一個程式設計師之死！
2home.co 楊惟婷
長久以來，「只要努力，就能成功」這句話，代表著社會正向文化的重要價值，同時也成了許多人心中一個絕對不容懷疑的信仰，支撐著他們走過生命中的困頓時間。
然而，1949年美國劇作家亞瑟‧米勒（Arthur Miller）創作出《推銷員之死》（Death of a Salesman）這部經典戲劇，這部劇作1949年2月在百老匯劇院首演，後來贏得了普立茲戲劇獎(Pulitzer Prize for Drama)和東尼最佳戲劇獎(Tony Award for Best Play)，有些評論家更將之評為20 世紀最偉大的戲劇之一。
Miller創作《推銷員之死》之時，美國正值二戰後的繁榮時期。
「美國夢」的概念深入人心，人人都懷抱著只要努力工作，都能獲得成功與財富的遠大夢想。然而，資本主義就像是一個越吹越大的泡泡……
Miller出生在一個算是富裕的家庭。在他的童年記憶裡，父親曾擁有一間400名員工的女裝公司，當時的他們居住在曼哈頓西區，並在皇后區擁有一棟避暑山莊，還擁有專門的司機。
然而，1929年華爾街股市崩盤，他們全家在一夕之間跌入深淵，幾乎失去了一切。這段記憶一直深植於他心中，也使得日後經歷過第二次世界大戰的殘酷後，眾人獲得的苦盡甘來之時，他總有著警惕之心。
Miller透過《推銷員之死》質疑並反思，當時吹得過大的美國夢理想……
在這個資本主義殘酷競爭的社會下，現實是，並不是每個人都能實現美國夢，而一個越吹越大的泡泡終究是會破裂的。
這部劇作不僅批判了資本主義的冷酷，顯示美國社會普遍只重視成功，卻忽視了一些社會中的小人物，他們需要尊嚴、也有其內心掙扎，同時，即使身處一個大時代，當時仍有許多人迷失了個人價值，成為失落的一代。
《推銷員之死》以63歲的推銷員威利‧洛曼（Willy Loman）為主角。
儘管他已年老力衰，然而他一生緊緊抱著的美國夢，就像是一根胡蘿蔔懸在前，而他像是個盲目的驢子，仍試圖說服自己，只要還沒倒下、就還有機會的成功的。
在他的心中，他相信唯有成功賺大錢，才能成為一個受人景仰的大人物。
然而事實是，他正走在人生的下坡路，現實的殘酷與個人價值的拉扯中，早已使他疲憊不堪。疲勞使他時常陷入幻想與回憶之中。
回憶裡，兒子Biff還是個高中校隊的橄欖球明星，而他也還是個事業蒸蒸日上、與家人一片和諧的好父親。
他幻想著有一天還能像他所景仰的哥哥Ben那樣一夕致富。
但現實中，他的努力並沒有帶來回報，資本主義對勞工的剝削一直在進行，儘管他一輩子為公司賣命，最後卻還是被無情解雇，Willy不願接受自己年老無能的事實，只願活在過去的回憶中，使他的幻想情況越來越嚴重。
從另一面審視，Willy的兩個兒子― Biff與Happy成為了兩個反面。
Biff年輕時是個受歡迎的運動明星，曾是父親引以為傲的優秀兒子，但成年後無法靠著橄欖球繼續成功，開始反思自己的人生意義到底為何？
面對父親的不諒解與責罵，Biff時常陷入矛盾與自卑，他不斷在世俗與父親所謂「有錢有勢才是成功」的想法與自身價值觀之間來回拉扯。
反觀二兒子Happy，雖然Happy擁有穩定的工作，但他繼承了父親給他的思想，漸漸也迷失於父親的價值觀之中。
當故事的結局，Willy再也無法接受自己一輩子只能是個平庸之人之時，他選擇了自殺。悲哀的是，在Willy的葬禮上，只有少數人出席。
故事的最終，Biff看清了美國夢的謊言，決定走出自己的人生道路。
然而，Happy卻替父親憤恨不平—-他想叫所有的人看看威力‧洛曼沒有白死。他的夢是好夢，人生只有這一個夢好做，亦即，「壓倒一切，成為天下第一」。他要在這裡，替他老爸打贏這一場仗。
美國夢與正向文化的牆還不會倒，新一代仍會繼續作著這樣一個虛假的夢，直到最後一個小人物倒下。「美國將會再次偉大？？？」
《推銷員之死》不僅只是Willy Loman一個人的悲劇，它是整個資本主義社會的縮影。
在物競天擇、弱肉強食的殘酷現實，當一個人的價值失去的貢獻，而當他不再有效用，便會被市場無情淘汰。雖然Willy選擇以死亡來維護自己最後的尊嚴，這既是對體制的控訴，卻也是他個人價值觀的徹底崩潰。
