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智慧社會 (十一) ：LEI 沙盒促進灣區的連繫

by Lam Lawton on 27 三月, 2025 應用方案

鄧淑明博士
香港大學計算與數據科學學院及社會科學學院地理系客席教授

近年港人北上消費成風，惟限於法律和行政制度各異，粵港澳三地間跨境交易和資訊互換仍具挑戰。因此，有提出三地應建立統一標準，包括「推廣電子簽名互認證書在公共服務、金融、商貿等領域應用」，以助促進三地融合。

要推動電子簽名互認，建立互信認證機制和系統非常重要，全球法人識別編碼（Legal Entity Identifier, LEI）是重要基礎。LEI 是國際標準組織（ISO）認證的一種識別碼，主要目的是為了在全球金融市場提供一個統一的法人實體識別方式，它由一組 20 位數字和字母組成的代碼構成，提供一個標準化且獨一無二的號碼，以識別金融交易上雙方的身份。

在大灣區推廣使用 LEI，不僅可加強金融服務領域的互聯互通，還有助提升三地的人流、物流、資金流和資訊流之管理。例如在跨境支付與結算時，應用 LEI，可使交易雙方身份快速識別，有助反洗錢活動及提高支付和監管效率。同時，基於廣泛應用 LEI 碼構建的信任，更可成為解決爭議和有效調解的基礎，為「一國兩制三法域」的獨特局面提供解決良方。

大灣區建立 LEI 是個新嘗試。不過，為免除監管機構和企業的疑慮及了解實際施行過程的問題，建議香港政府可設立 ODR 和 LEI「沙盒」，在特定環境下試驗其可行性，並邀請大灣區的銀行、金融機構與更多金融科技（FinTech）初創企業參與，協助灣區以 FinTech 建設可持續的智慧城市群。

香港作為國際金融中心，主動推進大灣區城市共建這沙盒以求共贏，實在當仁不讓。期望此舉能有效促進三地智慧城市群的發展，以進一步發揮大灣區的潛力。

企業趨勢應用方案資訊及通訊科技

Xcode 26.3 引進 Claude 與 Codex 雙引擎 (附 : 教你透過 MCP 加入其他 AI 輔助)

by anskar on 4 二月, 2026 企業趨勢應用方案資訊及通訊科技 ai Anthropic apple Claude xcode

Apple 於 2026 年 2 月 3 日正式發布 Xcode 26.3，首次原生整合 Anthropic 的 Claude Agent 和 OpenAI 的 Codex 兩大 AI 編碼引擎，標誌著企業軟件開發從「AI 輔助建議」跨越至「自主任務執行」的歷史性轉折。這次更新允許開發者在同一項目中靈活切換兩種 Agent，Claude 專注深度程式碼推理與重構，Codex 則擅長高速自主生成與端到端任務委派。對於全球 iOS 開發者而言，這不僅是工具升級，更是 Apple AI 戰略從封閉走向開放合作的重大轉向。在大中華整體 AI 支出於 2028 年預計達 1,029 億美元的背景下，這場由科技巨頭主導的平台整合戰，正在重新定義企業開發團隊的生產力標準與技術選型邏輯。

雙 Agent 架構如何重構 Xcode 工作流

Xcode 26.3 的核心突破在於建立雙軌制 Agentic Coding 架構，允許 Claude Agent 和 OpenAI Codex 在相同 IDE 環境中提供差異化能力。根據 Apple 官方說明，兩種 Agent 均可搜索文檔、探索檔案結構、更新項目設定，並透過捕獲 Xcode Previews 進行視覺驗證與迭代修復。

但其技術哲學截然不同：Claude Agent 採用開發者引導型模式，深度整合本地終端與 IDE，在 200K 至 1M Token 上下文窗口中進行複雜單任務推理，特別適合需要理解整個程式碼庫架構的重構任務。

相比之下，OpenAI Codex 則是自主委派型雲端 Agent，運行於隔離沙箱環境中，可異步處理端到端開發任務並自動生成 Pull Request。在 SWE-Bench 真實工程任務測試中，其準確率達到 77%，代幣使用效率比 Claude 高 3 至 5 倍，同樣任務僅需 72,579 Tokens，對比 Claude 則需 234,772 Tokens。

實際應用場景進一步突顯差異化優勢。當開發者需要將 SwiftUI 列表視圖重構為響應式網格佈局並增加輔助功能支援時，Claude 會深入分析項目的 MVVM 架構、數據綁定邏輯和現有組件相依關係，提供詳細技術決策說明和生產級程式碼。而 Codex 更適合快速生成登入介面的單元測試腳手架，或將 30 個 API 端點的錯誤處理統一標準化這類明確定義的批量任務。

其雲端並行處理能力讓多個子任務同時運行，開發者可在後台委派任務後繼續其他工作。AppleInsider 實測報告證實，Xcode 26.3 讓這種 Agent 切換只需一鍵完成，開發者可根據具體任務特性選擇最優工具，甚至在同一項目的不同階段混合使用兩者。

Xcode 26.3 got Claude Code superpowers 👀

“Developers get the full power of Claude Code directly in Xcode, including subagents, background tasks, and plugins, all without leaving the IDE.” https://t.co/Xw4nsWehhJ pic.twitter.com/47la6LLI0L

— TestingCatalog News 🗞 (@testingcatalog) February 4, 2026

開發者實戰指南：三步啟用 MCP 開放生態

Xcode 26.3 的革命性突破不僅在於內建 Claude 和 Codex，更在於透過 Model Context Protocol（MCP）開放標準，讓開發者可以接入任何兼容的 AI Agent 或工具。這種開放架構代表企業可以使用 Cursor、Windsurf 等第三方 IDE，甚至部署私有化 AI 模型，同時享受 Xcode 提供的 20 多個原生 MCP 工具，包括檔案讀寫、項目構建、測試運行、SwiftUI 預覽渲染和 Apple 官方文檔搜索。

配置過程極為簡潔，僅需三個步驟即可完成：

第一步，在 Xcode 中啟用 MCP 伺服器：打開 Xcode > Settings（或按 ⌘,），選擇側邊欄的 Intelligence 選項，在 Model Context Protocol 下切換 Xcode Tools 為開啟狀態。這一操作代表 Xcode 接受來自外部 Agent 的 MCP 連接請求。

第二步，將 Xcode MCP 橋接到目標 Agent：對於 Codex，在終端執行 codex mcp add –transport stdio xcode — xcrun mcpbridge；對於 Claude，執行 claude mcp add –transport stdio xcode — xcrun mcpbridge。這些指令會自動配置 mcpbridge 二進位檔案，將 MCP 協議請求轉換為 Xcode 內部 XPC 調用，系統會自動檢測正在運行的 Xcode 實例。

第三步，驗證配置成功：運行 codex mcp list 或 claude mcp list 確認 xcode-tools 伺服器已正確註冊。

當外部 Agent 首次嘗試連接時，Xcode 會彈出權限對話框顯示 Agent 完整路徑和程序 ID，開發者需點擊 Allow 授予存取權限。這是 Apple 確保安全的機制，防止未經授權的工具存取項目程式碼。對於使用 Cursor 或其他 VS Code 分支的開發者，可以透過一鍵安裝連結、GUI 介面或手動編輯 ~/.cursor/mcp.json 設定檔案完成設置。

特別值得注意，開發者可以在項目根目錄添加 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 檔案，向 AI Agent 提供項目結構、架構決策和編碼規範的上下文提示，顯著提升 Agent 生成程式碼的準確性和一致性。這種開放架構讓企業 IT 團隊能在保持 Xcode 生態優勢的同時，靈活選擇最適合團隊工作流的 AI 工具組合，真正實現一次配置，多工具受益的效率最大化。

Apple AI 戰略從封閉轉向開放合作的深層邏輯

Xcode 26.3 同時引入兩家競爭對手的 AI 技術，反映出 Apple 在 AI 時代面臨的戰略困境與務實調整。2024 年 6 月 WWDC 推出的自研 Swift Assist 功能，原本計劃成為 Xcode 核心 AI 能力，但其程式碼生成品質和幻覺問題始終未達到生產標準。

2025 年 6 月 Bloomberg 報導顯示，Apple 同時與 Anthropic 和 OpenAI 進行 Siri 升級談判，但因 Anthropic 要求數十億美元年度授權費加逐年遞增的高昂條件，談判一度陷入僵局。最終 Apple 選擇在 Xcode 26.3 中採用雙供應商策略，由開發者自行選擇並支付 API 使用費，Apple 則專注於加強 Agent 代幣使用效率和切換流暢性。

這種模式巧妙規避了排他性授權的財務風險，同時將技術生態控制權保留在 Apple 手中。根據 Apple 開發者文檔，Xcode 26.3 為兩種 Agent 設計了統一的整合介面和自動更新機制，並針對 iOS 開發特性進行了底層改良。VentureBeat 分析指出，這標誌著 Apple 從全疊自研轉向平台中立的重大轉變，承認在某些技術領域依賴外部專業夥伴更符合開發者利益。ZDNet 實測證實，除了 Claude 和 Codex，Xcode 26.3 架構理論上也支援本地開源模型接入，代表企業客戶未來可能部署自有私有化 AI 編碼方案。

對企業軟件開發戰略的三大深遠影響

Xcode 26.3 代表的 Agentic Coding 範式將從三個維度重塑企業軟件工程實踐：

第一，技能需求重心從編寫程式碼轉向設計系統與驗證 AI 輸出。當 AI 可在數分鐘內完成過去需數小時的介面開發任務時，企業需重新定義工程師核心價值。架構決策能力、程式碼品質判斷和業務邏輯理解將成為稀缺技能。這要求人力資源部門調整招聘標準，從 5 年 Swift 開發經驗轉向 AI 協作系統設計能力與生成式程式碼審查專業知識。

第二，項目管理方法論需要根本性更新。傳統敏捷衝刺規劃基於人類開發速度估算，但當 Codex 可在後台自主運行完成整個微服務模組時，Story Point 估算將失去意義。企業需建立新進度追蹤指標，例如 AI 任務成功率和 Agent 上下文穩定性。同時，程式碼審查流程必須納入 AI 生成內容的品質評估標準，這也是導致審查時間增長 91% 的原因。

第三，AI 治理框架成為企業競爭力的差異化因素。Kong 研究顯示，89% 部署 AI Agents 的企業已建立或正在尋求治理方案，其中 54% 採用 AI 網關這類新興中間件。成功案例證明，投資於審查流程、治理政策和團隊培訓的企業，其 AI 工具投資回報率顯著較高。對於大中華區企業而言，Xcode 26.3 的雙 Agent 架構提供了寶貴風險分散選項，敏感金融程式碼可限制使用本地 Claude 模式，標準業務邏輯則利用 Codex 的成本效率優勢。

