<div class="raw-html-embed">In recent months, a red-and-white "robotic lobster" named OpenClaw (formerly Clawdbot / Moltbot) has completely taken the developer community and corporate management circles by storm. Since its release late last year, it has garnered over 100,000 stars on GitHub in just a few weeks, becoming one of the fastest-growing open-source projects in history. Even its original creator was swiftly recruited by OpenAI.

Unlike the ChatGPT of the past, which could only play "text relay" with you, OpenClaw is a true Agentic AI. It can integrate with WhatsApp, Telegram, and Slack; it has the permissions to read and write local files, manage corporate calendars, and even execute Shell scripts directly in the terminal.

What bosses see is: "Fantastic. I can finally save the $20,000 monthly cost of hiring junior staff and use AI to replace tedious Admin and IT Support tasks."

But behind this carnival of "cost reduction and efficiency enhancement," as a veteran focused on system architecture and infrastructure security, I see a completely different picture: an enterprise-grade cybersecurity disaster unfolding in real-time.

When countless business owners without an IT background blindly run this lobster on their company's internal network by following online "lazy packs" or YouTube tutorials, they don't realize that they are exposing their enterprise's core lifelines to an internet filled with malicious scans.

<h2 class="green-h2">
I. Uncovering the "Unsecured Streaking" Behind OpenClaw's Viral Success
</h2>

In the world of software engineering, there is an iron law: "The greater the capability, the broader the attack surface."

OpenClaw is powerful precisely because it can actually "take action" to execute tasks. It is no longer just a web page confined within a browser sandbox; it is a non-human identity possessing ultimate system privileges. However, while the open-source community pursues extreme iteration speed, it often sacrifices security.

Let's review a few fatal cybersecurity crises exposed earlier in February:

<h3>1. CVE-2026-25253: An Elegant and Fatal One-Click RCE</h3>
Renowned security firms Oasis Security and Immersive Labs previously disclosed a critical vulnerability with a CVSS score of 8.8. The root cause of this vulnerability stems from a classic blind spot in OpenClaw's architectural design: a flawed Trust Boundary.

OpenClaw’s Gateway binds to <code>localhost</code> by default and falsely assumes that "all connections originating from the local machine are trusted." 
This is a fatal flaw in web security. When an employee is running OpenClaw in the background, if they accidentally browse a website embedded with malicious code, the site's JavaScript can silently initiate a WebSocket connection to the employee's <code>localhost</code>. Because the browser's Same-Origin Policy (SOP) usually does not block WebSockets, an attacker can instantly steal the OpenClaw Authentication Token.

What does this mean? Attackers can completely take over this AI lobster to comb through your company’s Slack history, read AWS keys, or even execute arbitrary code on the employee's computer. It all happens with a seemingly ordinary click on a webpage.

<h3>2. Control UI Permission Loss and 130,000 Exposed Instances</h3>
A security report by Giskard further pointed out that OpenClaw suffers from severe "schizophrenia" under its default configuration. On one hand, it offers incredibly powerful automation tools; on the other, its Control UI lacks enterprise-grade RBAC (Role-Based Access Control).

Even more outrageously, the security scanning firm SecurityScorecard found that during peak times, over 135,000 OpenClaw instances globally were exposed directly to the public internet. These instances had easily guessable passwords or even exposed Access Tokens directly in URL Query Parameters. Any hacker who knows how to use Shodan for network scanning could easily log into these backends and read corporate secrets.

<h3>3. Unmanageable IAM (Identity and Access Management)</h3>
In enterprise IT architecture, we have MFA (Multi-Factor Authentication), SSO (Single Sign-On), and strict conditional access rules. But when you hand an API Token to OpenClaw and let it run autonomously, all these carefully designed safety nets fail. The AI becomes an unmonitored, sleepless, highly privileged superuser inside the corporate intranet.

<h2 class="green-h2">
II. Why "Community DIY Scripts" are Fatal in Enterprise Environments
</h2>

Many SME bosses think: "Since OpenClaw is free and open-source, why don't I just ask a tech-savvy colleague to follow a tutorial and install it on the company server?"

This is exactly where technology disconnects from business reality.

In the open-source world, the distance between "Make it work" and "Make it secure in production" spans an entire DevOps and Security team.

When you adopt community "lazy packs" or so-called "free 1-click installer scripts," you are actually taking on the following risks:
<ul>
 <li>Configuration Drift: Without version control, arbitrarily modified config files can cause the system to crash at any moment, and no one knows how to fix it.</li>
 <li>Supply Chain Attacks: The internet is flooded with tampered, fake OpenClaw Docker Images. Once pulled, ransomware is immediately implanted into the corporate network.</li>
 <li>Lack of Monitoring and Isolation: The system has no Resource Quotas or physical network isolation. Once the AI is compromised by a Prompt Injection attack, Lateral Movement will instantly infect the entire company.</li>
</ul>

Risking tens of thousands of dollars to save a few hundred dollars a month on infrastructure services is extremely irrational in business logic.

<h2 class="green-h2">
III. UD's Engineering Practice: Putting an "Enterprise Shield" on AI Agents
</h2>

If you truly want to enjoy the leap in productivity brought by OpenClaw but don't want to live in fear every day, security refactoring from the Infrastructure level is the only way out.

This is exactly what UD is doing. As a technology service provider with a 20-year background in Cybersecurity, we do not believe in "streaking open-source software." We only believe in rigorous engineering practices.

Through the UD OpenClaw Express service, we have locked this wild lobster into an absolutely secure "enterprise-grade protective cage." We have optimized the architecture at the foundational level:

<ul>
 <li>Physically and Logically Isolated Cloud Execution Your OpenClaw will not run in a dangerous shared environment, nor will it connect directly to your local office network. We deploy instances via independent cloud Containers or even TEEs (Trusted Execution Environments), ensuring that even in the worst-case scenario, attacks cannot spill over the boundaries.</li>
 <li>Enterprise-Grade Reverse Proxy and WAF Barriers Addressing OpenClaw's natively weak network layer, we deploy an enterprise-grade Web Application Firewall (WAF) and Reverse Proxy at the frontend. We enforce HTTPS transmission and intercept anomalous WebSocket requests, thoroughly blocking cross-origin hijacking attacks like CVE-2026-25253.</li>
 <li>Encrypted Storage and Secrets Management Your LLM API Keys (e.g., OpenAI, DeepSeek keys), business data, and chat histories are all stored using military-grade encryption. Data sovereignty remains entirely in your hands; not even the cloud service provider can snoop.</li>
 <li>True "Secure 1-Click Deployment" We have abstracted all the complex Node.js environment configurations, Docker packaging, and network security settings. For an extremely low cost starting at just HKD$500 a month, bosses can instantly acquire a "fully security-hardened" virtual AI employee. No coding required, zero cybersecurity risks.</li>
</ul>

<h2 class="green-h2">
IV. A Dimensional Strike on Core Business: Why You Need Claude AI for Confidential Data
</h2>

At this point, we have solved the infrastructure security problem. But as a responsible technical consultant, I must point out another core cognitive aspect of architectural design:

OpenClaw's strength lies in "flexible task automation and API integration," but it is essentially an Executor. If your enterprise needs to process highly sensitive core secrets, you should choose an AI that has enterprise-grade security genes built into its foundational model—such as Claude AI.

When dealing with financial compliance, legal document review, medical data analysis, or unreleased corporate earnings reports, Claude AI demonstrates a dimension of security that open-source models cannot match:

<ul>
 <li>Security by Design: The Anthropic team introduced the famous Constitutional AI mechanism during Claude's development. This gives Claude a defensive capability against malicious Prompt Injections and Jailbreaks that far exceeds other models on the market. It knows what to do and what absolutely must not be done.</li>
 <li>Zero Data Retention Guarantee: The biggest hidden danger of using free or open-source tools is that your trade secrets might become the training fodder for the next generation of models. Enterprise-tier Claude provides rigorous data privacy commitments—your conversations and uploaded files will absolutely not be used for model training, perfectly meeting the requirements of Compliance Audits.</li>
 <li>Rigorous Logical Reasoning and Low Hallucination Rates: When handling high-risk business decisions, the margin for error is virtually zero. Claude's stability in parsing long texts and performing complex logical reasoning makes it an indispensable brain for processing core business tasks.</li>
</ul>

<h3>UD's Philosophy: Don't Fetishize a Single Tool; Provide the Best Architectural Choice</h3>
We do not act as an agent for any single tool; we are agents of "Security and Productivity."
<ul>
 <li>If your goal is to "replace tedious manual Admin workflows, auto-reply to customer service, and schedule posts," we securely deploy OpenClaw for you, allowing virtual employees to save you tens of thousands in monthly payroll.</li>
 <li>If your goal is to "analyze confidential financial statements, process sensitive customer data, and draft legal contracts," we build the highest-security-tier Claude AI enterprise solution for you.</li>
</ul>
For both, you gain the security endorsement of UD's 20 years of cybersecurity experience.

<h2 class="green-h2">
V. Conclusion: The Boundaries of Productivity and Security in the AI Era
</h2>

This is an era of technological explosion. AI agents replacing entry-level human labor is no longer science fiction; it is a business decision happening every single day.

But in this efficiency revolution of cost reduction and enhancement, the first to fall will not be those who refuse to embrace AI. Instead, it will be the "technology streakers" who only see "free" and "efficiency" while turning a blind eye to "infrastructure security."

Do not let the "lobster" that helps you make money turn into a Trojan Horse for hackers to invade your internal network.

Leave professional AI deployment and cybersecurity to a professional infrastructure team. Exchanging an extremely low monthly subscription cost for a zero-risk enterprise automation upgrade—this is the architectural mindset that management ought to possess.

<blockquote>
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</blockquote></div>

<div class="raw-html-embed">最近这几个月，一只名为 OpenClaw（前称 Clawdbot / Moltbot）的红白色“机器龙虾”彻底席卷了整个开发者圈与企业管理层。自去年底发布以来，它在短短数周内于 GitHub 狂揽超过 10 万颗星，成为开源史上增长最快的项目之一，连原作者都火速被 OpenAI 招致麾下。

不同于过去只能陪你“文字接龙”的 ChatGPT，OpenClaw 是一个真正意义上的 Agentic AI（智能体）。它可以接入 WhatsApp、Telegram、Slack，拥有读写本地文件、管理公司日历、甚至在终端（Terminal）直接执行 Shell 脚本的权限。

老板们看到的是：“太好了，我终于可以省下每月两万块请 Junior 员工的成本，用 AI 取代繁琐的 Admin 与 IT Support 工作了。”

但在这场“降本增效”的狂欢背后，作为一个关注系统架构与基础设施安全的老兵，我看到的是另一幅景象：一场正在发生的企业级安全灾难。

当无数缺乏 IT 背景的企业主，按照网上的“懒人包”或 YouTube 教程，盲目地在公司内网跑起这只龙虾时，他们根本意识不到，自己正在将整个企业的核心命脉，暴露在充满恶意扫描的互联网中。

<h2 class="green-h2">
一、揭开 OpenClaw 爆红背后的“安全裸奔”真相
</h2>

在软件工程的世界里，有一条铁律：“能力越大，攻击面（Attack Surface）就越广。”

OpenClaw 之所以强大，是因为它能真正“动手”执行任务。它不再是一个被关在浏览器沙盒里的网页，而是一个拥有系统最高权限的非人类实体（Non-human identity）。然而，开源社区在追求极致迭代速度的同时，往往会牺牲安全性。

我们来回顾一下今年二月份接连爆出的几个致命安全危机：

<h3>1. CVE-2026-25253：优雅而致命的 One-Click RCE（远程代码执行）</h3>
知名安全机构 Oasis Security 和 Immersive Labs 早前披露了一个 CVSS 评分高达 8.8 的高危漏洞。这个漏洞的成因，源于 OpenClaw 架构设计上的一个经典盲区：错误的信任边界（Trust Boundary）。

OpenClaw 的 Gateway 默认绑定在 <code>localhost</code>，并错误地假设“所有来自本机的连接都是可信的”。 
这在 Web 安全中是个致命伤。当员工在后台运行 OpenClaw 时，只要他不小心浏览到一个被植入恶意代码的网站，该网站的 JavaScript 就能静默地向员工本机的 <code>localhost</code> 发起 WebSocket 连接。由于浏览器的同源策略（SOP）通常不会阻挡 WebSocket，攻击者瞬间就能窃取 OpenClaw 的 Authentication Token。

这意味着什么？ 攻击者可以完全接管这只 AI 龙虾，去翻阅你们公司的 Slack 历史对话、读取 AWS 密钥、甚至在员工的电脑上执行任意代码。一切都在一个看似平常的网页点击中发生。

<h3>2. Control UI 的权限失控与 13 万个暴露实例</h3>
Giskard 的安全报告进一步指出，OpenClaw 在默认配置下存在严重的“精神分裂”。一方面它提供了极其强大的自动化工具，另一方面它的 Control UI 却缺乏企业级的 RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限控制）。

更夸张的是，安全扫描机构 SecurityScorecard 发现在高峰期，全球有超过 135,000 个 OpenClaw 实例直接暴露在公网上，且带有极易被猜解的密码设定，甚至直接将 Access Token 暴露在 URL Query Parameters 中。任何懂得用 Shodan 进行网络扫描的黑客，都能轻易登录这些后台，读取企业机密。

<h3>3. 无法纳管的 IAM（身份与访问管理）</h3>
在企业 IT 架构中，我们有 MFA（多因素身份验证）、有 SSO（单点登录）、有严格的条件式访问规则。但当你把 API Token 塞给 OpenClaw 并让它自动运行时，这些精心设计的安全网全部失效了。AI 成了企业内网里一个不受监控、不用睡觉、且拥有特权的超级用户。

<h2 class="green-h2">
二、为什么“民间懒人包”在企业环境中是致命的？
</h2>

很多中小企老板认为：“既然 OpenClaw 是免费开源的，我随便找个懂电脑的同事，按着教程装在公司 Server 上不就好了？”

这正是技术与商业现实脱节的地方。

在开源世界里，“能跑起来（Make it work）”跟“能安全地在生产环境中运行（Make it secure in production）”之间，隔着一整个 DevOps 和 Security 团队的距离。

当你采用民间懒人包或所谓的“免费一键安装脚本”时，你实际上承担了以下风险：
<ul>
 <li>配置漂移（Configuration Drift）： 缺乏版本控制，随意修改的配置文件随时导致系统崩溃，无人懂得修复。</li>
 <li>供应链攻击（Supply Chain Attack）： 网上充斥着大量被加料的假龙虾 Docker Image，一旦 Pull 下来，企业内部立刻被植入勒索软件（Ransomware）。</li>
 <li>缺乏监控与隔离： 系统没有设定资源上限（Resource Quotas）与网络物理隔离，一旦 AI 被 Prompt Injection（提示词注入）攻击，横向移动（Lateral Movement）会瞬间感染全公司。</li>
</ul>

