AI新創公司Futurenest未來巢科技，於 2026 Computex 正式發表軟硬整合的企業 AI 作業治理系統 AI OS Xparse，本次除了在NVIDIA Inception Program展區展出，並受邀在仁寶、神雲、永擎等多家AI伺服器策略夥伴於Computex攤位中展出軟硬整合方案，產品藉由NVIDIA NIM™與NVIDIA NeMo™Guardrails打造，並與NVIDIA生態系中眾多公司合作，展示企業如何從快速AI概念驗證，進入大規模可治理、可部署、可擴充的地端 AI Workforce 時代。
未來企業將會成為Agent公司，每家公司都需要自己的Agent作業系統，AI 正從「回答問題」進入「執行任務」的新階段。隨著企業開始導入 AI agents，挑戰已不再只是模型能力，而是如何管理模型調用、工具執行、資料權限、GPU 資源、成本歸因與稽核紀錄。
企業真正缺少的不是更多 AI app 或聊天入口，而是一套能讓 AI agents 在企業環境中被正式部署、調度、控管與稽核的作業層。就像 PC 時代需要作業系統連接硬體、軟體與使用者，Agentic AI 時代也需要新的作業系統，將模型、資料。工具、GPU 與 workflow 納入同一套執行架構，Xparse 的定位正是企業 AI 作業治理層。它負責管理 AI 任務如何被執行、模型如何被調用、GPU 資源如何被使用、資料權限如何被控管，以及每一次 Agent 行動如何留下可追蹤紀錄。
企業 AI 的成本不只來自 token 或模型訂閱費，更大的成本來自 GPU 閒置、重複 PoC、分散串接，以及上線後無法追蹤成本與責任的 AI 任務。因此，AI 作業層的價值不只是「讓 AI 能用」，而是讓企業能判斷 AI 是否值得規模化使用。
根據 Futurenest 於10U NVIDIA HGX™ B300 Server 8 x NVIDIA Blackwell Ultra GPUs環境進行測試，在同一組硬體條件下，導入 Xparse 後，可承載用戶數提升 91%。同時，每筆任務能耗降低 61%，複雜查詢誤分類率為 0%，這項結果透過任務路由、模型分流與資源控管，讓既有算力發揮更高營運效率。並且企業導入龍蝦或代理式AI應用所害怕的資安問題，也能在底層受到高效監管並提供即時稽核報告。若企業有混合雲需求亦可同時在良好資安規範下，整合雲端LLM API與地端模型的Routing功能。
台灣企業正在加速採購 AI Server、地端模型與混合雲基礎設施，GPU Server 只是 AI 轉型的第一步。企業真正需要的，是能把算力轉化為工作成果的作業層。Xparse協助硬體夥伴、算力中心與系統整合商在交付 GPU Server 的同時，提供 Agent Runtime、使用控管、成本歸因與稽核治理能力，讓 AI Server 不只是算力設備，而是能承載企業 AI workforce 的執行基礎設施。
Futurenest 將企業 AI 導入打造更快速的部署旅程：從地端 AI 基礎環境建置開始，協助企業完成多租戶架構、部門權限與存取控管設定；再將分散於文件、SOP、知識庫與內部系統中的資料，整理為具備權限邊界的 Knowledge Workspace。當資料、角色與任務脈絡被建立後，平台可依部門需求自動生成建議的 AI workflow，並進一步串接 API、企業知識庫與既有業務系統，最終，企業可啟用內建與自訂 AI agents，讓不同部門不只是「使用 AI 工具」，而是以可治理、可追蹤的 AI team 形式，進入實際工作流程。
Futurenest過去導入政府、金融、製造眾多產業龍頭客戶，場域從AI KM、企業 GPT、地端知識庫，到內部客服、後勤營運、財務分析、徵信推論與法遵合規等涵蓋產銷人發財上百個應用場景，逐步看見企業 AI 導入真正卡住的地方；不是 AI 不夠聰明，而是企業底層還沒有準備好，資料散在不同系統，流程藏在少數人的經驗裡，權限沒有清楚邊界，模型調用與 GPU 成本難以追蹤，任務執行後缺乏完整稽核紀錄，這些問題在 AI 出現以前就存在。
共同創辦人暨執行長 Bob 許旭安觀察到，企業真正缺少的不是應用層，而是能讓 AI 被正式部署、控管、追蹤與治理的作業層，就像 PC 時代需要 Windows作業系統，才能讓硬體、軟體與使用者形成可運作的生產力平台；AI 時代，企業也需要一套新的作業系統，將GPU算力、模型、資料與 AI agents 轉化為可治理、可稽核、可規模化部署的 AI Workforce。這套作業層，將決定 AI 能不能從部門試用，真正走向企業生產力。
