戴爾科技集團於 Forum 2026 公布《2026 年現代企業就緒度調查》，指 64% 香港受訪機構正部署現代化智能技術或建立專屬模型，但 78% 坦言基建尚未應付生產規模應用；逾八成傾向單一策略合作夥伴。論壇亦展示 PowerStore Elite 與 XPS 13。
企業 AI
Accenture 調查 150 名香港企業高層，發現只有 12% 戰略性生成式 AI 投資成功規模化，但企業預期未來 18 個月生產力可提升 15%。保誠透過重整知識庫，令 AI 助手準確率由約 50% 升至 98%，反映資料架構、流程重設及模型治理比增加試點數量更值得管理層關注。文章分析 CIO、CEO 及 CFO 如何衡量回報、分配 AI 預算與控制部署風險。
Nvidia 行政總裁黃仁勳在 GTC Berlin 2026 指出，企業進入 AI Agent 時代後，競爭優勢將來自自家知識及專業工具，而非單靠最強模型。他提出 Agent 的 5 個組成部分，並提醒決策人建立外部權限管控、重新估算 Token 和部署成本，按業務需要並用開源及封閉模型。
Red Hat 2026 年亞太區創新獎 — 富邦銀行推出內部 AI 平台 COSY，約 3 個月便進入測試，部分員工每月使用逾 200 次。
不過涉及客戶資產、計息及私隱的業務，仍須人手把關。AI 如何真正走入銀行日常營運？👇
每個員工都用 AI，不代表整間公司真的變快。百度最新庫庫 AI 企業版把重點由個人 Copilot 推向 AI Native 組織；Kooko 海外用戶亦破千萬。從 Context、Skill、Workflow 到 ROI、Data Residency，企業下一步該怎樣部署 AI？
AWS 推出 Amazon Quick Desktop，把 Email、Slack、CRM、本機文件與 Agent 串在一起。今次實試發現，重點不在回應更快，而是讓 AI 理解 Context、拆解任務、背景執行，再把人力留給真正要判斷的工作。企業計 ROI，也許更應看 Human Time 慳了幾多少。
企業導入 AI agent 邁入第二個年頭，最難處理的問題已經由模型能力轉向模型對業務本身的理解，VB Pulse 在 2026 年 7 月訪問 101 間員工超過 100 人的企業，發現 68% 企業在過去 6 個月內追查到 AI agent 因為缺乏或者不一致的業務脈絡，而給出語氣肯定卻完全錯誤的答案，數字較 6 月同一問題的 57% 明顯上升，重複出事的比例亦由 31% 攀升至 37%。調查同時揭示一個看似矛盾的結果，已把受管治脈絡層（governed context layer）推上生產環境的企業，其回報失誤的比率是沒有這一層企業的兩倍以上。
國產大模型追到全球第五，DeepSeek、Qwen、豆包分數貼近。但真正改變遊戲規則的，是 API 價格劈 75%，以及本地化部署走入香港政府。銀行、零售、物流要問的，不再是「誰最強」，而是「哪個模型喺呢個流程最划算」。
Anthropic 昨天推出旗艦 AI 模型 Claude Opus 4.8，並同時宣布完成 650 億美元（約港幣 5,070 億元）的 Series H 融資，令估值升至 9,650 億美元（約港幣 7.53 兆元），首次超越主要對手 OpenAI 約 8,520 億美元（約港幣 6.65 兆元）的水平，成為全球估值最高的 AI 初創，新模型維持與上一代相同收費，卻把高速「快速模式」減價至原來的三分之一，並新增可同時調動數百個並行子代理的動態工作流程功能；Anthropic 同時強調 Opus 4.8 在「誠實度」上的提升，以及一項公司形容為「最值得關注」的評估意識隱憂。這次更新把高吞吐量推理的成本進一步推低，令大規模程式碼遷移與長時間自主任務更具經濟可行性。