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算力經濟
理解算力成本、資本投入與價值分配。
04篇文章
01誰將為全球 GPU 與資料中心投資埋單？AI 基礎建設由平台先出資，不代表平台最終承擔全部成本。從資本支出、租賃、折舊、雲端合約與電力費率，追蹤風險如何在股東、企業客戶與用電戶之間移動。2026年10月6日9 分鐘閱讀02當 Token 成本趨近於零，什麼仍然昂貴？模型輸出的單價持續下降，不代表 AI 的總成本會同步消失。真正昂貴的部分正移向能源、資料、系統整合、驗證、信任與組織改造；本文提出一套以可接受結果為單位的成本框架。2026年9月4日10 分鐘閱讀03Edge AI 為什麼會重新變重要？Edge AI 並不是雲端 AI 的反動，而是當 AI 進入相機、手機、機器人、車輛與長時間運作的代理系統後，延遲、連線、隱私、功耗與成本開始迫使系統重新決定：哪些判斷必須留在裝置附近，哪些工作才值得送回雲端。2026年8月21日8 分鐘閱讀04AI 會像電力與網際網路一樣，成為新的公共基礎設施嗎？當 AI 從產品變成每個產業都依賴的能力，我們需要追問的不只是模型有多強，而是誰能使用、誰決定規則、誰承擔成本。從電力、網際網路與公共算力的歷史出發，推演 AI 成為基礎設施的三種可能路徑。2026年8月3日11 分鐘閱讀
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