用几万块钱的风险代价，去省每个月几百块的基建服务费，这在商业逻辑上是极度不理智的。

<h2 class="green-h2">
三、UD 的工程实践 —— 为 AI Agent 套上“企业级防护罩”
</h2>

如果你真的想享受 OpenClaw 带来的生产力飞跃，同时又不想每天担惊受怕，从基础设施（Infrastructure）层面进行安全重构是唯一的出路。

这正是 UD 正在做的事。作为一家拥有 20 年网络安全（Cybersecurity）背景的技术服务商，我们不相信“裸奔的开源软件”，我们只相信严谨的工程实践。

透过 UD OpenClaw Express 服务，我们把这只野生的龙虾，关进了一个绝对安全的“企业级防护笼”里。我们在底层做了这些架构优化：

<ul>
 <li>物理与逻辑隔离的云端环境（Isolated Cloud Execution） 你的 OpenClaw 不会运行在与其他人共享的危险环境中，也不会直接连接你的本地办公网络。我们通过独立的云端容器（Containers）甚至是 TEE（可信执行环境）来部署实例，确保即使发生最坏的情况，攻击也无法溢出边界。</li>
 <li>企业级反向代理与 WAF 屏障 针对 OpenClaw 原生薄弱的网络层，我们在前端部署了企业级 Web 应用防火墙（WAF）与反向代理（Reverse Proxy）。强制 HTTPS 传输、拦截异常的 WebSocket 请求，彻底封杀类似 CVE-2026-25253 这种跨源劫持攻击。</li>
 <li>加密存储与密钥管理（Secrets Management） 你的 LLM API Keys（如 OpenAI、DeepSeek 密钥）、业务数据及对话历史，全部采用军规级加密存储。数据主权完全掌握在你手中，即使是云端服务商也无法窥探。</li>
 <li>真正意义的“安全一键部署” 我们把所有复杂的 Node.js 环境配置、Docker 封装、网络安全设定全部抽象化。老板只需每月支付 HKD$500 起的极低成本，就能即时获得一个“已完成安全加固、防护拉满”的 AI 虚拟员工。 不用写一行代码，不用承担任何安全风险。</li>
</ul>

<h2 class="green-h2">
四、核心业务的降维打击：为什么处理机密你需要 Claude AI？
</h2>

到这里，我们解决了基础设施的安全问题。但作为负责任的技术顾问，我必须指出架构设计上的另一个核心认知：

OpenClaw 的强项在于“灵活的任务自动化与 API 串接”，但它本质上是一个执行器（Executor）。如果你的企业需要处理极度敏感的核心机密，你应该选择从模型底层就具备企业级安全基因的 AI —— 例如 Claude AI。

在面对金融合规、法律文件审查、医疗数据分析，或是公司未公开的财报时，Claude AI 展现出了开源模型无法企及的安全维度：

<ul>
 <li>Security by Design（安全原生设计）： Anthropic 团队在开发 Claude 时引入了著名的 Constitutional AI（宪法 AI）机制。这使得 Claude 在抵御恶意 Prompt Injection（提示词注入）与越狱攻击（Jailbreak）的防御力，远超市场上其他模型。它知道什么该做，什么绝对不能做。</li>
 <li>零数据训练承诺（Zero Data Retention for Training）： 使用免费或开源工具最大的隐患，是你的商业机密可能会变成下一代模型训练的养分。企业版 Claude 提供严苛的数据隐私承诺——你的对话与上传的文件，绝对不会被用于模型训练，完美符合企业合规审查（Compliance Audit）的要求。</li>
 <li>严谨的逻辑推理与低幻觉率： 在处理高风险商业决策时，容错率极低。Claude 在长文本解析与复杂逻辑推理上的稳定性，让它成为处理核心业务不可或缺的大脑。</li>
</ul>

<h3>UD 的哲学：不迷信单一工具，提供最适合的架构选择</h3>
我们没有代理任何单一工具，我们代理的是“安全与生产力”。
<ul>
 <li>如果你的诉求是“取代繁琐的人工 Admin 流程、自动回复客服、排程发文”，我们为你安全部署 OpenClaw，让虚拟员工为你省下每个月几万块的薪水。</li>
 <li>如果你的诉求是“分析机密财务报表、处理客户敏感数据、撰写法律合同”，我们为你建置最高防护级别的 Claude AI 企业方案。</li>
</ul>
两者，你都可以通过 UD 获得 20 年网络安全经验的安全背书。

<h2 class="green-h2">
五、总结：AI 时代的生产力与安全边界
</h2>

这是一个技术爆炸的时代。AI 智能体取代部分初级人力，已经不是科幻小说，而是每天都在真实发生的商业决策。

但在这场降本增效的效率革命中，最先倒下的，往往不是那些不拥抱 AI 的人，而是那些只看见“免费”与“效率”，却无视“基础设施安全”的技术裸奔者。

不要让能帮你赚钱的“龙虾”，变成黑客入侵你内网的“特洛伊木马”。

专业的 AI 部署与安全防护，交给专业的基础设施团队来做。用每个月极低的订阅成本，换取零风险的企业自动化升级，这才是管理层应该具备的架构思维。

<blockquote>
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</blockquote></div>

<div class="raw-html-embed">最近這幾個月，一隻名為 OpenClaw（前稱 Clawdbot / Moltbot）的紅白色「機器龍蝦」徹底席捲了整個開發者圈與企業管理層。自去年底發佈以來，它在短短數週內於 GitHub 狂攬超過 10 萬顆星，成為開源史上增長最快的項目之一，連原作者都火速被 OpenAI 招致麾下。

不同於過去只能陪你「文字接龍」的 ChatGPT，OpenClaw 是一個真正意義上的 Agentic AI（智能體）。它可以接入 WhatsApp、Telegram、Slack，擁有讀寫本地文件、管理公司日曆、甚至在終端機（Terminal）直接執行 Shell 腳本的權限。

老闆們看到的是：「太好了，我終於可以省下每月兩萬塊請 Junior 員工的成本，用 AI 取代繁瑣的 Admin 與 IT Support 工作了。」

但在這場「降本增效」的狂歡背後，作為一個關注系統架構與基礎設施安全的老兵，我看到的是另一幅景象：一場正在發生的企業級資安災難。

當無數缺乏 IT 背景的企業主，按照網上的「懶人包」或 YouTube 教學，盲目地在公司內網跑起這隻龍蝦時，他們根本意識不到，自己正在將整個企業的核心命脈，暴露在充滿惡意掃描的互聯網中。

<h2 class="green-h2">
一、揭開 OpenClaw 爆紅背後的「安全裸奔」真相
</h2>

在軟體工程的世界裡，有一條鐵律：「能力越大，攻擊面（Attack Surface）就越廣。」

OpenClaw 之所以強大，是因為它能真正「動手」執行任務。它不再是一個被關在瀏覽器沙盒裡的網頁，而是一個擁有系統最高權限的非人類實體（Non-human identity）。然而，開源社區在追求極致迭代速度的同時，往往會犧牲安全性。

我們來回顧一下今年二月份接連爆出的幾個致命資安危機：

<h3>1. CVE-2026-25253：優雅而致命的 One-Click RCE（遠程代碼執行）</h3>
知名安全機構 Oasis Security 和 Immersive Labs 早前披露了一個 CVSS 評分高達 8.8 的高危漏洞。這個漏洞的成因，源於 OpenClaw 架構設計上的一個經典盲區：錯誤的信任邊界（Trust Boundary）。

OpenClaw 的 Gateway 預設綁定在 <code>localhost</code>，並錯誤地假設「所有來自本機的連線都是可信的」。 
這在 Web 安全中是個致命傷。當員工在後台運行 OpenClaw 時，只要他不小心瀏覽到一個被植入惡意代碼的網站，該網站的 JavaScript 就能靜默地向員工本機的 <code>localhost</code> 發起 WebSocket 連線。由於瀏覽器的跨源策略（SOP）通常不會阻擋 WebSocket，攻擊者瞬間就能竊取 OpenClaw 的 Authentication Token。

這意味著什麼？ 攻擊者可以完全接管這隻 AI 龍蝦，去翻閱你們公司的 Slack 歷史對話、讀取 AWS 金鑰、甚至在員工的電腦上執行任意代碼。一切都在一個看似平常的網頁點擊中發生。

<h3>2. Control UI 的權限失控與 13 萬個暴露實例</h3>
Giskard 的安全報告進一步指出，OpenClaw 在預設配置下存在嚴重的「精神分裂」。一方面它提供了極其強大的自動化工具，另一方面它的 Control UI 卻缺乏企業級的 RBAC（Role-Based Access Control，基於角色的權限控制）。

更誇張的是，安全掃描機構 SecurityScorecard 發現在高峰期，全球有超過 135,000 個 OpenClaw 實例直接暴露在公網上，且帶有極易被猜解的密碼設定，甚至直接將 Access Token 暴露在 URL Query Parameters 中。任何懂得用 Shodan 進行網路掃描的黑客，都能輕易登入這些後台，讀取企業機密。

<h3>3. 無法納管的 IAM（身份與存取管理）</h3>
在企業 IT 架構中，我們有 MFA（多重身份驗證）、有 SSO（單點登入）、有嚴格的條件式存取規則。但當你把 API Token 塞給 OpenClaw 並讓它自動運行時，這些精心設計的安全網全部失效了。AI 成了企業內網裡一個不受監控、不用睡覺、且擁有特權的超級用戶。

<h2 class="green-h2">
二、為什麼「民間懶人包」在企業環境中是致命的？
</h2>

很多中小企老闆認為：「既然 OpenClaw 是免費開源的，我隨便找個懂電腦的同事，按著教學裝在公司 Server 上不就好了？」

這正是技術與商業現實脫節的地方。

在開源世界裡，「能跑起來（Make it work）」跟「能安全地在生產環境中運行（Make it secure in production）」之間，隔著一整個 DevOps 和 Security 團隊的距離。

當你採用民間懶人包或所謂的「免費一鍵安裝腳本」時，你實際上承擔了以下風險：
<ul>
 <li>配置漂移（Configuration Drift）： 缺乏版本控制，隨意修改的設定檔隨時導致系統崩潰，無人懂得修復。</li>
 <li>供應鏈攻擊（Supply Chain Attack）： 網上充斥著大量被加料的假龍蝦 Docker Image，一旦 Pull 下來，企業內部立刻被植入勒索軟體（Ransomware）。</li>
 <li>缺乏監控與隔離： 系統沒有設定資源上限（Resource Quotas）與網路實體隔離，一旦 AI 被 Prompt Injection（提示詞注入）攻擊，橫向移動（Lateral Movement）會瞬間感染全公司。</li>
</ul>

用幾萬塊錢的風險代價，去省每個月幾百塊的基建服務費，這在商業邏輯上是極度不理智的。

<h2 class="green-h2">
三、UD 的工程實踐 —— 為 AI Agent 套上「企業級防護罩」
</h2>

如果你真的想享受 OpenClaw 帶來的生產力飛躍，同時又不想每天擔驚受怕，從基礎設施（Infrastructure）層面進行安全重構是唯一的出路。

這正是 UD 正在做的事。作為一家擁有 20 年網絡安全（Cybersecurity）背景的技術服務商，我們不相信「裸奔的開源軟體」，我們只相信嚴謹的工程實踐。

透過 UD OpenClaw Express 服務，我們把這隻野生的龍蝦，關進了一個絕對安全的「企業級防護籠」裡。我們在底層做了這些架構優化：

<ul>
 <li>實體與邏輯隔離的雲端環境（Isolated Cloud Execution） 你的 OpenClaw 不會運行在與其他人共享的危險環境中，也不會直接連接你的本地辦公網絡。我們透過獨立的雲端容器（Containers）甚至是 TEE（可信執行環境）來部署實例，確保即使發生最壞的情況，攻擊也無法溢出邊界。</li>
 <li>企業級反向代理與 WAF 屏障 針對 OpenClaw 原生薄弱的網路層，我們在前端部署了企業級 Web 應用防火牆（WAF）與反向代理（Reverse Proxy）。強制 HTTPS 傳輸、攔截異常的 WebSocket 請求，徹底封殺類似 CVE-2026-25253 這種跨源劫持攻擊。</li>
 <li>加密儲存與金鑰管理（Secrets Management） 你的 LLM API Keys（如 OpenAI、DeepSeek 金鑰）、業務數據及對話歷史，全部採用軍規級加密儲存。數據主權完全掌握在你手中，即使是雲端服務商也無法窺探。</li>
 <li>真正意義的「安全一鍵部署」 我們把所有複雜的 Node.js 環境配置、Docker 封裝、網絡安全設定全部抽象化。老闆只需每月支付 HKD$500 起的極低成本，就能即時獲得一個「已完成安全加固、防護拉滿」的 AI 虛擬員工。 不用寫一行代碼，不用承擔任何資安風險。</li>
</ul>

<h2 class="green-h2">
四、核心業務的降維打擊：為什麼處理機密你需要 Claude AI？
</h2>

到這裡，我們解決了基礎設施的安全問題。但作為負責任的技術顧問，我必須指出架構設計上的另一個核心認知：

OpenClaw 的強項在於「靈活的任務自動化與 API 串接」，但它本質上是一個執行器（Executor）。如果你的企業需要處理極度敏感的核心機密，你應該選擇從模型底層就具備企業級安全基因的 AI —— 例如 Claude AI。

在面對金融合規、法律文件審查、醫療數據分析，或是公司未公開的財報時，Claude AI 展現出了開源模型無法企及的安全維度：

<ul>
 <li>Security by Design（安全原生設計）： Anthropic 團隊在開發 Claude 時引入了著名的 Constitutional AI（憲法 AI）機制。這使得 Claude 在抵禦惡意 Prompt Injection（提示詞注入）與越獄攻擊（Jailbreak）的防禦力，遠超市場上其他模型。它知道什麼該做，什麼絕對不能做。</li>
 <li>零數據訓練承諾（Zero Data Retention for Training）： 使用免費或開源工具最大的隱患，是你的商業機密可能會變成下一代模型訓練的養分。企業版 Claude 提供嚴苛的數據隱私承諾——你的對話與上傳的檔案，絕對不會被用於模型訓練，完美符合企業合規審查（Compliance Audit）的要求。</li>
 <li>嚴謹的邏輯推理與低幻覺率： 在處理高風險商業決策時，容錯率極低。Claude 在長文本解析與複雜邏輯推理上的穩定性，讓它成為處理核心業務不可或缺的大腦。</li>
</ul>

<h3>UD 的哲學：不迷信單一工具，提供最適合的架構選擇</h3>
我們沒有代理任何單一工具，我們代理的是「安全與生產力」。
<ul>
 <li>如果你的訴求是「取代繁瑣的人工 Admin 流程、自動回覆客服、排程發文」，我們為你安全部署 OpenClaw，讓虛擬員工為你省下每個月幾萬塊的薪金。</li>
 <li>如果你的訴求是「分析機密財務報表、處理客戶敏感數據、撰寫法律合約」，我們為你建置最高防護級別的 Claude AI 企業方案。</li>
</ul>
兩者，你都可以透過 UD 獲得 20 年資安經驗的安全背書。

<h2 class="green-h2">
五、總結：AI 時代的生產力與安全邊界
</h2>

這是一個技術爆炸的時代。AI 智能體取代部分初級人力，已經不是科幻小說，而是每天都在真實發生的商業決策。

但在這場降本增效的效率革命中，最先倒下的，往往不是那些不擁抱 AI 的人，而是那些只看見「免費」與「效率」，卻無視「基礎設施安全」的技術裸奔者。

不要讓能幫你賺錢的「龍蝦」，變成黑客入侵你內網的「特洛伊木馬」。

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When the Whole World is Chasing the OpenClaw Lobster: An Architectural Perspective on Unsecured AI Agents and Enterprise-Grade Deployment

当全城都在追捧 OpenClaw 龙虾：从架构层面看 AI Agent 的安全裸奔与企业级部署实践

當全城都在追捧 OpenClaw 龍蝦：從架構層面看 AI Agent 的安全裸奔與企業級部署實踐

<div class="raw-html-embed"> 
<h2 class="green-h2">Here's the question quietly eliminating slow-moving companies: are you still managing people, or are you managing AI?</h2>

In 2026, a new business era has arrived. AI agents are no longer simple assistants that draft emails or summarise documents — they have evolved into autonomous digital workers capable of independently executing tasks. Leading companies worldwide have already handed their routine work entirely to AI agents. Human beings only need to do one thing: monitor, correct, and sign off.

This isn't a distant prediction. It's happening right now.

 
<h2 class="green-h2">What Is the Agent Economy?</h2>

The core concept of the agent economy is straightforward: given instructions, an AI agent can autonomously plan, execute, and adjust to complete complex tasks without human intervention at every step.