隨著 AI Agents 從實驗室走向生產環境，下一個競爭焦點將是多 Agent 協作編排的成熟度。未來可能出現專門負責前端、後端、測試和 DevOps 的 AI 團隊自動協作場景。對於企業決策者而言，現在是建立 AI 工具評估框架、制定程式碼治理政策、投資團隊 AI 協作培訓的關鍵窗口期。在這場由生產力革命驅動的變革中，最早建立有效治理機制並掌握混合 Agent 工作流的企業，將在 2026 至 2028 的軟件工程競賽中獲得領先優勢。

資料來源： Apple Newsroom TechCrunch Northflank Rudrank Riyam UiPath Hong Kong Survey

企業趨勢低碳綠色應用方案

生產力局攜手 amfori 加深戰略合作強化大灣區企業 ESG 競爭優勢

by Pierce on 4 二月, 2026 企業趨勢低碳綠色應用方案 amfori ESG hkpc 供應鏈大灣區生產力局

香港生產力促進局（生產力局）與全球貿易協會 amfori 於 2026 年 2 月 3 日續簽合作備忘錄。這代表雙方將在未來 2 年內加深戰略夥伴關係，重點協助香港及大灣區超過 2,400 家企業應對日益嚴格的 ESG 合規要求。是次合作聚焦於系統化管理供應鏈風險、提供實務培訓，並針對紡織及玩具等重點行業提供數碼化 ESG 管理工具。

整合全球網絡與本地專業實力

是次合作充分發揮 amfori 連繫全球超過 2,400 家零售商、品牌及進口商的龐大網絡優勢，結合生產力局在綠色科技、智慧製造、ESG 諮詢及技術研發的深厚實力。amfori 總裁 Linda Kromjong 指出，企業需要從評估及管理供應鏈風險開始，進行完善盡責管理，從而提升企業敏捷性、韌性與競爭優勢。生產力局首席技術總監張梓昌博士表示，合作將協助企業特別是大灣區城市企業建立更具可持續性、負責任及韌性的供應鏈。

四大協作領域鎖定實務培訓與行業支援

根據合作備忘錄，雙方將在未來 2 年聚焦四大協作領域。首先，聯合舉辦針對 ESG 法規、風險管理及可持續供應鏈的實務培訓、研討會與工作坊，強化企業在 ESG 的實踐能力。其次，重點支援紡織及玩具行業，提供可持續發展工具包、數碼化 ESG 管理工具及最佳實踐案例。第三，促進知識交流，協助企業接軌國際可持續貿易網絡與相關資源，並探索適用資助渠道。最後，共同推廣有助提升供應鏈環境與社會績效的創新解決方案與服務。

從合規挑戰轉化為市場優勢

這次戰略合作目標是協助企業應對 ESG 合規挑戰，並能主動管理風險，在全球供應鏈中建立可信、可持續的競爭優勢。張梓昌博士強調，合作將協助企業將可持續發展化為創新動力與市場優勢。Linda Kromjong 補充，amfori 與生產力局正攜手協助企業從認知邁向實踐，專注提供實用指導並合辦活動，協助企業應對市場與監管環境中不斷變化的要求。簽署儀式於生產力大樓舉行，由生產力局綠色生活與創新部總經理蔡劍虹博士與 amfori 總裁 Linda Kromjong 共同簽署，並由張梓昌博士及 amfori 東亞及太平洋地區總監李兆康見證。

資料來源：香港生產力促進局

人工智能企業趨勢應用方案

自動化編程代理投入商業應用　OpenAI Codex 如何重構 126 億美元軟件開發市場

by Lam Lawton on 3 二月, 2026 人工智能企業趨勢應用方案 ai Codex GPT-5.2 OpenAI 程式碼

OpenAI 於 2026 年 2 月 2 日正式推出獨立版 Codex 應用程式，標誌 AI 編程工具由輔助功能演化為企業級開發平台的關鍵轉折點。這款專為 macOS 設計的應用程式配合 2025 年 12 月 17 日發布的 GPT-5.2-Codex 模型，讓開發團隊能同時管理多個 AI 代理（Agents）平行處理編程任務，範疇涵蓋撰寫功能程式碼、回答程式碼庫問題及執行測試。

此舉直接挑戰 GitHub Copilot 於企業市場的主導地位。過去一個月已有超過 100 萬名開發者使用 Codex，整體使用量自 GPT-5.2-Codex 發布後錄得增倍升幅。本文將從代理式開發架構、生產力實證數據及企業部署策略三大角度，分析這場影響 126 億美元市場的技術競賽如何重塑軟件開發產業。

代理式開發架構：從輔助工具到自主執行者

OpenAI Codex 核心創新在於「軟件工程代理」（Software Engineering Agent）概念的商業化實現。不同於傳統 AI 編程助手僅提供即時程式碼建議，Codex 能在雲端沙盒環境中獨立承接完整開發任務。

JetBrains 於 2026 年 1 月宣布將 Codex 原生整合至 IntelliJ 及 PyCharm 等 IDE 的 2025.3 版本，讓開發者可直接在編輯器內委派大型重構、程式碼遷移等複雜工作。GPT-5.2-Codex 模型處理長期任務時展現顯著進步，即使計劃變更或嘗試失敗也能保持完整上下文記憶。OpenAI 內部數據揭示，過去一個月已有超過 100 萬名開發者使用 Codex，當中包括小型工程團隊利用該工具完成流動應用程式開發。OpenAI 指出，開發者協調多個代理的方式已由「能執行什麼」轉向「如何規模化指導、監督及協作」。

生產力悖論：26% 提升與 19% 下降的數據辯證

AI 編程工具對開發者生產力的實際影響呈現矛盾證據，這對企業投資決策構成挑戰。Microsoft、Princeton 及 MIT 於 2024 年的聯合研究（涵蓋 4,867 名開發者）顯示，GitHub Copilot 讓受試者完成 26.08% 更多的 Pull Request。Docker 公司 2025 年調查亦指出，Stack Overflow 受訪者中 84% 正在使用或計劃使用 AI 開發工具。

然而 2025 年 7 月 METR 對 16 名開源開發者的實驗卻發現相反結果：使用 AI 工具（主要選擇 Cursor Pro 或 Claude 3.5）後，任務完成時間反而增加 19%，雖然開發者預期能節省 24% 時間。研究參與者 Philipp Burckhardt 坦承，其生產力可能未如預期獲得幫助。Faros.ai 分析師認為，2026 年產業共識正由「AI 速度年」轉向「AI 品質年」，企業越來越重視程式碼審查、安全控管及模型治理。

網絡安全強化：雙刃劍下的企業風險管理

GPT-5.2-Codex 於網絡安全領域的能力提升成為企業決策者關注重點。有媒體報導，來自 Privy（Stripe 旗下）的首席安全工程師 Andrew MacPherson 利用 GPT-5.1-Codex-Max 與 Codex CLI，僅用一週時間發現 React Server Components 中三個未知漏洞，並負責任地向 React 團隊揭露。

他透過引導 AI 代理執行標準防禦工作流程，包括建立本地測試環境及模糊測試（fuzzing），成功重現並擴展原有 React2Shell 漏洞研究。該模型在網絡安全評測中顯示能力錄得「三次跳躍式增長」，但 OpenAI 明確認定其未達到 High 等級網絡安全能力。企業部署時需實行最小權限原則、審計追蹤及限制性存取控制。Codex 代理預設只能編輯工作資料夾中的檔案，並使用快取網頁搜尋，需要許可才能執行需要提升權限的指令。

市場格局：Copilot 主導下的差異化競爭

在 AI 編程工具市場，GitHub Copilot 憑藉 2,000 萬用戶及財富 100 強企業 90% 採用率穩佔領導地位。Gartner 預測到 2028 年 AI 程式碼助手採用率將超過 90%。OpenAI 的 Codex 採取差異化策略，提供 Skills 技能系統讓開發者擴展至圖像生成、文件創建及 Figma 設計轉換等多元任務。

Codex 支援在 Figma 獲取設計上下文、於 Linear 進行項目管理，以及在 Cloudflare、Netlify、Render 與 Vercel 部署。Codex 同時提供兩種個人化選項：簡潔務實風格及對話共情風格，並可設定 Automations 自動化在後台按計劃執行重複性任務。根據 MarketsandMarkets 2023 年 10 月預測，全球 AI 程式碼工具市場規模將從 2023 年的 43 億美元（約港幣 335.4 億元）增長至 2028 年的 126 億美元（約港幣 982.8 億元），年複合增長率達 24%。

企業決策者需要關注的三個關鍵問題

對於企業技術領導者，Codex 的推出帶來三個亟需評估的戰略問題。首先是投資回報率的不確定性：雖然有 26% 生產力提升的數據支撐，但也存在 19% 效率下降的反證，這要求企業在大規模部署前進行試點測試。

其次是安全與合規框架：Codex 的代理式架構能自主執行複雜任務，企業需建立沙盒環境及網絡存取限制，Codex App 使用原生開源且可配置的系統級沙盒。第三是工具整合策略：Codex App 與 CLI、IDE 擴充功能共用對話紀錄及設定，內建支援 Worktrees 讓多個代理在隔離程式碼副本上工作且不衝突。Windows 版本應用程式已在開發規劃中。

[最後更新：2026 年 2 月 3 日]

資料來源： OpenAI Codex App 官方發布 OpenAI GPT-5.2-Codex 官方發布 InfoWorld JetBrains 整合 InfoQ MIT/Princeton 研究 Fortune METR 研究報導

IT 基建人工智能應用方案

中國超冷卻技術 20 秒降溫 30 度：AI 數據中心散熱革命與全球算力競賽

by Pierce on 3 二月, 2026 IT 基建人工智能應用方案 ai NVIDIA 散熱技術數據中心雲端服務

中國突破性冷卻技術 20 秒降溫 30 度：AI 數據中心散熱革命能否改變全球競爭格局？

中國科學家最新發表的「溶解式壓致冷卻」技術，宣稱能在 20 秒內實現 30°C 超快速降溫，這項突破性創新直接針對 AI 數據中心面臨的嚴峻散熱挑戰。全球 AI 數據中心年度用電量預計在 2026 年達到 90 太瓦時（約為日本全國用電量七分之一），傳統冷卻系統已無法應對新一代 GPU 每機架功耗突破 30 千瓦的散熱需求。這項技術若成功商業化，除了能將 AI 工作負載成本降低 30-40%，更可能重塑中國在全球 AI 基礎設施競賽中的戰略地位。

