最新調查顯示，保險業決策者常陷「孤島模式」，38% 缺乏全面數據視野。雖然企業積極投資 AI，但逾四成理賠決策仍依賴直覺。報告指數據質素欠佳及預算限制成轉型最大障礙。
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人工智能平台 Hugging Face 聯合創辦人兼行政總裁 Clem Delangue 日前在 Axios 活動上表示，市場目前面臨的並非廣泛人工智能泡沫，而是過度投資於大型語言模型（LLM）的現象，並預測泡沫或於 2026 年爆破。Clem Delangue 強調大型語言模型只是人工智能其中一個分支，其他領域如生物學、化學、圖像、音訊及影片的人工智能應用仍處於發展初期，未來數年將有更大突破。
英國消費者權益組織 Which? 最新測試顯示，主流 AI 聊天機械人回答消費者查詢時錯誤率極高，但近半使用者仍對這些工具抱有過高信任。研究團隊測試 ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot、Meta AI 及 Perplexity 等 6 款工具，發現準確率介乎 50% 至 71%，當中 Meta AI 表現最差，正確率僅約 51%，而全球最多人使用的 ChatGPT 準確率亦只有 64%，排名倒數第二。
《經濟學人》預測 2026 年中國晶片產業將震驚世界。面對美國封鎖，華為、DeepSeek 等企業正加速 AI 晶片自主化。這場由美國技術封鎖逼出來的產業革命，正重塑全球半導體競爭格局。
頂尖媒體如《金融時報》、BBC 及《衛報》如何應對生成式 AI 挑戰？本文剖析三大巨頭的 AI 轉型策略，探討 AI 在新聞業的應用、45% 錯誤率的信任危機，以及 AI 如何重塑受眾體驗與商業模式，為企業決策者提供關鍵的數碼轉型啟示。
DBS 行政總裁 Tan Su Shan 在新加坡金融科技週期間透露，銀行今年透過人工智能技術獲得的收益將超過 10 億坡元（約港幣 59 億元），較 2024 年 7.5 億坡元（約港幣 44 億元）錄得顯著增長。
Microsoft 2024 年資料中心電力成本高達 176 億美元，反映 AI 熱潮帶來龐大能源消耗。隨著 OpenAI 等需求急增，Microsoft 正以前所未有速度擴張，但也面臨 PUE 效率困境及 GPU 供應鏈瓶頸。
全球資訊網之父 Tim Berners-Lee 警告，生成式 AI 正威脅長達 30 年的網絡廣告模式。當用戶從 AI 獲取答案而非點擊網站，流量即歸零。企業依賴的廣告收入面臨崩潰，生態系統面臨重構。
Microsoft 於 10 月啟動首個跨區數據中心集群節點，透過高速網絡連接威斯康辛州 Mount Pleasant 園區與喬治亞州 Atlanta 設施。這項名為 Fairwater 的基建項目標誌著科技巨擘正在改寫 AI 運算架構，期望可以將多個數據中心整合為單一虛擬超級電腦，訓練參數規模達數千億的新世代 AI 模型。