然而，Biff最終的覺醒讓這部劇增添了一絲希望。他看透父親與世俗所執著的虛妄，他勇敢活出真正的自我。或許最可怕的不是失敗，而是活在一個不屬於自己的夢想裡，直到生命的最後一刻才發現那根本不是自己路，或者，更哀傷的是，Happy自始至終，都沒有發現真相。你又川普了嗎？？？
AI產業的「典範轉移」，是為了走更長遠的牛市？
如同當年的網路產業的「泡沫化」，是為了浴火鳳凰？
落紅不是無情物，化做春泥更護花……
一、一個不需要「程式設計師」的時代正在來臨？
社群平台X 在2026年1月底流出多則爆料，指出OpenAI 最新一代程式設計模型 Codex，已在內部實際接管大量程式撰寫工作，引發外界對「人類程式設計師是否即將退出寫程式舞台？」的激烈爭論。
這則引發熱議的貼文，來自 OpenAI 研究員 Roon。他坦言，自己目前的程式碼100% 由 Codex 產出，而他不僅沒有懷念過去手寫程式的時光，反而如同「卸下長期負擔」。
Roon 表示，程式設計長期以來一直是實現目標的必要手段，而非目標的本身，如今這個「痛苦、但必經的過程」終於結束，讓他感到意外又釋然。
這番言論迅速在開發者社群中發酵，被不少人視為 AI程式設計真正跨越臨界點的象徵。
事實上，早在2025年 12月，Claude Code 主要開發者 Boris Cherny 就曾公開表示，他對 Claude Code的貢獻，本身也是100% 由 Claude Code完成。
這種「AI 用 AI打造 AI」的自我進化模式，被視為自動化程式設計浪潮的關鍵轉折點，也讓 OpenAI 與 Anthropic 之間的競爭更加白熱化。
OpenAI 執行長 Sam Altman 近期亦公開預告，未來一個月內將推出多項與 Codex 相關的新產品，顯示公司正全面加速佈局。
隨著 Codex能力成熟，社群風向也出現變化。
有資深開發者指出，在 90% 情況下，GPT-5.2-Codex 已能一次性完成複雜需求，相較之下，Claude模型仍偶爾會產生隱蔽錯誤。
部分評論甚至形容，OpenAI 的新一代程式設計體驗更接近「開箱即用」的產品哲學，讓 Codex 與 Claude Code 之間的競爭正式浮上檯面。
另一個更具震撼性的爆料，也來自 OpenAI 內部。
一名研究人員透露，在 Codex 協助下，團隊僅花三天時間便完成 MCP 伺服器的建置，並順利通過初步規模測試。
同時，OpenAI開發速度也能在三週內完成 Sora Android 版本的推出。
此外，多項內部工具正陸續上線，這些系統多半由 Codex主導撰寫，部分甚至由模型自行進行初步審查。
該研究員也半開玩笑地表示，自己最近一個月的工作內容，幾乎都集中在檢視計畫與合併請求，而非實際動手寫程式。
外界評論認為，這樣的狀態或許正是 AI 開發流程「加速起飛」的初始階段，未來是否會進一步邁向高度自動化、甚至由 AI主導研究的模式，仍有待觀察。
針對部分質疑聲音，認為這類說法可能只是行銷操作，該名研究人員則明確否認，並進一步說明實際的工作方式。
他表示，在啟動 Codex 前，人類工程師會先投入大量時間撰寫完整的規格說明，並在腦中清楚勾勒預期成果。
接著，團隊會同時啟動多個 Codex 雲端任務，以平行方式生成不同實作方案，藉此補足最初未考慮到的細節。
待模型完成運算後，才由人類介入進行測試與驗證，確保最終結果符合需求與品質標準。
只是，在效率暴增的背後隱憂，風險也正快速累積。亦即：該由誰來審查程式碼？
當 AI能在短時間內產生大量拉取請求，人類審查者的理解與注意力卻無法同步擴張。
部分開發者警告，這種「產出與審查極度不對稱」的狀態，可能導致審查代碼流於形式，讓結構鬆散、邏輯隱蔽的問題程式碼逐步侵蝕系統品質。
科技媒體《Ars Technica》亦曾指出，開發者使用 AI 工具的頻率上升，但信任度卻下降，原因正是 AI程式碼愈來愈「看起來沒問題，實際卻暗藏風險」。
多數分析認為，問題不在於 AI是否能寫程式，而在於人類是否仍能維持架構思考、系統判斷與長期維護能力？
對資深工程師而言，AI 正在取代的是「打字」與重複實作；但對僅具備程式搬運能力的人來說，對其工作職位衝擊將更為直接。
另一方面，非開發者的門檻也正快速下降。隨著工具成熟，「清楚描述需求」本身，正在成為新的核心技能。
二、2026年AI產業的「典範轉移」方向
■由Meta、微軟、特斯拉厲企業AI戰略，檢示產業的發展「方向」？