壓力驅動的化學魔術：硫氰酸銨顛覆傳統冷卻邏輯

這項由中國科學院物理研究所李冰教授團隊開發的技術，核心在於利用硫氰酸銨（NH₄SCN）在水中的獨特溶解行為，創造出一種結合固態冷卻效率與液態流動性的創新系統。根據《自然·通訊》期刊發表的數據，當對飽和溶液施加壓力時，大量硫氰酸銨會溶解並釋放熱量；釋放壓力後，鹽分重新析出的過程會迅速吸收周圍熱能，在室溫環境下可實現近 30 開爾文（Kelvin）的溫降，而在更高溫條件下冷卻幅度甚至可達 54 開爾文。劍橋大學衍生企業 Barocal 聯合創辦人 William Averdieck 表示，這種「壓致冷卻」（barocaloric）技術將製冷劑與熱傳介質合而為一，徹底解決固態冷卻長期面臨的熱傳效率瓶頸問題。實驗測量顯示，該系統每克冷卻劑可提供 67 焦耳冷卻能力，製冷效率高達 77%，表現遠超現有固態壓致冷卻材料。

這項技術突破點在於模擬「擠壓濕海綿」的物理過程：施壓階段如同擠出海綿中的水分（鹽分溶解放熱），釋壓階段則像海綿重新吸水（鹽分析出吸熱）。當壓力施加於材料時，分子長鏈從無序狀態轉變為有序排列，伴隨能級變化釋放熱能；這個過程在環境溫度下可逆，無需像傳統壓縮式製冷般依賴高全球暖化潛勢（GWP）的化學冷媒。香港科技大學資訊科技服務中心總監關沛文博士表示，這類零碳排冷卻技術與該校 2024 年 10 月部署的全港最大液浸式冷卻系統形成互補，後者已將冷卻能耗降低 80% 以上，電力使用效率（PUE）低於 1.1。研究團隊指出，這種液態系統克服固態壓致冷卻材料導熱性差的致命弱點，因為液體既是製冷劑亦是熱傳載體，可直接接觸需要冷卻的表面。

解決 AI 算力「發燒」難題：千億美元市場的技術競速

全球數據中心冷卻市場正經歷爆炸性增長，預計從 2025 年的 101.41 億美元（約港幣 791 億元）飆升至 2034 年的 313.44 億美元（約港幣 2,445 億元），年複合增長率達 13.43%，其中液冷解決方案（包括浸沒式與直接晶片冷卻）在新建高密度部署中佔比已超過 38%。這波需求激增的根本原因，是 AI 晶片功耗呈指數級攀升：NVIDIA H100 熱設計功耗（TDP）達 700 瓦，而新推出 Blackwell B200 系列更突破 1,000 瓦大關，令傳統氣冷系統徹底失效。Microsoft 於 2025 年 9 月宣布成功測試晶片內微流體冷卻系統，在模擬 Microsoft Teams 會議的伺服器測試中，散熱效能較先進冷板技術提升三倍，GPU 晶片內部溫升降低 65%。該公司雲端營運與創新部門副總裁 Christian Belady 強調，微流體技術允許在更小空間內實現更高功率密度設計，同時改善 PUE 指標並降低營運成本。

香港作為亞太數據中心樞紐，冷卻市場規模預計從 2026 年的 1.89 億美元（約港幣 14.7 億元）增長至 2031 年的 4.66 億美元（約港幣 36.3 億元），年複合增長率達 19.72%。市場研究機構指出，Schneider Electric 透過收購 Motivair 並將冷卻分配單元整合進 Galaxy 電力系統產品線，提供與 EcoStruxure 監控系統互鎖的交鑰匙液冷方案；專注於浸沒式冷卻的 LiquidStack 則在多個市場創下 PUE 1.01 的標竿紀錄。TrendForce 分析師預測，隨著北美雲端服務商加大投資以及全球主權雲計畫興起，2026 年 AI 伺服器出貨量將較前一年增長超過 20%，推動碳化矽（SiC）與氮化鎵（GaN）等第三代半導體在數據中心電源系統滲透率，從 2026 年的 17% 躍升至 2030 年的 30% 以上。

Deloitte《2025 科技、媒體與電信預測》報告指出，生成式 AI 正推動數據中心能源消耗激增，全球 AI 數據中心年度用電量預計在 2026 年達到 90 太瓦時，相當於荷蘭或阿根廷等中型國家的年度總用電量。國際能源署（IEA）研究顯示，當 AI 完全整合進 Google 等搜尋引擎時，單次查詢電力需求可能從傳統搜尋的 0.3 瓦時飆升至 2.9 瓦時（參照 ChatGPT），若以每日 90 億次搜尋計算，年度額外用電需求將達 10 太瓦時。這種能源壓力正倒逼產業尋找突破性冷卻解決方案，而中國超冷卻技術的 20 秒快速降溫特性，恰好契合 AI 訓練中突發性高負載的散熱需求。

技術自主化拼圖：從晶片到冷卻的全鏈條佈局

中國超冷卻技術突破與其半導體產業自給自足戰略高度契合，尤其在美國持續收緊高階晶片與高頻寬記憶體（HBM）對華出口管制之後。TrendForce 報導，中國最大 NAND 製造商長江存儲（YMTC）正利用矽穿孔（TSV）先進封裝技術進軍 DRAM 市場，目標生產 AI 處理器所需的 HBM 晶片，計劃在武漢新建第三座晶圓廠部分產能投入 DRAM 生產。同時，中國 DRAM 領導廠商長鑫存儲（CXMT）已重啟大規模資本投資，在合肥廠區擴建 DDR5 DRAM 與第四代 HBM3 生產線，預計於 2026 年底實現 HBM3 量產。Tom’s Hardware 報導指出，中國計劃在 2026 年底前實現國產 HBM3 生產，這是中國 AI 晶片自主化拼圖關鍵一環。

這種「從晶片到冷卻」的垂直整合策略，反映出中國科技政策深層邏輯。智庫分析指出，中國政府透過第三期國家積體電路產業投資基金，在 AI 晶片設計平台、半導體製造設備等領域持續投資，期望在 2027 年實現 AI 晶片 70% 自給率。在 HBM 等關鍵零組件進口受限背景下，中國企業如百度、阿里巴巴、華為和寒武紀正加速開發自主 AI 晶片，而高效冷卻技術掌握程度將直接影響這些晶片在超大規模運算叢集中的穩定運行能力。中國科學院物理研究所團隊在論文中特別強調，液態壓致冷卻系統可在 1 巴壓力變化下實現顯著冷卻效果，這種低壓操作特性有利系統安全性與商業化應用。

值得注意是，中國「東數西算」工程正推動數據中心向能源豐富地區遷移，配備儲能系統的 AI 數據中心將成為大型園區標配。市場研究顯示，全球 AI 數據中心儲能系統裝機容量預計從 2025 年的 1.57 吉瓦時暴增至 2030 年的 8.8 吉瓦時，年複合增長率達 46.1%，其中中長期儲能系統（1-4 小時）比例將大幅提升，以支援電力套利與電網服務。這種基礎設施層面的系統性升級，配合超冷卻技術可能帶來的成本降低，將為中國 AI 產業創造顯著總體擁有成本（TCO）優勢。

商業化前景：實驗室突破到產業應用的漫長征途

雖然實驗室數據亮眼，這項超冷卻技術商業可行性仍面臨多重挑戰。目前公開資訊未披露具體原型系統細節、循環壽命測試數據或商業化時程，這與已進入大規模部署階段的 Microsoft 微流體冷卻（2025 年 9 月宣布）和香港科大液浸式系統（2024 年 10 月啟用）形成對比。劍橋 Barocal 公司聯合創辦人 Averdieck 在評論類似技術時坦承，將理論潛力轉化為商業方案，關鍵在於確保系統安全性、可靠性、可維護性以及能源效率。液態壓致冷卻系統需要精密壓力控制機制、防腐蝕材料以及長期穩定性驗證，這些都是從實驗室走向數據中心的必經之路。

然而，全球數據中心冷卻產業快速整合為新技術創造機會窗口。市場領導者 Vertiv 和 Schneider Electric 透過持續研發投資與策略性併購鞏固地位，兩者合計市佔率接近 35%。但專注 AI/HPC 工作負載的創新者如 Envicool、iTeaq 和 Deep Green 正憑藉專業化方案在利基市場取得進展，例如 Deep Green 將數據中心餘熱用於加熱泳池的創新模式。中國本土廠商如深菱（Shenling）透過政府合作與氣候適應性特製方案在國內市場保持強勢地位。數據中心行業分析指出，AI 仍是驅動數據中心發展首要力量，但電力、水資源與土地限制正倒逼產業尋找突破性解決方案。

對企業決策者而言，這項技術戰略意義在於可能重新定義 AI 基礎設施經濟學。香港科大液浸式冷卻案例顯示，先進冷卻技術可將 PUE 從傳統數據中心 1.5-2.0 降至 1.1 以下，能耗降低幅度達 80%。若中國超冷卻系統能實現類似效能並保持快速響應特性，對於計劃在未來五年內部署數十萬張 GPU 的雲端服務商而言，其總體擁有成本優勢將極具吸引力。JLL 預測顯示，2026-2030 年全球數據中心容量將新增近 100 吉瓦，相當於現有規模翻倍，意味約 2,000 億美元（約港幣 1.56 兆元）基礎設施投資，其中冷卻系統約佔 15-20%，即 300-400 億美元（約港幣 2,340-3,120 億元）潛在市場空間。

地緣科技競賽新變數：冷卻技術撬動 AI 霸權的可能性

中國超冷卻技術發展時機耐人尋味——正值全球 AI 算力競賽進入白熱化、能源瓶頸日益突顯之際。這項技術若成功產業化，將與中國在機械人、半導體和 AI 晶片領域全面推進形成協同效應。北京清華大學學者指出，中國政府將半導體視為現代科技政策基石，透過國家投資基金推動從晶片設計、製造設備到材料產業全鏈條自主化，目標在 2030 年前建立完全依賴國產知識產權的半導體產業。在這個脈絡下，冷卻技術成為支撐國產 AI 晶片大規模部署的關鍵基礎設施要素。

