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人工智能企業趨勢應用方案

Anthropic AI 引爆美股 單日蒸發 2,850 億美元的背後啟示

by Lam Lawton on 人工智能企業趨勢應用方案 Anthropic Claude saas Thomson Reuters 人工智能


Anthropic 推法律插件引爆 SaaS 危機　全球軟件股市值蒸發 2.2 兆

AI 巨頭 Anthropic 正式推出 Claude Cowork 法律自動化插件，這項能夠自動執行合約審查、法律摘要及合規追蹤的工具，在短短一個交易日內引發全球軟件及數據分析類股恐慌性拋售，美國市場單日市值蒸發高達2,850億美元（約港幣 2.22 兆元），歐洲及亞洲市場同步重挫。本文將深入剖析這場被華爾街交易員稱為「SaaSpocalypse」（SaaS 末日）的市場風暴成因、受創企業財務曝險、專家對 AI 顛覆傳統商業模式的分歧看法，以及企業如何在這場 AI 競賽中尋求生存之道。

 

unwire.pro 此文給決策者的重要啟示 :

SaaS「人頭費」模式崩解：AI 代理能獨立完成工作令軟件用戶數大減，企業採購需由「按人頭付費」轉向「按結果付費」思維。
避開「AI 薄殼」供應商：依賴 API 的中間商隨時被 Anthropic 等上游吞併，採購時必需審視對方是否擁有不可替代的技術護城河。
專有數據成唯一防線：當 AI 功能可被輕易複製，唯有累積獨家數據資產，企業才能在巨頭競爭下存活。
人力架構「去金字塔化」：AI 已由輔助轉為直接替代初級工作，企業需重組架構，將員工角色由「執行者」轉型為「AI 監督者」。

 

AI 由「增強工具」轉型為「工作取代者」關鍵時刻

這場拋售導火線源於 Anthropic 在 1 月 12 日推出的 Claude Cowork 桌面版 AI 代理工具，以及隨後於 2 月初發布的 11 款企業專用插件。與過往 AI 工具僅作輔助角色不同，Cowork 法律插件宣稱能獨立完成合約審查、風險標示、保密協議分類及合規追蹤等任務，直接挑戰傳統法律科技公司核心業務。Anthropic 在官方聲明中強調，這些插件讓 Claude 從「對話式聊天機械人」進化為「跨業務功能的專業隊友」，涵蓋銷售、財務、行銷、客戶服務及法律等領域。
根據《Legal IT Insider》報導，Anthropic 此舉標誌該公司從「模型供應商」轉型為「應用層及工作流程擁有者」的戰略轉變。Jefferies 股票交易部門 Jeffrey Favuzza 向 Bloomberg 表示：「我們稱之為 SaaSpocalypse，也就是 SaaS 股末日。交易情緒完全是『讓我離場』的恐慌性賣壓。」這種市場反應反映投資者對 AI 可能徹底取代而非僅增強現有軟件業務的深層憂慮。
Schroders 分析師 Jonathan McMullan 進一步解釋市場恐慌的結構性因素：「軟件及數據分析領域賣壓反映出一場深化的結構性辯論。投資者正積極重新定價這些領域，因為歷史上的『能見度溢價』正消退——AI 進步速度使長期估值越來越難以辯護，尤其是當 AI 工具讓企業能以更少員工完成更多工作時，直接威脅到按用戶收費的傳統軟件商業模式。」

 

法律數據巨頭首當其衝　Thomson Reuters 創單日最大跌幅

這場拋售對法律資訊服務產業造成毀滅性打擊。Thomson Reuters 股價暴跌 18%，創下該公司有史以來最大單日跌幅，股價回落至 2021 年 6 月以來最低水平。這家擁有 Westlaw 法律資料庫的多倫多資訊巨頭，其法律業務佔公司 EBIT（息稅前利潤）高達 45%，成為此次風暴中曝險最高企業。Morgan Stanley 分析師 Toni Kaplan 在研究報告中指出：「我們近期接觸的多數投資者對 Thomson Reuters 持壓倒性悲觀態度，市場共識擔憂該公司面對專業 AI 工具競爭加劇下，將難以維持法律業務成長動能。」
英國 RELX 集團（LexisNexis 母公司）同樣受重創，股價暴跌 14% 至 17%，創下 1988 年以來最大單日跌幅。該股自 2025 年 2 月高位以來已腰斬近半。荷蘭 Wolters Kluwer 下跌約 13%，而美國 LegalZoom.com 更重挫近 20%。倫敦證券交易所集團（LSEG）因其龐大數據分析業務，股價亦下跌 8.5% 至 13%。
然而，《Artificial Lawyer》專欄作者認為這波拋售屬「非理性」反應。該媒體指出，Thomson Reuters、RELX 及 Wolters Kluwer 本質上是「法律數據堡壘」——擁有數十年累積的專有案例法及合約數據，這些資產難以被任何 AI 插件輕易取代。同時，Anthropic 插件並非「開箱即用」簡單工具，任何律師事務所或法務團隊若要安全使用，很可能需要企業授權及技術團隊支援。Morningstar 分析則指出，雖然 Thomson Reuters 風險最高，但 RELX 及 Wolters Kluwer 法律業務僅佔各自 EBIT 的 10% 至 13%，實際曝險相對有限。

 

科技巨頭與私募基金同遭波及　AI 顛覆恐懼蔓延

這場拋售並未侷限於法律科技領域，迅速蔓延至整個軟件及金融服務產業。ServiceNow 單日重挫近 7%，年初至今跌幅擴大至 28%；Salesforce 同樣下跌約 7%，2026 年累計跌幅逼近 26%；TurboTax 母公司 Intuit 更暴跌近 11%，年初至今跌幅超過 34%。科技巨頭同樣未能倖免：Nvidia 下跌 2.8%、Microsoft 跌 2.9%、Meta 跌 2.1%、Oracle 跌 3.4%。
私募股權及另類投資公司更成為重災區。Blue Owl Capital Corp 連續九個交易日下跌，單日最大跌幅達 13%，股價跌至 2023 年以來最低點。Ares Management Corp、KKR 及 TPG 各一度下跌超過 10%，Apollo Global Management 及 Blackstone 跌幅也達 8%。市場擔憂這些私募基金對軟件產業大量曝險——業務發展公司（BDC）作為直接借貸市場公開交易實體，其股價表現成為外界觀察這個通常不透明市場的即時窗口。
廣告產業同樣遭池魚之殃。Omnicom 暴跌 11.2%，全球市值最大廣告集團 Publicis 在發布財報後下跌超過 9%。這家法國公司宣布已撥出約 9 億歐元（約 10.6 億美元，即港幣 82.7 億元）用於 2026 年AI相關技術及數據資產收購。Barclays 調查顯示，廣告代理商被認為是最易受 AI 衝擊行業之一，WPP、Omnicom 及 Publicis 均被標籤為潛在「AI 輸家」。

 