由近期全球科技巨頭陸續發布的財報數據，可清晰地勾勒出 AI投資浪潮中的生存法則——未來能將AI 技術「變現」為收入增長的企業將獲得市場接受，而只靠「燒錢」擴張的企業則面臨嚴厲懲罰。亦即，不會變現的AI科技巨頭都正在泡沫化！
例如1/28日Meta以 24%的營收增長，展示出 AI賦能廣告業務的強勁勢頭，其第四季 581億美元的廣告收入中，AI 驅動的精准投放貢獻顯著，投資者更樂觀預估2026年首季營收將達 565 億美元，導致股價一度大漲 11%。
與此形成鮮明對比的是，微軟1/28日公布的 Azur雲業務增長38%，股價單日卻重挫10%。因為市場對微軟將45%雲業務積壓訂單綁定給尚未盈利的 OpenAI，擔憂持續升溫。
若以企業AI戰略的角度省思—-
Meta AI戰略聚焦以AI強化線上廣告業務的投放效益，即透過將AI深度整合至廣告算法，實現營收與利潤的雙增長，全年 2009億美元營收創歷史新高，即Meta以業績證明其AI投入能快速變現。值得關注的是，Meta又宣布2026年資本支出將達 1350億美元，幾乎是2025年的兩倍，顯示 Meta押注 AI基礎設施的信心。
例如Meta 執行長祖克伯表示，運用 AI「能同時提升自然使用的體驗與廣告品質」。他也承諾，當機器在思考能力上超越人類、達到理論上的「超級智慧」(superintelligence)里程碑後，Meta 將能為龐大的社群媒體用戶群，提供高度個人化的 AI 服務。祖克伯說：「我認為這將產生複利效應。」
反之，微軟AI戰略聚焦深耕企業服務市場，雖憑借與OpenAI合作，拿下企業 AI市場先機，但 38% 的Azure 成長表現，是綁定給尚未盈利的 OpenAI，過度依賴 OpenAI 可能使2800 億美元的業務可能面臨「集中風險」，此不符合投資者對「AI 驅動成長」的期待。
尤其OpenAI 在2025年 12月曾發布內部「紅色警報」，以迎戰一問世就大獲好評的 Google(GOOGL-US)Gemini3，另在 AI 程式領域，OpenAI 也正努力追趕 Anthropic 的 Claude Code，後者的年化營收規模已突破 10億美元。
另外，特斯拉AI戰略聚焦則展現出轉型佈局自動駕駛與機器人邏輯。
儘管2025年營收出現 3%的歷史性衰退，但馬斯克透過將Model S/X產線轉為機器人生產線，並投入 200億美元擴建 AI與自動駕駛業務，盤後股價仍上漲 2.9%。亦即，特斯拉的長期技術佈局，符合投資者在「機器人革命」的期待。
值得玩味的是，這些差異化戰略將在 2026 年接受更嚴峻考驗，尤其當AI基礎設施投入普遍超過營收增長之時，如何平衡技術突破與財務健康，將成為所有科技巨頭的共同課題。
■由輝達、微軟、Google，揭示AI產業的「典範轉移」？
2026年世界經濟論壇 (WEF) 年會中，人工智慧 (AI) 再度成為全球精英議論的核心。然而， 2026 年的 AI 已正式跨越幻滅期，進入一個更為「務實」的新階段。
從輝達 (NVDA-US) 創始人黃仁勳、微軟 (MSFT-US)CEO 納德拉 (Satya Nadella) 以及 Google (GOOGL-US)DeepMind CEO 哈薩比斯 (Demis Hassabis) 的觀點，可歸納出 AI未來的發展方向。
(一)黃仁勳：AI將從晶片銷售，轉向「AI 工廠」的五層重構
輝達執行長黃仁勳在論壇中拋出核心觀點：AI不再僅是軟體工具，而是全球工業體系的重構基礎。
他提出「AI 工廠」的概念，主張智能將如同電力般被規模化生產、傳輸並按需分配，這將翻新全球 100兆美元經濟體的底層架構。
為了系統性解構這場變革，黃仁勳提出了「五層蛋糕」價值框架：
1、能源層： 這是金字塔的基座，未來的算力競爭本質上是能源效率的競爭。
2、晶片計算： 透過加速計算在摩爾定律失效後維持性能增長。
3、雲端基礎設施： 負責將物理算力虛擬化分發。
4、AI 模型： 作為處理資訊的核心引擎。
5、應用層： 價值的終端兌現，將智能轉化為生產力。
黃仁勳特別指出，目前的瓶頸不在於模型，而在於能源供應與應用落地。
他強調「物理AI」的機遇，即將模型植入機器人、智能機床等實體，這對於具備深厚製造底蘊的地區 (如中國與歐洲) 是一代人一次的重大契機。
