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【索引新聞｜記者蔡文傑 菲律賓訊】
在菲律賓 Naga City 市府作業樓裡，都市規劃團隊盯著螢幕，不再只靠紙本地圖與 Excel 表格，而是準備把資料交給一套 AI City Planner 幫忙算路線、看淹水風險。這座被稱為「比科之心」的城市，拿到 DEPDev 約 670 萬披索 補助，要打造全國第一個 AI 城市規劃系統，對想了解智慧城市與交通開發的台商來說，等於多了一個「活體示範場」。
☑ 拿到 670 萬披索，專做 AI 城市規劃
在 Naga 市長辦公室，團隊形容這筆錢像是「先蓋一座看不見的城市」。DEPDev 同意撥款約 670 萬披索，協助建置 AI City Planner，整合既有地圖、交通流量、公共建設與監測資料，協助做運輸與土地使用決策，被定位成全國第一個在市級層級導入的 AI 規劃系統。
☑ 目標是 people-centric 交通與土地利用
Naga 團隊對外強調，這套系統不是為了「炫技」，而是希望更快算出對通勤族、攤商與居民比較友善的路線與分區。官方說法指出，AI 工具會分析交通壅塞、開發區域風險與工期延宕，原本要花好幾週彙整的數據，有機會壓到幾小時內完成，做法是把既有 GIS、工程與人口資料全部丟進同一平台。
☑ Naga 要搶「開放、數位、共創城市」定位
Naga 政府把這專案綁進 2028 年前打造「Open、Digital、Participatory Naga」的整體願景，強調規劃過程會搭配公開資料與市民參與機制。市長多次在公開發言裡提到，AI 僅是工具，真正目的是讓民眾更看得懂工程排程與預算使用，這種「把城市當產品迭代」的說法，已在菲律賓科技圈引起討論。
☑ 做交通與工業區選址的台商老闆會怎麼看
若把自己放在一位考慮在呂宋南部設廠的台灣製造業老闆位置，看到 Naga 願意用公部門預算試 AI 規劃，第一反應多半是：「這城市願意給數據。」因為地方法規、交通流量、淹水與通勤時間能被量化，就比較有機會談「多一條聯外道路」或「調整貨車時間窗」等具體配套。
☑ 最直接受惠的是基礎建設與資料服務供應鏈
從產業鏈來看，最早受惠的會是做 GIS、感測器、系統整合 的供應商，以及懂得把城市資料變成儀表板與模擬模型的顧問團隊。對有經驗的台灣系統整合商來說，Naga 像一個規模不大、風險可控的「概念驗證場」，若專案跑順，有機會複製到第二、第三個菲律賓城市。
☑ 接下來幾季，會出現哪些可觀察的時間點
短期看，未來一到兩季內，Naga 是否把 AI 平台資料開放到一定程度，讓民眾與企業能查詢交通與工程資訊，會是關鍵指標。中期則在於 DEPDev 是否把這種專案納入常態補助機制，鼓勵更多城市仿效。對台商來說，問題變成：「要不要趁還在試點階段，就先去 Naga 了解規格與合作模式？」
東協商會｜理事長黃振綱
☑ 這種 AI 城市案，對台商來說是噱頭還是機會？
不少台商心裡會問：「城市做 AI 規劃，跟我設廠、開店有多大關係？」從一個管超過十億美元資本池的角度來看，要先看兩件事：第一，這座城市有沒有把交通、用地、人口與災害風險資料整理到可以長期更新；第二，補助只是一次性，還是政府已經準備把維運成本寫進年度預算。若兩者都成立，那就不是一次性專案，而是一條可以長期經營的資料與服務供應鏈。
☑ 如果我是系統整合商或建設公司，實務上怎麼切入？
站在做城市基礎建設或 ICT 整合的台商角色，第一步不會是談投資，而是派團隊去理解 Naga 的資料標準與採購規則，判斷未來幾年能不能以模組化服務逐步接入。接著才考慮要不要把 Naga 當成「示範案例」，往馬尼拉、宿霧、達沃等較大城市複製，這樣時間成本與政治風險都比較好掌握。
在地緣政治與貿易政策交織影響下，美國企業決策轉趨保守。最新褐皮書顯示，儘管整體經濟活動仍有支撐，但不確定性升高已開始影響投資、招聘與消費動能。 根據聯邦準備理事會最新發布的「褐皮書」報告指出，在關稅政策與中東衝突雙重影響下，美國企業面臨高度不確定性，多數採取觀望策略，延後投資與招聘決策。報告彙整全美12個轄區的企業與機構訪談，反映實體經濟的第一線狀況。 報告內容顯示，企業普遍認為中東局勢為主要風險來源之一，特別是能源價格波動，使營運成本與定價策略更難掌握。同時，關稅變動亦干擾供應鏈與訂單能見度，部分企業反映客戶下單趨於保守。 儘管不確定性升高，整體經濟活動仍維持溫和成長，就業市場亦大致穩定。多數轄區回報，裁員情形不普遍，但企業招募意願同步下降，呈現「低流動、低成長」的勞動市場特徵。 物價方面，報告指出整體通膨壓力仍屬溫和，但能源、燃料與農業相關成本已明顯上升。受地緣政治影響，美國汽油與柴油價格維持高檔，進一步壓縮企業與家庭支出空間。 從消費端觀察，中低收入族群壓力加劇，難以透過節約支出抵銷通膨與關稅帶來的負擔。市場普遍認為，過去支撐經濟的消費韌性，已出現逐步轉弱跡象。 貨幣政策方面，市場預期聯邦公開市場委員會短期內將維持利率區間不變，持續觀察通膨與經濟走勢。由於核心通膨仍高於長期目標，政策空間相對受限。 值得注意的是，人工智慧應用亦開始影響企業用工策略。部分企業透過導入生成式AI降低營運成本，並延後新增人力需求，顯示科技正在重塑勞動市場結構。 整體而言，褐皮書揭示當前美國經濟呈現「成長尚存、信心轉弱」的階段特徵。在戰爭、關稅與通膨交錯影響下，企業決策趨於保守，未來經濟動能將取決於不確定因素能否逐步緩解。