專家觀點分歧：末日預言與價值投資機會並存

面對這場市場風暴，業界專家看法呈現明顯分歧。Blue Whale Growth Fund 投資總監 Stephen Yiu 直言：「今年將是決定企業是 AI 贏家還是受害者的關鍵年份，核心技能在於避開輸家。在塵埃落定前，站在 AI 對立面是一條危險道路。」這種悲觀情緒與 Anthropic 行政總裁 Dario Amodei 警告相呼應——Amodei 曾預測 AI 可能在未來一至五年內消滅 50% 入門級白領工作，並可能將美國失業率推高至 10% 至 20%。
然而，Bank of America 全球研究部門對當前市場情緒提出尖銳批評。分析師 Vivek Arya 在研究報告指出，當前 SaaS 股拋售邏輯「內部不一致」：「市場同時定價兩個相互排斥情境——AI 資本開支惡化到投資回報率疲軟且成長不可持續，同時 AI 採用又將如此普及且提升生產力，以至於長期存在軟件工作流程和商業模式將變得過時。這兩種結果不可能同時發生。」
部分投資專家則將這波拋售視為買入機會。Sycomore Sustainable Tech 基金在下跌中買入 Microsoft 股票，該基金過去三年表現優於 99% 同類基金。基金經理認為 Microsoft 最終將成為 AI 贏家，且該股目前估值僅約 23 倍預期盈餘，為近三年最低水平。BTIG 首席市場技術分析師 Jonathan Krinsky 指出，軟件板塊「可能已超賣到足以反彈」，但他同時警告「修復並建立新基底需要很長時間」。
Nvidia 行政總裁 Jensen Huang 則公開駁斥 AI 將取代軟件論點，稱這種想法「不合邏輯」，並表示「時間會證明一切」。他強調 AI 實際上將為水電工、電工、建築工人及 AI 相關工廠建設人員創造大量就業機會，這些工作年薪可達六位數美元。

 

法律 AI 競賽白熱化　Harvey 與 Legora 面臨新威脅

Anthropic 進軍法律科技領域，對現有 AI 法律初創公司構成直接威脅。2025 年法律科技領域融資總額達 60 億美元（約港幣 468 億元），其中 Harvey AI 在一年內完成四輪融資共計 8.18 億美元（約港幣 63.8 億元），估值達 80 億美元（約港幣 624 億元）；歐洲競爭對手 Legora 則在 2025 年 10 月以 18 億美元（約港幣 140 億元）估值完成 1.5 億美元（約港幣 11.7 億元）C 輪融資。Harvey 最近更完成 1.6 億美元（約港幣 12.5 億元）F 輪融資，由 Andreessen Horowitz 領投，使其總融資額突破 10 億美元（約港幣 78 億元）。
然而，《Law.com》分析指出，Anthropic 法律插件對這些試圖執行廣泛任務的法律科技公司威脅最大，而專注於特定細分領域初創公司可能相對安全。Harvey 共同創辦人暨行政總裁 Winston Weinberg 仍保持樂觀，描繪大型併購交易前 10% 工作可完全自動化願景——將盡職調查從六週壓縮至兩週。Harvey 最新推出「Shared Spaces」協作工作區，讓律師事務所與客戶能在同一安全空間內即時協作，直接與 Legora 的 Portal 產品競爭。
Anthropic 獨特優勢在於其同時是 AI 模型開發商，這使其能夠針對特定產業需求個人化模型，而 Harvey 及 Legora 等公司實際上依賴 Anthropic 等開發商底層模型。這種「上下游通吃」策略使 Anthropic 能同時威脅傳統法律資訊服務公司及 AI 法律初創公司。

 

這場 AI 顛覆對企業意味著甚麼？

這場市場風暴揭示 AI 發展正從「增強人類能力」階段加速進入「取代人類工作」階段關鍵轉折。對企業而言，短期內需重新評估對傳統軟件及數據服務供應商依賴程度，並審視自身在 AI 價值鏈中定位。那些擁有專有數據資產及深厚客戶關係企業，如 Thomson Reuters 及 RELX，仍保有一定護城河；但那些僅作為「AI 模型包裝器」應用層公司，則面臨被上游模型開發商直接替代生存危機。
中長期而言，企業需在「AI 採用」與「AI 防禦」之間取得平衡。一方面，導入 AI 工具可提升營運效率；另一方面，過度依賴外部 AI 供應商可能在未來遭遇類似今日法律科技公司困境。建立自有數據資產、培養 AI 整合能力、以及發展難以被 AI 取代高價值服務，將成為企業在這場轉型中存活關鍵策略。
最終這場拋售是否如 Bank of America 所言屬「非理性」反應，抑或如 Anthropic 行政總裁 Amodei 所警告「白領工作末日」前奏，仍有待時間驗證。但可以確定的是，AI 對商業世界顛覆已從理論走向現實，而 2026 年很可能成為決定企業是 AI 時代贏家或輸家分水嶺。

[最後更新：2026 年 2 月 5 日]
資料來源： Bloomberg Morningstar CNBC Artificial Lawyer Fortune

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人工智能企業趨勢應用方案

螞蟻集團開源 Ming-Flash-Omni 2.0：性能超越 Google Gemini 2.5 Pro 震撼 AI 界

by Pierce on 人工智能企業趨勢應用方案 Gemini generative AI google Ming-Flash-Omni 2.0 螞蟻集團

螞蟻集團於 2026 年 2 月 11 日正式開源發布新一代全模態大模型 Ming-Flash-Omni 2.0。在多項公開基準測試中，該模型部分指標超越 Google Gemini 2.5 Pro，成為開源全模態大模型性能新標準。這是螞蟻集團在 AI 領域持續深耕的重要里程碑，也標誌著中國科技企業在全球 AI 競賽中正從「追趕者」轉向「領跑者」。本次開源涵蓋模型權重、推論程式碼及網上體驗平台，為全球開發者提供強大且可重用的多模態 AI 底座，預示企業級 AI 應用將迎來新一輪爆發期。

技術創新突破三大核心能力

Ming-Flash-Omni 2.0 基於螞蟻自研的 Ling-2.0 架構訓練，採用混合專家（MoE）模型，總參數規模達 100B（千億級），但運作參數僅 6B。這種架構設計讓模型在保持高效能的同時大幅降低運算成本。MoE 架構的核心理念是將單一龐大模型分拆成多個專門處理特定任務的「專家」子模型，處理每個指令時只啟動部分專家，這令系統僅需動用小部分運算資源便能完成複雜任務。

在視覺理解方面，模型融合億級精細數據與困難案例訓練策略，顯著加強對近緣動植物、工藝細節和稀有文物等複雜對象的識別能力。這項突破讓 AI 能夠應用於博物館文物鑑定、生物多樣性研究等高精度專業場景。音訊生成能力更是該模型的最大重點，作為業界首個全場景音訊統一生成模型，它可在同一條音軌中同時生成語音、環境音效與音樂。用戶只需用自然語言下指令，即可精細控制音色、語速、語調、音量、情緒與方言等參數，並具備零樣本（Zero-shot）音色複製能力。在圖像編輯方面，模型支援光影調整、場景替換、人物姿態改良及一鍵修圖等功能，在動態場景中仍保持畫面連貫與細節真實。

極致效率重新定義行業標準

在推論效率上，Ming-Flash-Omni 2.0 實現了 3.1Hz 的極低推論幀率，這意味著模型能夠實現分鐘級長音訊的實時高保真生成，在推論效率與成本控制上保持業界領先水平。相較於傳統大模型動輒需要數十秒的響應時間，這種實時性突破為影片配音、直播翻譯、客戶服務語音互動等場景，提供了商業化落實的可能性。

