OpenAI新裝置遭爆「體積比AI Pin略大」！6大預測揭曉：沒螢幕的AI夥伴，目標出貨1億台|數位時代 BusinessNext

顛覆互動：「AI夥伴」是什麼概念產品？

奧特曼與 Ive 透露，這款秘密開發中的產品將能充分感知用戶周遭環境與生活細節，其設計核心理念在於「無干擾」，能輕便地置於口袋或桌上。該裝置被定位為使用者在 MacBook Pro 和 iPhone 之後的「第三核心裝置」，旨在開創全新的人機互動模式。

先前《華爾街日報》曾報導， 此裝置並非傳統手機型態，Ive 與奧特曼的共同目標是協助用戶減少對螢幕的依賴。 奧特曼也明確表示，該產品並非眼鏡類裝置，並提及 Ive 對於穿戴式裝置曾抱持審慎態度。

針對新裝置的定位，Ive 將此形容為「一場新的設計運動」，而奧特曼則表示這將是一個整合軟硬體的「裝置家族」，呼應了他對蘋果長期以來產品生態整合策略的讚賞。

為確保產品在成熟前不被競爭對手模仿，奧特曼特別強調了專案的保密性。Ive 的團隊近幾個月已積極與具備大規模生產能力的供應商進行洽談，奧特曼更預期OpenAI將以「前所未有的速度」達成一億台高品質裝置的出貨量，並計劃於明年底前正式發布首款產品。

「AI夥伴」遭爆料：體積略大於AI Pin

雖然奧特曼與 Ive 對新產品不斷賣關子，但郭明錤卻在X上釋出產業調查結果，指出Jony Ive與OpenAI合作的「新型態AI硬體裝置」的具體消息：

預計將在2027年量產。
將在非中國組裝與出貨，以降低地緣政治風險。目前預計在越南組裝。
目前樣品的外觀體積略大於AI Pin，外關設計猶如iPod Shuffle般小巧精緻。上述設計與規格在量產前可能還會有變化。
其中一個使用方式是將此裝置掛在脖子上。
將配備相機與麥克風，可偵測外界環境，不具備顯示功能。
預計需與手機跟PC連結，並利用手機與PC的運算與顯示功能。

郭明錤表示，「我認為OpenAI選擇在此時官方公佈與Jony Ive的合作，其中一個目的可能是想轉移市場對剛結束的Google I/O之注意力。Google I/O演說中強調的Google生態與AI整合之優勢，是OpenAI現階段無法抗衡的，故OpenAI用不同的主題分散市場注意力。」

郭明錤強調，但AI走入現實生活 (也就是所謂的實體/物理AI) 已是市場公認的下一個AI關鍵趨勢，Jony Ive與Open AI的合作成功與否仍需觀察，但這也反映上述趨勢。

他評論，這一樁合作案也讓我想起美國電腦科學家Alan Kay的名言：「真正認真看待軟體的人，就應該打造自己的硬體。」（People who are really serious about software should make their own hardware.）

將步入Ai Pin後塵？「AI夥伴」概念挑戰大

奧特曼曾投資、由前蘋果高層創立的新創公司 Humane 所推出的「Ai Pin」，市場反應未如預期，才於今年2月宣布以1.16億美元將大部分股權出售給PC大廠惠普（HP），Ai Pin將不再支援語音通話、訊息傳送與AI查詢等功能。因此，可以說具顛覆性的AI裝置，仍是有待受到消費市場考驗的概念。

與此同時，OpenAI 本身仍處於鉅額虧損狀態。綜合《華爾街日報》報導，該公司預計在2029年才能實現盈利，在此之前預計虧損將達440億美元（約為新台幣1.32兆元）。儘管如此，對 OpenAI 而言，開發自有硬體是直接觸及消費者、擺脫對現有平台依賴的關鍵一步。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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