科學家在實驗室「養殖」鑽石,大鑽戒越來越不值錢了?
科學家在實驗室「養殖」鑽石,大鑽戒越來越不值錢了?

想像這麼一刻:新垣結衣跟你撒嬌想要一顆大鑽石,你會怎麼辦?

A. 拿錢買去。 B.自己挖去。 C.算了新垣結衣不要了。

你忍心嗎?

聽起來每個都是會肉痛的選項。但如果你是科學家,你還可以擁有 D 選項:像養豬一樣,自己養一把鑽石。

英國卡迪夫大學的一個研究團隊最近稱,只需要幾天時間,他們就能在實驗室「養」出一顆 1 克拉鑽石。而且看上去跟在地球深處躺了幾百萬年的鑽石沒有任何區別。

專案負責人 Oliver Williams 教授稱,他們原本研究如何製作半導體裡的金剛石片,但發現這個過程同樣可以用來培養鑽石。

跟把大象放進冰箱裡一樣簡單,養大一顆鑽石只需4步:

先將一顆小小的鑽石「種子」放入真空環境裡去除雜質。然後科學家會往裡泵入溫度高達攝氏3,000度的甲烷和氫氣,這些高溫氣體會生成高電荷的等離子體。

等離子體迅速分解,會釋放出碳原子。這些碳離子會模仿鑽石的正八面體結構,然後附著在「種子」表面,以每小時0.006毫公分的速度瘋狂生長。

接著再等幾天時間,就可以拿去切割拋光,做成大鑽戒送給新垣結衣了。

Williams 相當自豪地說,「這些來自實驗室的鑽石,比你在自然界見到的任何東西都要純淨。1萬億粒原子裡可能只有1粒含有雜質。」

聽起來稀奇的人造鑽石,其實已經是上個世紀的新聞了。在 1950 年代,科學家就研究出合成鑽石的技術,但在當時去除雜質的技術還很粗糙,造出來的鑽石(也就是金剛石)大多都供工業用。

發展到幾年前,人造鑽石已經投入商業世界,可以擺在櫥窗裡跟開採而來的鑽石一起爭艷,甚至「以假亂真」。一些珠寶商建立了自己的實驗室,但受技術限制,一顆 1 克拉鑽石還是需要 6-10 個禮拜才能養成。

而現在,英國卡迪夫大學的研究將漫長的等待時間縮短到了幾天。

人造鑽石會取代天然鑽石嗎?

關於人造鑽石會不會顛覆鑽石市場的話題,珠寶行業已經討論好一陣子了。

實驗室「養」出來的鑽石跟天然鑽石可以說是一模一樣。它們有著同樣的光澤和硬度,甚至鑽石鑑別專家僅憑肉眼也無法分辨。

因為沒有大費周章挖礦開采的昂貴成本,這些人造鑽石在市場上的售價能比天然鑽石低 20% 到 40% 不等,對囊中羞澀的小情侶來說非常有吸引力。而技術的革新與發展,只會讓這一價格優勢越來越明顯。

除了打「價格牌」,為人造鑽石搖旗吶喊的珠寶商也在強調環保與道德。

2006年由「小李子」李奧納多·狄卡皮歐出演的電影《血鑽石》,將鑽石開採行業的血腥帶到螢幕前。

在非洲一些常年內戰的國家,軍隊會逼迫人們去開採鑽石,再用銷售所得的高額利潤去購買軍火設備。鑽石因此也被稱為「血鑽」或「衝突鑽石」。

李奧納多自己也投資了人造鑽石公司。

鑽石的價值一直被過高吹噓。

如今的鑽石行業巨頭 De Beers 公司,在 1947 年推出了「A Diamond is Forever」(中文譯作「鑽石恆久遠,一顆永留傳」)的行銷活動,將鑽石跟婚姻承諾聯繫在一起。這個美好概念讓鑽石需求暴漲,人人都在追逐這顆破石頭。

雖然知道鑽石的象徵意義是世紀行銷大騙局,也明白人造鑽石給地球帶來的傷害更少,但英國一位珠寶商 Sandeep Babber發現,他的大多數客戶還是會選擇買天然鑽石。

鑽石生產商協會(Diamond Producers Association)的首席執行官也並不認為天然鑽石可以被替代。他表示在人們眼裡,天然鑽石是帶有金錢和情感價值的,而人造鑽石更像是廉價的工業複製品。

但對 Williams 教授來說,這兩顆石頭根本沒有任何區別。

這就是兩堆碳原子而已。

摩根士丹利一份報告稱,截至 2016 年,全球鑽石原石市場的規模達到 140 億美元。其中人造鑽石的市場份額僅有 1%,但預計在 2020 年會上升至 15%。

本文授權轉載自:愛范兒

往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