螞蟻集團在全模態方向已持續投入多年，Ming-Omni 系列已更新至第三個版本。此次將 Ming-Flash-Omni 2.0 開源，意味著其核心能力以「可重用底座」的形式對外釋放，為端對端多模態應用開發提供統一能力入口。目前，該模型的權重、推論程式碼已在 Hugging Face 等開源社區發布，用戶也可通過螞蟻百靈官方平台 Ling Studio 網上體驗與調用。

開源戰略重塑全球 AI 競爭格局

在全球 AI 大模型競爭白熱化的 2026 年，開源已成為科技巨頭爭奪開發者生態的關鍵戰略。Alibaba 旗下通義千問憑藉「全尺寸開源＋寬鬆使用協議」，截至 2026 年 1 月全球下載量突破 10 億次，衍生模型超 20 萬個，成為全球首個達成此成就的開源大模型，直接將 Meta 的 Llama 從開源第一位置擠下。

然而市場格局正在發生微妙變化。Meta 在 2026 年初成立超級智能實驗室（MSL），推出封閉原始碼文本模型 Avocado 和圖像影片模型 Mango，從昔日開源旗手轉向閉源策略。與此同時，Baidu 於 2026 年 1 月發布參數達 2.4 兆的文心 5.0 正式版，採用原生全模態統一建模技術，多項權威評測穩居全球第一梯隊。這種「巨頭閉源、新秀開源」的錯位競爭，讓全球 AI 生態呈現多元化發展態勢。

Ming-Flash-Omni 2.0 部分指標超越 Gemini 2.5 Pro，且以開源形式釋放，這意味著中國 AI 企業在技術實力和生態開放度上正與國際頂尖水平並跑甚至領跑。相較於閉源模型需要通過 API 付費調用的商業模式，開源策略讓企業能直接取得模型權重進行本地部署和個人化開發，大幅降低使用門檻和長期成本。

企業級應用迎來規模化落實轉捩點

2026 年被業內視為 AI 大模型規模化應用的關鍵轉捩點。全球 AI 市場規模預計將從 2025 年的 7,575.8 億美元（約港幣 5.9 兆元）增至 9,000 億美元（約港幣 7.02 兆元），年增長率達 18.7%。中國 AI 核心產業規模已超過 9,000 億元人民幣（約港幣 9,720 億元），企業數量超過 5,300 家。企業對 AI 的認知正從「效率工具」轉向「核心引擎」，從解決單點問題到驅動業務升級與模式創新。

螞蟻百靈大模型以「推動可信智能，服務產業發展」為宗旨，重點布局生活服務、金融服務、醫療健康等場景，致力於為每個人提供 AI 管家。在金融科技領域，螞蟻集團已發布面向消費者的金融智能助理「支小寶 2.0」和面向行業專家的金融業務助理「支小助」，透過大模型引導用戶投資決策並賦能金融行業。浙江大學國際聯合商學院研究員盤和林評價，這類應用能解決金融消費級產品和用戶配對的問題，是非常好的輔助工具。

在技術路線上，MoE 架構正成為行業共識。Microsoft、Google、Meta 等科技巨頭近期相繼推出採用 MoE 架構的開源模型，打破過去「越大越貴」的 AI 發展定律。DeepSeek V3 等模型透過 MoE 架構將單次 AI 調用成本從以元為單位降低至以分、厘為單位，使國內大模型免費策略在成本層面變得可行。這種技術突破讓頭部玩家能夠以免費方式獲取億級用戶的海量互動數據，反哺模型改良，形成強效的數據飛輪。

多模態 AI 重構產業價值鏈

從技術演進看，2026 年 AI 正實現從「感知」到「認知」的跨越。NSP（Next-State Prediction）範式讓模型具備物理世界規律理解能力，從「文字工具」升級為「世界模擬器」。多模態大模型的落實將深刻改變工業製造、醫療健康、內容創作等垂直行業。例如在製造業，AI 可綜合分析市場供需、大宗商品價格等海量資訊，最佳化原輔料採購策略，推動從「價值採購」向「戰略採購」轉變。

值得關注的是，具身智能的爆發離不開 AI 大模型的支援。大模型賦予機械人自然語言互動能力與複雜任務規劃能力，讓機械人從「專用裝置」升級為「通用助手」，工業製造中的精密裝配、服務業的個人化服務、醫療領域的輔助診療將成為核心落實場景。

對企業而言，Ming-Flash-Omni 2.0 的開源降低了前沿 AI 技術的使用門檻。華泰證券分析認為，科技行業投資主線正從算力基礎設施走向從仿真、訓練到現實部署的完整技術閉環，國產大模型的突破讓市場看到商業化曙光。隨著技術、場景與預算的協同突破，企業 AI 將從試點階段邁向規模化部署，深度重塑業務流程與決策模式，真正實現從「理解世界」到「融入世界」的跨越。

資料來源：新浪財經 | DoNews | ETNet | 老虎證券 | 中國金融新聞網

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企業趨勢低碳綠色應用方案業界消息

太陽能革命：轉換生質燃料農地可驅動全球電動車轉型

by Pierce on 企業趨勢低碳綠色應用方案業界消息 Ecovoltaics Our World in Data 太陽能 生質燃料 電動車


太陽能革命：轉換生質燃料農地可驅動全球電動車轉型

國際研究機構 Our World in Data 最新研究指出，將全球現有生質燃料農地改建為太陽能發電設施，產生的電力足以滿足全球所有汽車及貨車電動化的能源需求。這項發現挑戰長期以來對土地利用效率的認知，顯示同一塊土地用於太陽能發電的能源產出，是生質燃料的 23 倍。由 Hannah Ritchie 和 Pablo Rosado 帶領的研究團隊，揭示能源轉型過程中土地利用策略的關鍵盲點。

生質燃料土地困境：效率遠低於預期

目前全球約 3,200 萬公頃土地用於種植生質燃料作物，面積相當於整個德國或波蘭。研究機構 Cerulogy 分析顯示，若將生質燃料與動物飼料的共用土地分開計算，生質燃料單獨使用土地為 3,200 萬公頃，另有 2,900 萬公頃歸屬於動物飼料用途。這些土地集中在美國（粟米為主）、巴西（甘蔗）及歐盟三大市場，但僅能滿足全球約 4% 交通能源需求。

根據 Energy Institute 數據，這些生質燃料每年產出約 1,424 太瓦時（TWh）能源。若計入種植及製造過程的碳排放，部分生質燃料作物的減碳效益相當有限。更值得關注是「機會成本」問題，倘若將這些農地改為造林，吸收大氣中二氧化碳的效益或超越生質燃料所減少的排放。雖則如此，生質燃料產業仍持續擴張，市場規模預計由 2025 年 923 億美元（約港幣 7,199 億元）增長至 2035 年 1,483 億美元（約港幣 1.15 兆元），年複合增長率達 4.9%。

效率差距科學根源：光合作用與光電轉換巨大鴻溝

太陽能與生質燃料之間的巨大效率差異，源於基本物理原理。植物透過光合作用將陽光轉化為生物質的效率不到 1%，將生物質轉化成液態燃料時會損失更多能量。相比之下，現代太陽能板轉換效率達 15% 至 20%，部分最新設計甚至可達 25%。這意味用太陽能板替代作物將產生更多能源。