(二)納德拉：AI 必須從「供給側」轉向「普及化」
微軟CEO 納德拉則針對 AI的投資回報率 (ROI) 提出了深刻拷問。
他認為，如果只有巨頭在賣鏟子，而購買者無法挖掘金礦，AI 將淪為不可持續的泡沫。技術必須從「發現期」邁向「擴散期」，滲透進農業、教育與能源等非科技行業，轉化為實際的營收增長(變現)。
納德拉預測，未來企業的核心價值在於 AI Agent(代理模式)。
在這種模式下，AI 不再只是對話工具，而是能自主拆解任務、跨應用操作並完成目標的執行者。這種從「對話框」到「後台流程」的自動化轉型，預計能為企業營運效率提升 30%至50%。
(三)哈薩比斯：加速科學發現與擴展能力邊界
雖然 Google DeepMind CEO 哈薩比斯預測 2030年實現通用人工智慧 (AGI) 的機率僅為 50%，但他強調 AI現階段最大的貢獻在於加速基礎科學研究。
例如透過預測蛋白質結構與材料晶體結構，AI 已將研發周期從「年」大幅縮短至「月」，成為企業擴展研發與營銷邊界的關鍵工具。
■微軟市值變化，浮現「死錢」警訊？
美國科技巨擘微軟 (MSFT-US) 財報公布後，成長率未能滿足市場的高度期待，股價1/29日暴跌10%、出現近 13年來最劇烈的財報後單日跌幅，股價重挫一口氣市值蒸發約 3570億美元，顯示投資人對公司人工智慧 (AI) 支出規模與變現速度之間落差的耐心，正在快速消退。
目前，微軟缺乏帶動股價上漲的催化劑，有淪為「死錢」(dead money)的風險，尤其在 AI題材已被市場高度消化後，投資人開始重新檢視未來的獲利曲線。
所謂「死錢」，指的是資產價格長期盤整，即使基本面穩健，卻缺乏足以推升股價的催化劑，導致資金投入後報酬有限。
相較之下，Bernstein 分析師 Mark Moerdler 則持較為正面的解讀。他認為，Azure 成長低於預期並非需求問題，而是管理層有意把部分算力留給內部研發 AI 應用。
他強調，微軟目前仍有高達 6250 億美元的剩餘履約義務 (remaining performance obligations, rpo)，年增率達 110%，顯示雲端需求依舊強勁。
三、微軟市值大蒸發，暗示AI時代軟體業的「雷曼兄弟時刻」來臨？
受人工智慧投資支出飆升與雲端營收增長放緩的雙重打擊，微軟 (MSFT-US) 股價1/29 日暴跌，單日市值蒸發高達 3570 億美元。
這不僅是微軟自 1986年上市以來最慘烈的拋售之一，更創下美股史上單日市值損失第二大紀錄，僅次於2025年 DeepSeek 低成本 AI模型問世時對輝達 (NVDA-US) 造成的 5930億美元重創。
儘管微軟最新財報在營收與利潤上仍優於華爾街預期，但投資者已將焦點轉向其龐大資本支出的變現能力？
由於， Azure 雲端運算業務增長出現放緩，引發市場對於科技巨頭數千億美元 AI 投資是否具備長期獲利能力的質疑？
這種焦慮迅速蔓延，輝達與 Alphabet當日亦一度雙雙損失超過 1000億美元市值，軟體股板塊陷入集體低迷。
此次拋售不僅限於巨頭企業，整個軟體產業也都經歷自 2008 年雷曼兄弟崩潰以來最糟糕的一個月。代表軟體行業的 iShares 擴展科技軟體板塊 ETF(IGV-US) 單日大跌約 6%，其中，例如Palantir、Oracle 和 AppLovin 本月均已下跌約 20%。
因此，華爾街分析師開始反思，這場拋售究竟是短期技術性調整，還是基本面的結構性改變。亦即：「軟體業能否在 AI 時代生存嗎？」
雖然，軟體業務傳統上具有高擴展性與訂閱制的優勢，但若不能提供獨特的 AI 增強功能，許多非核心系統的軟體公司將面臨被 AI 取代的風險。
此外，生成式 AI 可能減少對知識工作者對軟體的需求，進而限制軟體用戶數量的增長。
22V Research的Jordi Visser 則提出更激進的「大通縮 (The Great Deflation)」觀點。他認為 2026 年是從雲端軟體周期轉向實體基礎設施周期的轉折點。
當 AI代理人 (Agents) 能以接近零的邊際成本生成、修改與編排軟體時，企業對第三方軟體的需求將不再是「抑制」，而是被「顛覆」掉。