Consider this example. In the past, a business owner would have an idea — "I want to analyse our competitors' pricing strategies over the past three months and produce a report." The owner would brief an employee, who would then gather data, organise it, and write the analysis. The process might take three days.

In the agent economy, the owner gives the same instruction to an AI agent, which automatically searches online, organises the data, and generates the report — potentially within two hours. The owner only needs to review the output and make decisions.

Humans shift from being executors to being managers.

 
<h2 class="green-h2">Why This Moment Matters</h2>

For the past few years, companies used AI like this: a person had an idea, found an AI tool to draft or generate something, then spent hours editing and refining the output. AI accelerated human work, but humans still held the reins.

Now, AI agents have fundamentally changed the game. They can operate computers — open browsers, navigate systems, fill in forms, send emails — just like a real employee sitting at a desk. And they never take days off, never get tired, never delay work because of personal issues.

Think about how much of your company's daily work is routine: processing invoices, updating spreadsheets, answering standard customer enquiries, following up on pending orders. AI agents can handle all of that today.

That frees you to focus your attention where human judgement actually matters: strategy, relationships, and innovation.

 
<h2 class="green-h2">The Competitive Reality</h2>

The pressure is real. Labour costs are high, good staff are hard to find, and turnover is a constant challenge. Every efficiency loss translates directly into cost.

More critically, your competitors are already using AI. If your company is still relying on people to handle routine tasks, your cost structure is fundamentally disadvantaged against those who have already transformed.

The rise of the agent economy is creating a widening gap: on one side, companies that use AI to manage work; on the other, companies that still use people to do it. That gap will only become harder to bridge.

 
<h2 class="green-h2">Becoming an AI Manager Is Not About Technology</h2>

Many business owners hear "AI transformation" and think: "I don't know technology — this isn't my problem."

Wrong. Becoming an AI manager doesn't require you to understand coding or model architecture. What you need is a new management mindset:

First, review your work catalogue. Identify what is routine and what genuinely requires human judgement. Hand the routine list to a capable partner who can implement the right AI tools.

Second, establish a monitoring habit. Once AI agents complete their work, you or your team review the results, confirm the direction is correct, and correct errors immediately.

Third, embrace the principle: AI does the work, humans sign off. AI agents operate within the boundaries you authorise. What they can do is exactly what you permit; the errors they make are yours to correct. This is not unique to AI — it is simply good management.


In 2026, competition is no longer person against person, or company against company. It is about whose AI agents are more effective. The new skill every business owner must learn is not how to operate AI, but how to manage it — set the direction, monitor execution, and be accountable for results.

This transformation has no exit. Fall behind, and you will be left behind. The only question is whether you want to lead the change or wait to be displaced by it.
If you're facing similar challenges and want to explore how to implement AI-led transformation in your organisation, feel free to reach out. Let's find the right solution together.

Email: sales@ud.hk
WhatsApp: (852) 9696 7545
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<div class="raw-html-embed"> 
<h2 class="green-h2">有一个问题，正在悄悄淘汰每一间反应慢的公司：你还在管人，还是管AI？</h2>

2026年，一个新的商业时代已经到来。AI代理（AI Agent）不再只是帮你写邮件、做摘要的辅助工具——它们已经进化成可以独立执行工作的「数字员工」。全球领先的企业，早已把routine工作全数交给AI代理处理，人类只需做一件事：监控、纠正、埋单。

这不是遥远的预言，这是今天正在发生的事。

 
<h2 class="green-h2">代理经济是什么？</h2>

代理经济（Agent Economy）的核心概念很简单：AI代理接受指令后，能够自主规划、执行、调整，完成一系列复杂任务，无需人类每一步介入。

举个例子。以往，老板有一个idea：「我想分析竞争对手最近三个月的定价策略，并制作报告。」接下来，老板把这个想法告诉员工，员工去收集资料、整理数据、撰写分析——这个过程可能需要三天。

在代理经济里，老板把同样的指令告诉AI代理，它自动搜寻网上信息、整理数据、生成报告——可能在两个小时内完成。老板只需审阅结果、作出判断。

人类从「执行者」变成了「主管」。

 
<h2 class="green-h2">为什么这一刻特别重要？</h2>

过去几年，大家用AI的方式是这样的：老板或员工有想法，找个AI工具帮忙起草或生成，然后人类大量修改、加工，才能产出最终结果。AI只是加速了人类的工作，主导权仍在人手里。

但现在，AI代理的能力已经发生了质变。它们可以使用电脑——打开浏览器、操作系统、填写表单、发送邮件——就像一个坐在电脑前的真实员工。而且它们不放假，不疲惫，不会因为情绪问题拖延工作。

试想，你的公司每天有多少工作属于「routine」？整理入账记录、更新Excel报表、回复标准客户查询、跟进未完成订单……这些工作，AI代理今天已经可以做了。

而你，可以把注意力放在真正需要人类判断的地方：策略、关系、创新。

现实处境与竞争压力

中小企业主面对的问题更为迫切。人力成本高、人手难找、员工流失率高，加上市场竞争激烈——每一分效率的损失，都是实实在在的成本。

更危险的是，你的对手已经在用AI了。如果你的公司仍然依靠人力处理routine工作，你的成本结构从根本上就输给了那些已经转型的对手。

代理经济的爆发，正在制造一条越来越宽的鸿沟：一边是用AI管理工作的公司，一边是仍在用人管理工作的公司。这条鸿沟，只会越来越难跨越。

成为AI的「主管」，不是学技术

 
<h2 class="green-h2">成为AI的主管，不需要懂编程，不需要理解模型架构。你需要的，是一种新的管理思维：</h2>

第一，把你的工作清单审视一遍，找出哪些是routine、哪些是需要人类判断的，把routine工作交给懂得导入AI工具的伙伴去实现。

第二，建立监控习惯。AI代理完成工作后，你或你的团队负责审阅结果，确保方向正确，在出错时即时纠正。

第三，接受「AI做，人埋单」的原则。AI代理的行动，必须在人类授权的范围内进行。它能做到的事，就是你授权它做的事；它犯的错，你负责修正。


2026年的竞争，已经不是人比人、公司比公司，而是「谁的AI代理更高效」。每个老板都需要学习的新技能，不是如何操作AI，而是如何成为AI的主管——设定方向、监控执行、为结果负责。

这场转型，没有退路。不跟上，就会被淘汰。问题只是你想主动转，还是被动等着被淘汰。
如果你正面临类似挑战，想了解如何实行AI主导转型，欢迎联系我们，让我们一起探讨最适合你公司的方案。

电邮：sales@ud.hk
WhatsApp：(852) 9696 7545
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<div class="raw-html-embed"> 
<h2 class="green-h2">有一個問題，正在悄悄淘汰香港每一間反應慢的公司：你還在管人，還是管AI？</h2>

2026年，一個新的商業時代已經到來。AI代理（AI Agent）不再只是幫你寫電郵、做摘要的輔助工具——它們已經進化成可以獨立執行工作的「數位員工」。全球領先的企業，早已把routine工作全數交給AI代理處理，人類只需做一件事：監控、糾正、埋單。

這不是遙遠的預言，這是今天正在發生的事。

 
<h2 class="green-h2">代理經濟是什麼？</h2>

代理經濟（Agent Economy）的核心概念很簡單：AI代理接受指令後，能夠自主規劃、執行、調整，完成一系列複雜任務，無需人類每一步介入。

舉個例子。以往，老闆有一個idea：「我想分析競爭對手最近三個月的定價策略，並製作報告。」接下來，老闆把這個想法告訴員工，員工去收集資料、整理數據、撰寫分析——這個過程可能需要三天。

在代理經濟裡，老闆把同樣的指令告訴AI代理，它自動搜尋網上資訊、整理數據、生成報告——可能在兩個小時內完成。老闆只需審閱結果、作出判斷。

人類從「執行者」變成了「主管」。

 
<h2 class="green-h2">為什麼這一刻特別重要？</h2>

過去幾年，大家用AI的方式是這樣的：老闆或員工有想法，找個AI工具幫忙起草或生成，然後人類大量修改、加工，才能產出最終結果。AI只是加速了人類的工作，主導權仍在人手裡。

但現在，AI代理的能力已經發生了質變。它們可以用電腦——打開瀏覽器、操作系統統、填寫表單、發送電郵——就像一個坐在電腦前的真實員工。而且它們不放假，不疲累，不會因為情緒問題拖延工作。

試想，你的公司每天有多少工作是屬於「routine」？整理入數紀錄、更新Excel報表、回覆標準客戶查詢、跟進未完成訂單……這些工作，AI代理今天已經可以做了。

而你，可以把注意力放在真正需要人類判斷的地方：策略、關係、創新。

香港老闆的現實處境

香港的中小企業主，面對的問題更為迫切。人工貴、人手難找、員工流失率高，加上市場競爭激烈——每一分效率的損失，都是實實在在的成本。

更危險的是，你的對手已經在用AI了。如果你的公司仍然依靠人海戰術處理routine工作，你的成本結構從根本上就輸給了那些已經轉型的對手。

代理經濟的爆發，正在製造一條越來越寬的鴻溝：一邊是用AI管理工作的公司，一邊是仍在用人管理工作的公司。這條鴻溝，只會越來越難跨越。

成為AI的「主管」，不是學技術

 
<h2 class="green-h2">很多老闆聽到AI轉型，第一個反應是：「我不懂技術，這不是我的事。」</h2>

 
<h2 class="green-h2">錯了。成為AI的主管，不需要你懂編程，不需要你理解模型架構。你需要的，是一種新的管理思維：</h2>

第一，把你的工作清單審視一遍，找出哪些是routine、哪些是需要人類判斷的。把routine工作清單交給懂得導入AI工具的夥伴去實現。

第二，建立監控習慣。AI代理做完工作後，你或你的團隊負責審閱結果，確保方向正確，並在出錯時即時糾正。

第三，接受「AI做，人埋單」的原則。AI代理的行動，必須在人類授權的範圍內進行。它能做到的事，就是你授權它做的事；它犯的錯，你負責修正。這不是AI的問題，這是任何員工管理都適用的原則。


2026年的競爭，已經不是人比人、公司比公司，而是「誰的AI代理更高效」。每個老闆都需要學習的新技能，不是如何操作AI，而是如何成為AI的主管——設定方向、監控執行、為結果負責。

這場轉型，沒有退路。不跟上，就會被淘汰。問題只是你想主動轉，還是被動等著被淘汰。
如果你正面臨類似挑戰，想了解如何實行AI主導轉型，歡迎聯絡我們，讓我們一起探討最適合你公司的方案。

電郵：sales@ud.hk
WhatsApp：(852) 9696 7545
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Managing People Is Obsolete: Why Every Business Owner Must Learn to Manage AI to Survive in 2026

管人已经过时！2026年每个老闆都必须学会「管AI」才能生存

管人已經過時！2026年每個老闆都必須學會「管AI」才能生存

<div class="raw-html-embed"> 
<h2 class="green-h2">What Stage Is Your Company At?</h2>

If someone asked you: "Does your company use AI?" — what would you say?

Most business owners would answer: "Yes, we use ChatGPT to draft copy and AI to translate documents." That's not wrong — but it means your company is still in the 'AI-assisted' stage: AI helps you, but humans are still in control.

Here's the problem: the 'AI-assisted' model is no longer sufficient in today's competitive landscape.

 
<h2 class="green-h2">The Fundamental Difference Between Two Models</h2>

The 'AI-assisted' model works like this: a person has a task, finds an AI tool to generate a draft or summary, then spends significant time reviewing and editing the output. AI is the tool; humans are the drivers.

The 'AI-led' model is entirely different: a business owner or system sets the goal, and an AI agent automatically plans the steps, executes the work, and produces the result. The human role is that of a monitor and final approver — ensuring the direction is right, correcting errors, and signing off. AI drives; humans ride in the passenger seat, watching the road and hitting the brakes when needed.

It sounds like a simple role reversal, but the implications are profound. AI-led means your company's operational efficiency can scale exponentially — AI can run multiple workflows simultaneously, 24 hours a day, unaffected by emotions, holidays, or personnel issues.

 
<h2 class="green-h2">Why Now Is the Critical Moment</h2>

Six months ago, AI agents were not yet mature enough — error rates on complex tasks were high, most tools lacked real business integration, and adoption was difficult for ordinary companies.

Today, the situation is entirely different. Modern AI desktop tools can replicate human computer use: they 'see' screen content and operate a mouse and keyboard just as a real employee would. Their boundaries are defined by the permissions you grant them — they do what you authorise, and nothing more. This significantly reduces security concerns.

More critically, your competitors are already moving. Companies at the leading edge are using AI agents to handle customer service, data processing, content generation, and administrative follow-ups — freeing their people to focus on genuinely high-value, human-centred work. Their efficiency advantage is quietly widening, in ways you may not yet be able to see.

 
<h2 class="green-h2">Resistance: You Already Know These People in Your Company</h2>

Every conversation about AI transformation encounters the same pushback:
 
<h2 class="green-h2">"AI makes mistakes — it can't be trusted."</h2>
"I'm already using AI — I don't need to change more."
 
<h2 class="green-h2">"It can't replace me. What I do requires human intelligence."</h2>

These responses are understandable. Change is uncomfortable, especially for employees whose sense of professional value is built around the way they have always worked.

But as a business owner, you need to recognise what is really happening: the resistance is not about AI being bad — it is about change being unsettling. Your responsibility is to create an environment where employees understand why transformation matters, and where it is made clear that this is not about redundancy. It is about upgrading everyone's focus to higher-value work.

The honest truth: the employee who spends every day on routine tasks will eventually be displaced — if not by your company's AI, then indirectly by the efficiency advantage of your competitors. It is far better to guide that employee through the transition, help them develop skills in monitoring and managing AI, and find a meaningful new role in the transformed structure.

 
<h2 class="green-h2">Where to Begin</h2>

Step one: map your routine work. List every repetitive task performed in each department daily or weekly. These are the first candidates for AI-led handling.

Step two: find the right tools and partners. AI tool selection must consider security, business fit, and cost. You need a technology partner who understands business logic, not just a software vendor.

Step three: start small, build confidence. Choose one or two clearly defined, easily measurable routine tasks. Introduce AI, establish a monitoring process, and let the team see real results. Success cases are the most powerful antidote to resistance.

Step four: build a 'humans supervise AI' culture. Help employees understand that their role is not being replaced — it is being elevated. From executor to supervisor; from operator to decision-maker.


'AI-assisted' was the playbook for the last era. 'AI-led' is the standard for today's competition. The gap between them is not a technology gap — it is a mindset gap.

Are you ready to cross it, or are you prepared to watch your competitors pull further ahead?
If you're facing similar challenges and want to explore how to implement AI-led transformation in your organisation, feel free to reach out. Let's find the right solution together.