研究團隊計算顯示，若在 3,200 萬公頃土地鋪設太陽能板，每年可產生約 32,000 TWh 電力。這數字幾乎等同 2024 年全球總發電量 31,000 TWh，意味僅憑這些轉換土地就能滿足當前全球用電需求。Hannah Ritchie 在其 Substack 文章坦言，數字令人震驚，一度懷疑計算時多加一個零，與 Pablo Rosado 獨立驗算後才確認結果無誤。

2026 年太陽能技術持續進步，鈣鈦礦串聯電池、TOPCon 及異質結（HJT）等新技術正商業化。異質結技術溫度係數優異，在低光照及高溫環境下仍能維持高效率，特別適合各種氣候條件。2025 年初，天合光能創下 n 型全鈍化異質結太陽能模組 25.44% 世界紀錄。

電動車整合：能源效率乘數效應

電動車技術進步進一步擴大太陽能方案優勢。MIT Technology Review 2026 年 2 月 2 日報導指出，新一代電動車電池化學技術持續突破，成本與性能表現同步提升。由於電動車沒有燃燒引擎產生的熱損失，加上再生制動系統可將煞車能量回充電池，電動車每公里行駛所需能量僅為傳統汽油車三分之一。

研究團隊估算，若全球汽車及貨車完全電動化，總共需要約 7,000 TWh 電力（汽車及貨車各約 3,500 TWh）。這意味僅需將生質燃料農地不到四分之一面積轉換為太陽能發電，就能滿足全球所有道路運輸能源需求。當太陽能發電效率與電動車能源效率結合，同樣面積土地支援太陽能電動車行駛里程數，是生質燃料車約 70 倍。

全球電動車市場正快速擴張。EV Volumes 預測數據顯示，2026 年電動車預計佔全球汽車銷售 27.5%，2030 年將達 43.2%，2040 年更將超過 83%。中國在 2025 年電動車市場佔有率首次超過 50%。Statista 預測 2026 年全球電動車市場營收可達 9,963 億美元（約港幣 7.77 兆元）。

生態光伏多重效益：超越能源土地價值

研究團隊強調，並非主張將所有生質燃料農地改為太陽能電廠。National Library of Medicine 2025 年 4 月發表研究提出「生態光伏」（ecovoltaics）概念，展示如何在太陽能發電設施中整合生態系統服務。

生態光伏系統可在太陽能板下種植多年生植物，這些植物能過濾鄰近農田徑流中過量養分，同時為野生動物提供棲息地，增加農業地景多樣性與連結性。這種方法克服傳統對太陽能與農業競爭土地的憂慮，創造能源生產、生態保護與農業生產三贏局面。

部分生質燃料仍有其不可替代性，特別是航空燃油領域。2026 年生質燃料產業預測報告指出，永續航空燃料（SAF）正成為長期關鍵機遇。Our World in Data 另一篇研究指出，若要滿足全球所有航空需求，生質燃料產量需要增加三倍以上，並全部用於航空。

政策轉向與產業挑戰

這項研究挑戰社會對土地利用的思考方式。研究員指出，公眾經常質疑太陽能或風力發電對地景影響，卻甚少關注現有生質燃料作物佔用土地。然而，世界可以用生質燃料滿足 3% 至 4% 交通需求，或者在僅四分之一土地上用太陽能滿足所有道路運輸需求，其餘四分之三土地可用於食物生產、航空生質燃料或生態復育。

中國經驗提供政策支援實證。Carbon Brief 2026 年 2 月 5 日報導顯示，太陽能、電動車等清潔能源技術在 2025 年貢獻中國經濟增長三分之一以上，綠色技術整體擴張 18%。這顯示當政府明確產業政策與技術進步結合，能源轉型可以成為經濟增長驅動力。

然而轉型仍面臨挑戰。Bloomberg 2026 年 1 月 6 日報導指出，美國電動車市場出現波動，2025 年 11 月銷量較前一年暴跌 41%，預計 2026 年全年將萎縮 15%。這突顯政策穩定性和消費者信心對能源轉型的重要性。生質燃料產業方面，2026 年油價與植物油價格價差預計將擴大，提高依賴植物油的生質燃料成本。

能源轉型策略選擇

Our World in Data 研究為能源轉型提供清晰數據支撐：相同土地面積，太陽能配合電動車能源產出是生質燃料系統數十倍。隨着太陽能效率持續提升，電動車市場佔有率預計接近 30%，技術與市場條件已經成熟。

政策制定者需要重新評估土地利用優先次序。將部分低效率生質燃料農地轉換為生態光伏系統，既能大幅提升能源產出，又可增強生態系統服務。這不是簡單二選一問題，而是如何在糧食生產、能源轉型和生態保護之間找到最優平衡。對於追求碳中和目標的企業與國家，這項研究揭示的效率差距應促使其重新思考投資方向。未來十年，能源基礎設施選擇將決定我們能否在有限土地資源上實現真正永續交通系統。

資料來源：Our World in Data、National Library of Medicine、MIT Technology Review、EV Volumes、Bloomberg

 

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企業趨勢應用方案業界消息

全球 DRAM 價格預計飆升 47%：PC 巨頭打破慣例轉向中國供應鏈

by Pierce on 企業趨勢應用方案業界消息 ai CXMT Dell DRAM HP


全球 DRAM 價格預計飆升 47%：PC 巨頭打破慣例轉向中國供應鏈

全球內存供應緊張，促使 PC 巨頭考慮轉向中國供應商。4 大國際 PC 製造商正評估採用中國長鑫存儲（CXMT）的 DRAM 晶片，標誌著全球記憶體供應鏈格局出現重大轉變。HP 已於 2026 年 2 月啟動對 CXMT 產品的認證程序，並計劃持續監控市場至 2026 年年中。若供應持續緊張，HP 將首次為非美國市場採購中國製記憶體晶片。Dell 同樣正進行產品認證，主因是擔憂記憶體晶片價格在 2026 年將持續飆升。

AI 浪潮引發供需失衡危機

全球 DRAM 市場正經歷結構性短缺，根源在於三大記憶體巨頭 Micron、Samsung 及 SK Hynix 將產能大幅轉向高利潤的 HBM（高頻寬記憶體）生產，以滿足 NVIDIA、Google 和 Amazon 等 AI 巨頭需求。SK Hynix 宣布 2025 年及 2026 年大部分 HBM 產能已被預訂，該公司目前控制全球約 60% 的 HBM 出貨量。Micron 技術副總裁表示，每生產 1 位元 HBM 記憶體，就必須犧牲 3 位元傳統記憶體產能。這種產能轉移導致 DDR5 等傳統 DRAM 供應急劇收縮。

Samsung 已將 32GB DDR5 模組價格從 2025 年 9 月的 149 美元（約港幣 HK$1,162），提升至 239 美元（約港幣 HK$1,864），漲幅達 60%。Gartner 預測 2026 年 DRAM 價格將上升 47%，而 Counterpoint Research 更預估企業級 DDR5 64GB RDIMM 模組在 2026 年底的價格，將是 2025 年初的 2 倍。Team Group 總經理陳先生警告，當通路庫存在 2026 年第 1、2 季耗盡後，取得配額將變得極之困難，即使願意支付高價也未必獲得供應。