■AI不再是業績增長萬靈丹，甲骨文市值已直接被砍半？
資本市場對人工智慧 (AI) 投資回報的疑慮正在升高，例如甲骨文 (ORCL-US) 股價自2025年高點大幅回落，跌幅已超過50%，市值幾乎腰斬，反映投資人對 AI 題材的風險評價已出現明顯轉變。
2025年 9 /10日甲骨文股價觸及歷史高點，當時公司公布的雲端業務展望，顯示 AI 需求快速攀升，帶動股價強勁上漲，市值一度突破 9,330億美元，躋身美國市值第十大上市公司。不過，隨後夢醒時分，股價持續回落，至今已蒸發約 4,630億美元的市值。
而導致投資人情緒轉變的關鍵，在於資本市場開始重新審視 AI 相關投資的變現可行性與回收時程？
隨著大型科技公司承諾投入數百億美元擴建資料中心，但投資報酬率交代不清楚，相關大筆支出規模即引發市場不安。
尤其，甲骨文與尚未獲利的 OpenAI之間的合作關係，以及涉及甲骨文與輝達 (NVDA-US) 的「循環式交易」安排，這三角關係讓市場更加深投資人疑慮，如今市場開始要求更具體的成果與證明。
於是，甲骨文2025年 12月公布財報後，成為新一波股價下跌的觸發點。
當公司表示將進一步加快 AI資料中心相關支出，引發市場對資本回收期拉長的擔憂，立馬使衡量甲骨文信用風險的指標攀升至 2009 年以來最高水準。
此外，一直協助甲骨文與 Meta Platforms(META-US) 投資資料中心計畫的 Blue Owl Capital，卻退出密西根州資料中心股權交易的最終談判名單，亦對甲骨文股價造成壓力。此地無銀300兩？
整體而言，甲骨文除受到軟體類股整體修正影響，亦加上市場擔憂 AI可能顛覆既有商業模式，使軟體股估值普遍遭到壓縮的疑慮衝擊。
例如Anthropic 在 1月中旬推出新一代 AI工具後，進一步加深投資人對競爭加劇與獲利不確定性的疑慮。物競天擇？
■投資人重估AI「典範轉移」衝擊，將使傳統軟體業跌入熊市？
新創公司 Anthropic 於1/12日發布全新的 AI工具，根據 Anthropic 說法，其以「研究預覽」形式推出的 Claude Cowork 服務，能夠從螢幕截圖製作試算表，或是依據零散筆記產出報告草稿，該工具大多是在人工智慧協助下快速開發完成。
這全新的 AI工具，再度引發市場對軟體業恐遭顛覆的恐懼。例如繪圖軟體巨擘 Adobe(ADBE-US) 以及客戶關係管理軟體龍頭 Salesforce(CRM-US) ，雙雙慘跌超過 11%。
整體而言，摩根士丹利追蹤的一籃子軟體即服務（SaaS）股票，2026年以來已下跌 15%，是在 2025 年下跌 11%之後持續走弱。
曾經，軟體公司過去之所以能享有高估值倍數，是因其訂閱制商業模式帶來可預期、可長期外推的經常性收入；然而，當這些公司面臨全天候運作、能迅速完成任務的 AI 代理競爭時，市場很難判斷合理的估值水準應落在何處。因此，軟體公司的估值仍持續下修。
目前資本市場對人工智慧 (AI) 可能顛覆傳統軟體業商業模式的憂慮正在升高，導致2026年以來，美國軟體類股的跌勢進一步惡化。
追蹤軟體產業的 iShares 擴展科技軟體 ETF(IGV-US) ，已較近期高點回落約 21%，正式跌入熊市區間。
值得一提的是，市場拋售主因，並非傳統軟體企業基本面急遽惡化，而是投資人開始質疑，AI自動化工具與新一代模型，是否將長期侵蝕傳統企業軟體的授權與訂閱需求的商業模式？
過去仰賴穩定成長的訂閱制商業模式，如今面臨「是否被 AI 取代」的結構性疑問？使傳統軟體業原本可接受的高估值，遭到重新檢視。
例如企業軟體指標股 ServiceNow(NOW-US) 即使繳出優於市場預期的2025年第四季財報，並給出正向財測，1/29日盤中股價仍重挫逾 11%。
摩根士丹利分析師指出，在投資人對既有應用軟體業者高度懷疑的環境下，「表現不差，但還是不夠好」，穩定成長已不足以改變市場敘事。
目前，投資人的不安情緒，部分來自生成式 AI技術本身的快速進展。
2025年底Anthropic接連推出 Claude Opus 4.5 等模型，短短兩個月內完成三次重大更新，並強調其在寫程式、操作電腦及協助複雜企業任務上的能力，適用對象涵蓋軟體工程師、金融分析師、顧問與會計等知識工作者。