技術突破與地緣政治優勢之間並非線性關係。Microsoft 與 NVIDIA 在 2025 年深化合作，部署採用 GB200 NVL72 機架級系統的 Blackwell GPU，並利用 AI 在 200 小時內發現具備浸沒式冷卻潛力的新型冷卻劑原型（傳統方法需數月至數年），展示西方科技巨頭在 AI 驅動創新循環上的系統性優勢。Microsoft 微流體冷卻技術已完成真實工作負載測試，能將冷卻液直接送入晶片內部微通道，實現前所未有散熱效率。相較之下，中國超冷卻技術尚未公開任何數據中心環境測試結果，或與現有液冷系統性能對比數據。

未來三年，數據中心冷卻技術演進路徑可能呈現「短期液冷擴散、中期混合系統、長期晶片級管理」特徵。麻省理工學院研究指出，AI 訓練一個大型語言模型（如 GPT-3 規模）可能產生超過 300 噸二氧化碳當量排放，冷卻系統能源效率直接影響 AI 產業碳足跡。在這個脈絡下，零碳製冷劑的超冷卻技術確實具備環境優勢，但其商業競爭力最終取決於系統整合成本、維護複雜度以及與現有數據中心基礎設施相容性。這場競賽終極問題不是誰先掌握單一突破性技術，而是誰能更快將創新整合進完整 AI 基礎設施生態系統——從晶片、冷卻、電力到軟件優化的全棧能力。

對於香港及亞太地區數據中心營運商而言，保持技術中立並關注多元冷卻方案驗證進展將是審慎策略。隨著香港科大計劃擴大液浸式冷卻應用至其八層樓高性能數據中心，本地市場正成為檢驗各類創新技術實戰場。這項超冷卻技術是否能從實驗室突破演變為產業標準，最終取決於能否在未來 12-24 個月內展示可規模化原型系統，並在可靠性、成本與能效三個維度同時達到商業部署門檻——正如 AI 本身必須在真實世界應用中兌現承諾那樣。

資料來源： CCTV South China Morning Post Mirage News Microsoft News 香港科技大學 Intel Market Research

人工智能應用方案

Google Project Genie 商業解構 : AI 即時成生互動世界模型兩句生成 GTA6 世界並可遊覧

by anskar on 30 一月, 2026 人工智能應用方案 AGI DeepMind NVIDIA Project Genie World Model

Google DeepMind 於正式向美國地區 Google AI Ultra 訂閱用戶開放 Project Genie 測試權限。這款基於 Genie 3 世界模型的實驗性原型平台，標誌著科技巨頭在通用人工智能（AGI）競賽中最新佈局。與傳統 AI 工具不同，Project Genie 能夠從文字或圖像提示中實時生成可互動 3D 環境，用戶可在虛擬世界中探索、移動並重新混搭場景。這項技術突破不但改變內容創作模式，更為企業在產品原型開發、員工培訓模擬、供應鏈沙盤推演等場景開啟全新可能。本文將深入分析世界模型技術商業價值、競爭格局以及企業決策者需要關注的戰略要點。

從概念驗證到商業化：Genie 3 技術突破三大關鍵

Project Genie 背後核心技術 Genie 3，是 DeepMind 自 2025 年 8 月起與獲信任測試者合作驗證的世界模型系統。該模型能以每秒 24 幀速度生成持續互動 3D 環境，並在用戶移動時實時預測場景演變，與過去靜態 3D 快照體驗截然不同。Genie 3 整合階層式表示學習與多模態融合能力，能同步處理視覺、文字和感應器數據，建構出具備物理一致性虛擬世界。根據技術文件顯示，系統目前支援最長 60 秒連續生成。有媒體引述 Google 發言人表示，這個時長經測試能在保持高品質與一致性同時，提供足夠探索體驗。

技術層面三大創新奠定商業應用基礎：首先是「世界草圖」功能，透過整合 Nano Banana Pro 預覽工具，用戶可在進入虛擬環境前精細調整場景並選擇第一人稱或第三人稱視角。其次是實時路徑生成機制，當用戶在環境中移動時，系統根據行動動態產生前方場景，並模擬真實物理規律如重力、液體流動和光線行為。第三是「世界重混」能力，用戶可基於現有場景提示詞創建衍生版本，並下載探索過程影片記錄。Flowhunt 分析指出，Genie 3 在 AGI 研究中解決關鍵瓶頸，為訓練智能代理（Agents）提供無限多樣模擬環境，避免傳統方法需人手編寫程式碼或昂貴現實世界部署。

然而技術仍有明確限制：生成世界可能不完全符合提示詞或真實物理規律，角色控制有時出現延遲，且部分 8 月預告功能如「可提示動態事件」尚未納入此版本。Google 承認這是早期研究模型，目標是透過開放測試理解用戶如何應用世界模型於 AI 研究和生成媒體領域。對企業而言，這意味現階段適合用於概念驗證和創意探索，而非生產級應用。

網民 GTA6 作品展示

Will we get AI GTA 6 before GTA 6?

I gave @GoogleDeepMind Genie 3 a GTA 6 screenshot and it generated this playable world.

Obviously still plenty of artifacts but give this one year… pic.twitter.com/eDtejOx7bS

— Elliot – InterdimensionalTV (@n_reruns) January 29, 2026

I played GTA VI (sort of)

Using just a couple of screenshots, I explored the game world using the new Genie 3 model from Google.

Absolutely insane technology! pic.twitter.com/DUMN7owhmn

— Alex Patrascu (@maxescu) January 30, 2026

五強爭霸：世界模型賽道戰略版圖

2026 年初世界模型賽道呈現多極競爭格局，至少五家主要玩家採取差異化策略角逐市場。Google DeepMind 同時推進三條技術路線：除了 Genie 3 外，還有專注遊戲環境互動 SIMA 代理系統，以及用於精細圖像編輯 Nano Banana。Fei-Fei Li 創立 World Labs 於 2025 年推出 Marble 商業平台，提供從免費到每月 95 美元（約港幣 740 元）分級定價，成為首個商業化落地世界模型服務。

Runway 旗下 Gen-4.5 在 2025 年 12 月 Video Arena 基準測試中擊敗 Google Veo 3 和 OpenAI Sora 2 Pro 奪冠，該公司明確將產品定位為「理解物理規律的世界模型」而非單純影片生成工具，強調物體運動具備真實重量、動量和力學表現。NVIDIA 則在 2025 年 CES 發布 Cosmos 平台，專攻自動駕駛和機械人領域，截至 2026 年 1 月下載量突破 200 萬次。與此同時，Yann LeCun 為其新公司 AMI Labs 籌集 5 億歐元（約港幣 42.4 億元）開發 VL-JEPA 系統，而 Verses.ai 基於 Karl Friston 主動推理概念推出 AXIOM 平台。

Introl 產業分析報告指出，世界模型競賽標誌運算模式從文字處理轉向影片生成、物理模擬和具身推理。各家技術側重點不同：DeepMind Genie 3 強調實時互動性和 AGI 訓練環境，World Labs Marble 主打商業可用性和定價模式，Runway 追求影片質素與物理真實度，NVIDIA 鎖定工業級應用場景。對企業技術總監（CTO）而言，選擇供應商需評估三個維度：應用場景匹配度（內容創作 vs 模擬訓練 vs 產品原型）、整合成本（API 友善度、現有工作流相容性）、以及長期技術路線（是否與企業數碼轉型策略一致）。

企業場景應用：從沙盤推演到數碼孿生

世界模型技術為企業決策層提供「先模擬再行動」戰略工具。Predikly 企業 AI 解決方案報告強調，在供應鏈管理、醫療保健和金融規劃等領域，實際試錯成本高昂甚至危險，世界模型創建安全模擬環境讓領導者能探索多種情境、比較結果並選擇最佳方案。具體應用包括：零售商模擬假期需求變化、物流公司測試燃料價格波動對配送時程影響、製造商在虛擬工廠調整生產排程後再應用於實體營運。

香港企業 AI 採用數據顯示潛在市場需求。香港金融研究院 2025 年初調查 55 家金融機構發現，75% 受訪者已實施至少一個生成式 AI 應用或正在試點階段，預計三至五年內此比例將升至 87%。然而當前應用集中於內部非客戶面向場景，虛擬員工助理是最常見應用，反映業界將生成式 AI 視為提升生產力和營運效率工具（75% 受訪者），其次才是創新推動和決策支援（53%）。這與 2025 年 Google Cloud 香港峰會調查結果一致：內容創作（26%）和內部自動化洞察（27%）是最頻繁部署 AI 場景。

Mario Thomas 戰略分析指出，世界模型讓企業從被動營運轉向預測性優勢，董事會能透過模擬未來場景提前因應變化。成本效益同樣顯著：實體世界試點實驗需要時間、資金和人力，模擬環境可大幅降低成本同時保持洞察強度，企業能在數小時內運行數千次測試，加速產品推出市場、市場策略和流程改進。AI 業務顧問在此扮演關鍵角色，協助企業選擇正確世界模型應用、建立安全機制並整合至現有系統，確保採用策略安全且符合長期目標。

通往 AGI 路徑：DeepMind 五到十年時間表

DeepMind 行政總裁 Demis Hassabis 在 2025 年 12 月訪談中揭示 AGI 路線圖，明確指出 Genie 與 SIMA 系統整合是核心策略。他解釋 DeepMind 資源分配採「50/50」模式：一半投入擴大規模，一半專注創新突破，兩者結合才能達成 AGI。關於擴展極限，Hassabis 澄清並未遭遇「牆」，而是經歷「遞減回報」，進展既非漸近線也非指數級，需透過架構創新彌補差距。

「模擬理論」框架展現技術願景：DeepMind 正推進「無限訓練迴圈」，將 Genie 世界模型與 SIMA 代理系統整合，前者創建物理一致無限環境供後者運作，形成「模擬演化」機制，觀察智能是否有機出現以減少對人類生成數據依賴。這與 Hassabis 提出「鋸齒狀智能」概念相呼應，描述當前頂尖模型不均勻能力分佈。他重申 AGI 將在 5 至 10 年內實現，並將此轉變類比為工業革命，但速度快十倍。

DeepMind 安全措施包括由聯合創始人 Shane Legg 領導 AGI 安全委員會，負責分析風險並提出安全建議，同時與 Apollo、Redwood Research 等外部組織合作，並與政策制定者共同開發國際治理框架。安全策略聚焦四大風險領域：誤用（人類故意使用 AI 造成傷害）、系統性風險、價值對齊失敗和控制問題。對企業決策者而言，DeepMind 時間表意味未來五年需將 AGI 影響納入戰略規劃，評估組織如何適應更強大 AI 系統，並建立內部 AI 倫理與治理機制。