中國記憶體廠商迎來黃金窗口期

CXMT 作為中國最大 DRAM 製造商，正抓住市場機遇積極擴產。根據 Morgan Stanley 估計，CXMT 在 2024 年生產產能約為每月 17 萬片 300 毫米晶圓，並計劃在 2025 年底將產能提升至 24 萬至 28 萬片。該公司在 2025 年 11 月宣布開始量產 DDR5 記憶體晶片，雖然採用較舊的第 4 代 DRAM 製程技術（約 16 奈米），比 Samsung 2021 年推出的 10 奈米級製程落後，導致晶片面積比 Samsung 產品大 40%。

然而最新測試顯示，CXMT 的 DDR5 模組在質素及效能方面已接近台灣南亞科技水平，雖然良率仍徘徊在 50% 左右，需要進一步提升才能達到行業平均水準。韓國半導體產業協會分析師沈先生表示，CXMT 與國際領先廠商的技術差距仍超過 5 年，但在供應緊張環境下，這些產品已足以滿足部分中低階 PC 市場需求。CXMT 正準備在 2026 年第 1 季進行首次公開募股（IPO），計劃募資 200 億至 400 億人民幣（約港幣 216 億至 432 億元），以支援擴產與技術升級。

PC 品牌商供應鏈策略調整

面對記憶體短缺，全球第 6 大 PC 製造商 Acer 董事長陳俊聖明確表態，只要中國大陸供應商新產能投產，將有助改善記憶體晶片短缺狀況，Acer 願意透過大陸代工合作夥伴使用這些晶片。ASUS 則已要求中國大陸生產合作夥伴在可行情況下，為部分手提電腦項目協助採購記憶體晶片。這種策略轉變反映 PC 產業供應鏈權力結構重組：傳統上由品牌商嚴格控制處理器、顯示器及記憶體等關鍵組件採購，現在則越趨依賴代工廠商的本地供應網絡。

有業界高層向《日經亞洲》表示，記憶體晶片短缺為中國電子代工商提供在供應鏈中發揮更重要角色的機會，部分品牌商甚至主動要求代工合作夥伴協助拓展採購來源。HP 在 2025 年獲得 5,300 萬美元（約港幣 4.1 億元）美國 CHIPS 法案補助金，用於加強美國半導體供應鏈，但這主要針對生命科學與微機電系統技術，無法解決當前記憶體短缺問題。該公司正採取多元化供應商策略、減少裝置中非必要記憶體組件，並在競爭情況允許下提高價格以緩解利潤壓力。

對企業決策者的戰略啟示

這波供應鏈重組對企業 IT 採購策略產生深遠影響，議價能力正從傳統 PC 廠商轉向擁有龐大採購量的雲端服務超大型業者。IDC 分析指出，記憶體成本上升將推高 2026 年智能電話及 PC 終端售價，或迫使製造商降低產品規格，進而影響整體市場需求。對於計劃在 2026 年採購裝置的企業，及早鎖定供應合約、評估多元化供應商選項，以及重新審視裝置更換週期將成為關鍵策略。

長期而言，中國記憶體產業崛起將為全球市場提供更多選擇，但技術成熟度、質素穩定性及地緣政治風險仍是企業決策時必須謹慎評估的因素。業界預期這波記憶體短缺將持續至 2027 年至 2028 年，屆時新增產能才能真正緩解市場壓力。

資料來源：ReutersNikkei AsiaCNBCNetwork WorldTom’s Hardware

 

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人工智能企業趨勢應用方案

Anthropic 最新 Claude Opus 4.6 全攻略 : API 價格、新功能及商業價值

by anskar on 人工智能企業趨勢應用方案 AI Agent Anthropic Claude Opus 4.6 Enterprise AI saas

Anthropic 正式發佈 Claude Opus 4.6，這是 Claude 4.5 模型系列中最先進版本，距離前代 Opus 4.5（2025 年 11 月發佈）僅三個月。Anthropic 企業產品負責人 Scott White 接受 CNBC 訪問時直言：「我認為我們正在進入『vibe working』的時代。」這並非單純行銷口號——White 在 TechCrunch 訪問中進一步解釋，過去一年 Claude 已從一個「完成小任務或回答問題」的對話工具，進化為企業可以「真正交付重要工作」的夥伴，而 Opus 4.6 是讓這個轉變落地的關鍵節點。值得留意的是，企業客戶已佔 Anthropic 業務量約八成，且 Anthropic 觀察到越來越多非工程師如產品經理、金融分析師、各行業專業人士，正在使用 Claude 作為核心工作引擎。

推理與分析能力：對企業最重要的進步

對決策者而言，基準測試分數本身意義有限，但以下幾項數據值得關注，因直接反映模型在商業場景中的實際表現。在 GDPval-AA 評估中（由 Artificial Analysis 獨立營運，專門衡量金融、法律等領域真實知識工作表現），Opus 4.6 超越業界次佳模型 OpenAI GPT-5.2 約 144 個 Elo 分，較前代 Opus 4.5 更提升 190 分。Anthropic 指出這意味 Opus 4.6 在約 70% 專業工作任務中能勝過 GPT-5.2。在測試模型能否靈活解決非套路問題的 ARC AGI 2 基準中（The New Stack 指出這恰恰是企業日常工作最常見挑戰），Opus 4.6 得分 68.8%，較前代的 37.6% 接近翻倍。綜合而言，Opus 4.6 在絕大多數維度上實現顯著躍升。值得一提的是，個別軟件工程相關指標出現極微小回退，但整體而言，在推理、長上下文處理和代理式任務等對企業最重要的領域，進步幅度相當可觀。

百萬級上下文視窗：大規模文件處理的遊戲規則改變者

Opus 4.6 首度在 Opus 級別引入一百萬 token 上下文視窗（beta 階段）。過去 AI 模型處理冗長文件時普遍存在「上下文衰退」，即隨著輸入增加，模型對早期資訊理解顯著退化。Opus 4.6 在這方面實現質的飛躍：在專門測試大量文字中精確檢索特定資訊的 MRCR v2 百萬 token 版本中，Opus 4.6 達到 76% 準確率，上一代僅為 18.5%。配合全新「上下文壓縮」功能（模型在接近上限時自動摘要早期內容），代理式任務得以持續運行而不會因觸及限制而中斷。這對企業具直觀實際意義：財務團隊可將一整套盡職調查文件交給 Claude，獲得針對性精確回答而非籠統摘要；法務團隊可讓模型同時消化數十份合約，識別出隱藏風險條款。Thomson Reuters 技術長 Joel Hron 表示，這項進步為他們設計複雜研究工作流程提供「更強大基礎模組」。

金融領域的專項突破

Anthropic 針對金融服務發佈專項能力報告。在其內部「Real-World Finance」評估中，涵蓋約 50 個投資銀行、私募股權及企業財務常見分析任務，Opus 4.6 較幾個月前旗艦模型 Sonnet 4.5 提升超過 23 個百分點。在外部 Vals AI Finance Agent 基準測試（分析 SEC 公開申報文件）中以 60.7% 達到業界最佳；在稅務評估 TaxEval 中以 76.0% 同樣領先；法律科技公司 Harvey 亦報告 Opus 4.6 在 BigLaw Bench 法律推理測試中達到 90.2%，其中四成項目獲得滿分。但對企業最有感的或許是「第一稿質素」飛躍。Anthropic 對 The New Stack 表示，Opus 4.6「首次嘗試就能更接近可直接使用質素」。過去需要資深分析師兩到三週完成的商業盡職調查報告，Opus 4.6 能在首次產出時交付具備專業水準的試算表和簡報。Hebbia 技術長 Aabhas Sharma 形容：「過去需要數小時財務簡報現在只需幾分鐘。」英國投資公司 Hg 旗下 Hg Catalyst 負責人 Lloyd Hilton 和加拿大機構投資者 BCI 也分別印證從盡職調查到多分頁分析場景的實質提升。