生成式AI帶動的產業變革持續擴大，從算力、晶片設計到通訊與國防應用，全球科技巨頭加速整合資源。Meta、Amazon、NVIDIA與Google等企業，正同步布局AI基礎設施與應用場景，推動產業進入多維競爭階段。 一、AI晶片與算力戰略 Meta宣布將與Broadcom合作延長至2029年，並提前規劃超過1GW算力部署，顯示大型平台已從單純採購GPU，轉向自研晶片與算力預先鎖定。隨著AI模型規模持續擴張，算力資源正成為企業競爭的核心門檻。 同時，AI叢集的網路架構亦被納入整體設計，透過高速乙太網路強化資料傳輸效率，使運算能力與通訊基礎設施同步升級。 二、衛星通訊競爭升溫 Amazon以115.7億美元收購Globalstar，快速補強低軌衛星布局，被視為與SpaceXStarlink競爭的重要一步。 隨著AI應用對即時傳輸與全球連線需求提升，太空通訊逐漸成為數位基礎建設的一環，顯示科技競爭正由地面延伸至軌道層級。 三、先進製程競爭再起 在製程技術方面，Samsung2奈米良率持續提升，但距離穩定量產仍存在挑戰。市場普遍認為，先進製程競爭關鍵已從「技術領先」轉向「量產能力」。 相較之下，台積電持續強化先進製程與產能優勢，使雙方競爭態勢更加明確。 四、AI深入量子運算 NVIDIA推出Ising模型，將AI應用於量子校準與錯誤修正，試圖突破量子運算長期面臨的不穩定瓶頸。相關技術已導入多個研究機構，顯示AI正逐步滲透基礎科學領域。 此一發展也意味著AI角色從應用層延伸至運算核心，成為未來科技發展的重要基石。 五、AI勞動力與政策討論 Google推動AI技能培訓與研究計畫，協助勞工適應產業轉型。然而，勞工團體亦提出不同觀點，認為在AI導入過程中，仍需強化保障機制。 AI對就業市場的影響，已從企業策略延伸至政策討論層級。 六、AR裝置與AI應用擴展 市場數據顯示，AR智慧眼鏡出貨量大幅成長，Meta與多家品牌推動產品升級。新一代裝置整合AI功能，如即時翻譯與影像辨識，顯示應用場景逐步成熟。 七、AI進入國防體系 PalantirAI系統已導入軍事情報分析，並結合Anthropic模型提升決策效率。AI可在短時間內處理大量情報資料，顯示其在國防領域的應用價值。 不過，AI參與決策流程亦引發外界關注，如何維持人類監督與判斷，仍是重要議題。 整體觀察，AI競爭已從單一技術延伸至晶片、網路、應用與政策的全面整合。隨著企業持續加大投資，全球科技版圖正快速重組，未來關鍵將取決於算力掌握、供應鏈整合與應用落地能力。
圖／本報AI製圖（示意圖） 商傳媒｜方承業／綜合外電報導 XRP Ledger（XRPL）已與 Boundless 平台完成整合，正式啟用其公有區塊鏈的「隱形交易」功能。此舉透過零知識證明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）技術，讓金融機構得以在確保法規遵循的前提下，於區塊鏈上進行私密交易。 對於金融機構而言，傳統公有區塊鏈在處理跨境支付或管理場外交易（OTC）部位時，交易規模、交易對手及財務狀況的透明性，可能構成潛在的競爭風險。XRPL 的新功能克服了這項挑戰，使得交易的有效性與合規性得以驗證，而無需揭露諸如交易金額、發送方或接收方等敏感資訊。 零知識證明技術的核心在於，它能證明一個陳述為真，卻不需揭露任何相關的底層數據。此外，ZKP 採用的數學基礎與傳統橢圓曲線密碼學有所不同，這使得它在面對未來量子運算（quantum computing）威脅時，展現更高的抗性。多個零知識證明系統已具備抗量子能力，或能比傳統方案更輕易地升級至後量子版本，從而提升 XRPL 的長期安全性。 XRP Ledger 在機構領域已建立穩固的客戶基礎，Boundless 的整合為這些機構用戶在 XRPL 上提供了一項前所未有的隱私解決方案。相比之下，zkSync 的 Prividium 雖透過 ZKP 在 Ethereum 上提供機構私密執行，但機構通常須自行部署第二層網路，這會增加額外成本與營運負擔。Boundless 則透過智能合約部署，讓機構可直接在現有網路上進行交易，維持流動性優勢。此外，為代幣化證券服務的平台 T-REX，亦於今年 3 月整合了 Zama 的加密堆疊技術，顯示市場對隱私技術的需求日益增長。 隨著鏈上機構活動規模持續擴大，隱私已從區塊鏈的選用功能，轉變為爭取受監管資金的公有區塊鏈核心要求。根據 RWA.xyz 的數據顯示，截至 2026 年 4 月，鏈上實體資產代幣化（Real-World Asset, RWA）總價值已達 292.5 億美元，單月成長 7.9%。XRPL 生態系計畫已累計投入逾 5.5 億美元，顯示其在推動區塊鏈機構應用上的決心。