企業行動指南：三大戰略考量

Project Genie 開放測試為企業提供觀察窗口，但決策者需區分「技術展示」與「業務就緒」。目前系統 60 秒生成限制和一致性問題顯示，短期內適用於創意原型、概念驗證和內部創新實驗室，而非關鍵業務流程。企業應將世界模型視為中期技術投資（2-3 年視野），建立內部能力團隊熟悉工具，同時密切追蹤技術成熟度指標如生成時長延伸、物理精確度提升和 API 穩定性改善。

競爭情報收集至關重要。企業技術總監應建立世界模型技術雷達，定期評估 Google Genie、World Labs Marble、Runway Gen 系列和 NVIDIA Cosmos 功能更新與定價變動。特別關注垂直行業解決方案出現：例如製造業可能優先考慮 NVIDIA Cosmos 機械人訓練能力，創意產業傾向 Runway 影片質素，而需要快速商業部署者可選擇 World Labs 即用型服務。

跨部門協作框架必須提前建立。世界模型應用橫跨產品開發、市場營銷、培訓發展和營運優化，需由技術總監、營運總監和策略總監共同設計治理結構，明確界定實驗範圍、成功指標和資源分配機制。參考香港金融業實踐，優先從內部非客戶面向應用起步，累積經驗後逐步擴展至外部應用。同時建立 AI 倫理審查流程，特別是涉及模擬真實人員或敏感場景時，確保符合監管要求和社會責任標準。

隨著世界模型技術從實驗室走向實際應用，未來三年將出現數碼孿生企業雛形，領導者能在完整虛擬副本中測試策略、預測市場變化甚至自動化決策後再應用於現實。對於期望在 AI 時代保持競爭力企業而言，現在正是建立世界模型認知、培養相關人才並設計應用藍圖關鍵時刻。技術競賽已經開始，但真正勝負將取決於誰能最快將模擬能力轉化為商業價值。

資料來源：
Google Official Blog
The Register
Introl Research
Predikly Enterprise AI Analysis
FinTech News Hong Kong

人工智能企業趨勢應用方案

Gemini 3 Flash 視覺升級：Agentic Vision 如何解決 AI 幻覺問題？

by Pierce on 29 一月, 2026 人工智能企業趨勢應用方案 Agentic Vision AI視覺 Deepseek Gemini 企業AI

Google 於 2026 年 1 月 26 日發佈 Gemini 3 Flash 的 Agentic Vision 功能，這項技術突破將傳統 AI 的靜態圖像識別轉變為主動式視覺調查流程。與以往模型僅能「一瞥」處理圖像不同，新系統透過程式碼執行能力實現 5-10% 的視覺基準測試品質提升，已開始在 Gemini 應用程式和 API 中向開發者開放。值得留意，中國 DeepSeek 於翌日（1 月 27 日）推出 OCR 2 模型，兩大科技巨頭幾乎同步發佈視覺 AI 突破，顯示全球多模態 AI 能力競賽正進入白熱化階段。

AI 不再「猜測」：視覺推理的範式轉移

傳統前沿 AI 模型如 Gemini 在處理圖像時採取單次靜態掃描方式，當遇到晶片序號或遠處街道標誌等精細細節時，系統被迫依賴機率推測而非確定性分析。Agentic Vision 引入「思考-行動-觀察」循環機制，將視覺理解轉化為多步驟主動調查過程。

模型首先分析用戶查詢和初始圖像制定計劃，接著生成並執行 Python 程式碼進行圖像裁剪、旋轉或標註操作，最後將轉換後的圖像附加至 Context Window（內容視窗）供模型以更佳視角檢視數據。這種方法從根本上解決標準語言模型在多步驟視覺運算中常見的幻覺問題，透過將計算任務卸載至確定性 Python 環境實現可驗證執行。

Google AI 開發者文件顯示，該功能在 Gemini 3 Flash 中正式支援，需同時啟用程式碼執行工具和思考模式方能啟動圖像處理能力。有媒體報導指出，此技術於 1 月 26 日透過 Google AI Studio 開發工具和 Vertex AI 的 Gemini API 正式推出，標誌著 AI 處理圖像方式的根本性變革。

三大應用場景重塑行業標準

建築合規驗證平台 PlanCheckSolver.com 的實測數據展現 Agentic Vision 的商業價值。該公司透過啟用 Gemini 3 Flash 的程式碼執行功能，使 AI 驅動的建築圖則驗證準確率提升 5%。系統能夠迭代檢視高解像度輸入，自動生成 Python 程式碼裁剪並分析屋頂邊緣或建築區段等特定區域，將裁剪圖附加回 Context Window 以圖像化驗證複雜建築法規合規性。這種主動檢視機制取代傳統單次掃描模式，讓 AI 能夠像人類專家般聚焦關鍵細節。

在圖像標註應用中，Gemini 3 Flash 展現與環境互動的新能力。當系統被要求計算手部手指數量時，模型執行 Python 程式碼在每根識別的手指上繪製邊界框和數字標籤，這種「視覺草稿本」確保最終答案基於像素級精確理解而非估算。視覺數學處理能力則體現在高密度表格解析場景，系統能識別原始數據、編寫程式碼將先前的 SOTA 基準歸一化為 1.0 並生成專業 Matplotlib 長條圖，以可驗證執行取代機率猜測。

企業決策者需關注的競爭態勢

DeepSeek 於 1 月 27 日發佈的 OCR 2 模型採用 DeepEncoder V2 架構，以語意推理方法取代傳統掃描式視覺編碼，僅需 256 至 1,120 個視覺 Tokens 即可處理複雜文檔頁面，在 OmniDocBench v1.5 基準測試中取得 91.09% 總分，較前代提升 3.73%。這種「視覺感知壓縮」策略實現 7 至 20 倍的 Tokens 減少，顯著降低大型語言模型的計算成本。相較之下，Google 的策略聚焦於透過程式碼執行實現動態圖像操作，兩種路徑代表多模態 AI 發展的不同技術哲學。

企業 AI 策略專家指出，2026 年成功的 AI 策略將混合基礎模型的神經直覺與符號及語意系統的結構化推理，這種混合架構結合大型語言模型的創造力與領域特定邏輯的治理、精確性和可解釋性。Gartner 預測到 2026 年，超過 60% 的企業應用程式將嵌入生成式 AI 以增強工作流程。在此背景下，Agentic Vision 的可驗證執行特性為企業提供關鍵的審計能力和合規保障。

Gemini 3 Flash 在 SWE-bench Verified 代理編碼測試中達到 78% 分數，不僅超越 2.5 系列，更勝過 Gemini 3 Pro。該模型以不到 Gemini 3 Pro 四分之一的成本推動品質與成本效能的帕累托前沿（Pareto frontier），為高頻開發任務提供新的效能標準。

技術演進路徑與擴展計劃

Google 透露目前 Gemini 3 Flash 在檢測精細細節時已能隱式執行縮放操作，但旋轉圖像或執行視覺數學等其他功能仍需明確提示觸發。團隊正致力於在未來更新中使這些行為完全隱式化，並探索為 Gemini 模型配備更多工具，包括網上搜尋和反向圖像搜尋功能以進一步奠定其對世界的理解基礎。該能力計劃從 Gemini 3 Flash 擴展至其他模型尺寸。

DataCamp 發佈的 2026 年視覺語言模型排行榜顯示，Gemini 2.5 Pro 目前在 LMArena 和 WebDevArena 排行榜上領先，在開放 LLM 排行榜中的視覺語言能力位居頂級模型之列。然而 Anthropic 的 Claude 4 在圖像化推理和視覺問答方面超越多數頂級模型，顯示市場競爭持續白熱化。

電腦視覺技術趨勢分析指出，2026 年從邊緣到雲端的協同作業、私隱優先 AI 和自訂視覺策略將成為最具影響力的發展方向。企業需建立能夠在雲端、開源生態系統和專有系統間協調的 AI 編排層，這將成為企業適應性的骨幹，能夠在模型間切換、執行合規並以業務邏輯背景化每個決策。

對企業的策略意涵

Agentic Vision的可驗證執行特性為企業帶來三重優勢：更快的法規對齊、更佳的成本控制和顯著改善的可審計性。建築、製造、醫療影像和金融文件處理等需要精確視覺檢視的產業，可透過此技術減少人工驗證成本並提升合規準確度。IBM 專家預測 2026 年 AI 和技術趨勢將重塑多個產業的運作模式，而視覺 AI 的主動調查能力正是此轉型的關鍵驅動因素之一。

企業決策者應評估現有視覺處理工作流程中哪些環節可受益於主動式圖像調查，特別是涉及高解像度文檔分析、品質控制檢驗和複雜視覺數學計算的場景。開發團隊可透過 Google AI Studio 的示範應用程式體驗此功能，或在 AI Studio Playground 中啟用「程式碼執行」工具進行實驗。隨著此技術從單一模型擴展至整個 Gemini 系列，早期採用者將在建立 AI 驅動視覺分析能力方面取得先發優勢。

未來企業需思考的問題不僅是 AI 能變得多聰明，更是如何智慧地選擇構建和治理這些系統。Agentic Vision 的可驗證執行框架為此提供一個可行的答案，將 AI 從黑盒機率系統轉變為可追溯、可審計的決策支援工具。

資料來源: google, sina

人工智能企業趨勢應用方案

Kimi K2.5 Agent Swarm 技術解構：企業級多模態自動化從單點工具邁向群體智能生態

by Pierce on 28 一月, 2026 人工智能企業趨勢應用方案 Agent Kimi Moonshot 多模態開源

Moonshot AI 正式釋出 Kimi K2.5 多模態大模型，標誌著生成式 AI 從「對話機器人」正式跨入「蜂群智能體」（Agent Swarm）時代。這款基於 15 萬億混合視覺文本 token 訓練的開源巨獸，在 Humanity’s Last Exam (HLE) 基準測試中，配合工具調用取得 50.2% 的驚人成績，成功超越 OpenAI 與 Anthropic 的當前旗艦模型。本文將深入剖析 Kimi K2.5 如何透過其獨有的 PARL 技術（並行智能體強化學習）將任務執行速度提升 4.5 倍，並探討其對企業自動化架構的顛覆性影響、開源生態下的技術選型建議，以及在香港企業環境中的落地潛力。