市場解讀認為，AI 能力加速提升，可能提前削弱部分傳統軟體工具的不可替代性，使企業客戶重新思考長期 IT 支出的配置方向。
面對疑慮，ServiceNow 執行長麥克德莫特 (Bill McDermott) 強調，AI 並不會取代企業軟體。他指出，AI 系統具有機率性特質，企業仍需仰賴流程管理軟體，確保營運結果一致且可控；企業流程管理軟體真正的價值在於，當大量AI運算不再停留在測試階段，而是深度嵌入企業決策流程之中。
不過，短期內市場顯然更關注顛覆風險、而非長期願景。在 AI商業模式「典範轉移」尚未完全明朗前，軟體股恐仍面臨評價壓縮與高波動的調整期。
■微軟的難兄難弟，歐洲軟體巨頭SAP也翻車！
在全球市場緊盯微軟 (MSFT-US) 等科技巨頭股價動盪之際，歐洲的「AI敘事」也同樣遭遇強烈衝擊。
1/29日歐洲最大的軟體公司 SAP股價也重挫16%，創下 2020年以來最大的單日跌幅，市值縮水至1,900億歐元的水平。
作為歐洲為數不多的大型科技公司，SAP 近年來正在從銷售軟體轉向雲端服務。而SAP 暴跌的主因，在於該公司表示其雲端業務訂單積壓的成長率將於2026年放緩，且部分大型合同的收入成長速度不如預期，甚至預測 2026年的雲端營收成長將較 2025年進一步下滑。
加上SAP與微軟擁有合資雲端服務子公司，並藉此與 OpenAI 合作，計劃於2026年推出針對德國政府的「德國版 OpenAI」。這項轉型曾讓投資人感到興奮，也在2025年初推動 SAP 短暫成為歐洲市值最高的上市公司。好景不常，刮到颱颱尾？
這波跌勢反映出市場對傳統軟體公司在 AI「典範轉移」浪潮中地位的疑慮，SAP 的處境與美股軟體即服務（SaaS）龍頭 Salesforce 和 ServiceNow 如出一轍，投資人擔憂人工智慧技術可能會取代傳統的軟體服務，使這些公司從「AI 獲益者」轉變為「AI 受害者」。
不過，SAP強調將會把AI深度嵌入企業數據與業務流程，能比硬體商提供更有價值的企業級 AI服務，只是，目前軟體類股仍處於被市場高度審視的階段。
四、「AI代理」引領AI時代的「一人公司」來了！
■Clawdbot引領「一人公司」時代來了？
近期社群平台瘋傳「Mac mini 農場」畫面，讓原本低調的開源專案 Clawdbot 意外成為科技圈焦點。這款主打本地部署、全天候運作與無限記憶的個人人工智慧（AI）助理，不僅能實際操作系統、主動執行任務，還打破傳統聊天機器人的使用模式，被視為 AI 從概念展示走向實際商業化的重要指標。
近期，多張照片在社群平台流傳，畫面中一排排全新的 Mac mini 整齊排列於辦公桌上，有使用者一次購入十多台，甚至形容自己正在打造「Mac mini 農場」，而這些照片底下，幾乎都標註著同一個名稱「Clawdbot」。
Clawdbot 並非近期才推出的新產品。該專案早在 2025 年 11 /25日就上線，並以完全開源形式發布於 GitHub。
然而，在推出後的數週內並未引起大規模關注。真正的轉折發生在 2026 年1 月。多位技術型內容創作者與工程師陸續公開展示實際使用情境，包含自動化工作流程、全天候個人助理等應用，短時間內推升討論熱度。
值得注意的是，不少使用者開始為各自的 Clawdbot 命名。這種行為在科技產品中並不常見，也被視為使用者心態轉變的象徵：從工具導向，逐步走向長期共存的系統角色。
為什麼 Clawdbot 和以前的 AI 不一樣？
Clawdbot與主流生成式 AI 最大的不同之處，在於 Clawdbot 的「存在方式」。其設計並非以即時問答為核心，而是作為全天候駐留的個人辦公助理。
Clawdbot 被定位為一款以本地運行為核心的開源 AI 助理，可由使用者自行部署於個人電腦或雲端環境，無須透過 App或瀏覽器啟動，並維持全天候運作。
同時，它具備實際操作本地系統的能力，能直接執行開啟文件、瀏覽網頁、傳送訊息、整理檔案等行為，而非僅提供文字建議。
使用者不必另行開啟專屬 AI 應用，而是能透過 WhatsApp、Telegram 等日常通訊平台直接與其互動，將 AI 融入既有工作流程。
此外，與傳統僅在被詢問時回應的 AI 工具不同，Clawdbot 強調主動執行能力。使用者只需設定一次規則與任務，系統便能依排程自動觸發操作；在取得相應權限後，還可實際處理電子郵件、進行資料整理與其他高複雜度工作。