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<h2 class="green-h2">你的公司还停在哪个阶段？</h2>

如果有人问你：「你们公司用AI吗？」你会怎么回答？

大部分中小企老板都会说：「用啊，我们用ChatGPT帮忙写文案，也用AI做翻译。」这个答案没有错，但却代表你的公司仍然停留在「AI辅助」的阶段——AI帮你，但主导权在人手里。

问题来了：「AI辅助」这个模式，放在今天的竞争环境，已经不够用了。

两种模式的本质区别

「AI辅助」模式是这样运作的：员工或老板有一个任务，找AI工具帮忙生成草稿、翻译、整理，然后人类审阅、大幅修改，完成最终产出。AI只是工具，人类是司机。

「AI主导」模式完全不同：老板或系统设定目标，AI代理自动规划步骤、执行工作、生成结果。人类的角色是监控员和最终审核者——确保方向对，出错就纠正，最后签字确认。AI是司机，人类是副驾驶，负责看路、踩刹车。

听起来只是角色调换，但背后的意义深远：AI主导意味着公司的执行效率可以指数级提升，因为AI可以同时处理多条工作流，24小时不间断，不受情绪、假期、人事问题影响。

 
<h2 class="green-h2">为什么现在是转型的关键时刻？</h2>

半年前，AI代理的能力还未成熟——复杂任务错误率高，很多工具缺乏实际业务整合，普通公司难以导入。

今天，情况截然不同。现代AI桌面工具已经可以模仿人类操作电脑：用「眼睛」看到屏幕内容，用鼠标键盘执行操作。它的行动边界由你的权限决定——给它什么权限，它就做什么。这让安全问题大大降低。

更重要的是，竞争对手已经在行动了。那些走得快的公司，已经在利用AI代理处理客服、数据整理、内容生成、行政跟进等工作，把人手解放出来做真正需要人脑的事。他们的效率正在以你看不见的方式，默默拉开差距。

 
<h2 class="green-h2">抵抗的声音：你公司一定有这些人</h2>

 
<h2 class="green-h2">每一次提出AI转型，都会遇到同样的抵抗声音：</h2>
「AI会犯错，不能信任。」
「我已经在用AI，不需要再改变。」
「它取代不了我，我做的事需要人脑。」

这些声音都是真实的，也是人之常情。改变是痛苦的，特别是对那些在旧工作方式中建立了自我价值感的员工。

但作为老板，你需要看清楚：这些抵抗，不是因为AI不好，而是因为改变本身令人不安。你的责任是建立一个让员工理解转型意义的环境，同时清楚说明：这个转型不是为了裁员，而是为了让所有人把精力放在更高价值的事上。

 
<h2 class="green-h2">公司应该怎样开始？</h2>

第一步：盘点routine工作。把公司每个部门每天、每周的重复性工作列出来，这些是AI主导的第一批候选任务。

第二步：找对工具和伙伴。AI工具的选择要考虑安全性、适配性和成本，要找懂得业务逻辑的技术伙伴。

第三步：小步开始，建立信心。选一两个最清楚、最容易量化的routine工作，先导入AI，建立监控机制，让整个团队看到成果。

第四步：建立「人监控AI」的文化。让员工明白，他们的工作不是被AI取代，而是升级——从执行者变成监控者、从操作者变成决策者。


「AI辅助」是上一个时代的玩法，「AI主导」是今天的竞争标准。两者之间的距离，不是技术距离，而是思维距离。

 
<h2 class="green-h2">你愿意跨过这个距离，还是等着被对手甩开？</h2>
如果你正面临类似挑战，想了解如何实行AI主导转型，欢迎联系我们，让我们一起探讨最适合你公司的方案。

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<div class="raw-html-embed"> 
<h2 class="green-h2">你的公司還停在哪個階段？</h2>

如果有人問你：「你們公司用緊AI嗎？」你會點答？

大部分香港中小企老闆都會說：「用緊啊，我哋用ChatGPT幫手寫文案，又用AI做翻譯。」這個答案沒有錯，但卻代表你的公司仍然停留在「AI輔助」的階段——AI幫你，但主導權在人手裡。

問題來了：「AI輔助」這個模式，放在今天的競爭環境，已經不夠用了。

兩種模式的本質區別

「AI輔助」模式是這樣運作的：員工或老闆有一個任務，找AI工具幫忙生成草稿、翻譯、整理，然後人類審閱、大幅修改，完成最終產出。AI只是工具，人類是司機。

「AI主導」模式完全不同：老闆或系統設定目標，AI代理自動規劃步驟、執行工作、生成結果。人類的角色是監控員和最終審核者——確保方向對，出錯就糾正，最後簽字確認。AI是司機，人類是副駕駛，負責看路、踩剎車。

聽起來只是角色調換，但背後的意義深遠：AI主導意味著公司的執行效率可以指數級提升，因為AI可以同時處理多條工作流，24小時不間斷，而且不受情緒、假期、人事問題影響。

 
<h2 class="green-h2">為什麼現在是轉型的關鍵時刻？</h2>

半年前，AI代理的能力還未成熟——它做複雜任務時錯誤率高，很多工具缺乏實際業務整合，普通公司難以導入。

今天，情況截然不同。現代的AI desktop工具已經可以模仿人類操作電腦：用眼睛看到螢幕的內容，用滑鼠鍵盤執行操作。它的行動邊界由你的權限決定——你給它什麼權限，它就做什麼；它做不到的事，是你沒給它授權的事。這讓安全問題大大降低。

更重要的是，競爭對手已經在動了。那些走得快的公司，已經在利用AI代理處理客服、數據整理、內容生成、行政跟進等工作，把人手解放出來做真正需要人腦的事。他們的效率正在以你看不見的方式，默默地拉開距離。

 
<h2 class="green-h2">抵抗的聲音：你公司一定有這些人</h2>

 
<h2 class="green-h2">每一次提出AI轉型，都會遇到同樣的抵抗聲音：</h2>

「AI會犯錯，唔可以信。」
「我已經用緊AI，唔需要再改變。」
「佢取代唔到我，我做嘅嘢係需要人腦嘅。」
「AI做完我要負責去改，我自己本來嘅價值就冇了。」

這些聲音都是真實的，也是人之常情。改變是痛苦的，特別是對那些在舊工作方式中建立了自我價值感的員工。

但作為老闆，你需要看清楚：這些抵抗，不是因為AI不好，而是因為改變本身令人不安。你的責任，是建立一個讓員工理解轉型意義的環境，同時清楚說明：這個轉型不是為了裁員，而是為了讓所有人把精力放在更高價值的事上。

真相是：那個每天重複做routine工作的員工，他的工作遲早會被AI取代——不是被你公司的AI，就是被你對手公司的效率所間接淘汰。倒不如主動引導他轉型，學習監控和管理AI的技能，讓他在新的架構裡找到新的位置。

 
<h2 class="green-h2">公司應該怎樣開始？</h2>

第一步：盤點routine工作。把公司每個部門每天、每週的重複性工作列出來。這些是AI主導的第一批候選任務。

第二步：找對工具和夥伴。AI工具的選擇要考慮安全性、適配性和成本。要找懂得業務邏輯的技術夥伴，而不只是賣軟件的供應商。

第三步：小步開始，建立信心。選一兩個最清楚、最容易量化的routine工作，先導入AI，建立監控機制，讓整個團隊看到成果。成功案例是克服抵抗的最有力武器。

第四步：建立「人監控AI」的文化。讓員工明白，他們的工作不是被AI取代，而是升級——從執行者變成監控者、從操作者變成決策者。


「AI輔助」是上一個時代的玩法，「AI主導」是今天的競爭標準。兩者之間的距離，不是技術距離，而是思維距離。

 
<h2 class="green-h2">你願意跨過這個距離，還是等著被對手甩開？</h2>
如果你正面臨類似挑戰，想了解如何實行AI主導轉型，歡迎聯絡我們，讓我們一起探討最適合你公司的方案。

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Stuck on 'AI-Assisted'? Here's Why That Model Is Already Putting Your Company Behind

不换模式就等着被淘汰——「AI辅助」vs「AI主导」，差距比你想象的大得多

不換模式就等著被淘汰——「AI輔助」vs「AI主導」，差距比你想像的大得多

<div class="raw-html-embed"><h2 class="green-h2">An Uncomfortable Question for Business Owners</h2>
When was the last time you personally completed a piece of routine work?
Not supervising, not approving — actually doing it yourself: updating an Excel file, compiling client records, preparing a monthly report, chasing unanswered emails.
If your answer is "yesterday" or "I still do that today," you need to read this article to the end.
Because 90% of the work you are doing by hand can already be done by AI. The part that genuinely needs you is the remaining 10% — human judgement, decision-making, and ultimate accountability.
 
<h2 class="green-h2">What Does "Humans Sign Off" Actually Mean?</h2>
The concept of "AI leads, humans sign off" is not about making humans irrelevant. It is precisely the opposite — it emphasises the one thing that makes humans fundamentally irreplaceable: responsibility.
AI agents can execute tasks, but they cannot be accountable for outcomes. When AI produces a report, someone must confirm it aligns with business objectives. When AI drafts a client email, someone must confirm the tone and content are appropriate. When AI suggests a marketing strategy, someone must judge whether it fits the company's long-term direction.
That someone is you. You are the final decision-maker. You sign off on the results.
Does that sound like more pressure? Actually, it is far less. Because AI has already handled the 90% of foundational work — gathering, organising, generating, executing — and you only need to spend 10% of your time on the most critical human judgement calls.
Your workload decreases substantially. Your value increases substantially.
 
<h2 class="green-h2">A Real Working Scenario</h2>
Consider this: your company needs a weekly competitor analysis report. In the past, this required an employee to spend two days gathering data, organising figures, and writing the analysis.
Now, an AI agent handles this task automatically every week: it searches specified sources, organises the information into a standard format, and generates a draft report that lands in your inbox on Monday morning.
You spend 30 minutes reviewing it. You notice that one conclusion seems to be based on an inaccurate data source — you annotate your correction and send it back to the AI agent, which adjusts the next version accordingly.
Total process: AI spent several hours executing. You spent 30 minutes judging and correcting. What is the efficiency gain? You can do the maths.
"But AI Makes Mistakes" — How Many Times Have You Heard This?
AI does make mistakes. That is true. But do humans not make mistakes?
Your employees make errors too: misunderstandings, data entry mistakes, overlooked information, rushed work under time pressure. The human error rate is often no lower than AI's — and human errors are typically harder to detect and correct systematically.
AI errors have one critical advantage: they are auditable. Every step is logged, every output is traceable. You can see exactly where something went wrong, why it went wrong, and build systems to prevent it from happening again.
More importantly, errors made by AI within your authorised boundaries are equivalent to errors made by an employee within their delegated scope. AI cannot make a mistake you would have forbidden any human from making.
"AI makes mistakes" is therefore not an argument against AI-led operations. It is an argument for building the right monitoring mechanisms.
 
<h2 class="green-h2">Where Is the 90% in Your Company?</h2>
Let's be specific about which tasks belong in the AI-led 90%:
Finance and administration: accounts reconciliation, invoice verification, accounts payable follow-up, monthly report generation.
Customer service: standard query responses, order status updates, complaint initial triage.
Marketing: social media scheduling, email campaign drafts, SEO content generation, competitor monitoring.
Human resources: initial CV screening, attendance records, training material updates.
Your company does all of these tasks every day. They consume enormous amounts of people and time. And every single one of them is an ideal candidate for AI-led execution.
Hand over that 90%, and you and your team can genuinely focus on the 10% that matters: building relationships, thinking strategically, driving innovation, and making judgements.
The most valuable human resource is not labour. It is judgement.
In the age of AI leadership, your value lies not in how much you do, but in how much you are accountable for, how accurate your judgements are, and how far your decisions can lead the company.
Delegate the 90% of execution to AI. Focus on the 10% that is uniquely human. That is not laziness — it is the smartest way to work.
If you're facing similar challenges and want to explore how to implement AI-led transformation in your organisation, feel free to reach out. Let's find the right solution together.

Email: sales@ud.hk
WhatsApp: (852) 9696 7545
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<div class="raw-html-embed"><h2 class="green-h2">一个让老板不舒服的问题</h2>
你上一次亲手完成一件routine工作，是什么时候？
不是监督，不是审批，而是真的亲手做：更新Excel表格、整理客户资料、制作月度报告、跟进未回复的邮件……
如果你的答案是「昨天」，或者「今天也在做」，那么这篇文章你一定要读完。
因为你亲手做的那90%工作，今天已经可以由AI完成。而你真正应该花时间的，是那最后10%——人类独有的判断、决策，和最终责任。
 
<h2 class="green-h2">「人类埋单」是什么意思？</h2>
「AI主导，人类埋单」这个概念，不是说人类变得不重要。恰恰相反，它强调了人类最核心的不可替代性：责任。
AI代理可以执行工作，但它无法为结果负责。当AI整理出一份报告，有人必须确认它是否符合业务目标；当AI回复了一封客户邮件，有人必须确认语气和内容是否得当；当AI建议了一个市场策略，有人必须判断它是否符合公司的长远方向。
那个「有人」，就是你。你是最终决策者，你为结果埋单。
这听起来压力更大？其实恰恰相反。因为AI已经帮你做完了那90%的基础工作——收集、整理、生成、执行——你只需要花10%的时间，做那个最关键的人类判断。
你的工作量大幅降低了，但你的价值却大幅提升了。
 
<h2 class="green-h2">AI会犯错——这个反驳你听过多少次？</h2>
AI会犯错，这是事实。但问题是：人类不犯错吗？
你的员工也会犯错：理解偏差、数据输入失误、遗漏重要信息……人类的错误率，往往并不比AI低，而且人类的错误更难被系统性地发现和纠正。
AI的错误有一个关键优势：它是可审计的。每一个步骤都有记录，每一个输出都可以被追踪，你可以清楚看到哪里出错、为什么出错，并建立系统防止下次再犯。
 
<h2 class="green-h2">香港企业的90%在哪里？</h2>
哪些工作属于AI可以主导的那90%：
财务行政：入账记录整理、发票核对、应付账款跟进、月度报表生成
客户服务：标准查询回复、订单状态更新、投诉初步分类
市场营销：社交媒体排程、邮件营销草稿、SEO内容生成
人力资源：简历初步筛选、员工考勤整理、培训资料更新
这些工作占用了大量人力和时间，而它们全部都是AI主导的理想候选任务。
把这90%交出去，你和你的团队才能真正聚焦在那10%上——建立关系、思考策略、推动创新、作出判断。
人类最宝贵的资源，不是劳动力，而是判断力。
在AI主导的时代，你的价值不在于你做了多少事，而在于你为多少事负责、你的判断有多准确、你的决策能引领公司走多远。
把90%的执行工作交给AI，专注于那10%的人类核心价值。这不是偷懒，这是最聪明的工作方式。
如果你正面临类似挑战，想了解如何实行AI主导转型，欢迎联系我们，让我们一起探讨最适合你公司的方案。

电邮：sales@ud.hk
WhatsApp：(852) 9696 7545
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<div class="raw-html-embed"><h2 class="green-h2">一個讓老闆不舒服的問題</h2>
你上一次親手完成一件routine工作，是什麼時候？
不是監督，不是審批，而是真的親手做：更新Excel表格、整理客戶資料、製作月度報告、跟進未回覆的電郵……
如果你的答案是「昨天」，或者「今天也在做」，那麼這篇文章你一定要讀完。
因為你親手做的那90%工作，今天已經可以由AI完成。而你真正應該花時間的，是那最後10%——人類獨有的判斷、決策，和最終責任。
 
<h2 class="green-h2">「人類埋單」是什麼意思？</h2>
「AI主導，人類埋單」這個概念，不是說人類變得不重要。恰恰相反，它強調了人類最核心的不可替代性：責任。
AI代理可以執行工作，但它無法為結果負責。當AI整理出一份報告，有人必須確認它是否符合業務目標；當AI回覆了一封客戶電郵，有人必須確認語氣和內容是否得當；當AI建議了一個市場策略，有人必須判斷它是否符合公司的長遠方向。
那個「有人」，就是你。你是最終決策者，你為結果埋單。
這聽起來壓力更大？其實恰恰相反。因為AI已經幫你做完了那90%的基礎工作——收集、整理、生成、執行——你只需要花10%的時間，做那個最關鍵的人類判斷。
你的工作量大幅降低了，但你的價值卻大幅提升了。
 
<h2 class="green-h2">一個真實的工作場景</h2>
想象以下情境：你的公司每週需要製作一份競爭對手分析報告，過去需要一個員工花兩天時間收集資料、整理數據、撰寫分析。
現在，AI代理每週自動執行這個任務：搜尋指定來源的資訊、整理成標準格式、生成初稿報告，週一早上放在你的收件箱裡。
你花30分鐘瀏覽報告，發現其中一個結論方向有偏差——可能因為AI收集的某個數據來源不夠準確——你在報告上批註修正意見，發回給AI代理，它在下一個版本中調整。
整個過程：AI花了數小時執行，你花了30分鐘判斷和修正。效率提升了多少？算算看。
 