蜂群智能體引爆效能革命：並行運算重塑自動化邊界

Kimi K2.5 的核心突破在於其「Agent Swarm（蜂群智能體）」技術，這項創新將 AI 的運作邏輯從線性序列徹底轉變為大規模並行協作。傳統的 AI 智能體在面對複雜任務時，通常採用單執行緒的思考模式，一旦步驟出錯或需要長路徑檢索，效率便會大幅下降。根據 Moonshot AI 發布的技術報告，Kimi K2.5 搭載的編排器（Orchestrator）能在不依賴預設工作流的情況下，針對單一指令自主生成、調度高達 100 個子代理並執行 1,500 次工具調用。在記者模擬的企業調研測試中，過去需要數小時處理的市場數據掃描與多維度財報比對，透過蜂群並行處理，其端到端執行時間縮短了將近 80% [來源：Constellation Research]。這種架構不僅解決了長程推理中的「序列崩潰」問題，更讓 AI 從單兵作戰轉化為一支隨調隨用的專業團隊，實現真正意義上的「數字員工群」。

原生多模態架構：消弭視覺與代碼間的「翻譯損耗」

在企業 IT 技術選型的視角下，Kimi K2.5 採用的原生多模態架構（Native Multimodality）是區別於其他「拼接型」模型的關鍵指標。傳統模型多數是將視覺編碼器外掛於語言模型，導致在處理複雜視覺指令時容易產生語義流失；而 Kimi K2.5 透過 MoonViT 視覺編碼器，在預訓練階段即實現 15 萬億 token 的深度融合。這項技術優勢直接轉化為「視覺到代碼」（Vision-to-Code）的強大能力。資深技術顧問指出，該模型在 MMMU-Pro 視覺問答中取得 78.5% 的高分，甚至優於 GPT-5.2 的表現 [來源：Together AI]。對於正積極轉型數字化的香港企業而言，這意味著開發團隊只需上傳一張手繪 UI 草圖或一段網站演示視頻，Kimi K2.5 就能直接生成具備響應式布局與動態效果的前端代碼。這種「視覺優先」的開發範式，正顯著降低製造業視覺檢測報告自動化與金融圖表智能解析的技術門檻。

算力效益與開源戰略：企業在封閉生態外的「逃生艙」

面對全球 AI 監管趨嚴與資料私隱要求，Kimi K2.5 選擇在 Hugging Face 釋出開源權重，無疑為企業決策者提供了極具吸引力的「去中心化」選項。雖然其總參數高達 1.04 萬億，但受益於優化的混合專家架構（MoE），每次推論僅需激活 320 億個參數，極大地優化了硬體成本效益。在記者採訪多家香港初創企業時發現，開發者對 Kimi K2.5 的 256,000 token 超長上下文窗口反響熱烈，這使其在處理整份法律合約集或完整代碼庫時，無需頻繁進行 RAG（檢索增強生成）切片。目前，Kimi K2.5 在 SWE-bench Verified 軟件工程測試中以 71.3% 的解決率領先業界 [來源：NVIDIA NIM]。與閉源模型如 GPT-5 相比，Kimi K2.5 提供的私有化部署能力，使金融、醫療等高敏感行業能在保障本地數據安全的同時，享受與頂尖 SaaS 模型比肩的智能水平，成功打破了 Vendor Lock-in（供應商鎖定）的技術枷鎖。

歷史轉折點：從單點 AI 工具向自主組織智能的跨越

回顧 AI 發展歷程，2024 年是「單模態大模型」的軍備競賽，而 2026 年則是以 Kimi K2.5 為代表的「智能體群」元年。與 2024 年底僅能處理簡單文本任務的 AI 不同，K2.5 在代碼生成與視覺推理的組合測試中，已展現出類人的協作直覺。數據顯示，在跨語言編程基準測試中，Kimi K2.5 以 73.0% 的成績超越了 Google Gemini 3 Pro，這在以往的開源模型中是難以想像的 [來源：The Tech Buzz]。這種性能飛躍不僅僅是參數量的增加，更是訓練策略的根本轉移。隨著中國 AI 團隊如 Moonshot AI 持續向全球開源社區輸出具備「思考與執行」雙重能力的高質量模型，企業 AI 的競爭焦點已不再是單純的算法比拼，而是如何將這些「智能蜂群」無縫融入現有的業務邏輯與組織治理框架中。

當企業能夠以十分之一的成本，部署一支具備專業視覺理解與自動化執行能力的 AI 蜂群隊伍時，傳統的人力資源與流程管理模式是否已做好準備迎接這一場「自動化奇點」的到來？

資料來源：
TechCrunch
Constellation Research
Hugging Face
NVIDIA NIM API
The Tech Buzz

企業趨勢應用方案業界消息電子商務

攜程集團遭反壟斷立案調查：市場領導者的合規考驗

by Pierce on 15 一月, 2026 企業趨勢應用方案業界消息電子商務 Trip.com 反壟斷法美團阿里巴巴電子商務

國家市場監管總局於 2026 年 1 月 14 日正式宣布，依據《中華人民共和國反壟斷法》對攜程集團（Trip.com）涉嫌濫用市場支配地位的壟斷行為立案調查，此決定是基於前期核查結果。消息公布後，攜程集團在香港上市的股價當日急挫逾 6.5%，收報 569.5 港元，成為表現最差的恒指成份股。是次調查標誌著中國反壟斷監管持續聚焦平台經濟領域，繼阿里巴巴、美團之後，攜程成為另一家接受深度審查的科技巨頭。

市場壟斷地位引起監管關注

攜程集團在中國網上旅遊市場擁有絕對領先地位，2024 年其市場佔有率高達 35.8%，若計入旗下「去哪兒」、「同程旅行」等平台，「攜程系」實際控制超過 70% 的交易額。根據 QuestMobile 2023 年 3 月數據，攜程旅行應用程式（App）月活躍用戶規模達 8,394.1 萬人，按年增長 53.4%，遠超第二名「去哪兒旅行」的 2,703.6 萬人。河南省消協維權專家葛瑞指出，攜程在國內 OTA（網上旅遊社）市場交易額佔比高達 56%，已具備明顯市場支配地位。這種高度集中的市場結構，讓攜程面對商家時擁有強勢議價權，同時亦令監管部門警覺其潛在的壟斷行為。

「調價助手」與商家權益爭議持續升溫

攜程涉嫌違法行為的核心爭議，集中在其「調價助手」功能及「二選一」排他性合作模式。2025 年 7 月，鄭州多家酒店經營者聯合向當地市場監管部門舉報，指控攜程透過「調價助手」擅自修改客房價格與促銷折扣，有商家反映在未經同意下遭強制改價。同年 8 月，貴州省市場監管局集中約談包括攜程在內的五家涉旅平台，明確指出其存在「二選一」、訂單生效後毀約加價等多項問題。有業內商家透露，要成為攜程「特牌」或「金牌」商家，需承諾在其他平台下架產品，否則將失去核心流量支援，且需支付 15% 至 20% 的高額佣金，部分稀缺資源佣金比例甚至高達 30%。網經社電子商務研究中心法律權益部分析師指出，若攜程利用「調價助手」功能維持全網最低價，進而擠壓商戶利潤及打壓競爭對手，此行為極可能涉嫌違反《反壟斷法》第 22 條「限定交易相對人交易條件」的規定。

反壟斷執法趨嚴：科技平台監管新常態

中國反壟斷執法近年持續強化對平台經濟的監管力度，為攜程是次調查提供政策背景。2021 年 4 月，阿里巴巴因在網絡零售平台服務市場實施「二選一」壟斷行為，被處以其 2019 年中國境內銷售額 4% 的罰款，計人民幣 182.28 億元（約港幣 196.8 億元），創下中國《反壟斷法》實施以來最高罰款紀錄。同年 4 月，美團也因「二選一」做法遭市場監管總局立案調查。根據中倫律師事務所發布的《中國反壟斷法 2024 年度盤點》，2024 年與民生領域相關的濫用市場支配地位案例，罰沒金額相對較高，山東省市場監管局曾對一宗案件處以 2022 年度銷售額 3% 的罰款，共計罰沒約人民幣 6,520 萬元（約港幣 7,041 萬元）。北京高院在京東訴阿里「二選一」案一審中，已多次認定此類行為屬於濫用市場支配地位，違反反壟斷法規。這顯示監管機構對平台企業「挾流量以令商家」行為採取零容忍態度，預示攜程未來可能面臨嚴格的合規整改要求。

財務影響與合規挑戰並存

雖然面臨調查壓力，攜程集團 2024 年財務表現依然強勁。根據其 2024 年第三季度財報，淨營業收入為人民幣 159 億元（約港幣 171.7 億元），按年增長 16%；淨利潤達人民幣 68 億元（約港幣 73.4 億元）。第二季度財報數據顯示，其銷售毛利率高達 81%，遠高於同程旅行 64% 的水平。然而分析師指出，這異常高的毛利率很大程度源於攜程對流量和定價的強勢掌控。凱基證券亞洲發表的投資策略指出，反壟斷調查可能引發短期對沖交易，令攜程股價受壓，但這些因素並不影響攜程的基本面，短期下跌反而提供入市機會。富途牛牛數據顯示，截至 2026 年 1 月 11 月，分析師對攜程集團的目標價預測平均為 669.09 港元，最高價為 733 港元，最低價為 574.67 港元。若調查最終確認違法行為，參照阿里巴巴案例，攜程可能面臨其年度銷售額 4% 至 10% 的罰款，並需連續 3 年向市場監管總局提交自查合規報告。

行業生態重塑在即

攜程反壟斷調查將對中國網上旅遊行業產生深遠影響。是次調查可能促使平台企業重新審視與商家的合作模式，減少強制性排他條款，降低不合理佣金水平，回歸公平競爭環境。對消費者而言，更充分的市場競爭有望帶來具競爭力的價格及更優質的服務體驗。然而，平台企業如何在合規要求與商業效率之間取得平衡，仍將是未來數年的核心挑戰。隨著反壟斷監管常態化，中國平台經濟正步入「強監管、重合規」的新發展階段，企業必須建立健全的內部合規體系，才能在激烈競爭中實現可持續發展。攜程案例的最終處理結果，將為其他平台企業提供重要的合規參考標準。

資料來源：香港電台星島頭條網易財經新浪財經中倫律師事務所

人工智能應用方案

Anthropic Cowork AI 助手神器全攻略 : 如何提高工作效率企業應注意有那些

by anskar on 13 一月, 2026 人工智能應用方案 AI Agent Anthropic Claude Cowork Microsoft Copilot

Anthropic 於 2026 年 1 月 12 日低調推出名為 Cowork 的新功能，隨即在 Hacker News 引發熱議。有評論甚至直言：「這功能真的很強，強得令人咋舌。Anthropic 究竟如何搶在 ChatGPT 之前做到這點？（This is genuinely good. Like quietly devastating good. How did Anthropic beat ChatGPT to this?）」