▲參觀成果展示。(圖/記者蔣彤雲攝) 【亞太新聞網/記者蔣彤雲/新竹報導】 教育部終身教育司梁學政司長率領終教司黃鈺維科長及專員與中區樂齡輔導團於6月12日下午蒞臨中心指導並慰勞東區樂齡團隊的辛勞，市府教育處長官及北區、香山區樂齡學習中心理事長與主任亦親臨訪視現場，對新竹市東區樂齡學習中心辦學成效予極度讚賞與肯定。 訪視前日，東區樂齡學習中心羅世維主任即帶領老師、志工合力布置九樓空間陳列並展現東區樂齡師生豐碩學習成果，六月十二日訪視當天偕同志工團隊與班級師生展現強大凝聚力，安排於一樓門口由許文龍老師率同20名「可樂口琴班」學員吹奏迎賓曲，歡迎梁司長、黃科長及輔導團蔡怡君教授及連東祥樂輔員的蒞臨，緊接著由熱切守候於九樓電梯口的東區行政團隊於高聲齊唱歡迎曲後熱情接待司長進入會場。 羅主任介紹並一一邀請教育部及教育處長官致詞後，即針對東區樂齡學習中心經營之目標願景、行政組織架構、終身學習理念與中心推薦特色課程之推廣進行專題簡報，除結合環境、空間、教具、教材之轉化，活化固有教學型態以行動教室開辦「認識竹塹城」、「代間學苑」並首創推動「自主學習團體師徒制」、鼓勵男性學員參與之「科學保命、健康防跌」綜合格鬥課程，除打破原有區域限制迷思，促進新、舊學員分流，實踐由資深學員（師徒制、學長制）組成「自主學習工作坊」成為具充沛量能與生命力的社群。另於其執行「竹塹舊城巡禮」青銀共學過程，發現在地居民幾乎不知所處地點名稱由來，若能由學校及民間向下紮根，將竹塹近代歷史設計為學校鄉土教材，提供學子認識自己生活空間的歷史與典故，落實在地文化尋根與活化。 ▲參觀成果展示。(圖/記者蔣彤雲攝) 簡報另提及中心於113年獲台積電慈善基金會贊助GD光觸媒環保設備裝置，GD光觸媒為一創新空氣淨化技術，使用藍光取代傳統紫外線來驅動光觸媒，台積電慈善基金會於竹市終身教育學習中心九樓空間共八間教室，進行空調系統全面殺菌、除臭，兼具備抑菌長效及安全等優點，於後疫情期間除升級並優化中心為頂級高齡友善學習空間，並結合交通便利多元提供學員兼具學習、洽公、休閒及解決三餐之便，東區學員總笑稱自己不是在回家就是在前往樂齡學習中心的路上。 羅主任隨後引導長官及貴賓參觀動靜態成果展示，首站來到倡導長輩「無毒、環保、慢生活」由張蕙芝老師陳列「創造綠生活-創皂、護膚、釀造」的一系列成品，接續欣賞玩美十字繡、壓克力水彩、禪繞畫、書法、攝影及花藝設計等十餘組師生精湛作品；動態課程部分雖逢中心停課期間，打擊樂歌唱班、快樂桌球班及可樂口琴班等自主學習社團，開心展現興奮高昂的動能及活力。司長也閱覽經中心團隊聯手創作刊物，如樂在學習、教師巡迴社區貢獻服務專輯、草地音樂藝術季專輯、樂活講堂專輯、藝覽芳華、花藝作品專輯等十餘冊刊物，以及112年出版中心成立十年紀念專刊「樂齡拾穗風華永續」。 綜合座談開始，梁司長於致詞中頻頻表示不虛此行，除盛讚東區樂齡學習中心擁有含金量最高的行政團隊包括講師及學員，也對中心長期以來「招生現場猶如簽唱會大排長龍」的超人氣現象表示高度興趣及讚嘆，也深入詢問中心辦學秘訣及課程收費等細節，稱許東區樂齡學習中心辦學能量堪稱學院等級，羅主任謙遜表示今日豐碩成果，皆賴新竹市政府教育處及拋轉引玉的公益教育法人以及全體志工夥伴不分你我、多日費心籌備的辛勞奉獻。中心由衷感謝所有與會長官的悉心指導，訪視活動最終在歡樂合照中順利圓滿落幕。
商傳媒｜方承業／綜合外電報導 企業委外服務產業正迎來近年最大轉型。根據全球會計與顧問機構 Deloitte 最新研究指出，過去以降低成本為核心目標的業務流程委外（BPO）與全球共享服務中心（GBS）模式，正在人工智慧（AI）、數位化與人才策略驅動下快速升級，從單純後勤支援角色，轉變為企業創造價值的重要平台。 過去二十年，許多跨國企業將財務、人資、採購、客服及資訊服務集中至共享服務中心，或委由專業機構代管，主要目的是降低營運成本、提高效率與標準化流程。然而隨著生成式AI、大數據分析與自動化工具快速成熟，企業對財務部門的期待已不再只是記帳、報表與行政支援，而是希望能提供即時數據洞察、風險管理能力與策略決策支持。 Deloitte分析指出，AI技術正改變BPO與GBS的定位。過去需要大量人工處理的發票審核、財務對帳、採購流程、客戶服務與資料整理工作，如今已能透過AI自動完成。這使共享服務中心得以將資源轉向更高附加價值的工作，包括營運分析、商業規劃、供應鏈優化及企業策略支援。 特別是在財務管理領域，許多企業正導入AI驅動的智慧財務平台。