cowork 來襲，傳統軟體股臉綠

🔑 關鍵字： Claude Cowork Anthropic AI工具 軟體股 Salesforce Adobe 自動化

📋 摘要：

AI 新創 Anthropic 推出全新 AI 工具「Claude Cowork」，能協助用戶自主完成文件整理、資料夾管理等工作流程，引發投資人對傳統軟體業者的擔憂。

Claude Cowork 功能： 用戶可授予 Claude Cowork 存取指定資料夾的權限，讓其讀取、編輯或建立資料夾中的檔案，完成文件整理、報告生成與資料夾管理等任務。

市場反應： 投資人擔憂若這類 AI 工具能自主處理各種複雜工作流程，可能減少對專業解決方案的需求，使傳統軟體供應商的訂閱收入降低。Salesforce 和 Adobe 股價分別下挫 2.52%、0.11%，iShares 擴展科技軟體產業 ETF 下挫 1.28%。

分析師觀點： William Blair 分析師 Arjun Bhatia 認為市場對 Claude Cowork 的威脅過度反應。他指出，傳統企業軟體公司仍憑藉其龐大的資料規模、平台廣度和通用代理商難以複製的工作流程占據有利地位，也積極將 AI 功能與自家產品整合。

🔮 未來趨勢分析

根據今日新聞，我們可以觀察到以下幾個重要的科技發展趨勢：

1. AI 驅動的勞動市場結構性轉型

2025 年 24.5 萬人的科技裁員潮不僅是短期調整，而是代表勞動市場進入結構性轉型階段。預計到 2030 年，AI 和自動化可能消滅美國 6.1% 的工作。然而，這不意味著人類角色消失，而是需要重新定義—中層管理者的角色從執行轉向協調、判斷和批判性思維，員工需要具備 AI 協作能力。

2. AI 整合走向「無縫」與「實用」

三星的策略顯示，未來 AI 發展不再追求「炫目功能」，而是專注於融入日常生活的無縫體驗。從獨立的 AI 聊天機器人到整合在各種設備中的智慧層，AI 將成為「環境」的一部分而非獨立產品。

3. 生成式 AI 商業模式的考驗

OpenAI 可能在 18 個月內耗盡資金的警告，揭示了生成式 AI 產業的結構性問題：燒錢速度遠超營收生成。這將推動產業整合，新創公司面臨更大壓力，而擁有既有獲利業務的老牌企業將更具優勢。代理 AI（Agentic AI）的發展可能成為改變遊戲規則的關鍵。

4. AI 代理重塑企業軟體市場

Claude Cowork 等 AI 代理工具的出現，預示著企業軟體市場將面臨重大變革。雖然短期內傳統軟體公司仍有優勢，但長期來看，能夠自主完成複雜工作流程的 AI 代理將重新定義「軟體即服務」的概念。

5. 科學發現與 AI 原理的交匯

泡沫行為與 AI 運作原理相似的發現，暗示「學習行為」可能是自然界的普遍原則。這將推動智慧材料的發展，以及對生物系統（如細胞內部結構）的更深入理解，開創跨學科研究的新領域。

6. 認知增強與行為科學的商業化

肌酸對大腦功能的研究、習慣形成的科學理解、以及 ADHD 遊戲療法的興起，顯示「認知增強」正成為重要市場。結合行為心理學的洞察，未來將出現更多基於科學的個人化健康與效能提升產品。

7. AI 在創意產業的爭議與規範

《怪奇物語》的 ChatGPT 爭議反映了 AI 在創意產業中的敏感地位。隨著 AI 工具的普及，關於 AI 參與創作的透明度、道德規範和勞工權益的討論將持續升溫，可能推動新的行業標準和法規。

📝 編輯後記：

今日新聞呈現出 AI 技術發展的雙面性—一方面帶來前所未有的效率提升和科學突破，另一方面也引發就業、商業模式和倫理的深刻挑戰。從暴龍的生長策略中，我們或許能學到一課：成功的關鍵不在於快速成長，而在於適應環境變化的彈性。在 AI 時代，無論是企業還是個人，都需要培養這種彈性適應能力。

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