網絡安全：自主發現 500 多個零日漏洞

這可能是對企業資訊保安長最具說服力的一項進步。根據 Axios 報導，Anthropic 前沿紅隊在發佈前將 Opus 4.6 放入沙箱環境，僅提供基本工具（Python、除錯器、模糊測試工具），不給予任何特定指令。結果 Claude 僅憑開箱即用能力發現超過 500 個此前未知的零日漏洞，涵蓋從系統崩潰到記憶體損壞等不同嚴重程度，每一個都經過人工驗證。受影響開源專案包括 GhostScript、OpenSC 和 CGIF 等廣泛使用工具。Anthropic 前沿紅隊負責人 Logan Graham 對 Axios 表示：「這是防禦者和攻擊者之間的競賽，我們期望盡快將工具交到防禦者手中。」他預測這可能成為未來確保開源軟件安全的主要方式之一。在挪威央行投資管理公司（NBIM）盲測中，Opus 4.6 在 40 項網絡安全調查中有 38 次產出最佳結果，每次涉及多達 9 個子代理和 100 多次工具調用。這對依賴開源元件的企業而言，意味 AI 驅動的安全審計正從概念走向實用。

代理式工作與產品整合：嵌入既有工作流程

Opus 4.6 的「代理式」能力，即自主規劃、拆解任務、長時間持續執行，在實際企業場景中已展現顯著成效。Rakuten 的 AI 總經理 Yusuke Kaji 分享案例：Opus 4.6 在單日內自主關閉 13 個議題、將 12 個分配給正確團隊成員，管理一個約 50 人、跨 6 個程式碼庫的組織，同時處理產品和組織層面決策，並在需要時適時交回人類處理。SentinelOne 首席 AI 長 Gregor Stewart 則表示，模型像一位資深工程師般處理數百萬行程式碼庫遷移，事前規劃、邊學邊調整，最終以一半時間完成。全新「代理團隊」功能讓多個 AI 代理可以平行協作，各自負責一個環節並自主協調，Replit 總裁 Michele Catasta 形容這是「代理式規劃的巨大飛躍」。在產品整合方面，Anthropic 將這些能力直接嵌入企業常用辦公工具中。Claude in PowerPoint（研究預覽版）讓 Claude 直接在 PowerPoint 側邊欄內協助製作簡報，讀取既有版面佈局、字型和母版樣式以確保品牌一致性。Claude in Excel 新增樞紐分析表編輯、條件格式、資料驗證等金融級功能，分析師可在單一介面完成從建模到交付全流程。Cowork 桌面工具則更進一步，授權 Claude 存取指定資料夾後，即可並行讀取、編輯和建立檔案，搭配行業外掛程式（涵蓋財務、法律、銷售等領域）自動化日記帳分錄、差異分析和對帳等工作。正是這些行業外掛程式推出，在華爾街引發一場風暴。

「SaaSpocalypse」：AI 替代效應已被市場定價

就在 Opus 4.6 發佈前數天，Anthropic 推出 Cowork 行業外掛程式在華爾街引發被 Jefferies 交易員稱之為「SaaSpocalypse」的恐慌性拋售。Thomson Reuters 股價單日暴跌約 18%，創歷史最大單日跌幅；LegalZoom 下跌近 20%；軟件行業 ETF 單日下挫 5.69%。衝擊波迅速蔓延全球，RELX（LexisNexis 母公司）跌約 14%，印度 Nifty IT 指數暴跌 6%。Schroders 分析師 Jonathan McMullan 對 Reuters 直言：「AI 進步速度使長期估值越來越難以支撐，AI 工具讓企業能以更少員工完成更多工作，威脅到按用戶收費的傳統商業模式。」恐慌是否合理市場存在分歧。JP Morgan 分析師 Mark Murphy 認為，將個人生產力工具直接推演為替代所有關鍵企業軟件「是不合邏輯的飛躍」。法律科技媒體 Artificial Lawyer 亦指出，Thomson Reuters 等公司本質上是「法律數據堡壘」，數十年整理的專有數據並非幾個外掛程式就能取代。但無論短期反應是否過度，這場市場動盪傳遞明確訊號：AI 對知識工作替代效應已從理論走向市場定價現實。企業需要思考的不只是「要不要用 AI」，而是如何在行業格局被重塑之前率先整合 AI 以獲取結構性優勢。

16 個 Claude 同時寫出一個 C 編譯器 「代理團隊」的極限壓力測試

Anthropic 於同日發佈了一篇工程技術文章，由安全團隊研究員 Nicholas Carlini 撰寫，詳細記錄了一項極具野心的實驗：讓 16 個 Opus 4.6 代理實例以「代理團隊」模式平行協作，從零開始用 Rust 撰寫一個 C 編譯器——然後研究人員基本上就離開了，讓它們自主運行。經過近兩週、接近 2,000 次 Claude Code 會話，這個代理團隊產出了一個十萬行的編譯器，能夠在 x86、ARM 和 RISC-V 三個平台上編譯 Linux 6.9 核心，同時也能編譯 QEMU、FFmpeg、SQLite、PostgreSQL、Redis 等知名開源項目，在 GCC 酷刑測試套件等主流編譯器測試中達到 99% 的通過率。整個過程消耗了約 20 億個輸入 token 和 1.4 億個輸出 token，API 總成本約為兩萬美元——Carlini 坦言，這相較於他自己或一個人類工程團隊完成同等工作所需的成本，只是「極小的一部分」。實驗中每個代理被放入獨立的 Docker 容器，透過 Git 同步變更，以「鎖定」機制避免重複工作，各自判斷「下一個最該做的事」並透過共享進度文件互相協調，沒有中央調度。原始碼已在 GitHub 公開（github.com/anthropics/claudes-c-compiler）。

Carlini 也誠實地指出了當前的天花板：編譯器仍無法完全取代 GCC，16 位元 x86 程式碼生成的效率問題未能解決，組譯器和連結器仍有瑕疵，產出的程式碼效率低於 GCC 關閉所有優化後的結果。他更直言：「作為曾從事滲透測試的人，想到程式設計師可能部署自己從未親自驗證過的軟體，我感到真實的擔憂。」但對決策者而言，這篇文章的價值恰恰在於它提供了一個具體、可量化的參照點——兩萬美元、兩週時間、十萬行可運作的程式碼——這不是行銷宣傳中的抽象承諾，而是一個可驗證的工程成果。它同時誠實展示了 AI 自主開發目前的邊界：能完成令人印象深刻的大規模任務，但在精細度、效率和可靠性上仍需人類把關。這恰恰是企業在規劃 AI 導入策略時最需要的現實基準。