透過機器學習與預測分析技術，不僅能即時掌握現金流與成本結構，更能提前預測市場需求變化、供應鏈風險與潛在經營問題，讓財務部門從傳統的成本控管角色，逐步成為企業決策的重要參與者。 這股轉型浪潮也反映全球企業面臨的新挑戰。近年來，地緣政治風險升高、供應鏈重組、勞動力短缺與數位轉型壓力同步增加，使企業需要更靈活的營運模式。共享服務中心不再只是低成本人力據點，而是整合數據、人才與科技的營運中樞。 值得注意的是，AI雖然提升效率，但人才仍是關鍵。Deloitte認為，未來成功的GBS組織將不是單純依賴自動化，而是結合具備財務、數據分析、流程設計與AI應用能力的人才，建立跨部門協作機制。換言之，企業競爭力將不再只是比誰成本更低，而是比誰能更快把數據轉化為商業價值。 從全球趨勢來看，越來越多企業已將共享服務中心升級為「全球商業服務平台」，服務範圍從傳統後勤擴展至風險管理、數位創新、客戶體驗與策略規劃。這也意味著BPO與GBS產業未來成長動能，將不再來自人力成本套利，而是來自技術整合與價值創造能力。 對台灣企業而言，這項趨勢同樣值得關注。無論是半導體、電子製造、金融業或跨國集團，未來若能結合AI、自動化與共享服務平台，將有機會降低營運複雜度，提升全球管理效率。尤其在AI快速普及的背景下，財務部門、資訊部門與營運部門之間的界線正逐漸模糊，企業組織架構也可能因此出現重大改變。 不過，轉型並非毫無挑戰。AI導入涉及資料治理、資安風險、法規遵循以及人才再培訓等問題。若企業過度追求自動化而忽略流程設計與人才培育，反而可能增加管理風險。 隨著AI進一步進入企業核心營運，BPO與GBS正從過去追求成本節約的工具，逐漸演變成企業創造競爭優勢的新引擎。未來勝出的企業，未必是擁有最多人力的組織，而是最能善用AI、人才與數據資產，將後勤系統轉化為成長動能的企業。
商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導 美國經濟發展不僅需仰賴人工智慧（AI）革命，更需一場能源革命來支持。特別是為了因應新興AI對資料中心的龐大電力需求，能源基礎設施的提升與法規改革顯得刻不容緩。 根據美國企業研究院（American Enterprise Institute）的分析，AI浪潮正推動大型雲端服務供應商投入鉅額資本支出。高盛（Goldman Sachs）指出，大型雲端服務供應商（hyperscalers）預計在 2026 年將投入 7,570 億美元於資本支出（capex，即用於固定資產的投資），2027 年更將達到 9,200 億美元。若AI基礎建設的發展速度比擬過往的基礎設施熱潮，其資本支出恐將突破 1 兆美元。這些大型科技公司如亞馬遜（Amazon）、谷歌（Google）、Meta、微軟（Microsoft）和甲骨文（Oracle）等，正競相投入AI軍備競賽。 然而，這場AI浪潮的物理限制日益顯現，包括資料中心專案延遲、記憶體稀缺、勞動力短缺以及最關鍵的電力供給。AI基礎建設的發展，對電力和電網的依賴程度，與對晶片的需求同樣重要。雖然小型核能、先進地熱與核融合等新興能源技術有助於長遠發展，但目前更重要的是透過法規改革，充分利用現有的太陽能、天然氣和大型核能等技術。 眾議院力推法規鬆綁 能源專案加速審批 為此，美國眾議院已通過多項旨在簡化能源專案許可審批制度的法案，以促進能源基礎設施建設。例如，SPEED Act 旨在對環境法案（NEPA）訴訟施加 150 天的時限，以增加能源專案的確定性。PERMIT Act 則允許核電廠及其他發電廠的《淨水法案》（Clean Water Act）排放許可證，從原本每五年更新一次，延長至最長十年。ePermit Act 提議以單一數位儀表板取代分散的許可申請文件，以促進跨機構的資料共享、協調與追蹤。Geothermal Energy Advancement Act 將使地熱開發商在特定鑽井活動上，享有與油氣專案相同的簡化版環境法案審查流程。此外，FENCES Act 旨在防止各州對來自美國境外漂移的空氣污染承擔《清淨空氣法案》（Clean Air Act）的責任；RED Tape Act 則尋求終止美國環保署（EPA）對已通過環境法案審查的重大聯邦專案及機構行動的《清淨空氣法案》審查。 然而，許可審批改革仍面臨政治障礙。《政客》（Politico）一篇報導暗示，這些眾議院法案可能不會單獨成為法律，而是被納入參議院協商後更大規模的許可審批包裹法案中。民主黨方面擔憂川普（Donald Trump）政府對化石燃料的偏袒，部分共和黨議員則在離岸風電與聯邦政府對輸電線路的權限問題上意見分歧，使得相關改革的推進充滿挑戰。