同時，系統會長期保留使用者的互動紀錄，並依此主動提醒重要事項。
這種從單純「對話回應」轉向「實際執行與協助」的設計，被視為 AI 從概念展示走向實際商業應用的重要一步。
多數使用者選擇將 Clawdbot 部署於自家設備，特別是 Mac mini。由於硬體掌握在個人手中，資料不需外流，使其在隱私與安全性上具備明確界線。
這也被認為是 Mac mini 銷量近期明顯增加的重要原因之一。
Mac mini 不但便宜、省電、安靜，還適合全天運行。
■Clawdbot 重塑「AI代理」的架構邏輯
1、重新設計AI助理的技術邏輯：重塑 AI助理底層架構，商業化路徑逐漸清晰
Clawdbot 之所以引發高度關注，關鍵不在單一功能，而在於其從根本上重新設計AI助理的運作邏輯。
相較於過往 AI產品普遍存在的場景割裂、被動回應、資料集中化與實際價值有限等問題，Clawdbot 嘗試以技術架構層級的調整，推動 AI從實驗性工具走向可規模化落地。
2、「本地優先、使用者掌控」設計，挑戰中心化資料模式
在設計理念上，Clawdbot 以「本地優先」與「反向控制」為核心。
使用者的對話脈絡、技能設定與長期互動記錄，皆儲存在本地的 Markdown 檔案中，而非上傳至大型科技公司所主導的雲端封閉系統。此一架構，正好回應市場對資料主權與隱私保護日益升高的需求，也被視為對主流中心化 AI平台 ChatGPT、豆包等的直接挑戰。
此外，Clawdbot 支援在不同大型語言模型間快速切換，使用者可依需求選擇 Claude Opus 4.0、GPT-5.2、MiniMax2.1 或其他模型，避免被單一模型生態綁定。這種「模型可替換」的設計，不僅提升使用彈性，也讓外界重新審視大型語言模型之間的競爭格局。
3、全鏈路架構，讓 AI從回應走向實際執行
在技術層面，Clawdbot 建構了一套完整的執行閉環，涵蓋互動、理解、決策與行動等環節。
在系統架構上，Clawdbot 建立一套分層且高度整合的技術設計。
其互動入口支援多平台 API，可直接連結 WhatsApp、Telegram 等主流通訊服務，使用者透過熟悉的聊天介面即可操作，幾乎無需額外學習成本。
所有外部訊息與平台連線，皆由統一的 Gateway 通訊中樞負責調度，作為使用者、AI 系統與實際執行環境之間的核心橋樑，確保訊息流通與任務指派的一致性。
在決策層面，Clawdbot 的代理系統結合主流大型語言模型，綜合使用者指令、即時上下文與長期記憶，轉化為可執行的操作指令，而非僅止於文字回應。
在記憶管理方面，系統透過本地儲存與向量化索引技術，將每日紀錄與關鍵長期資訊結構化，並支援語意層級的搜尋與調用，使 AI 能在長時間運作下維持一致理解。
其中，被視為關鍵競爭優勢的，是其可組合式工作流程架構。
這套原生工作流系統可將不同技能與工具模組化，形成安全且可重複使用的自動化管道，讓 Clawdbot 能跨層調用通訊服務、AI 模型 API 以及本地瀏覽器與系統指令，實現高度整合的自動化操作，也讓單一裝置具備調度龐大數位基礎設施的潛力。
這種可組合性，讓 Clawdbot 具備了強大的拓展能力，也讓資本市場看到了 AI 代理規模化落地的可能。
4、輕量化與高安全性，推動 AI 應用向中小市場擴散
相較於需要高額投入與專業團隊的大型 AI系統，Clawdbot 強調輕量部署與高安全性，讓個人用戶與中小企業也能快速導入。
無論是辦公流程、客服回應或營運管理，都可透過自動化方式降低人力負擔。
這種設計，使 AI不再只是大型企業的專屬工具，而是有機會下沉至中小企業甚至個人層級，擴大實際應用範圍。
隨著可落地場景逐步明朗，市場也開始將 Clawdbot 視為觀察 AI 產業長期成長潛力的重要案例之一。
5、無限記憶能力超強大
更值得注意的是，在 AI 發展歷程中，「記憶能力」一直是核心限制之一。
多數聊天模型僅能保留有限上下文，避免資訊過載導致回應失準。
Clawdbot 則採取不同策略，導入「全記憶」架構。使用者與系統的歷史互動內容會被完整保存，並逐步累積為系統背景資料。
不少使用者在正式啟用前，會先向系統詳細說明自身背景、工作內容與偏好，藉此讓助理在長期互動中持續調整行為。
