OpenAI 在「Code Red」危機下緊急推出 GPT-5.2，實測顯示逾七成時間表現超越業內專家，力圖反擊 Google Gemini 3。新模型針對企業應用大幅優化，這場 AI 軍備競賽將如何改寫企業的人才與生產力戰略？
Google 旗下 Gemini 3 Pro 人工智能模型在由牛津大學研究人員創立的獨立研究機構 Prolific 進行的 HUMAINE 基準測試中取得突破，信任評分由上代 Gemini 2.5 Pro 的 16% 急升至 69%，創下該機構歷來最高分。不同於傳統學術基準測試，HUMAINE 採用 26,000 名真實用戶進行盲測，評估模型在信任度、安全性、適應性及溝通風格等實際應用層面表現。測試結果對企業部署 AI 具重大參考價值，因反映真實用戶體驗而非單純技術指標，助企業按不同用戶群體和應用場景選擇最合適 AI 模型。
Google 全球行銷副總裁 Adrienne Lofton 透露，透過整合 Gemini AI 與 Veo 3，Pixel 產品上市週期大幅縮短 15 週。面對 Agentic AI 趨勢，Google 正以軟硬整合優勢挑戰 Apple，搶攻未來高階智能電話市場。
AWS 與 Google Cloud 破天荒合作推出多雲互聯服務，將跨雲連接時間從數週大幅縮減至數分鐘。此舉不僅解決了企業長期面對的網絡配置痛點，更為 AI 時代的數據流動與風險管理提供新解決方案。
BloombergNEF 最新研究報告顯示，美國數據中心電力需求預計於 2035 年達到 106 GW，較目前約 40 GW 水平增長近 2.7 倍。科技巨企 Amazon、Microsoft、Google 及 Meta 於 2025 年合共投放超過 3,150 億美元（約港幣 24,570 億元）於 AI 基礎設施建設，這筆投資金額已超越全球石油勘探開支。
Google TPU 挑戰 Nvidia GPU 霸主地位，導致 Nvidia 市值單月蒸發逾 5 萬億港元。本文深入剖析 AI 算力市場如何從單一壟斷走向異構多元，並為企業決策者提供在成本、效能與供應鏈安全下的採購戰略建議。
NVIDIA 行政總裁黃仁勳宣示推動全員 AI 化並承諾零裁員，反觀 Meta 與 Google 將 AI 技能納入績效考核。本文深入分析科技巨頭的人才策略變革，探討 AI 如何由削減成本工具轉型為生產力增長引擎，以及對未來職場生態的深遠影響。
達特茅斯學院最新研究揭示，AI「自主合成受訪者」能以 99.8% 成功率繞過網上民調防禦機制，成本僅真人 30 分之一。2024 年美國大選模擬顯示，極少量假問卷足以翻轉預測結果。
Google 行政總裁 Sundar Pichai 警告 AI 投資已現「不理性繁榮」，泡沫爆破或無一倖免。本文深入剖析 AI 投資狂潮風險、Google 自身增長動力、晶片軍備競賽，以及能源消耗瓶頸，助企業決策者在創新與風險間尋找平衡。
Google Gemini 3 Pro 發布標誌著 AI 從對話工具進化為可信任代理人。新模型具備深度推理 Deep Think 模式，更學會「拒絕討好」以提供真實洞察。本文深入解析其 Vibe Coding 開發優勢、企業級安全性及 Agent 長期規劃能力，協助決策者評估導入時機。