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身家630億卻無家可歸!他賣光豪宅、以飯店為家,靠「居無定所」年收入翻30倍:別讓35年房貸成為人生枷鎖
理財

身家630億卻無家可歸!他賣光豪宅、以飯店為家,靠「居無定所」年收入翻30倍:別讓35年房貸成為人生枷鎖

編按:本書作者長倉顯太在38歲前是平凡上班族,後來獨立創業,把工作據點移到夏威夷與舊金山,靠不斷換環境、創造機會,販賣自製電子書、提供行銷企劃教學,成為年收入增加30倍的自由工作者。作者認為,追求穩定只會害慘人生,多數人努力進大公司、領固定薪水、買房扛房貸,以為達成人生目標,但「穩定」會讓人漸漸失去應變能力。他以美國身價630億的富豪為例,尼可拉斯.伯格魯恩(Nicolas Berggruen)被稱為「無家可歸的億萬富翁」,賣掉名下的所有豪宅,選擇居無定所,過著長期入住各地高級酒店的生活。

日期:2026-03-09

矽谷左派變「MAGA馬克」   帶領50兆帝國華麗轉身 推倒重來!Meta祖克柏的AI大梭哈
國際總經

矽谷左派變「MAGA馬克」 帶領50兆帝國華麗轉身 推倒重來!Meta祖克柏的AI大梭哈

二○二六年可能是祖克柏AI願景開始變現的奮起年,但也可能是壓力下崩潰的災難年。從人事重組、打掉重練AI大模型到聯手藍鴞資本等各種猛藥有沒有效,即將揭曉。

日期:2026-03-04

全球企業信心回溫》鄧白氏:2026年第一季樂觀指數止跌反彈,AI與供應鏈穩定成關鍵動能
國際總經

全球企業信心回溫》鄧白氏:2026年第一季樂觀指數止跌反彈,AI與供應鏈穩定成關鍵動能

隨著全球貿易政策逐步明朗、供應鏈持續修復,以及企業對未來投資與財務規劃的信心回升,全球企業營運前景正出現明顯改善。根據鄧白氏最新發布的《全球企業樂觀指數分析報告》,2026年第一季全球企業樂觀指數回升至108.3,較前一季上升3.5%,正式終結連續四季下滑趨勢,顯示企業對未來營運環境的信心正逐步回穩。

日期:2026-02-26

存千萬、月領4萬卻崩潰!年輕時堅信「晚年錢就是一切」,72歲婦退休領悟:家裡只剩電視聲,比沒錢更可怕
理財

存千萬、月領4萬卻崩潰!年輕時堅信「晚年錢就是一切」,72歲婦退休領悟:家裡只剩電視聲,比沒錢更可怕

退休後的生活,除了資產外,還要維持健康的身心狀態與社交連結。日本72歲西岡由紀子小姐擁5000萬日圓(約合新台幣1000萬元)存款,每月20多萬日圓(約合新台幣4萬元)年金,儘管有大筆資產,卻在日復一日的獨居生活中,感受到沒人可以說話的孤單與寂寞。她的故事是一記警鐘,提醒我們:「老後的準備」不只存在於存款的數字,更藏在每天是否有人能陪你說話、與你一起歡笑的記憶裡。

日期:2026-02-24

過年追劇/莎拉的真偽人生、愛情怎麼翻譯、百萬人推理…Netflix、Disney+、愛奇藝10部片單必看
生活消費

過年追劇/莎拉的真偽人生、愛情怎麼翻譯、百萬人推理…Netflix、Disney+、愛奇藝10部片單必看

過年追劇追什麼?2026春節期間爽放9天,Netflix、Disney+、愛奇藝等串流平台也推出強檔戲劇,讓大家能夠利用連假期間一口氣追完熱播電影、戲劇,就連YouTube上也推出好幾檔24小時馬拉松式直播,過年必看影集、電影一次看!

日期:2026-02-17

弘裕企業揭開機能性布料的「回收死角」,高機能與零廢棄兼得!
產業動態

弘裕企業揭開機能性布料的「回收死角」,高機能與零廢棄兼得!

運動服飾穿舊了能回收嗎?這個看似簡單的問題,卻是紡織產業最難解的技術難題。一件具備防水透濕功能的外套,往往需要複合尼龍面布、聚酯纖維內裡、PU防水膜等多種材質,當這些異質材料緊密貼合後,回收處理變得極為困難且成本高昂。這個「機能與環保的兩難」,正是全球紡織業亟需突破的關鍵。

日期:2026-02-04

2026年終獎金放大術!台積電、0050...買啥好?All in還是分批投入?歷史數據攤開來看:這樣買勝率100%
理財

2026年終獎金放大術!台積電、0050...買啥好?All in還是分批投入?歷史數據攤開來看:這樣買勝率100%

年終獎金到手,All-in 還是分批投入?歷史數據顯示,單筆投入的勝率高達 70-80%,但這不代表分批投入就是錯的。

日期:2026-02-04

軟體公司不該只著重技術,宣揚電腦打破客製化迷思挖藏真正痛點
科技

軟體公司不該只著重技術,宣揚電腦打破客製化迷思挖藏真正痛點

從高雄起家的宣揚電腦顧問股份有限公司,擁有30年資訊系統開發及服務經驗,當時開發出全台第一套POS系統後,隨即打響名號。公司在POS、ERP系統上不斷深耕、壯大,不僅服務大型企業,也透過系統協助小型客戶,長年下來,在全台累積的客戶數量已多達上萬家。

日期:2026-01-30

虎尾科大陳大正教授以「AI自我優化指令」回應生成式AI治理新挑戰
教育

虎尾科大陳大正教授以「AI自我優化指令」回應生成式AI治理新挑戰

生成式人工智慧正快速滲透製造、金融、教育與公共治理等關鍵領域,然而在實務導入過程中,企業與組織普遍面臨一項被低估的關鍵瓶頸,AI的表現高度依賴人類如何下指令,指令寫得精準,AI 表現就會很亮眼;指令稍有偏差,則可能產生偏誤、幻覺,甚至影響決策品質。當生成式 AI 逐步進入核心營運與治理場景。陳大正教授表示,如何降低對個人經驗型「提示工程」的依賴,已成為產業與政策端共同關注的新課題。

日期:2026-01-29