定價、部署與安全

Opus 4.6 的 API 定價維持在每百萬 token 輸入 5 美元（約港幣 HK$39）、輸出 25 美元（約港幣 HK$195），與前代完全一致，企業在不增加成本情況下即可獲得能力升級。超過 20 萬 token 長上下文請求適用溢價，輸入 10 美元（約港幣 HK$78）、輸出 37.50 美元（約港幣 HK$292.5）。模型已可通過 claude.ai、API 及 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 使用。針對資料主權需求，Opus 4.6 提供美國境內專屬推理選項（1.1 倍定價）。開發者可透過四級「投入度」控制在智能、速度和成本之間取捨，輸出上限亦提升至 12.8 萬 token。安全方面，Opus 4.6 整體對齊水平與前代 Opus 4.5 相當（後者已是當時業界最佳），且「過度拒絕率」是近期所有 Claude 模型中最低，這意味日常使用中遇到不必要阻礙機會更少。Anthropic 為此版本執行歷來最全面安全評估，並針對加強網絡安全能力新增六項專用探測機制。

 

理性看待：基準分數之外的現實

雖然合作夥伴反饋普遍積極，Box 報告高推理任務表現提升 10 個百分點，Shortcut.ai 形容進步「幾乎令人難以置信」，企業仍應保持務實。知名開發者 Simon Willison 此前就 Opus 4.5 指出，基準測試進步不一定能在所有日常工作流程中帶來同等感受。Anthropic 自身亦坦承 AI 在高風險領域仍有局限，建議用戶持續審查產出，尤其在金融和法律等對準確性要求極高場景中，人類專業判斷依然不可或缺。但綜合能力提升幅度、產品整合深度、以及市場已開始為 AI 替代效應重新定價現實，Opus 4.6 為正在尋求 AI 賦能企業提供目前市場上最具說服力選項之一。決策者面對的問題已不再是「AI 是否足夠好」，而是「我們準備好了嗎」。

資料來源

 

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企業趨勢應用方案資訊保安

歐洲政府全面棄用美國軟件：法國 250 萬公務員 2027 年前停用 Teams 與 Zoom

by Pierce on 企業趨勢應用方案資訊保安 Microsoft open source Visio zoom 數碼主權


歐洲政府全面棄用美國軟件：法國 250 萬公務員 2027 年前停用 Teams 與 Zoom

歐洲各國政府正展開史上最大規模「數碼主權」行動。法國本週宣布 250 萬名公務員將在 2027 年前全面停用 Zoom、Microsoft Teams 等美國視像會議工具，轉用本土平台 Visio。此舉標誌歐洲與矽谷科技巨頭長達十年依賴關係正式進入轉折點，美國企業在歐洲雲端服務市場高達 72% 市占率面臨前所未有挑戰。這場運動背後驅動力，既有對數據主權堅持，也有對美國 Donald Trump 政府科技政策不確定性的深層憂慮。

法國率先出擊：本土視像平台 Visio 年省億元成本

法國政府由公務事務部與數碼事務跨部門總局（DINUM）共同開發 Visio 平台，已完成為期一年測試，目前擁有約 4 萬名用戶。該平台將於 2027 年成為所有公務員唯一視像會議工具，屆時稅務及社會保障等大型公共部門美國軟件授權將不再續約。法國公務事務部長 David Amiel 在聲明中直言：「我們不能冒險讓科學交流、敏感數據和戰略創新暴露在非歐洲主體面前」。

Visio 平台採用法國初創企業 Pyannote 開發 AI 技術，具備自動會議轉錄和發言人識別功能，並託管於法國 Dassault Systèmes 子公司 Outscale 營運的主權雲端。法國政府估算，每 10 萬名用戶使用 Visio，每年可節省高達 100 萬歐元（約港幣 848 萬元）成本。此舉是法國「Suite Numérique」計劃一部分，該計劃目標是建立完整主權數碼生態系統，取代 Gmail、Slack 等廣泛使用美國服務。

德國與奧地利實戰經驗：開源軟件成主權首選

德國 Schleswig-Holstein 州案例更具示範意義。該州已成功將 4.4 萬名員工電郵系統從 Microsoft Exchange 遷移至開源軟件 Open-Xchange 和 Thunderbird，並將 Microsoft SharePoint 替換為 Nextcloud。州數碼化部長 Dirk Schrödter 透露，該州在 2026 年將進行 900 萬歐元（約港幣 7,632 萬元）一次性投資，但每年可節省 1,500 萬歐元（約港幣 1.27 億元）授權費，投資回報期不到一年。該州目前已完成 80% 工作站遷移，並計劃進一步以 Linux 替代 Windows 系統。

奧地利軍方則在 2025 年完成約 16,000 個系統（約佔其 IT 系統一半）從 Microsoft Office 遷移至 LibreOffice。奧地利軍方資訊科技與網絡防禦部門（Directorate 6）負責人 Michael Hillebrand 強調，這除成本考量，更是「確保在危機期間維持不間斷運作能力」戰略必要。軍方甚至向 LibreOffice 項目貢獻超過五年開發工作量，體現從單純使用者到生態系統參與者角色轉變。

Trump 效應：信任危機加速主權運動

2025 年美國總統 Donald Trump 對國際刑事法院（ICC）首席檢察官 Karim Khan 實施制裁後，Microsoft 隨即註銷 Khan 的 ICC 郵箱帳戶，事件成為歐洲數碼主權運動轉捩點。雖然 Microsoft 堅稱「始終與 ICC 保持溝通」且「從未暫停對 ICC 服務」，但此舉令歐洲各界對科技巨頭「終止開關」風險產生深層憂慮——即這些公司可能在政治壓力下隨時切斷服務。

Eurasia Group 分析師 Nick Reiners 指出：「如今降低對美國科技風險理念，背後政治推動力已大幅增強。能明顯感受到一種時代思潮轉變」。在 2026 年 1 月瑞士達沃斯世界經濟論壇上，歐盟科技主權事務官員 Henna Virkkunen 向全球精英警示：「歐洲對他國依賴可能被武器化，用來對付我們」。Trump 政府 2026 年 2 月更威脅若歐盟執行《數碼市場法》（Digital Markets Act）對 Apple、Google、Meta 開出超過 1,000 億歐元（約港幣 8,480 億元）罰款，將對歐洲汽車與奢侈品徵收 25% 報復性關稅。

美國科技巨頭反擊：主權雲能否挽回信任？

面對市場流失危機，美國雲端服務供應商紛紛推出「主權雲」業務應對。Microsoft 於 2025 年 6 月宣布推出 Microsoft 365 Local（完全運行於客戶自有數據中心）以及 Sovereign Public Cloud 服務，後者配備 Data Guardian 功能，確保歐盟客戶數據僅在歐洲境內儲存和處理，且僅由歐洲籍員工管理。Microsoft 總裁 Brad Smith 在達沃斯接受採訪時強調：「歐洲是美國科技業界僅次於本土最大市場。一切都取決於信任，而信任需要對話」。

然而市場數據顯示美國企業主導地位仍難以撼動。根據 2026 年 1 月最新數據，AWS 在全球雲端服務市場佔有 32% 份額，Microsoft Azure 為 23%，Google Cloud 為 10%。在歐洲市場，AWS 和 Azure 分別佔據 30% 和 28% 份額，而歐洲本土雲端服務供應商市占率已從 2017 年 27% 萎縮至 2025 年 13%。這種結構性失衡也促使法國與德國在 2025 年 11 月柏林數碼主權峰會上宣布成立「數碼主權工作組」，將在 2026 年法德部長理事會上提出具體促進措施。