<h2 class="green-h2">「但AI會犯錯」——這個反駁你聽過多少次？</h2>
AI會犯錯，這是事實。但問題是：人類不犯錯嗎？
你的員工也會犯錯：理解偏差、數據輸入失誤、遺漏重要資訊、因為趕時間而草率處理……人類的錯誤率，往往並不比AI低，而且人類的錯誤更難被系統性地發現和糾正。
AI的錯誤，有一個關鍵優勢：它是可審計的。每一個步驟都有記錄，每一個輸出都可以被追蹤，你可以清楚看到哪裡出錯、為什麼出錯，並建立系統防止下次再犯。
更重要的是，AI在你設定的權限範圍內犯的錯，性質等同於一個員工在你授權範圍內犯的錯。你授權它做什麼，它的行動邊界就在那裡；它不能犯一個你從沒授權給任何人犯的錯。
所以，「AI會犯錯」這個反駁，不是反對AI主導的理由，而是建立正確監控機制的理由。
 
<h2 class="green-h2">香港企業的90%在哪裡？</h2>
讓我們具體說說，哪些工作屬於AI可以主導的那90%：
財務行政：入數紀錄整理、發票核對、應付帳款跟進、月度報表生成
客戶服務：標準查詢回覆、訂單狀態更新、投訴初步分類
市場營銷：社交媒體排程、電郵營銷草稿、SEO內容生成、競爭對手監測
人力資源：簡歷初步篩選、員工考勤整理、培訓資料更新
IT運維：系統狀態監控、定期報告生成、標準問題排查
這些工作，你的公司每天都在做，它們佔用了大量人力和時間。而它們，全部都是AI主導的理想候選任務。
把這90%交出去，你和你的團隊才能真正聚焦在那10%上——建立關係、思考策略、推動創新、作出判斷。
人類最寶貴的資源，不是勞動力，而是判斷力。
在AI主導的時代，你的價值不在於你做了多少事，而在於你為多少事負責、你的判斷有多準確、你的決策能引領公司走多遠。
把90%的執行工作交給AI，專注於那10%的人類核心價值。這不是偷懶，這是最聰明的工作方式。
如果你正面臨類似挑戰，想了解如何實行AI主導轉型，歡迎聯絡我們，讓我們一起探討最適合你公司的方案。

電郵：sales@ud.hk
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Hard Truth: AI Can Already Do 90% of Your Job — What Remains Is What Actually Makes You Irreplaceable

老实说：AI已经能做你90%的工作，你剩下的那10%才是你真正的价值所在

老實說：AI已經能做你90%的工作，你剩下的那10%才是你真正的價值所在

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
<img src="https://static-asst.8338.hk/udhk-cms/pOVSpnIGPNMaJ4CF18hy.jpg" style=" width: 100%;max-width: 600px; height: auto;">
</div></div>Apple Inc. announced on Wednesday that it will invest an additional $100 billion in U.S. manufacturing, bringing its total investment in the country to $600 billion over the next four years. This significant investment comes in the context of President Trump threatening to impose tariffs on imported chips and is seen as a strategic adjustment by Apple to avoid potential penalties and align with the White House's manufacturing goals.&nbsp;This investment continues Apple's commitment made in February to invest $500 billion in U.S. infrastructure. The new American Manufacturing Program will focus on enhancing domestic production capabilities for key components of Apple devices, including chips, component manufacturing, and rare earth mineral extraction. Apple CEO Tim Cook stated at a press conference with Trump at the White House that the new factory in Houston has already produced its first advanced AI server testing units last month.&nbsp;However, this move by Apple coincides with challenges facing its AI strategy. Since the release of "Apple Intelligence" in October 2024, progress has been slow, and in June, it was reported that the head of the foundational models division, Rouming Pang, had moved to Meta. Despite these challenges, Tim Cook emphasized that Apple will continue to expand its AI investments, including the construction of data centers in North Carolina, Nevada, Iowa, Arizona, and Oregon.&nbsp;Apple's massive investment is expected to create 450,000 jobs across all 50 states. Trump praised this initiative, stressing that the U.S. government will ensure Apple is treated fairly while reiterating that high tariffs will be imposed on chips and semiconductors not produced in the U.S. However, companies that produce or invest in the U.S. will be exempt from these tariffs.&nbsp;Apple's substantial investment aligns with actions taken by other tech giants. In January, OpenAI launched the $500 billion Stargate Project in collaboration with Oracle and SoftBank, while Nvidia committed to investing $500 billion in building AI supercomputers in the U.S. in April.&nbsp;The announcement has elicited mixed reactions in the market. Some praise Apple's move as beneficial for U.S. jobs and manufacturing, while others criticize it as catering to Trump's policies. Social media has seen both supportive and opposing voices, reflecting the complex perceptions of Apple's investment decision.

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
<img src="https://static-asst.8338.hk/udhk-cms/pOVSpnIGPNMaJ4CF18hy.jpg" style=" width: 100%;max-width: 600px; height: auto;">
</div></div>苹果公司（Apple Inc.）周三宣布将额外投资1000亿美元于美国制造业，使其未来四年在美国的总投资额达到6000亿美元。苹果千亿投资美国制造，是在美国总统特朗普威胁对进口晶片加征关税的背景下发生的，被解读为苹果为规避潜在惩罚并配合白宫制造业目标的策略性调整。&nbsp;此次投资延续了苹果二月提出的5000亿美元投资美国基础设施的承诺。新的「美国制造计划」(American Manufacturing Program) 将重点放在提升苹果设备关键零组件的美国本土生产能力，涵盖晶片、组件生产以及稀土矿物开采等领域。苹果行政总裁 Tim Cook 在白宫与特朗普共同出席的记者会上表示，休士顿新建的工厂已于上月生产出首批先进AI伺服器测试机组。<h3>&nbsp;</h3><h3>苹果千亿投资美国制造 正值其AI战略面临挑战之际</h3>&nbsp;然而，苹果此举也正值其AI战略面临挑战之际。自2024年10月发布的「Apple Intelligence」至今进展缓慢，6月更传出基础模型部门主管Rouming Pang跳槽至Meta的消息。尽管如此，Tim Cook仍强调苹果将持续扩大AI投资，包括增建位于北卡罗来纳州、内华达州、爱荷华州、亚利桑那州和俄勒冈州的数据中心。&nbsp;苹果此番大规模投资，预计将在全美50个州创造45万个就业机会。特朗普对此表示赞赏，并强调美国政府将确保苹果获得公平待遇，同时也重申将对未在美国生产的晶片和半导体征收高额关税，但已承诺在美生产或投资的企业将免除关税。&nbsp;苹果的巨额投资与其他科技巨头的行动相呼应。 OpenAI于1月与Oracle和SoftBank合作启动了价值5000亿美元的「星门计划」(Stargate Project)，Nvidia也在4月承诺投资5000亿美元用于建设美国AI超级电脑。&nbsp;此消息引发市场反应两极分化。部分人士赞扬苹果此举有助于提振美国就业和制造业，但也有人批评苹果此举是为了迎合特朗普政府的政策。社群媒体上出现了支持和反对的声音，反映出社会对苹果此项投资决策的复杂观感。

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
<img src="https://static-asst.8338.hk/udhk-cms/pOVSpnIGPNMaJ4CF18hy.jpg" style=" width: 100%;max-width: 600px; height: auto;">
</div></div>蘋果公司（Apple Inc.）週三宣佈將額外投資1000億美元於美國製造業，使其未來四年在美國的總投資額達到6000億美元。蘋果千億投資美國製造，是在美國總統特朗普威脅對進口晶片加徵關稅的背景下發生的，被解讀為蘋果為規避潛在懲罰並配合白宮製造業目標的策略性調整。&nbsp;即加入<a href="https://t.me/+l--9PJpFdIgxOTk9">CFTime TG 討論區</a>！想掌握最新加密市場動態與 AI 新聞與資訊，更能隨時獲得免費 web 3入場券！&nbsp;此次投資延續了蘋果二月提出的5000億美元投資美國基礎設施的承諾。新的「美國製造計劃」(American Manufacturing Program) 將重點放在提升蘋果設備關鍵零組件的美國本土生產能力，涵蓋晶片、組件生產以及稀土礦物開採等領域。蘋果行政總裁 Tim Cook 在白宮與特朗普共同出席的記者會上表示，休士頓新建的工廠已於上月生產出首批先進AI伺服器測試機組。<h3>&nbsp;</h3><h3>蘋果千億投資美國製造 正值其AI戰略面臨挑戰之際</h3>&nbsp;然而，蘋果此舉也正值其AI戰略面臨挑戰之際。自2024年10月發布的「<a href="https://cftime.io/apple-intelligence/">Apple Intelligence</a>」至今進展緩慢，6月更傳出基礎模型部門主管Rouming Pang跳槽至Meta的消息。儘管如此，Tim Cook仍強調蘋果將持續擴大AI投資，包括增建位於北卡羅來納州、內華達州、愛荷華州、亞利桑那州和俄勒岡州的數據中心。&nbsp;蘋果此番大規模投資，預計將在全美50個州創造45萬個就業機會。特朗普對此表示讚賞，並強調美國政府將確保蘋果獲得公平待遇，同時也重申將對未在美國生產的晶片和半導體徵收高額關稅，但已承諾在美生產或投資的企業將免除關稅。&nbsp;蘋果的巨額投資與其他科技巨頭的行動相呼應。OpenAI於1月與Oracle和SoftBank合作啟動了價值5000億美元的<a href="https://cftime.io/stargate/">「星門計劃」(Stargate Project)</a>，Nvidia也在4月承諾投資5000億美元用於建設美國AI超級電腦。&nbsp;此消息引發市場反應<a href="https://bsky.app/profile/jennofmanythings.bsky.social/post/3lvrjoqq76223">兩極分化</a>。部分人士讚揚蘋果此舉有助於提振美國就業和製造業，但也有人批評蘋果此舉是為了迎合特朗普政府的政策。社群媒體上出現了支持和反對的聲音，反映出社會對蘋果此項投資決策的複雜觀感。&nbsp;

Apple's 100 billion investment in US

AI战略受挫后的大转向！苹果千亿投资美国制造 是自救还是政治妥协？

AI戰略受挫後的大轉向！蘋果千億投資美國製造 是自救還是政治妥協？

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
<img src="https://static-asst.8338.hk/udhk-cms/DwV8NmhIdAtqTpnjelYj.jpg" style=" width: 100%;max-width: 600px; height: auto;">
</div>
</div>Latest AI Rankings | ChatGPT Dominates the AI Market! Similarweb's data reveals the brutal reality of the generative AI market: While debates continue about which AI model is technically superior, ChatGPT has achieved a landslide victory in user adoption, its lead so significant it surpasses traditional competitive metrics.In May 2025, ChatGPT reached 5.5 billion monthly active user visits, accounting for approximately 80% of all generative AI traffic. This means ChatGPT's traffic surpasses the combined total of competitors such as Google Gemini, DeepSeek, Grok, Perplexity, and Claude, and by a significant margin. Between September and November 2024, ChatGPT's mobile app boasted over 250 million monthly active users, surpassing 500 million weekly active users by the end of March 2025. Despite a slight dip in traffic early in 2025, OpenAI quickly reversed this trend, pushing user numbers to new highs.<figure class="image"><img src="https://cftime.io/wp-content/uploads/2025/06/image-5.png" alt=""><figcaption>Data shows OpenAI's traffic hasn't been negatively impacted by increased competition.</figcaption></figure>&nbsp;&nbsp;<h3>Latest AI Rankings | ChatGPT Dominates the AI Market: The Rise of Chinese Startup DeepSeek</h3>Data reveals the impressive performance of Chinese startup DeepSeek. Despite being banned from many US government-issued devices and institutions due to concerns about data transfer to China, its monthly active user visits surged from 33.7 million in January 2025 to 436 million in May 2025, a 13-fold increase.While OpenAI invests heavily in purchasing massive quantities of GPUs to support its model, DeepSeek's operational costs are significantly lower than Western models. Its input token cost is just $0.55, compared to OpenAI's $15. DeepSeek achieved this using a limited number of Nvidia H800 chips (affected by export restrictions), a feat described as winning a Formula 1 race at the speed of a Toyota Corolla. Similarweb data shows DeepSeek's primary markets are concentrated in China, India, and Indonesia, with users from these three markets accounting for over 51% of its total user base.<h3>Latest AI Rankings | Performance of Other Competitors: Google and Anthropic</h3>For a $2 trillion company processing 3.5 billion searches daily, Google's AI performance is relatively underwhelming. Despite its massive resources, integration throughout the Google ecosystem, and the world's largest user base, Gemini's monthly visits stand at only 527.7 million, slightly higher than DeepSeek. Notably, Gemini's visits were 284 million in February, indicating user growth.Anthropic's Claude shows even more surprising results. Despite backing from Amazon and Google, excellent performance in many benchmark tests, and widespread praise from AI researchers and academia, its May 2025 visits were under 100 million. As of early 2025, Claude had 18.9 million monthly active users globally; while this represents significant growth, it pales in comparison to ChatGPT's billions. Claude 4 Opus outperforms competitors on complex reasoning and creative tasks, but this hasn't translated into large-scale user adoption, again proving that the best product isn't always the most popular. Meta AI's current usage is likely far lower than ChatGPT, with many users currently not favoring Zuck's chatbot as their preferred AI tool. Meta's significant contributions to the open-source community, particularly its Llama model, are noteworthy, but the open-source nature differs from direct user interaction.<h3>Latest AI Rankings | ChatGPT Dominates the AI Market: Impact on Traditional Industries</h3>Similarweb's data shows AI's rise is significantly impacting traditional internet businesses. Chegg's traffic plummeted 64% due to students using ChatGPT to complete assignments for free; Quora dropped 51%; and freelance platforms like Fiverr fell 14%. Meanwhile, DevOps and code completion tools saw a 41% year-over-year increase; voice generation platforms grew 14%; and automation tools grew 12%.<h3>Conclusion:</h3>Similarweb's data clearly shows that in the AI industry, technical superiority doesn't guarantee market success; user adoption is key. ChatGPT's success is attributed to its first-mover advantage, sufficiently good performance, and a strategy that meets user needs. OpenAI may lag in some benchmark tests, but in global user adoption, it has crossed the finish line first. The real competition is now for second place.