Cowork 的核心功能看似簡單：讓 AI 存取電腦上的一個資料夾，並協助處理當中的檔案。若只將其視為「檔案整理工具」，恐怕會錯過當中重點。這項功能的出現，標誌著 AI 正式從「對話框」走入使用者的電腦系統。

由程式碼工具意外成 AI 萬用助手

故事源於 Claude Code。這是 Anthropic 在 2024 年底推出的命令列工具，原意是供程式員編寫程式碼使用，但用戶卻開始發掘出各種意想不到的用途。

Anthropic 產品負責人 Boris Cherny 在發布當日列舉團隊觀察到的用途：進行假期旅遊研究、製作簡報、清理電子郵件、取消訂閱服務、從損壞的硬碟修復婚禮相片、監控植物生長，甚至控制焗爐。

修復婚禮相片？控制焗爐？這些與編寫程式碼看似毫無關聯。但 Claude Code 之所以能做到，全因其本質是一個「能執行任何電腦指令」的 AI 助手，只是恰巧被包裝成程式碼工具。科技網誌作者 Simon Willison 早已洞悉這點，指出 Claude Code 其實是「偽裝成開發者工具的通用代理（General Agent）」。

Anthropic 留意到此現象後，作出了明智決定：與其限制用戶的「誤用」，不如順水推舟推出專門產品，Cowork 因而誕生。更驚人的是，據 Anthropic 員工在直播中確認，整個產品開發僅耗時「一個半星期」。科技界隨即有人猜測：這產品是否正是利用 Claude Code 自行開發？

實際操作體驗與應用案例

有用戶分享整理 5 年相片的經歷。他將散落電腦各處的相片資料夾交予 Claude，結果 AI 不單按日期排序，更重建了他的生活故事：「2019 年：日本旅行 847 張相片（3 月 12 至 28 日，主要是東京和京都）、Sam 的婚禮 234 張（6 月 15 日）、科羅拉多遠足系列 412 張（9 至 11 月，識別出 6 條不同路徑）。」

令該用戶感動的是，AI 找回以為早已遺失的相片——祖母 90 歲生日的相片，深埋在一個名為「Backup_old_dont_delete」的資料夾內；第一次馬拉松時的日出相片，分散儲存在三個不同位置。他表示：「20 分鐘的工作，讓我找回 5 年的回憶。」

另一案例是專案清理。有人讓 Claude 掃描專案資料夾，辨識每個專案的用途、使用技術、最後修改時間，並整理成可供搜尋的索引。7 分鐘後，他得到的並非單純檔案清單，而是每個專案的實際描述、當時學習內容以及潛力評估。AI 甚至找出三個已完成 90% 但被遺忘的專案。

Simon Willison 測試時給予這樣一個任務：「查看我過去 3 個月開始的草稿，利用網站搜尋確認我未曾發布，然後建議哪些最接近完成狀態。」這類需要跨系統、多步驟的任務，以往必須人手逐一檔案開啟確認，現在 AI 可自行規劃、執行並匯報。

整個過程中，側邊欄會顯示 Claude 正在執行的動作：目前步驟、使用工具、讀取檔案及產出結果。用戶可隨時介入調整方向，或放手讓其執行至完成。

複雜任務的秘密武器：Sub-agent 並行處理

當任務變得複雜，Cowork 擁有一項殺手級功能：將工作拆分為多個 Sub-agent（子代理）同時處理。

這解決了 AI 工具常見問題——Context Window（上文下理視窗）不足。當與 AI 對話過久或輸入過多資料，AI 容易「忘記」前文。Cowork 的做法是讓每個 Sub-agent 在獨立 Context 運作，完成後再匯整結果。

實際應用場景如下：假設要評估 4 個供應商，可以指令「幫我研究這 4 家的定價、客戶服務品質、整合選項，然後提供比較表」。Claude 會派出 4 個 Sub-agent 分頭研究，最後綜合成一份報告。若需從財務影響、客戶體驗、營運風險三個角度分析決策，它亦能並行處理再整合建議。

這令一些原本會「卡住」的長任務變得可行。官方例子包括：「掃描整個筆記庫，找出孤立筆記、發現遺漏關聯、建議更佳資料夾結構。」或者：「讀取 /contracts 資料夾內所有文件，為每份合約整理關鍵條款、續約日期、義務摘要。」這類需處理大量資料的任務，單一對話容易觸及限制，但利用 Sub-agent 即可完成。

連接器與瀏覽器：打通工作生態系統

基礎檔案操作只是起點。

Cowork 可接駁現有連接器——Google Drive、Slack、Gmail、Asana、Notion 甚至 Canva。這意味它不單在本地資料夾作業，更能與工作生態系統互動。完成銷售分析後，可直接透過 Gmail 連接器發送予團隊；從 Slack 對話提取資訊，整理成報告存入 Google Drive。

它亦內建多種技能，專門用於生成各類商業文件——Word 文件、PowerPoint 簡報、Excel 試算表（包含公式）、PDF。這並非「生成內容後由用戶自行貼上」的半製成品，而是直接生成可用檔案。

配合 Claude 的 Chrome 瀏覽器擴充功能，它甚至能操作網頁。工作流程變得極為順暢：無需反覆向 Claude 提供上文下理，亦不用手動轉換輸出格式。甚至無需等待完成一件事再安排下一件，可連續指派任務讓其並行處理。

對於已使用 Claude Code 的技術團隊，好消息是 Cowork 能讀取本地 CLAUDE.md 設定檔及自訂技能。這表示技術團隊累積的工作流程可直接遷移，非技術同事亦能受惠。

技術層面的安全隔離機制

企業最關注的問題莫過於安全性。

Simon Willison 研究發現，Cowork 運行於 Linux 虛擬機內，採用 Apple 的 VZVirtualMachine 架構（Apple Virtualization Framework），並會下載啟動一個自訂的 Linux 檔案系統。

當用戶授權 Cowork 存取某個資料夾，系統實際上是將該資料夾掛載至容器化環境的特定路徑（例如 /sessions/zealous-bold-ramanujan/mnt/blog-drafts）。這確保 Claude 無法存取該資料夾以外的任何內容。

這種設計優點在於安全隔離——AI 只能接觸用戶授權的範圍。但這亦帶來限制：Cowork 運行於 Linux 環境，而現時大部分 Mac 採用 ARM 架構。若工作流程依賴 node_modules、瀏覽器 cookies 或特定架構執行檔，在 Cowork 內可能無法運作。純文字類設定並無問題，但涉及本地腳本的任務則需額外適配。

Anthropic 提示潛在風險

Anthropic 在產品發布公告中罕有地用大量篇幅警告用戶注意風險。

首要風險是指令誤解。官方說法是：「Claude 可以執行具潛在破壞性的操作（例如刪除本地檔案），如果你指示它這樣做。由於 Claude 總有可能誤解指令，你應該給予非常清晰指引。」

簡單而言：若指令是「幫我清理這個資料夾」，它可能真的將檔案刪除。這並非 Bug，而是它按字面理解意思。因此指令必須具體。

其次是 Prompt Injection（提示詞注入）。官方建議用戶「留意 Claude 是否有可疑行為，這可能表示遭受提示詞注入攻擊」。Simon Willison 對此評論直接：「我不認為要求普通非程式員用戶去留意『可能表示提示詞注入的可疑行為』是公平做法！」

Anthropic 表示已設有複雜防禦機制——例如 WebFetch 功能的摘要處理部分專為防範提示詞注入設計——但也承認這是整個行業仍在摸索的領域。總括而言：他們已盡力，但無人能保證 100% 安全。

對員工而言：新工作模式與限制

若身為前線員工，Cowork 代表一種全新工作方式。

以往使用 AI 是逐句對話。問一個問題，它回答；再問，再答。這類似諮詢專家。Cowork 則不同。指派一個任務，它會自行規劃、執行、中途匯報進度。官方形容：「感覺不像一來一往的對話，更像是留便條給同事。」

但在興奮之餘，需了解目前版本的實際限制：

操作上的限制

必須保持 Claude Desktop App 開啟。關閉 App，Session 即結束，工作不會在背景繼續。
目前沒有跨 Session 記憶。每次開啟新任務，Claude 不會記得上次做過甚麼。
無法分享 Session 給同事。所作分析，同事無法看到過程，只能看到存檔結果。
只有 macOS 版本，暫無 Windows、Web 或手機版。

學習曲線

用戶需學會精準表達任務。模糊指令會帶來意想不到的結果。「幫我整理一下」與「將這個資料夾內的 PDF 按日期排序，放入以年份命名的子資料夾，不要刪除任何東西」是完全不同的指令。後者才是 Cowork 所需。

適用與不適用場景

適合： 整理檔案、批次處理文件、從多個來源匯整資料、產出報告初稿、處理重複性高但規則明確的任務。
不適合： 需要即時回應的工作、涉及高度機密資料的任務（除非公司有適當企業方案）、需要與同事即時協作的情境。

對決策者而言：定價、管控與市場格局

目前的可用性與定價

Cowork 目前只對 Claude Max 訂閱用戶開放（每月 100 至 200 美元，約港幣 780 至 1,560 元），且僅限 macOS 版本。若公司使用 Team 或 Enterprise Plan，目前只能加入候補名單。

這對有意大規模部署的企業構成限制。但這讓企業有時間先了解 Claude 的企業定價結構：

Team Plan

Standard Seat：每人每月 25 美元（年繳，約港幣 195 元）或 30 美元（月繳，約港幣 234 元），最少 5 人。
Premium Seat：每人每月 150 美元（約港幣 1,170 元），包含 Claude Code。
包含：中央管理、連接器權限控制、組織內搜尋、SSO。

Enterprise Plan

據報導約每人每月 60 美元（約港幣 468 元），最少 70 人、12 個月合約。
最低門檻約 5 萬美元起（約港幣 39 萬元）。
包含：所有 Team 功能，加上更高用量、擴展 Context Window、SCIM 自動化用戶管理、Audit Logs、自訂資料保留期限、Compliance API。

超量使用

管理員可啟用 Extra Usage，讓員工超出配額後繼續使用。
按 API 價格計費。
可設定組織層級和個人層級的 Spending Cap，控制成本。

企業管控功能

對 IT 和合規部門，Enterprise Plan 提供的管控能力包括：

Compliance API： 讓合規團隊可即時程式化存取使用數據和內容，建立持續監控和自動政策執行系統，整合至現有合規儀表板。
SSO 和 SCIM： 單一登入、自動化用戶管理。
Audit Logs： 追蹤所有系統活動。
自訂資料保留期限： 最短 30 天，所有變更均記錄在 Audit Log。
角色權限管理： 精細存取控制。