2026：從口號到執行的關鍵年

歐洲數碼主權運動正從政策宣示進入實戰執行階段。《人工智能法案》（AI Act）自 2025 年 2 月生效後，2026 年 8 月將強制要求高風險 AI 系統合規。《數碼營運韌性法》（DORA）已對金融業實施網絡安全標準，《網絡與資訊系統安全指令 2》（NIS2）則將覆蓋數千家企業。法國總統 Emmanuel Macron 在柏林峰會上宣布：「數碼主權峰會發出明確信號：歐洲有能力引領數碼時代」。

然而執行挑戰依然嚴峻。德國 Schleswig-Holstein 州反對黨議員指出，雖然官方數據顯示 80% 工作站已完成遷移，但「遠少於 80% 員工能真正熟練使用這些系統」，遷移初期錯誤問題仍在持續。Linux Foundation 與歐洲公共部門開源項目報告也指出，雖然歐洲各國政府已建立開源項目辦公室（OSPOs），但公共部門在全面採納開源價值方面仍顯滯後。

多家智庫研究顯示，歐洲挑戰已不再是意識問題，而是執行力。要實現真正數碼主權，需要「史無前例大規模持續投資、促進創新務實監管，以及政府與大型企業在需求側協調行動」。否則，歐洲將因結構性惰性而非主動選擇，持續處於技術依賴狀態。這場歐洲史上最大規模軟件遷移運動，最終能否打破矽谷數據霸權，2026 年將是關鍵驗證年。

資料來源：
The Register
Global Banking and Finance
Heise Online
The Document Foundation
Netaxis Solutions

 

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企業趨勢應用方案業界消息

財政司司長陳茂波：　「智瞻 2026」推動科技產業融合 探討企業出海機遇

by Pierce on 企業趨勢應用方案業界消息 企業出海 十五五規劃 新型工業化 智瞻 2026 香港生產力局


財政司司長陳茂波：　「智瞻 2026」推動科技產業融合 探討企業出海機遇

香港生產力促進局於 2026 年 2 月 4 日舉辦年度旗艦活動「智瞻 2026」，逾 500 位政商界代表出席，內地約 16,000 人次網上觀看。財政司司長陳茂波在主題演講中強調，國家「十五五」規劃明確支持香港建設國際創科中心，香港將繼續推動科技創新和產業創新深度融合，培育具國際視野的創新企業，推動經濟向高增值方向發展。

對接國家戰略的香港機遇

「十五五」規劃為香港創科發展帶來重大機遇。國家主席習近平提出「產業出題、科技答題」方針，為創新生態指明方向。生產力局主席陳祖恒議員在閉幕辭中表示，局方將緊密配合國家和特區政府整體發展策略，善用創新科技應對企業實際痛點，全方位協助企業加快升級轉型步伐。此戰略定位回應國家發展需求，亦突顯香港作為國際創科中心的獨特價值。

香港在「十四五」和「十五五」規劃中均獲國家明確支持建設國際創科中心。陳茂波指出，未來將積極配合國家發展策略，進一步強化科技與產業連結，鼓勵企業增加研發資源，擴大科技應用範圍。政府將推動經濟向高增值、多元化方向邁進，為企業創造更廣闊發展空間。

「引進－落地－成長－出海」服務生態鏈

生產力局與引進重點企業辦公室（引進辦）建立策略夥伴關係，共同構建「引進－落地－成長－出海」完整服務模式。引進辦主任任景信表示，香港擁有完善金融體系、人才優勢，以及與國際法規、標準接軌的國際場景，配合政府產業政策及海外網絡，為內地企業以香港為基地「走出去」提供獨特支援。引進辦致力吸引全球五大創科領域重點企業落戶，提供全面落地支援服務，充分發揮香港作為「超級連繫人」及「超級增值人」角色。

生產力局多年來成功協助多間內地及本地企業拓展海外市場，包括西井科技、雲迹科技、馭勢科技等，成功案例遍及東南亞、歐洲、東盟及中東等地區。這些企業透過香港平台，實現從技術研發到市場拓展的全方位升級。生產力局將繼續與引進辦合作，發揮「香港製造」優勢，協助企業經香港連接世界。

The Cradle 出海六招強化企業

生產力局作為香港特區政府「內地企業出海專班」成員，推出「The Cradle 出海服務中心」，為出海企業提供「出海六招」全面綜合服務。六項核心服務包括智能生產、技術研發及評估、國際標準及測試、專業服務、培訓及實地考察、資助計劃等，支援香港發揮自身獨特優勢，協助企業高質素出海。

自 2025 年 4 月成立以來，The Cradle 已吸引超過 350 間企業表示興趣使用服務，當中約 100 多宗進入具體跟進階段，連同成立前已協助的出海項目，累計超過 450 宗。成績充分證明香港作為企業出海橋頭堡的強大吸引力。生產力局透過提供產品、技術、製造及管理等關鍵需求的綜合服務，協助企業善用香港國際化優勢拓展全球市場。

領袖論壇凝聚產業智慧

「智瞻 2026」同場舉辦「智瞻領袖論壇」，由資深傳媒人黃永主持，邀請北京雲迹科技創始人支濤、河南東微電子材料創始人兼董事長王永超、施耐德電氣（香港）香港區總裁趙啟文、引進辦主任任景信，以及生產力局總裁畢堅文共同探討。議題圍繞企業出海、科技支援及人才發展三大主題，深入分析企業如何透過香港「橋頭堡」角色，在國家「十五五」規劃下實現創新驅動與高增值發展。

論壇分享中國品牌經香港走向國際的實戰經驗，探討香港在技術支援與創新人才聚集方面的優勢，以及如何為內地企業提供一站式升級與出海平台。這些專業見解為參會企業提供寶貴參考和啟發。

政產學研投協同創新

生產力局一直與「政、產、學、研、投」各界緊密協作，推動新型工業化，提升產業新質生產力。目前合作項目包括：與哈爾濱工業大學合作「循環經濟關鍵技術與設備」重點專項，為超大城市群的多源固廢提供動態識別與大數據資源池構建方案；與江蘇大學合作「小麥綠色智能加工與關鍵技術集成與產業化示範」項目，提供 AI 及物聯網等核心技術支援；與清華大學合作設立「香港生產力促進局卓越技術中心」，專注智能製造及 AI 技術產業轉化；與復旦大學祖泉研究院簽署合作協議，致力推動滬港之間的科技協同與成果轉化。

生產力局將持續推動政產學研投跨界對話，聚焦未來產業與科技應用落實，協助建立香港成為全球創科價值鏈關鍵節點。透過深化與本地工商界及國際頂尖研發機構協作，生產力局為產業創優增值，促進新質生產力發展。

企業出海的未來影響

「智瞻 2026」成功舉辦標誌著香港在國家「十五五」規劃中的戰略地位進一步鞏固。對於企業而言，香港不僅是進入國際市場門戶，更是技術升級、人才聚集、資金融通的綜合平台。未來，隨著生產力局與各界合作深化，香港將在新型工業化、環保科技、AI 應用等前沿領域發揮更大作用，為企業提供從研發到市場的全方位支援。此創新生態的建立，將推動更多中國企業成功走向世界，同時吸引更多國際企業經香港進入大灣區市場。

資料來源：香港生產力促進局

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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 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。

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

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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 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


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

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

 

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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 人工智能企業趨勢應用方案 ai Codex GPT-5.2 OpenAI 程式碼


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

 

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

 

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