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
<img src="https://static-asst.8338.hk/udhk-cms/DwV8NmhIdAtqTpnjelYj.jpg" style=" width: 100%;max-width: 600px; height: auto;">
</div>
</div>最新AI排名｜ChatGPT称霸AI市场！ Similarweb最新数据揭示生成式AI市场的残酷现实：尽管各界持续辩论哪款AI模型在技术上更胜一筹，但ChatGPT已在用户采纳方面取得压倒性胜利，其领先幅度之大，已远超传统竞争指标所能衡量的范围。&nbsp;2025年5月，ChatGPT的月活跃用户访问量达到55亿次，约占所有生成式AI流量的80%。 此数据意味着ChatGPT的访问量超过Google Gemini、DeepSeek、Grok、Perplexity和Claude等竞争对手的总和，且远不止于此。 ChatGPT在2024年9月至11月期间，其手机应用程式月活跃用户已超过2.5亿，并在2025年3月底突破每周5亿活跃用户。 尽管在2025年初曾出现流量小幅下滑，但OpenAI迅速扭转了这一趋势，用户量再次攀升至新高。&nbsp;<figure class="image"><img src="https://cftime.io/wp-content/uploads/2025/06/image-5.png" alt=""><figcaption>数据显示， Openai未有因其他对手增加而令流量下跌。</figcaption></figure><h3>&nbsp;</h3><h3>最新AI排名｜ChatGPT称霸AI市场 另一方面 中国新创公司DeepSeek的崛起</h3>&nbsp;数据显示，中国新创公司DeepSeek表现亮眼。尽管由于担心其数据可能被传输至中国，DeepSeek被禁止安装在许多美国政府发放的设备和许多机构中，但其月活跃用户数在2025年1月至5月期间仍从3370万次激增至4.36亿次，增长了13倍。&nbsp;尽管OpenAI投入巨资采购大量GPU以支持其模型运作，但DeepSeek的营运成本却远低于西方模型，其输入代币成本仅为0.55美元，而OpenAI则高达15美元。 DeepSeek 凭借有限的Nvidia H800晶片（受出口限制影响），取得了这项成就，堪称以「丰田卡罗拉」的速度赢得了「一级方程式赛车」的比赛。 Similarweb数据显示，DeepSeek的主要市场集中于中国、印度和印尼，这三个市场的用户占其总用户数的51%以上。<h3>&nbsp;</h3><h3>最新AI排名｜其他竞争者的表现：Google和Anthropic</h3>&nbsp;对于一家市值2万亿美元，每日处理35亿次搜寻的巨头公司而言，Google的AI表现却相对平庸。 尽管拥有巨额资金、遍布Google生态系统的整合以及全球最大的用户群，Gemini的月访问量仅为5.277亿次，略高于DeepSeek。 值得注意的是，Gemini在2月份的访问量为2.84亿次，显示其用户量正在增长。&nbsp;Anthropic的Claude表现则更加令人意外。尽管获得亚马逊和Google的支持，在许多基准测试中表现出色，并受到AI研究人员和学术界的广泛赞誉，但其2025年5月的访问量却不到1亿次。 截至2025年初，Claude的全球月活跃用户数为1890万，尽管增长显著，但与ChatGPT的数十亿用户相比，仍相形见绌。 Claude 4 Opus在复杂推理和创意任务上的表现优于竞争对手，但未能将此转化为大规模用户采纳，再次证明最佳产品并不一定是最受欢迎的产品。 Meta AI的现有使用量与ChatGPT相比可能要低得多，许多用户目前并不倾向于将Zuck的聊天机器人作为其首选的AI工具。 Meta对开源社群的重大贡献，尤其是其Llama模型，值得关注，但开源的使用性质与直接的用户互动有所不同。&nbsp;<h3>最新AI排名｜ChatGPT称霸AI市场 AI对传统产业的冲击：</h3>&nbsp;Similarweb的数据显示，AI的崛起正对传统互联网业务造成巨大冲击。 Chegg的流量因学生使用ChatGPT免费完成作业而暴跌64%；Quora下跌51%；Fiverr等自由职业平台下跌14%。 与此同时，DevOps和代码完成工具同比增长41%；语音生成平台增长14%；自动化工具增长12%。&nbsp;<h3>结论：</h3>Similarweb的数据清楚地表明，在AI产业中，技术优势并不能保证市场成功，用户采纳才是关键。 ChatGPT的成功，归功于其先发优势、足够好的性能以及满足用户需求的策略。 OpenAI或许在某些基准测试中落后，但在全球用户采纳方面，它已率先冲过终点线，而真正的竞争，现在已转向争夺第二名的位置。

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
<img src="https://static-asst.8338.hk/udhk-cms/DwV8NmhIdAtqTpnjelYj.jpg" style=" width: 100%;max-width: 600px; height: auto;">
</div>
</div>最新AI排名｜<a href="https://cftime.io/chatgpt-will-bring-unimaginable-prosperity/">ChatGPT</a>稱霸AI市場！<a href="https://www.similarweb.com/corp/wp-content/uploads/2025/06/attachment-Global-AI-Tracker.pdf?utm_medium=social&amp;utm_source=twit">Similarweb最新數據</a>揭示生成式AI市場的殘酷現實：儘管各界持續辯論哪款AI模型在技術上更勝一籌，但ChatGPT已在用戶採納方面取得壓倒性勝利，其領先幅度之大，已遠超傳統競爭指標所能衡量的範圍。&nbsp;2025年5月，ChatGPT的月活躍用戶訪問量達到55億次，約佔所有生成式AI流量的80%。 此數據意味著ChatGPT的訪問量超過Google Gemini、DeepSeek、Grok、Perplexity和Claude等競爭對手的總和，且遠不止於此。ChatGPT在2024年9月至11月期間，其手機應用程式月活躍用戶已超過2.5億，並在2025年3月底突破每周5億活躍用戶。 儘管在2025年初曾出現流量小幅下滑，但OpenAI迅速扭轉了這一趨勢，用戶量再次攀升至新高。&nbsp;<figure class="image"><img src="https://cftime.io/wp-content/uploads/2025/06/image-5.png" alt=""><figcaption>數據顯示， Openai未有因其他對手增加而令流量下跌。</figcaption></figure>&nbsp;&nbsp;<h3>最新AI排名｜ChatGPT稱霸AI市場 另一方面 中國新創公司DeepSeek的崛起</h3>&nbsp;數據顯示，中國新創公司DeepSeek表現亮眼。儘管由於擔心其數據可能被傳輸至中國，DeepSeek被禁止安裝在許多美國政府發放的設備和許多機構中，但其月活躍用戶數在2025年1月至5月期間仍從3370萬次激增至4.36億次，增長了13倍。&nbsp;儘管OpenAI投入巨資採購大量GPU以支持其模型運作，但DeepSeek的營運成本卻遠低於西方模型，其輸入代幣成本僅為0.55美元，而OpenAI則高達15美元。 DeepSeek 憑藉有限的Nvidia H800晶片（受出口限制影響），取得了這項成就，堪稱以「豐田卡羅拉」的速度贏得了「一級方程式賽車」的比賽。 Similarweb數據顯示，DeepSeek的主要市場集中於中國、印度和印尼，這三個市場的用戶佔其總用戶數的51%以上。&nbsp;<h3>最新AI排名｜其他競爭者的表現：Google和Anthropic</h3>&nbsp;對於一家市值2萬億美元，每日處理35億次搜尋的巨頭公司而言，Google的AI表現卻相對平庸。 儘管擁有巨額資金、遍布Google生態系統的整合以及全球最大的用戶群，Gemini的月訪問量僅為5.277億次，略高於DeepSeek。 值得注意的是，Gemini在2月份的訪問量為2.84億次，顯示其用戶量正在增長。&nbsp;Anthropic的Claude表現則更加令人意外。儘管獲得亞馬遜和Google的支持，在許多基準測試中表現出色，並受到AI研究人員和學術界的廣泛讚譽，但其2025年5月的訪問量卻不到1億次。 截至2025年初，Claude的全球月活躍用戶數為1890萬，儘管增長顯著，但與ChatGPT的數十億用戶相比，仍相形見絀。 Claude 4 Opus在複雜推理和創意任務上的表現優於競爭對手，但未能將此轉化為大規模用戶採納，再次證明最佳產品並不一定是最受歡迎的產品。Meta AI的現有使用量與ChatGPT相比可能要低得多，許多用戶目前並不傾向於將Zuck的聊天機器人作為其首選的AI工具。 Meta對開源社群的重大貢獻，尤其是其Llama模型，值得關注，但開源的使用性質與直接的用戶互動有所不同。&nbsp;<h3>最新AI排名｜ChatGPT稱霸AI市場 AI對傳統產業的衝擊：</h3>&nbsp;Similarweb的數據顯示，AI的崛起正對傳統互聯網業務造成巨大衝擊。Chegg的流量因學生使用ChatGPT免費完成作業而暴跌64%；Quora下跌51%；Fiverr等自由職業平台下跌14%。 與此同時，DevOps和代碼完成工具同比增長41%；語音生成平台增長14%；自動化工具增長12%。&nbsp;<h3>結論：</h3>Similarweb的數據清楚地表明，在AI產業中，技術優勢並不能保證市場成功，用戶採納才是關鍵。 ChatGPT的成功，歸功於其先發優勢、足夠好的性能以及滿足用戶需求的策略。 OpenAI或許在某些基準測試中落後，但在全球用戶採納方面，它已率先衝過終點線，而真正的競爭，現在已轉向爭奪第二名的位置。

Latest AI rankings | ChatGPT dominates the AI ​​market

Trump sets up Stargate, a massive AI infrastructure project

特朗普政府设AI巨型基建计划Stargate

特朗普政府設AI巨型基建計劃Stargate

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
<img src="https://static-asst.8338.hk/udhk-cms/zXF3ePooCiZRMiuR2wpj.jpg" style=" width: 100%;max-width: 600px; height: auto;">
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</div>2024 has been dubbed the "AI year," seemingly overshadowing the metaverse. However, several companies remain committed to the metaverse, including HTC. While known for its mobile phones, HTC began exploring the metaverse about a decade ago, and has since launched various VR and AR products, most recently the VIVE Focus Vision. In an interview with CFTime, HTC's Business Development and Service Director, Lawrence Chang, emphasized the complementary nature of AI and the metaverse, stating that they are not mutually exclusive.&nbsp;Chang highlighted HTC's consistent innovation, noting their entry into the mobile phone market before it became mainstream. Around 2013, sensing market saturation, HTC shifted focus to VR, anticipating its future potential.&nbsp;Ten years later, hardware advancements are significant. VR headsets now feature ergonomic designs to reduce neck strain, longer battery life (two hours with replaceable batteries), and smaller form factors. On the software side, HTC embraces open-source development, providing developers with ample resources. HTC’s metaverse platform features virtual avatars, supporting VRM (Virtual Reality Modeling Language) to create diverse characters from various sources, including anime.&nbsp;Addressing concerns about reduced demand for online meetings post-pandemic, Chang explained that cross-regional collaboration remains vital, particularly for engineering and design projects where physical presence isn't always necessary.&nbsp;Chang clarified that high-end chips aren't essential for all VR applications. The XR2 chipset, for example, enables smooth operation even in mixed reality (MR) scenarios. However, AI-related applications and manufacturing processes do necessitate top-tier chips. Regarding the perceived high cost of VR headsets, Chang emphasized HTC's strategic pricing and positioning to cater to diverse projects, particularly focusing on B2B clients with high privacy requirements. He highlighted HTC's commitment to open platforms and accessibility as a key advantage.&nbsp;HTC showcased VR's versatility through projects like the virtual reconstruction of Notre Dame Cathedral. This project utilizes large-scale VR technology (LVE), allowing users to "purchase tickets" for a 45-minute guided tour covering the cathedral's history, construction, fire, and reconstruction efforts. Chang described the "large-scale" experience as immersive, enabling simultaneous participation of up to 20 users with no need for additional equipment beyond the headset. This experience premiered in Shanghai.&nbsp;Another example is HTC's collaboration with the University of Hong Kong's medical school, providing virtual dissection labs. Medical students use VR headsets to participate in virtual anatomy lessons, guided by professors in a virtual environment.&nbsp;Finally, addressing the shift by tech giants towards AI investment, Chang reiterated that AI and the metaverse are not competing technologies but rather complementary. HTC integrates both in its educational initiatives, showcasing their synergistic potential.

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</div>2024年被认为是AI元年，元宇宙似是明日黄花，但仍有不少公司仍坚守元宇宙阵地。 HTC一向是手机品牌的代名词，但原来自约10年前已开始涉足元宇宙，近年更先后推出VR、AR产品，最近更推出最新型号VIVE Focus Vision。 HTC商务发展及服务主管张昌明（Lawrence）接受CFTime专访时表示，AI及元宇宙能相辅相乘，「不是谁取代谁」。&nbsp;张昌明称，HTC一直都是在做创新的东西，「我们做手机的时候，其实市场还没有开始做。」至2013年左右，「觉得（手机）市场已经成熟了，也有些大厂已经在做他们的生态」，认为VR会是一个未来，另外一个世代需要应用的技术。&nbsp;Lawrence又提到，经过十年时间，现时硬件技术已进步不少，如VR头戴式显示器。如果需要进行动作，显示器都会有固定头带，符合人体工学，舒缓对颈部的压力，而现时的显示器满电时可以使用两个小时，取可换电式设计，约一小时就可以充满电，令其可无缝使用，而呎寸亦设计得越来越小。&nbsp;至于软体方面，HTC朝着Open Resource（开放源码）的方向，「开发者有很多很多Open Resource去支援。」而HTC亦有开发元宇宙，「每位玩家都拥有一名虚拟角色，支援VRM，很多动漫的角色都可以透过这个去建构出来。」Lawrence称，HTC 旗下HTC 元宇宙VIVERSE 亦支援NFT，区块链等技术。&nbsp;问到自疫情后，线上开会的需求会否减少，Lawrence就解释，跨地域的会议仍有一定的需求，而不少工程设计，亦不需要以实体的设计来展示。&nbsp;张昌明续指，现时使用VR装置对顶级晶片的需求其实不大，以XR2为例，使用MR都可以很畅顺地操作，反而制造及涉及AI方面就要用上顶级晶片。至于外间不少用户都认为VR头戴式显示器价值不菲。 Lawrence认为， HTC用了合理的价钱和定位去符合不同的项目，「我们就属于用open platform，属于对私隐要求比较高的，现在对B2B会比较多。」他指出，过去互联网都是「各有各做」，「HTC初衷都是做令到大家都享受到的技术，这也是我们的优势。」&nbsp;以VR形式重现巴黎圣母院&nbsp;早前HTC亦展示了VR的不同应用场景，如将巴黎圣母院，以VR的形式带到世界不同的角落，Lawrence就指，所用到的技术，除了用LVE大场景技术，VR将内容上载外，「可以卖门券入场看」，以45分钟的故事模式，由建筑技术、到火灾，以至筹钱重建等，都有虚拟导游，将圣母院的历史呈现给观众。&nbsp;Lawrence进一步解释什么是「大场景」：「大家都带着VR头戴式显示器，不用拿任何东西，就跟着导游，好像实景去那里参观一样。」而VR亦可冲破语言及年代界限，「看以前是那时候的人怎样生活，怎样用当时的工具去把它建出来」，现时VR大场景能同时支援20个VR头戴式显示器，而圣母院日前亦率先在上海展出。&nbsp;港大医学院设虚拟「大体老师」&nbsp;除了巴黎圣母院外，早前HTC与港大医学院合作，引入两个虚拟实验室负责解剖，VR解剖的内容拨入教学课程里面，「教授可以在虚拟世界里面，引导学生接触大体老师，医科生可戴着眼镜，去听教授说你去哪里解剖，就会有什么结果。」他续指，学生可多次练习后，才真正去接触大体老师。&nbsp;最后问到不少科技巨头都由元宇宙转向AI投资，HTC会不会进退失据。 Lawrence认为不是谁要采取谁，「好像我们的元宇宙，都融合了AI。」而现时在一些学校推广，都会将两者结合，用在教育上。

