塞掐 Side Chat

ChatGPT 推出後，聊天機器人變得誰都做得出來，難的是讓用戶天天回來聊。智見科技也在那時做了 LINE 聊天機器人，結果推不起來；後來改做 App，加入劇情與 NPC，推出女性向 AI 角色聊天 App Floze，重度用戶一天能聊 1.5 小時。
本集塞掐邀請到智見科技創辦人 Bruce。他在廣達、聯發科做了十年影像 IC 設計，2012 年創業至今，從沖洗照片、電商設計、IG 限動工具做到 AI 生圖，Floze 是團隊第五條產品線。
產品線一條接一條開，他怎麼決定先做哪個、哪個值得繼續投入？AI 角色聊久了，為什麼會忘記已經約會過？明知對面是 AI，用戶為什麼還計較一句話的語氣？
📢 本集來聊：
廣達、聯發科做了十年影像 IC，為什麼跑去做 App？
沖洗照片 App 做到後來，自己買了工廠機器！
怎麼去切不同產品？怎麼找到使用者？
怎麼決定要不要繼續投入或轉向？
修圖 App 會被 AI 取代嗎？創業要瞄準紅海還是藍海？
AI 戀愛 App「Floze」怎麼誕生？
Floze 與一般聊天機器人的差異
AI 長期記憶的技術難點
打字聊天之後，下一步是即時生成的互動影片？
AI 是泡沫嗎？
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是什麼樣的電子報，開賣第一天就賣爆 134%？
身處在資訊爆炸的時代，我們每天被 AI、戰爭、政經的新聞轟炸，卻可能感到無所適從，不知道哪個才是真正影響你我未來的議題。
為此，TNL Daily 電子報選定國際、財經、科技、地緣、東南亞 5 大主題，每天只要 5 分鐘，就能理解重大議題的背後脈絡。
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數位孿生是四十年的老技術，但要讓機器人先在虛擬工廠裡練習，光建一座精準的模擬場域就得花上幾個月。本集塞掐邀請到 MetAI 共同創辦人暨執行長 Daniel 余泰萬。他從金融業轉戰新創，回家族傳產做數位轉型時看見 AI 導入的落差，如今團隊直接進駐台積電廠內開發。2025 年初，成為 NVIDIA 在台灣投資的第一家新創。
Daniel 分享第一次見到黃仁勳，準備好的講稿為什麼講不到一分鐘就被打斷？為了台積電，他們還沒找到 PMF 就擴編到 40 人，又是為什麼？不拿客戶資料訓練，模型憑什麼走進晶圓廠？
📢 本集來聊：
MetAI 在做什麼：用 AI 結合 3D 快速生成模擬場域
2022 年創立與合成資料的起點
共同創辦人 Renton 從好萊塢特效轉向 AI
跟輝達的淵源：加入 NVIDIA Inception 計畫
與 NVIDIA 的合作方式及 Omniverse 的定位
MetGen 產品：把 2D CAD 轉成可模擬的 3D 空間
面對台積電這種大客戶，保密和 AI 訓練怎麼兼顧？
與 Accenture 等大型顧問公司的競合
怎麼看 AI 泡沫與 Physical AI 的需求
團隊導入 AI Native 的做法
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⚠️ **本集內容僅供參考，不構成任何投資建議。
國際投資人看台灣，過去只看台積電。AI 把光通訊、記憶體推成全球焦點。本集塞掐邀請到 FOMO研究院的 KP。他在香港金融業做了十幾年交易與資產管理，現在全職寫研究。2024 年在 Substack 創刊、動輒萬字的中文投資電子報，累積超過五萬名免費訂閱者，六成多讀者在台灣。 記憶體這一輪漲勢，真正的考驗何時才會來？美國把工廠搬回去，台灣會失去什麼？
📢 本集來聊：
錄音前閒聊：香港與台灣的育兒支援
電子報的起源：「用研究打敗 FOMO」
要花兩三天去寫長文，AI 怎麼用來輔助寫作？
這兩年研究主軸轉向 AI 與半導體
怎麼以 X 觀察股市風向，記憶體超級週期會持續嗎？
「AI 文」指控與 AI slop 的界線
以 SemiAnalysis 為目標與 Sell-Side 報告的結構問題
AI 泡沫的定義與兩個成立條件
美國製造業回流會打破台灣的壁壘嗎？
怎麼長期關注目標？先看結構性改變
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政府網站掛了十幾年無障礙標章，登入之後那幾頁，視障者往往還是進不去。Peggy 的母親全盲十年，退休後當街頭藝人，每兩週得上網登記場地，過去都靠女兒代勞。今年四月她把 AI 助理接上 LINE 交給母親，五個月內母親自己發出八百多則指令。
本集塞掐邀請到 Peggy。她不是工程師，本業在 NGO，曾在生成式 AI 年會分享「我的麻瓜 AI coding 之路」，現在也帶十位基層公務員用 AI 處理行政冗事。
一個沒受過工程訓練的人，為什麼說自己的 AGI 已經到了？在 AI agent 時代所有先搶先贏的東西都沒有意義？在公部門推 AI，最硬的牆為什麼不是人？
📢 本集來聊：
Peggy 怎麼開始 AI coding 之路
AI 時代最重要的是打臉自己！放棄既有工具習慣的必要性
當媽媽的 FDE：AI 協助視障自主網購
無障礙網頁的定義已經被改寫
「先搶先贏制」在 Agent 時代將不具意義
協助公部門 AI 導入的合作起點與試驗設計
公部門導入 AI 的主要阻力：法規與資料分級
政府開放沙盒空間與先行機關案例
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即時翻譯越做越好，還有必要學英文嗎？AI 語言學習應用 Speak 已經被問了好幾年。2017 年他們提出 AI 英文家教時被當成瘋子，如今年化營收突破 1 億美金、估值 10 億美金（USD）。
本集塞掐邀請到 Speak 共同創辦人暨技術長 Andrew 徐安廬。他 12 歲進華盛頓大學、19 歲從史丹佛神經科學博士班休學，拿第一屆 Peter Thiel 獎學金創業，做語言學習做了快十年。
一天 50 個 pull request、五萬行程式碼，人工審查還守得住嗎？為什麼越多人用 ChatGPT 練口說，對 Speak 反而是好事？當 AI 家教走進企業的教育訓練，我們學語言這件事正在被改寫成什麼樣子！
📢 本集來聊：
Speak 技術長的一天與 coding agent 帶來的轉變
19 歲跟父母說「我要從史丹佛博士班休學」，家裡怎麼反應？
為什麼創業選擇「教育」為主題？
為什麼選南韓作為第一個市場？進入下個市場的訊號在哪？
越多人拿 AI 學語言，對 Speak 竟然是好事？
AI 翻譯不斷變強以後，會怎麼影響語言學習市場
團隊 AI 轉型：人工程式碼審查的規模化難題
Speak for Business 的企業需求與語言相鄰能力
給台灣新創的出海建議
Speak 技術長工作之外的休閒與理財哲學
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