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

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

OpenAI 擬收購 Jony Ive 新創 io，聯手開發一台沒有螢幕的「AI夥伴」裝置，目標出貨一億台，挑戰現有科技版圖。

重點一：OpenAI 擬收購 Jony Ive 新創 io，聯手開發「AI夥伴」裝置，目標出貨一億台，挑戰現有科技版圖。

重點二：新 AI 裝置強調環境感知與無干擾互動，但非手機或眼鏡，旨在成為用戶繼筆電與手機後的第三核心裝置。

重點三：奧特曼與艾夫盼藉此合作，結合 AI 技術與創新設計，擺脫螢幕依賴，創造全新人機互動體驗。

OpenAI新裝置爆「體積比AI Pin略大」

OpenAI執行長奧特曼（Sam Altman）於本週三向員工揭示了一項震撼性計畫，將與蘋果 (Apple) 前設計長 Jony Ive (強尼·艾夫) 合作開發新型態 AI 裝置。為了達成目標，OpenAI 計劃收購 Ive 的新創公司 io，收購金額估計高達65億美元（約為新台幣1950億元）， 目標是打造並出貨一億台 AI「夥伴」裝置，使其融入大眾日常生活。

據報導指出，奧特曼更樂觀預期， 此項策略性收購與合作有望為 OpenAI 帶來高達1兆美元（約為新台幣30兆元）的價值增長 ，顯示其對此產品線的巨大信心與野心。

根據天風國際證券分析師郭明錤爆料，這個新裝置將配備相機與麥克風，可偵測外界環境， 但不具備顯示功能。因此預計需與手機跟PC連結，並利用手機與PC的運算與顯示功能。

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。

本文合作轉載自：數位時代

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OpenAI砸65億美元收購AI裝置新創io！攜手IPhone設計之父Jony Ive：首款產品2026發布

資料來源：WSJ、郭明錤

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

「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。

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%。

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。

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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。

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。

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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。

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