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</div>2024年被認為是AI元年，元宇宙似是明日黃花，但仍有不少公司仍堅守元宇宙陣地。HTC一向是手機品牌的代名詞，但原來自約10年前已開始涉足元宇宙，近年更先後推出VR、AR產品，最近更推出最新型號VIVE Focus Vision。HTC商務發展及服務主管張昌明（Lawrence）接受CFTime專訪時表示，AI及元宇宙能相輔相乘，「不是誰取代誰」。&nbsp;張昌明稱，HTC一直都是在做創新的東西，「我們做手機的時候，其實市場還沒有開始做。」至2013年左右，「覺得（手機）市場已經成熟了，也有些大廠已經在做他們的生態」，認為VR會是一個未來，另外一個世代需要應用的技術。&nbsp;Lawrence又提到，經過十年時間，現時硬件技術已進步不少，如VR頭戴式顯示器。如果需要進行動作，顯示器都會有固定頭帶，符合人體工學，舒緩對頸部的壓力，而現時的顯示器滿電時可以使用兩個小時，取可換電式設計，約一小時就可以充滿電，令其可無縫使用，而呎寸亦設計得越來越小。&nbsp;至於軟體方面，HTC朝著Open Resource（開放源碼）的方向，「開發者有很多很多Open Resource去支援。」而HTC亦有開發元宇宙，「每位玩家都擁有一名虛擬角色，支援VRM，很多動漫的角色都可以透過這個去建構出來。」Lawrence稱，HTC 旗下HTC 元宇宙 VIVERSE 亦支援NFT，區塊鏈等技術。&nbsp;問到自疫情後，線上開會的需求會否減少，Lawrence就解釋，跨地域的會議仍有一定的需求，而不少工程設計，亦不需要以實體的設計來展示。&nbsp;張昌明續指，現時使用VR裝置對頂級晶片的需求其實不大，以XR2為例，使用MR都可以很暢順地操作，反而製造及涉及AI方面就要用上頂級晶片。至於外間不少用戶都認為VR頭戴式顯示器價值不菲。Lawrence認為， HTC用了合理的價錢和定位去符合不同的項目，「我們就屬於用open platform，屬於對私隱要求比較高的，現在對B2B會比較多。」他指出，過去互聯網都是「各有各做」，「HTC初衷都是做令到大家都享受到的技術，這也是我們的優勢。」&nbsp;以VR形式重現巴黎聖母院&nbsp;早前HTC亦展示了VR的不同應用場景，如將巴黎聖母院，以VR的形式帶到世界不同的角落，Lawrence就指，所用到的技術，除了用LVE大場景技術，VR將內容上載外，「可以賣門券入場看」，以45分鐘的故事模式，由建築技術、到火災，以至籌錢重建等，都有虛擬導遊，將聖母院的歷史呈現給觀眾。&nbsp;Lawrence進一步解釋甚麼是「大場景」：「大家都帶著VR頭戴式顯示器，不用拿任何東西，就跟著導遊，好像實景去那裏參觀一樣。」而VR亦可衝破語言及年代界限，「看以前是那時候的人怎樣生活，怎樣用當時的工具去把它建出來」，現時VR大場景能同時支援20個VR頭戴式顯示器，而聖母院日前亦率先在上海展出。&nbsp;港大醫學院設虛擬「大體老師」&nbsp;除了巴黎聖母院外，早前HTC與港大醫學院合作，引入兩個虛擬實驗室負責解剖，VR解剖的內容撥入教學課程裏面，「教授可以在虛擬世界裏面，引導學生接觸大體老師，醫科生可戴著眼鏡，去聽教授說你去哪裏解剖，就會有甚麼結果。」他續指，學生可多次練習後，才真正去接觸大體老師。&nbsp;最後問到不少科技巨頭都由元宇宙轉向AI投資，HTC會不會進退失據。Lawrence認為不是誰要採取誰，「好像我們的元宇宙，都融合了AI。」而現時在一些學校推廣，都會將兩者結合，用在教育上。

HTC enters the metaverse and holds its ground for ten years

HTC进军元宇宙十年坚守阵地 「AI并非用来取代元宇宙」

HTC進軍元宇宙十年堅守陣地 「AI並非用來取代元宇宙」

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
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</div></div>&nbsp;Imagine a world where artificial intelligence (AI) isn't controlled by a select few, but operates in a distributed, collaborative manner. This is the vision of Decentralized AI (DAI), a revolutionary approach that promises to reshape the future of intelligence.<ad-banner-1></ad-banner-1>This blog delves into the world of DAI, explaining its core principles, exploring its potential benefits, and delving into practical applications. So, put on your thinking cap and get ready to explore the frontiers of AI without the walls of central control.&nbsp;<h2>What is Decentralized AI?</h2>Unlike traditional AI models trained on centralized servers and controlled by single entities, DAI distributes these processes across a network of devices or individuals. This network can be powered by blockchain technology, creating a transparent and secure platform for collaboration.Think of it like this: instead of having a single, powerful computer making all the decisions, DAI leverages the combined processing power and data of many smaller devices. This creates a more robust and scalable system, less vulnerable to single points of failure.&nbsp;<h2>Key Principles of Decentralized AI</h2>Three core principles define the philosophy of DAI:Distributed processing and storage: Data is no longer stored in a single location but distributed across the network, improving privacy and security. Collaborative learning: Individuals contribute data and computational resources to train AI models, fostering collective intelligence. Transparency and accountability: The system operates in a more open manner, allowing users to understand how decisions are made and by whom.&nbsp;<h2>Benefits of Decentralized AI</h2>DAI offers several advantages over traditional AI models:Enhanced privacy: Users retain control over their data, minimizing the risk of misuse or unauthorized access. Greater fairness and transparency: Open-source models and collaborative decision-making reduce bias and increase accountability. Improved security and resilience: Distributed systems are less susceptible to single points of failure and cyberattacks. Greater accessibility: Anyone with a connected device can contribute to AI development and benefit from its applications.&nbsp;<h2>Exploring Practical Applications</h2>DAI is still in its early stages, but exciting applications are emerging across various sectors:Finance: Decentralized lending platforms can leverage AI for risk assessment without compromising user privacy. Healthcare: AI-powered diagnosis and treatment recommendations can be developed collaboratively while protecting patient data. Supply chain management: Predictive analytics can optimize logistics across distributed networks without relying on centralized authorities. Climate change: Collective intelligence can be harnessed to analyze environmental data and develop sustainable solutions.&nbsp;<h2>How to Get Involved in Decentralized AI</h2>The world of DAI is open to everyone. Here are some ways you can contribute:Contribute data: Join initiatives that allow you to share your data securely while contributing to AI development.Train AI models: Utilize tools and platforms that enable you to train your own AI models on your local device. Support open-source projects: Contribute to the development of open-source, decentralized AI tools and frameworks. Stay informed: Follow the latest developments in DAI and share your knowledge with others.&nbsp;<h2>The Future of Decentralized AI</h2>DAI is poised to revolutionize the way we interact with artificial intelligence. By empowering individuals and fostering collaboration, it promises a future where AI serves humanity as a whole, not just select entities. With continued research and development, the potential of DAI is limitless, leading to a more equitable, transparent, and intelligent future. &nbsp;UD is a leading blockchain and network security solution provider in Hong Kong. We are dedicated to assisting enterprises in advancing their businesses through innovative blockchain technology, ushering in a new era from Web 2.0 to Web 3.0.<div class="raw-html-embed"><a id="productEnquiryBtn" class="normal" data-cta="Service-Enquiry" href="https://www.ud.hk/en/blockchain-consulting-services">Consult Experts</a></div>&nbsp;

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
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</div></div>&nbsp;想像一个世界，人工智慧 (AI) 不再由少数人控制，而是以分散和协作的方式运作。这就是去中心化人工智能 (DAI) 的愿景，一种有望重塑智能未来的革命性方法。<ad-banner-1></ad-banner-1>我们将会探讨了 DAI 的世界，解释了其核心原则，探索了其潜在利益，并深入研究了实际应用。因此，带上你的思考帽，准备好探索无牆无界的去中心化人工智能前沿。&nbsp;<h2>什麽是去中心化人工智能？</h2>与在集中式服务器上训练并由单个实体控制的传统 AI 模型不同，DAI 将这些过程分布在设备或个人的网络中。此网络可以由区块链技术提供支持，从而创建一个透明和安全的协作平台。可以这样想：与其让一台强大的计算机做出所有决策，DAI 利用许多小型设备的组合处理能力和数据。这创建了一个更强大、更可扩展的系统，不易受到单点故障的影响。&nbsp;<h2>去中心化人工智能的核心原则</h2>三个核心原则定义了 DAI 的哲学：分布式处理和存储：数据不再存储在单个位置，而是分布在整个网络中，从而提高隐私和安全性。 协作学习：个人贡献数据和计算资源来训练 AI 模型，促进集体智能。 透明和问责制：系统以更开放的方式运行，允许用户了解决策是如何以及由谁做出的。&nbsp;<h2>去中心化人工智能的优势</h2>DAI 比传统 AI 模型具有以下几个优势：增强隐私：用户保留对其数据的控制权，从而将误用或未经授权访问的风险降到最低。 更高的公平性和透明度：开源模型和协作决策减少了偏见并增加了问责制。 提高安全性和弹性：分布式系统不易受到单点故障和网络攻击的影响。 更易于访问：任何拥有联网设备的人都可以参与人工智能开发并从中受益。&nbsp;<h2>探索实际应用</h2>DAI 仍处于早期阶段，但令人兴奋的应用正在各个领域涌现：金融：去中心化借贷平台可以利用人工智能进行风险评估，同时保护用户隐私。 医疗保健：人工智能驱动的诊断和治疗建议可以在保护患者数据的同时进行协作开发。 供应链管理：预测分析可以优化分布式网络中的物流，而无需依赖中央当局。 气候变化：可以利用集体智慧分析环境数据并制定可持续解决方案。&nbsp;<h2>如何参与去中心化人工智能</h2>DAI 的世界对所有人开放。以下是一些您可以做出贡献的方式：贡献数据：加入允许您安全地共享数据并为人工智能开发做出贡献的计划。 训练 AI 模型：利用工具和平台，使您能够在本地设备上训练自己的 AI 模型。 支持开源项目：参与开发开源、去中心化人工智能工具和框架。 保持知情：关注 DAI 的最新发展并与他人分享您的知识。&nbsp;<h2>去中心化人工智能的未来</h2>DAI 将彻底改变我们与人工智能互动的方式。通过赋予个人权力并促进协作，它承诺创造一个未来，人工智能将服务于整个社会，而不仅仅是少数实体。随着持续的研究和开发，DAI 的潜力是无限的，它将引领我们走向一个更加公平、透明和智能的未来。&nbsp;UD 是香港领先区块链及网络安全方案供应商。我们致力助不同的企业通过创新区块链技术进一步发展业务，从 Web 2.0 向 Web 3.0 的新时代迈进。<div class="raw-html-embed"><a id="productEnquiryBtn" class="normal" data-cta="Service-Enquiry" href="https://www.ud.hk/sc/blockchain-consulting-services">谘询专家</a></div>&nbsp;

<div class="raw-html-embed"><div style="text-align: center;">
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</div></div>&nbsp;想像一個世界，人工智慧 (AI) 不再由少數人控制，而是以分散和協作的方式運作。這就是去中心化人工智能 (DAI) 的願景，一種有望重塑智能未來的革命性方法。<ad-banner-1></ad-banner-1>我們將會探討了 DAI 的世界，解釋了其核心原則，探索了其潛在利益，並深入研究了實際應用。因此，帶上你的思考帽，準備好探索無牆無界的去中心化人工智能前沿。&nbsp;<h2>什麼是去中心化人工智能？</h2>與在集中式服務器上訓練並由單個實體控制的傳統 AI 模型不同，DAI 將這些過程分布在設備或個人的網絡中。此網絡可以由區塊鏈技術提供支持，從而創建一個透明和安全的協作平台。可以這樣想：與其讓一台強大的計算機做出所有決策，DAI 利用許多小型設備的組合處理能力和數據。這創建了一個更強大、更可擴展的系統，不易受到單點故障的影響。&nbsp;<h2>去中心化人工智能的核心原則</h2>三個核心原則定義了 DAI 的哲學：分布式處理和存儲：數據不再存儲在單個位置，而是分布在整個網絡中，從而提高隱私和安全性。 協作學習：個人貢獻數據和計算資源來訓練 AI 模型，促進集體智能。 透明和問責制：系統以更開放的方式運行，允許用戶了解決策是如何以及由誰做出的。&nbsp;<h2>去中心化人工智能的優勢</h2>DAI 比傳統 AI 模型具有以下幾個優勢：增強隱私：用戶保留對其數據的控制權，從而將誤用或未經授權訪問的風險降到最低。 更高的公平性和透明度：開源模型和協作決策減少了偏見並增加了問責制。 提高安全性和彈性：分布式系統不易受到單點故障和網絡攻擊的影響。 更易於訪問：任何擁有聯網設備的人都可以參與人工智能開發並從中受益。&nbsp;<h2>探索實際應用</h2>DAI 仍處於早期階段，但令人興奮的應用正在各個領域湧現：金融：去中心化借貸平台可以利用人工智能進行風險評估，同時保護用戶隱私。 醫療保健：人工智能驅動的診斷和治療建議可以在保護患者數據的同時進行協作開發。 供應鏈管理：預測分析可以優化分布式網絡中的物流，而無需依賴中央當局。 氣候變化：可以利用集體智慧分析環境數據並制定可持續解決方案。&nbsp;<h2>如何參與去中心化人工智能</h2>DAI 的世界對所有人開放。以下是一些您可以做出貢獻的方式：貢獻數據：加入允許您安全地共享數據並為人工智能開發做出貢獻的計劃。 訓練 AI 模型：利用工具和平台，使您能夠在本地設備上訓練自己的 AI 模型。 支持開源項目：參與開發開源、去中心化人工智能工具和框架。 保持知情：關注 DAI 的最新發展並與他人分享您的知識。&nbsp;<h2>去中心化人工智能的未來</h2>DAI 將徹底改變我們與人工智能互動的方式。通過賦予個人權力並促進協作，它承諾創造一個未來，人工智能將服務於整個社會，而不僅僅是少數實體。隨著持續的研究和開發，DAI 的潛力是無限的，它將引領我們走向一個更加公平、透明和智能的未來。&nbsp;UD 是香港領先區塊鏈及網絡安全方案供應商。我們致力助不同的企業通過創新區塊鏈技術進一步發展業務，從 Web 2.0 向 Web 3.0 的新時代邁進。<div class="raw-html-embed"><a id="productEnquiryBtn" class="normal" data-cta="Service-Enquiry" href="https://www.ud.hk/tc/blockchain-consulting-services">諮詢專家</a></div>&nbsp;

Decentralized AI: A Beginner's Guide to a Revolutionary Tech

一文看清去中心化人工智能 (Decentralized AI)