除了記憶能力外，Clawdbot 也具備主動推送機制，能在未被詢問的情況下提供提醒、建議與工作優先順序規劃。
6、一個「什麼都能做」的助理，但仍不完美
從功能面來看，Clawdbot 可透過代理技能與 MCP架構，串接多項網路服務與工具，涵蓋程式撰寫、資料蒐集、網頁操作，甚至協調其他 AI 系統分工。
不過，該專案仍存在一定門檻。
安裝與設定流程相對複雜，對非技術背景使用者並不友善；此外，在部分情境下，輸出內容仍可能被認為帶有明顯 AI 痕跡。
同時，Clawdbot 的使用體驗也呈現高度差異，與使用者提出需求的清晰程度高度相關。需求描述愈明確，整體滿意度往往愈高。
外界關注的另一焦點，是實際使用成本。
雖然 Mac mini 硬體價格相對可控，但模型運行所需的 Token 消耗相當驚人。已有使用者公開表示，單週 Token 用量高達 1.7億。
若要維持穩定且高品質的體驗，多數情境需搭配 Anthropic Claude 4.5 Opus 的Max 訂閱方案，每月費用約 200美元；若改以 API計費，支出風險更高。
在現行架構下，模型能力與成本幾乎呈現正相關。
■Clawdbot 正式改名為「Moltbot」！
近日，開源 AI代理軟體 Clawdbot 迅速走紅，並展示出其驚人的人氣。
然而，官方於1/27日宣布 Clawdbot 正式改名為 Moltbot，原因是 Anthropic 公司對其發出律師函，指控其商標侵權，因為「Clawdbot」與其自家產品「Claude」發音過於相似。
Moltbot 的創造者 Peter Steinberger 在社交媒體上表示，他在 Anthropic 的壓力下被迫改名，並必須更換項目的吉祥物和 Logo。
新名字 Moltbot 意指「蜕皮」，象徵著龍蝦成長過程中的痛苦蜕殼，意指專案將以全新外殼持續進化。
而Clawdbot 發明者 Steinberger 是誰？
Clawdbot 發明者 Steinberger 是一位來自奧地利的資深工程師，如今被不少人視為矽谷傳奇人物。
Steinberger 早年因 H1-B簽證等待期，在職涯空窗中打造出 PDF SDK產品 PSPDFKit，成功切入企業市場，客戶包括 IBM(IBM-US) 、思愛普 (SAP-US) 等大型企業。
經過 13年經營，他將 PSPDFKit 發展為年營收達千萬美元的隱形冠軍，並於 2021年以約 1億歐元出售公司後退休。
然而，財務自由並未帶來預期中的滿足。Steinberger 在2025年的部落格文章中坦言，退休後曾陷入低潮，直到重新投入 AI領域，才再次找回創作熱情，而 Clawdbot 正是這股熱情的結晶。
Steinberger 自 2025年 4月開始投入 AI Agent 開發，但直到 Anthropic 於 11月推出 Claude Opus 4.5 後，專案才出現質變。
在接受訪問時，Peter 分享了 Moltbot 的誕生故事，表示這個項目最初只是出於好玩，並希望能啟發他人。
「Moltbot」是一款可自行部署的 AI 個人助手，主打串聯工作與生活中的各類數位服務，近期在科技圈與開源社群快速走紅。
他預測，個人智能體將開啟高度個性化軟件的時代，未來即使不懂編程的人也能擁有自己的公司。
他還指出，隨著個人助理的流行，許多應用程序可能會自然消失，因為用戶將能夠通過智能體自動化解決問題。
「Moltbot」作為免費、開源工具，不僅降低了一般用戶使用 Claude 的門檻，也有助於擴大 Anthropic API 的實際使用量，甚至間接帶動了 Mac mini 等硬體銷售。而這場爭議本身，恰恰凸顯了本地 AI代理的戰略價值，正反映出 2026 年 AI代理在個人端與生態層面的巨大潛力。
■「Moltbot」是「AI代理」未來的方向嗎？
整體而言，「Moltbot」並非成熟且完善的產品，但其所呈現的方向相當明確：全天候駐留、長期記憶、私有部署、主動互動與高度可執行性。
相較於傳統「即問即答」的聊天機器人模式，「Moltbot」更接近一個長期運作、深度融入個人工作與生活的系統。
也因此，有觀點認為，「Moltbot」可能尚未是終極解答，但已清楚勾勒出下一代個人AI 助理的發展輪廓。
