人工智能
所有人都以為 AI 會取代員工，但真正被顛覆的是企業的 IT 開發模式。
Anthropic 剛推出的 Claude Managed Agents 直接將最難搞的 AI 底層基礎設施包裝成服務。由開發數個月縮短至幾天就能上線，Notion 同 Rakuten 已經開始用它處理日常任務。這代表以後跨部門協作會有 AI Teammates 幫你開 PR 同整簡報。
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美國國防部數碼及人工智能總監 Cameron Stanley 最近確認，他們正擴大使用 Google 旗下 Gemini 人工智能模型處理機密軍事項目，同時並行採用 OpenAI 等供應商技術推動戰場現代化，國防部於 2 個月前以供應鏈風險為由把 Anthropic 剔出採購名單，華盛頓聯邦上訴法院於本月初駁回 Anthropic 暫緩禁令的申請，令 Google 在價值 90 億美元的「聯合作戰雲端能力」（Joint Warfighting Cloud Capability）合約中佔據更核心位置。雖然 Google 內部超過 700 名員工聯署反對接受機密任務，Stanley 仍強調過度依賴單一供應商從來不是好事，並透露 Gemini 每週為前線單位節省數千工時。
資本市場對人工智能的押注正進入新階段，前 Google DeepMind 強化學習團隊負責人 David Silver 旗下成立僅數月的 Ineffable Intelligence 於本周一宣布完成 11 億美元種子輪融資，刷新歐洲種子輪歷史紀錄並估值同步推上 51 億美元，顯示頂級科研人才以前所未見的速度離開大型科技企業自立門戶，並憑品牌效應吸納以十億美元計的早期資金，對企業而言新一輪技術路徑競賽即將展開，客戶採購、人才招募及合作夥伴選擇都將出現結構性變化。
科技創業者沿用多年的出海劇本「新加坡洗底」，一個週末就失效了。 AI 初創如何是好？香港地位可能更獨顯重要。
隨著人工智能浪潮席捲全球，半導體供應鏈正面臨前所未有的結構性擠壓。從 CPU 、伺服器到 HBM 高頻寬記憶體，核心組件均出現供不應求。 Intel 與 AMD 相繼調升價格，伺服器交付期大幅拉長，甚至迫使企業採取「倒退式升級」。這場由 AI 驅動的晶片荒，不僅推高了企業 IT 基建成本，更可能持續至 2027 年，成為左右全球科技產業發展節奏的關鍵瓶頸
你以為 AI 大戰只剩 GPU，誰知 CPU 正在悄悄搶回主場。
Meta 剛簽下數千萬顆 AWS Graviton 核心，不是要取代 GPU，而是為 Agentic AI 做任務協調。將推理、搜尋、排程交給 CPU，成本與耗電隨時減半。
重點不是買多少晶片，而是你點樣分配？全文分析 👉
所有人都以為開源 AI 只是「夠用就算」，DeepSeek V4 這次卻直接改寫遊戲規則。
V4 Flash 處理一份過百頁文件連摘要，成本隨時唔使一蚊。另一邊廂，旗艦模型 Claude Opus 做同一件事成本可能貴幾十倍。問題來了：你公司的 AI 預算，有幾多其實係「超額消費」？
與其問「邊個模型最勁」，係時候問：「邊個模型先最值得俾錢」。
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中國人工智能初創企業深度求索 (DeepSeek) 於周五推出備受市場觸目的 V4 大型語言模型預覽版，一次過發佈參數規模達 1.6 萬億的 Pro 版本以及 2840 億參數的 Flash 版本，兩款模型均支援長達 100 萬 token 的上下文處理能力。
Meta 近日向美國員工推出代號 Model Capability Initiative（簡稱 MCI）的內部追蹤工具，全面記錄員工在指定工作應用程式內的滑鼠軌跡、按鍵輸入、點擊操作，並定時擷取熒幕畫面，所得數據會直接輸入自家人工智能模型的訓練管道。
企業 AI 部署的現實：成本可控才是關鍵。
Google 在 Cloud Next ’26 上說得很清楚——TPU 8i 每美元效能提升 80%，目標是讓 AI 代理大量上線，成本可控。
從 AI Hypercomputer、Agentic Data Cloud，到 Gemini Enterprise Agent Platform 再到 Agentic Defense，Google 真正想賣的，其實是企業 AI 的「控制面」。
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Anthropic 今日在毫無公告的情況下悄然修改 pricing 頁面，旗艦 AI 編程工具 Claude Code 從每月 20 美元（約 HK$156）的Pro方案特性欄消失，轉而僅供每月 100 美元（約 HK$780）以上的 Max 方案用戶使用，這一看似微小的頁面調整在 X（前 Twitter）、Hacker News 及 Reddit 等社群迅速發酵，在 12 小時內累積逾 400 則討論，令業界深度質疑 AI 訂閱服務的透明度。