Microsoft 公布截至 2026 年 6 月 30 日止的財政年度第 4 季業績，Azure 及其他雲端服務全年收入首次跨過 1,000 億美元，行政總裁 Satya Nadella 在 7 月 29 日的分析員電話會議上提出一套清晰的架構主張，要求企業把代理框架（harness）與模型分開，令任何模型隨時可以替換，並且把自研 MAI 模型系列、自家 Maya 晶片、Copilot 代理與網絡保安產品包裝成成本更低的組合。他以本月 OpenAI 測試模型入侵 Hugging Face 一事作為佐證，指企業不能把營運命運押在單一模型之上。這番說法令 Microsoft 與其持股的 2 間先進實驗室之間的利益張力，首次全面浮上枱面。
Waymo 與 Uber 近三年的獨家合作關係將於 2028 年出現重大變化。Waymo 計劃在奧斯汀及亞特蘭大推出獨立叫車應用程式，與 Uber 服務並行，雙方在營運管理與商業條件上的分歧持續擴大。
HSBC 選擇新加坡設立全球 AI 卓越中心，反映跨國企業正重新評估創新據點。香港要鞏固競爭力，需善用金融、普通法及國際化優勢，發展 AI 金融創新與治理制度。
OpenAI 模型疑在測試中突破沙箱限制並連接 Hugging Face，令前沿 AI 的可控性再受關注。逾千名 OpenAI、Anthropic、Google 及 Meta 員工聯署，促請美國建立可按風險調節 AI 研發速度的國際機制。
全球網絡保安服務商 Sygnia 公布 2026 年度資訊保安總監調查（CISO Survey），訪問超過 600 名資深網絡保安決策者之後發現，99% 機構已經制訂正式事故應變計劃，但 73% 受訪者承認，假如大型網絡攻擊明天發生，自己的機構無法在壓力下完整執行該套計劃。
18家美國企業，在Kimi K3開源後一小時內完成部署。一邊指控中國實驗室「蒸餾」技術，一邊爭相採用同一家公司的開源成果。這反差說明了什麼？
Microsoft 推出 MAI-Cyber-1-Flash 及 Project Perception，以多模型代理協作自動分析、驗證及修補漏洞。企業採用前，應如何評估其成本效益、實戰表現與 AI 管治風險？
新加坡金融管理局（MAS）於 7 月 28 日發表 2025/2026 年度報告，並在同一場記者會拋出 2 項相互扣連的警告：全球增長、投資與資產價格已經同半導體及數據中心週期深度綑綁，一旦人工智能（AI）資本開支大幅收縮，商業投資下滑、晶片需求萎縮與負財富效應會同步出現，令全球金融環境急速收緊。
長鑫 DRAM 均價僅低國際大廠 5-10%。DDR5 已獲市場認可。蘋果開始測試長鑫 DRAM，並非只因成本。AI 時代記憶體供需缺口，才是關鍵。
Mastercard升級虛擬卡平台，以單一API連接支付網絡，並把風控延伸至清算階段。企業支付更快、更安全，還是整合成本的新考驗？