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騰訊雲於今天 ( 5 月 28 日) 在港舉辦首屆年度峰會「Tencent Cloud Day Hong Kong」，宣

企業導入 AI 的最大障礙，從來不是「沒有夠好的模型」，而是「AI 在哪裡工作、誰在管它、出問題誰負責？」 在剛舉行的 Google I/O 2026 中，Google 推出多種新工具及方案，為企業解決這個問題

李彥宏在 Create2026 直接推翻 Token 消耗量這個舊指標。他提出全新標準 DAA——日活智能體數。一個能獨立完成客訴、數據分析、生成圖文的智能體，跟純粹聊天機械人，價值是天壤之別。

你份履歷根本冇真人睇，係 AI 直接 filter 走，用敵人魔法對付他可以嗎？ 可以，但是現在沒這麼簡單

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」。 完整成本拆解 👉 點連結看全文

教師行政壓力爆燈，AI 真係救星？ 教聯會數據顯示，近 85% 老師認為行政係最大壓力源。政府撥 5 億推 AI 教育，究竟係幫手定添亂？Zoom 北亞負責人指出，關鍵唔係引入技術，而在統一平台。 睇完篇文你就知點你就知點揀。👉 點連結看全文

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」。 詳細分析 👉 連結看全文

雲端計費如跳錶的士，AI 投入生產後開銷隨時失控。Dell 專家表示將關鍵負載拉回本地，回本期可縮短至 2 至 3 年。香港企業的 AI 採購邏輯正在改變：不再只看算力規格，而是嚴格要求投資回報。

月租二千平過請人？老闆引入機械人前要三思。 春晚的確展現了強大的國產硬件優勢。但放眼全球，強如 Tesla 至今亦未擺脫「遙控」階段。距離機械人真正取代人力，還有隱藏的成本門檻。 完整分析 👉 點連結看全文

NVIDIA 行政總裁黃仁勳在 CES 2026 媒體問答中揭示 AI 工業革命新方向。本文深度解讀 Vera Rubin 晶片帶來的 10 倍效能提升、開源模型崛起對企業的影響，以及實體 AI 如何切入 100 萬億美元勞動力市場，為企業決策者提供關鍵戰略洞察。