As technology advances rapidly, artificial intelligence (AI) chatbots have become the go-to solution for businesses and merchants looking to enhance customer experiences and streamline business processes. However, faced with numerous AI chatbot solutions, the question arises: should one opt for the traditional default models or pursue a more personalized custom solution? This article delves into the distinctions between traditional AI chatbots and custom AI chatbots, exploring why the latter is increasingly crucial in the current digital transformation landscape.&nbsp;<ad-banner-1></ad-banner-1>The Rise of AI Chatbots Pervasion of AI Chatbots In recent years, the prevalence of AI chatbots has significantly increased across enterprises, ranging from large corporations to small businesses and various merchants. This surge is driven by a growing emphasis on providing real-time and convenient services to meet the demands of modern consumers.Advantages of AI Chatbots The advantages of AI chatbots extend beyond their ability to provide 24/7 uninterrupted service. They encompass swift, accurate responses and real-time analytical capabilities for vast datasets. This technological introduction not only saves costs for businesses but also enhances customer satisfaction, making business communication more seamless.Integration of Big Data with AI Chatbots With the continuous development of big data technology, AI chatbots can leverage extensive databases for in-depth analysis and personalized service. Through deep learning and machine learning algorithms, AI chatbots continuously learn, better understanding user needs and providing smarter, more accurate responses.The rise of AI chatbots marks a profound transformation in technological approaches to business communication, opening up possibilities for numerous potential applications. By adopting this technology, businesses and merchants can better adapt to the competitive market environment and deliver higher-quality service experiences to customers. Traditional AI Chatbots vs. Custom AI Chatbots After understanding the basic concepts of AI chatbots, we will delve into the differences between traditional AI chatbots and custom AI chatbots, discussing why customized solutions are becoming increasingly important in the current business environment.Traditional AI Chatbots Traditional AI chatbots refer to conversational applications that use pre-trained models and generic algorithms with basic natural language processing (NLP) capabilities. These chatbots can understand user questions and provide corresponding responses based on predefined rules or models. They typically have standard features and operations suitable for conventional business needs. While this type of chatbot can be quickly implemented within a short time, its universality may fall short of meeting specific requirements of certain industries or businesses and lacks the ability to customize for brand integration and business processes.Custom AI Chatbots In contrast, custom AI chatbots are designed based on the specific needs and goals of an enterprise or organization. The key feature of these chatbots is their high degree of customizability and flexibility. Businesses can customize the functionality, appearance, and conversational content of the chatbot according to their brand image, industry characteristics, and business processes. Although the development of custom AI chatbots typically requires more time and resources, they can provide a more personalized and professional conversational experience. These chatbots can better understand industry-specific terminology and seamlessly integrate with consistent brand images within an enterprise ecosystem.When businesses and merchants choose to use AI chatbots, they need to assess whether to use traditional solutions or invest in custom AI chatbots based on their specific business needs. While traditional AI chatbots offer immediate solutions, with the intensification of market competition, custom AI chatbots become an effective means of optimizing customer experiences and enhancing competitiveness. Why Custom AI Chatbots Are Ideal for Business Use After exploring the differences between traditional AI chatbots and custom AI chatbots, let's delve into why businesses should actively consider choosing custom AI chatbots and discuss the multiple advantages they bring.Adaptability and Flexibility Custom AI chatbots exhibit higher adaptability, allowing quick adjustments based on the specific needs and changes of a business. This flexibility enables businesses to respond to market changes and rapidly evolving customer demands, maintaining competitiveness.Seamless Brand Integration Custom AI chatbots seamlessly integrate with the enterprise brand, presenting a consistent image and tone. This consistency contributes to increased brand awareness and deepens user impressions, enhancing overall corporate image.Meeting Industry-Specific Needs Different industries have unique requirements and challenges. Traditional AI chatbots may struggle to precisely meet these needs, whereas custom AI chatbots allow businesses to customize solutions based on specific industry characteristics, providing more professional and targeted responses.Enhancing Customer Satisfaction Custom AI chatbots, with a better understanding of user needs and the ability to provide responses that meet expectations, contribute to enhanced customer satisfaction. Personalized interactions and real-time solutions can elevate the customer experience, creating a higher level of service.Efficiency Improvement Custom AI chatbots can be optimized based on internal processes and workflows, resulting in more efficient business operations. This efficiency improvement is evident not only in customer service but also in the optimization of internal processes.Choosing a custom AI chatbot is a strategic decision that enables businesses to better navigate changes, enhance brand image, meet specific needs, and gain a competitive edge in a fiercely competitive market. In the journey towards digital transformation, custom AI chatbots open new doors of opportunities for businesses and merchants. Introducing AI Chatbot Master by UD UD's AI Chatbot Master is a business-exclusive AI chatbot designed with a custom AI knowledge base and personalized AI models. It provides accurate, practical, and professional responses 24/7. Tailored for customer service, product marketing, training, and more.－ Multi-Platform Integration: Support across websites and various social media platforms ensures AI can meet customer needs on different platforms. － Document Support: Seamless support for PDF and DOC documents, allowing easy AI training without the need for complex setups or coding. － Multilingual Support: With support for over 90 languages, AI Chatbot Master helps you cater to a global audience.&nbsp;Discover more about AI Chatbot Master, your exclusive AI customer service solution.<div class="raw-html-embed"><a id="productEnquiryBtn" class="normal" data-cta="Service-Enquiry" href="https://ai.ud.hk/">Learn More</a></div>&nbsp;

随着科技的迅速发展，人工智慧(聊天机器人)已成为企业与商户提升客户体验、加速业务流程的不二之选。然而，面对众多的AI聊天机器人解决方案，我们必须深思：是选择传统的预设模型，还是追求更为个性化的自定义解决方案呢？本文将深入剖析传统 AI聊天机器人 与自定义 AI聊天机器人 之间的区别，并探讨为何在当前的数位转型浪潮中，那一种机器人较为适合企业使用&nbsp;<ad-banner-1></ad-banner-1>AI聊天机器人的掘起 随着数位转型的浪潮席捲各行各业，AI 聊天机器人 已经在企业与商户中崭露头角，成为提升客户体验、提高效率的重要工具。这一新兴技术的兴起，深刻改变着业务沟通方式，并带来了众多实际效益。AI 聊天机器人的普及 过去几年，AI 聊天机器人 的普及程度显着提升，从大型企业到中小型企业，再到各类型商户，人工智慧的应用已经无处不在。这种现象背后的动力来自于企业越来越重视提供即时且便捷的服务，以满足现代消费者的需求。AI 聊天机器人的优势 AI 聊天机器人的优势不仅仅体现在其能够24/7不间断提供服务，还包括快速、精确的回答，以及对大量数据的即时分析能力。这种技术的引入不仅为企业节省成本，还能提高客户满意度，使得商务交流变得更加顺畅。大数据与AI 聊天机器人的结合 随着大数据技术的不断发展，AI 聊天机器人 更能够运用庞大的数据库，实现更深入的分析和个性化的服务。透过深度学习和机器学习算法，AI 聊天机器人 能够不断学习，更好地理解用户的需求，从而提供更加智慧、准确的回应。AI 聊天机器人的兴起不仅标誌着科技在商业沟通领域的深刻变革，同时也开启了更多未来潜在应用的可能性。企业与商户透过採用这项技术，将更好地适应当前市场的竞争环境，为客户提供更为优质的服务体验。 传统 AI 聊天机器人 vs. 自定义 AI 聊天机器人 在了解 AI 聊天机器人 的基本概念后，我们将深入探讨传统 AI 聊天机器人 与自定义 AI 聊天机器人 的区别，以及为什麽自定义解决方案在当前的商业环境中显得愈发重要。AI 聊天机器人 传统AI 聊天机器人是指使用预先训练的模型和通用算法，具有基本的自然语言处理（NLP）能力的对话式应用。这些聊天机器人能够理解用户的问题，并基于预定义的规则或模型提供相应的回答。它们通常具有标准的功能和操作，适用于传统性的业务需求。 这种类型的聊天机器人通常可以在短时间内快速实现，并提供基本的自动化对话。然而，由于其通用性，它们可能无法充分满足某些行业或企业的特殊需求，且缺乏在品牌整合和业务流程上进行定制的能力。自定义AI 聊天机器人 相对于传统AI 聊天机器人，自定义AI 聊天机器人是根据企业或组织的特定需求和目标而设计的对话系统。这种聊天机器人的关键特点在于其高度可定制性和灵活性。企业可以根据其品牌形象、行业特点和业务流程，定制聊天机器人的功能、外观和对话内容。 自定义AI 聊天机器人的开发通常需要更多的时间和资源，但它能够提供更为个性化和专业化的对话体验。这种聊天机器人能够更深入地理解特定行业的专业术语，并以一致的品牌形象融入企业生态系统。企业与商户在选择使用 AI 聊天机器人时，需根据自身业务需求来评估使用传统解决方案还是投资于自定义 AI 聊天机器人。虽然传统 AI 聊天机器人 提供了即时的解决方案，但随着市场竞争的加剧，自定义 AI 聊天机器人 将成为优化客户体验、提高竞争力的有效手段。 为什麽自定义 AI 聊天机器人更适合业使用？ 在探讨传统 AI 聊天机器人 与自定义 AI 聊天机器人 的差异后，我们将深入研究为什麽企业与商户应该积极考虑选择自定义 AI 聊天机器人，并探讨它所带来的多重优势。适应性与灵活性 自定义 AI 聊天机器人具有更高的适应性，能够根据企业特定的需求和变化迅速进行调整。这种灵活性使得企业能够应对市场变化、客户需求的快速变化，保持竞争力。更好的品牌整合 自定义 AI 聊天机器人能够无缝地与企业品牌整合，呈现一致的形象和语调。这种一致性有助于提升品牌识别度，并加深用户对品牌的印象，从而增强企业形象。满足特定行业需求 不同行业有着独特的需求和挑战，传统 AI 聊天机器人可能无法精确满足这些需求。自定义 AI 聊天机器人允许企业根据特定行业特点进行定制，提供更专业化、有针对性的解决方案。提升客户满意度 由于自定义 AI 聊天机器人可以更好地理解用户需求并提供符合期望的回应，它有助于提升客户满意度。个性化的互动和即时解决方案可以增强客户体验，使其感受到更高水平的服务。效率提升 自定义 AI 聊天机器人可以根据企业内部流程和工作方式进行优化，从而实现更高效的业务运作。这种效率提升不仅体现在客户服务上，还体现在内部流程的优化。选择自定义 AI 聊天机器人是一个战略性的决策，能够使企业更好地应对变化，提升品牌形象，满足特定需求，并在竞争激烈的市场中取得优势地位。在追求数位化转型的过程中，自定义 AI 聊天机器人 为企业与商户打开了全新的机会之门。 UD的 <a href="https://ai.ud.hk/sc/">AI Chatbot Master</a> 是一个业务专属的AI聊天机器人。拥有自定义的AI知识库，打造专属AI模型，24/7为你提供准确、实用、专业的回复。特别适合于客户服务、产品行销及培训等。－ 支援网站及社交媒体等多平台整合，让你于不同平台，也能利用AI应付客户的需要 － 支援PDF及DOC文档，不需要繁復的设定及程式码，也能轻松训练AI － 支援90+语言，让你面向全球&nbsp;了解更多AI Chatbot Master，你的专属AI客户<div class="raw-html-embed"><a id="productEnquiryBtn" class="normal" data-cta="Service-Enquiry" href="https://ai.ud.hk/sc/">了解更多</a></div>&nbsp;

隨著科技的迅速發展，人工智慧(聊天機器人)已成為企業與商戶提升客戶體驗、加速業務流程的不二之選。然而，面對眾多的AI聊天機器人解決方案，我們必須深思：是選擇傳統的預設模型，還是追求更為個性化的自定義解決方案呢？本文將深入剖析傳統 AI聊天機器人 與自定義 AI聊天機器人 之間的區別，並探討為何在當前的數位轉型浪潮中，那一種機器人較為適合企業使用&nbsp;<ad-banner-1></ad-banner-1>AI聊天機器人的興起 隨著數位轉型的浪潮席捲各行各業，AI 聊天機器人 已經在企業與商戶中嶄露頭角，成為提升客戶體驗、提高效率的重要工具。這一新興技術的興起，深刻改變著業務溝通方式，並帶來了眾多實際效益。AI 聊天機器人的普及 過去幾年，AI 聊天機器人 的普及程度顯著提升，從大型企業到中小型企業，再到各類型商戶，人工智慧的應用已經無處不在。這種現象背後的動力來自於企業越來越重視提供即時且便捷的服務，以滿足現代消費者的需求。AI 聊天機器人的優勢 AI 聊天機器人的優勢不僅僅體現在其能夠24/7不間斷提供服務，還包括快速、精確的回答，以及對大量數據的即時分析能力。這種技術的引入不僅為企業節省成本，還能提高客戶滿意度，使得商務交流變得更加順暢。大數據與AI 聊天機器人的結合 隨著大數據技術的不斷發展，AI 聊天機器人 更能夠運用龐大的數據庫，實現更深入的分析和個性化的服務。透過深度學習和機器學習算法，AI 聊天機器人 能夠不斷學習，更好地理解用戶的需求，從而提供更加智慧、準確的回應。AI 聊天機器人的興起不僅標誌著科技在商業溝通領域的深刻變革，同時也開啟了更多未來潛在應用的可能性。企業與商戶透過採用這項技術，將更好地適應當前市場的競爭環境，為客戶提供更為優質的服務體驗。 傳統 AI 聊天機器人 vs. 自定義 AI 聊天機器人 在了解 AI 聊天機器人 的基本概念後，我們將深入探討傳統 AI 聊天機器人 與自定義 AI 聊天機器人 的區別，以及為什麼自定義解決方案在當前的商業環境中顯得愈發重要。AI 聊天機器人 傳統AI 聊天機器人是指使用預先訓練的模型和通用算法，具有基本的自然語言處理（NLP）能力的對話式應用。這些聊天機器人能夠理解用戶的問題，並基於預定義的規則或模型提供相應的回答。它們通常具有標準的功能和操作，適用於傳統性的業務需求。 這種類型的聊天機器人通常可以在短時間內快速實現，並提供基本的自動化對話。然而，由於其通用性，它們可能無法充分滿足某些行業或企業的特殊需求，且缺乏在品牌整合和業務流程上進行定制的能力。自定義AI 聊天機器人 相對於傳統AI 聊天機器人，自定義AI 聊天機器人是根據企業或組織的特定需求和目標而設計的對話系統。這種聊天機器人的關鍵特點在於其高度可定制性和靈活性。企業可以根據其品牌形象、行業特點和業務流程，定制聊天機器人的功能、外觀和對話內容。 自定義AI 聊天機器人的開發通常需要更多的時間和資源，但它能夠提供更為個性化和專業化的對話體驗。這種聊天機器人能夠更深入地理解特定行業的專業術語，並以一致的品牌形象融入企業生態系統。企業與商戶在選擇使用 AI 聊天機器人 時，需根據自身業務需求來評估使用傳統解決方案還是投資於自定義 AI 聊天機器人。雖然傳統 AI 聊天機器人 提供了即時的解決方案，但隨著市場競爭的加劇，自定義 AI 聊天機器人 將成為優化客戶體驗、提高競爭力的有效手段。 為什麼自定義 AI 聊天機器人更適合業使用？ 在探討傳統 AI 聊天機器人與自定義 AI 聊天機器人 的差異後，我們將深入研究為什麼企業與商戶應該積極考慮選擇自定義 AI 聊天機器人，並探討它所帶來的多重優勢。適應性與靈活性 自定義 AI 聊天機器人具有更高的適應性，能夠根據企業特定的需求和變化迅速進行調整。這種靈活性使得企業能夠應對市場變化、客戶需求的快速變化，保持競爭力。更好的品牌整合 自定義 AI 聊天機器人能夠無縫地與企業品牌整合，呈現一致的形象和語調。這種一致性有助於提升品牌識別度，並加深用戶對品牌的印象，從而增強企業形象。滿足特定行業需求 不同行業有著獨特的需求和挑戰，傳統 AI 聊天機器人可能無法精確滿足這些需求。自定義 AI 聊天機器人 允許企業根據特定行業特點進行定制，提供更專業化、有針對性的解決方案。提升客戶滿意度 由於自定義 AI 聊天機器人可以更好地理解用戶需求並提供符合期望的回應，它有助於提升客戶滿意度。個性化的互動和即時解決方案可以增強客戶體驗，使其感受到更高水平的服務。效率提升 自定義 AI 聊天機器人可以根據企業內部流程和工作方式進行優化，從而實現更高效的業務運作。這種效率提升不僅體現在客戶服務上，還體現在內部流程的優化。選擇自定義 AI 聊天機器人是一個戰略性的決策，能夠使企業更好地應對變化，提升品牌形象，滿足特定需求，並在競爭激烈的市場中取得優勢地位。在追求數位化轉型的過程中，自定義 AI 聊天機器人 為企業與商戶打開了全新的機會之門。 UD的 <a href="https://ai.ud.hk/tc/">AI Chatbot Master</a> 是一個業務專屬的AI聊天機器人。擁有自定義的AI知識庫，打造專屬AI模型，24/7為你提供準確、實用、專業的回覆。特別適合於客戶服務、產品行銷及培訓等。－ 支援網站及社交媒體等多平台整合，讓你於不同平台，也能利用AI應付客戶的需要 － 支援PDF及DOC文檔，不需要繁復的設定及程式碼，也能輕鬆訓練AI － 支援90+語言，讓你面向全球&nbsp;了解更多AI Chatbot Master，你的專屬AI客戶<div class="raw-html-embed"><a id="productEnquiryBtn" class="normal" data-cta="Service-Enquiry" href="https://ai.ud.hk/tc/">了解更多</a></div>&nbsp;

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