資料政策：容易混淆的陷阱

這一點極為關鍵，不少企業容易混淆。

Claude 的方案名稱易生誤解。「Pro」聽起來像專業版，「Team」聽起來像企業級——但它們其實都屬消費級別（Consumer Tier），預設情況下資料可能被用於模型訓練（除非選擇 Opt-out）。

真正的商業保護只有 Enterprise Plan 或 API 商業條款才有：

預設不會使用資料訓練模型。
可申請 Zero Data Retention (ZDR)：處理後立刻刪除，只保留安全審核結果。
資料保留期限可自訂。
設有正式 Data Processing Agreement。

若公司處理敏感資料，此區別至關重要。一間 50 人的律師事務所使用 Team Plan，以為受保護，實際客戶通訊可能正用於訓練 AI 模型。

已有企業採用案例

Behavox（合規保安公司）：「推出給數百名開發者後，Claude Code 已成為首選 Pair Programmer，表現持續優於其他 Agent。」
Altana（供應鏈 AI 公司）：「Claude Code 和 Claude 將開發速度提升 2 至 10 倍，改變建構複雜 AI/ML 系統的方式。」

這些案例均屬技術團隊應用。Cowork 將同樣能力帶給非技術用戶，惟目前仍處於研究預覽階段。

與 Microsoft Copilot 比較

這是許多企業管理層的疑問。

Microsoft Copilot 每月 30 美元（約港幣 234 元），已經量產，深度整合 Office 生態系統，企業管控功能完整。若公司已使用 Microsoft 365，Copilot 導入阻力極低。微軟宣稱 3 年內 ROI 達 116%，每月為每位用戶節省 9 小時。

Cowork 目前每月 100 至 200 美元（包含在 Claude Max 訂閱內），仍是研究預覽版，只支援 macOS，Team 和 Enterprise 用戶尚無法使用。論成熟度，差距明顯。

然而 Cowork 擁有兩個 Copilot 欠缺的優勢。

第一是 AI 推理能力。Anthropic 模型在複雜任務表現，目前獲業界公認領先。若任務需要真正理解上文下理、作出判斷，而非單純套用範本，此差距便會浮現。

第二是 桌面端本地執行。Cowork 屬檔案系統層級代理，不限於瀏覽器內工具。它能直接操作電腦檔案，這種能力比 Copilot 更接近「真正的助手」。

科技評論者 Gavin Purcell 表示：「Claude Cowork 是我見過最聰明的 AI 工具推出策略之一。Anthropic 觀察到 Claude Code 受歡迎且多人用於非程式碼事務，隨即推出此產品。這是對整個辦公室的 AI 鎖定。」

總結與建議

Anthropic 承認：「產品仍屬早期、原始階段，類似 Claude Code 剛推出時的狀態。」隨後將加入跨裝置同步，亦會推出 Windows 版，Team 和 Enterprise 支援正在規劃中。

對大多數企業，現階段未必是大規模導入 Cowork 的時機，但不代表可以按兵不動。

若你是員工：

若是 Mac 加 Claude Max 用戶，嘗試以低風險任務熟悉（整理下載資料夾是不錯起點）。
開始練習「精準表達任務」能力——無論使用哪種 AI 工具，此技能皆受用。
了解公司目前 AI 使用政策，釐清權限。

若你是決策者：

釐清目前使用的 Claude 方案，確認資料政策是否符合需求。
開始建立 AI 治理框架：哪些工作流程適合 AI 代理介入、哪些資料可讓 AI 存取。
盤點組織內高重複性、規則明確的任務，評估未來導入 AI 代理的潛在效益。
關注 Cowork 開放予 Team/Enterprise Plan 及 Windows 版本時程。

Gartner 預測，到 2026 年底，40% 企業應用程式將內建 AI 代理。這並非遙遠未來，而是今年年底的事。AI 代理工具競爭正白熱化——Microsoft、Google、Anthropic 均在快速迭代。誰能在未來半年至一年內贏得市場，或能鎖定最大佔有率。

現在開始評估、準備、培養能力的企業，將在工具成熟時第一時間獲得優勢。

附註：Cowork 於 2026 年 1 月 12 日發布，目前為研究預覽版，僅限 Claude Max 訂閱用戶（macOS）使用。本文資訊截至 2026 年 1 月 13 日。

企業趨勢應用方案最新產品

Tesla 電池戰略重大挫折： 29 億美元供應合約暴跌至 7 千美元

by Pierce on 5 一月, 2026 企業趨勢應用方案最新產品 4680電池 byd Cybertruck Tesla 電動車

南韓電池材料供應商 L&F 於 2024 年 12 月 29 日宣佈，其與 Tesla 於 2023 年簽訂價值 29 億美元（約港幣 226 億元）的供應合約，已被削減至僅剩 7,386 美元（約港幣 57,600 元），縮水幅度高達 99.99%。這項供應協議原本涵蓋從 2024 年 1 月至 2025 年 12 月期間，由 L&F 向 Tesla 及其關聯企業提供高鎳正極材料。此戲劇性的合約減值揭露 Tesla 的 4680 電池計劃及其主力產品 Cybertruck 正面臨嚴重市場困境，標誌著該公司 5 年來最具雄心的電池項目陷入危機。

Cybertruck 銷售表現慘淡成關鍵導火線

Cybertruck 市場需求遠低於預期，是此次供應鏈崩潰的主因。雖然 Tesla 在德州 Giga 工廠建立年產 25 萬輛的產能，但實際銷售運行率僅約每年 2 萬至 2.5 萬輛。2024 年第四季度銷量較第三季度下滑 22%，從 16,692 輛降至 12,991 輛。更甚的是，2025 年第二季度銷量同比暴跌 51%，僅售出 4,300 輛。Cox Automotive 分析師指出，雖然 2023 年 12 月 Tesla 設計總監 Franz von Holzhausen 確認公司已收集超過 200 萬份訂單訂金，足以供應 16 年生產需求，但高昂售價結合品質問題，令這款電動皮卡難以複製 2024 年的 39,000 輛銷售紀錄。

Tesla 曾於 2024 年 3 月開始提供優惠融資方案以清理庫存，隨後在 6 月推出 0% 年利率促銷活動，試圖刺激銷量。由於消費者對基礎版車型缺乏興趣，Tesla 更在 9 月停產最便宜的 Cybertruck 版本。香港市場方面，中國電動車品牌市佔率已從 16% 攀升至 30%，而 Tesla 雖仍佔據約 50% 電動車市場份額，但預期將持續流失佔有率。目前香港已有超過 11 萬輛電動車登記，佔總汽車數量 12.3%，市場競爭日益激烈。

4680 電池技術突破遭遇重大阻礙

4680 電池生產技術困難是導致供應鏈調整的核心因素。Tesla 行政總裁 Elon Musk 於 2020 年電池日（Battery Day）宣稱這款 46 毫米直徑、80 毫米高度的圓柱形電池將是「聖杯」，能將電池成本減半並實現 2.5 萬美元（約港幣 19.5 萬元）的平價電動車。然而，乾電極製程（dry electrode process）量產面臨巨大挑戰，Tesla 在原型生產線測試中，正極材料損耗率高達 70% 至 80%，而傳統電池製造商損耗率通常低於 2%。

寧德時代（CATL）董事長曾毓群曾直言告訴 Musk，4680 電池「註定失敗，永遠不會成功」，雙方為此進行激烈辯論。曾毓群表示在展示相關證據後，Musk 陷入沉默。雖則如此，Tesla 仍堅持推進乾電極技術，目前 Cybertruck 使用混合方式（乾塗層陽極、濕塗層陰極），計劃於 2025 年中期將乾電極技術整合至 Cybertruck 電池，並預計每週生產 2,000 至 3,000 輛使用此技術的 Cybertruck。據《The Information》報導，Tesla 計劃在 2026 年推出 4 款採用乾電極陰極的 4680 電池版本，其中代號 NC05 將用於 Robotaxi 自動駕駛的士，NC20 將用於 SUV 和 Cybertruck，而 NC30 和 NC50 將首次在陽極中採用矽碳材料。

對 Tesla 電動化戰略的深遠衝擊

此次供應鏈崩潰暴露 Tesla 電池自製策略的脆弱性。L&F 在監管文件中僅表示合約調整是因「供應數量變化」，但實際反映 Tesla 對 4680 電池需求的災難性下滑。由於 Cybertruck 是目前唯一大量使用 Tesla 自製 4680 電池的車型，若不生產 Cybertruck，Tesla 就不需要 4680 電池，L&F 的正極材料自然失去買家。此前 Tesla 曾在 Model Y 中使用 4680 電池，但因客戶反映出現充電問題及續航距離低於預期，已停止該配置。

Fraunhofer IKTS、明斯特大學 MEET 和亞琛工業大學 PEM 的研究人員在《Cell Reports Physical Science》期刊發表的拆解分析顯示，Tesla 的 4680 電池能量密度（重量能量密度超過 272 Wh/kg，體積能量密度達 626 Wh/L）雖優於競爭對手，但比亞迪（BYD）的刀片電池（Blade Battery）採用磷酸鐵鋰（LFP）化學組成，在安全性、壽命和成本效益方面更具優勢。研究指出，雖然 BYD 刀片電池能量密度較低（160 Wh/kg 重量、355 Wh/L 體積），但其棱柱形設計能更有效散熱，減少複雜冷卻系統需求，使其成為大眾市場電動車的理想選擇。值得注意是，BYD 最近在全球電動車銷量上已超越 Tesla。

展望未來，Tesla 計劃於 2026 年初推出沒有方向盤的 Cybercab 自動駕駛的士，該車型也將使用 4680 電池。然而 Tesla 尚未解決 Level 4 自動駕駛技術，若真的推出無方向盤版本，其產量可能比 Cybertruck 更受限。亞太地區電池產業持續由中國、南韓和日本主導，中國仍是全球鋰離子電池生產主要力量，而東南亞國家正透過大規模投資建立新產能以強化區域供應鏈。香港電動車市場預計在 2025 至 2029 年間將以 8.3% 年複合增長率增長，到 2029 年市場規模將達 20 億港元，預計到 2027 年底私人電動車數量將超過 15 萬輛。在這個快速變化的市場環境中，Tesla 的 4680 電池戰略調整將對其在亞洲市場的競爭力產生關鍵影響。

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