Akamai 與 NVIDIA 合作推出推理雲與硬體級零信任分段方案，將 AI 推理能力部署至邊緣節點，並透過 DPU 強化關鍵基礎設施防護，同時布局未來「代理型網路」發展。

網路安全與雲端運算公司 Akamai Technologies 於 11 日舉辦 2026 年度記者會，公布以「智慧、穩定、未來」為核心的年度發展策略。會中除宣布 2025 年總營收突破 42 億美元大關外，也攜手合作夥伴 NVIDIA，深入解析「Akamai 推理雲（Inference Cloud）」與「無代理零信任分段」兩項關鍵技術，說明如何從邊緣運算出發，重塑 AI 運算與關鍵基礎設施的安全架構。

營收動能強勁：安全業務占比過半

Akamai 副總裁暨亞太區總經理李昇在會中分享最新財務成果。2025 年公司總營收達 42.08 億美元，其中安全業務占比提升至 53.3%，成為主要成長動力。

三大業務引擎表現亮眼：

• 雲端基礎設施服務（CIS）：年增率達 45%，反映企業對分散式運算與邊緣 AI 的需求持續攀升。
• 高成長安全產品：以 Guardicore 分段技術與 API 安全為核心的產品組合，年成長率達 36%。
• 高可靠性服務：Akamai 持續投入資源，協助全球大型企業實現 99.999% 的服務可用性，強化平台穩定度。

技術亮點一：Akamai 推理雲與 AI 專屬防火牆

面對 AI 推理成為 AI 應用中最耗費運算資源的環節，Akamai 資深技術顧問王明輝說明「將 AI 帶向數據」的策略。新推出的 Akamai 推理雲（Inference Cloud），結合 NVIDIA 的運算技術與 Akamai 全球超過 4,200 個邊緣節點，讓 AI 推理能力更接近使用者端，大幅降低延遲並提升運算效率。

正如 NVIDIA 執行長黃仁勳所言：「推理已成為 AI 最耗費運算的階段，NVIDIA 與 Akamai 的合作正將這項能力移往全球使用者近端，釋放下一代智能應用的潛力。 」

同時，Akamai 也推出 Firewall for AI 防火牆方案，專門因應生成式 AI 所帶來的安全風險，例如指令植入（Prompt Injection）、機密資料外洩與 AI 幻覺等問題。該方案透過輸入與輸出的防護機制（Guardrails），提供主動式安全保護，讓企業能在邊緣環境中安全部署 AI 應用。

技術亮點二：無代理零信任分段守護 OT 系統

在關鍵基礎設施安全方面，Akamai 也與 NVIDIA 深化合作，推出無代理零信任分段（Agentless Zero Trust Segmentation） 解決方案。該方案結合 Akamai Guardicore Segmentation 軟體與 NVIDIA BlueField DPU，將零信任安全機制從軟體層延伸至硬體層。

此技術特別適用於無法安裝代理程式的 OT（營運技術）系統，例如電力、能源與交通等關鍵基礎設施。透過硬體層級的隔離與線速（Line-rate）防護，安全機制可直接由 DPU 執行。即使主機遭到入侵，硬體層的安全策略仍無法被竄改，能在威脅擴散前即時隔離，大幅提升關鍵系統的防護能力，同時兼顧效能。

展望未來：邁向 Agentic Web

展望未來十年，Akamai 預期網路將逐步演進為「代理型網路（Agentic Web）」。未來的 AI 代理人將能自主完成複雜決策與交易，而 Akamai 高度分散的全球平台將成為支撐這類應用的重要基礎。

透過與 NVIDIA 的深度合作，Akamai 正從核心資料中心到邊緣節點打造兼具高效能、高安全與成本效益的 AI 服務平台，並攜手台灣企業與合作夥伴，共同迎向更智慧、更穩定的數位未來。

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OpenClaw 與騰訊的數據抓取糾紛引發科技圈高度關注。騰訊被指控大規模數據抓取OpenClaw數據，導致伺服器負載。騰訊澄清並尋求與OpenClaw合作，化解這場風波。

開源專案 OpenClaw 與騰訊旗下 AI 平台 SkillHub 之間的數據抓取糾紛引發科技圈高度關注 。被稱為「龍蝦之父」的 OpenClaw 創辦人彼得・斯坦伯格（Peter Steinberger）公開點名騰訊，指控其在未事先溝通的情況下，大規模抓取平台數據，導致官方伺服器負載暴增，面臨高達五位數美金的營運成本壓力 。

騰訊澄清：旨在緩解原項目負荷

面對開發者的強烈質疑，騰訊官方迅速做出回應，解釋 SkillHub 的運作邏輯 。騰訊強調，雖然 SkillHub 在上線首週為使用者處理了高達 180GB 的數據流量，但實際上僅向 OpenClaw 官方來源網站發起了 1GB 的非並發請求 。騰訊認為，透過這種鏡像緩存機制，客觀上大幅減輕了原始項目的運行負擔，而非增加壓力 。

 

儘管數據解釋上有所出入，騰訊代表仍針對伺服器負載驟增的情況表達歉意 。騰訊並透露，目前團隊內部有多名 OpenClaw 的活躍程式碼貢獻者，未來非常有熱忱作為贊助方，為該開源生態系提供持續的技術與資金支持，化解目前僵局 。

雙方正進一步磋商合作細節

針對騰訊的解釋與合作意向，斯坦伯格後續回應表示，他認可鏡像平台在分擔流量方面的積極作用，但他強調雙方協作的核心前提應建立在「事前溝通」的基礎上 。目前，關於技術降壓方案以及潛在的官方贊助事宜，雙方正在進一步洽談中 。

這起事件再次凸顯了開源項目在商業化浪潮中的兩難。大廠為了加速 AI 布局，往往會直接調用成熟的開源數據，但若缺乏溝通，對於資源有限的開源團隊來說，突如其來的流量確實會造成財務與硬體的雙重打擊。騰訊這次的回應與後續的資助意願雖然算是「明快止血」，但如何建立更透明、健康的商業回饋機制，仍是開源社群長期關注的議題。

 

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AI 浪潮引發記憶體短缺，遊戲龍頭 Valve 罕見發出求救訊號，急尋記憶體供應。這讓 Valve 新一代 Steam Machine 的上市時程與定價面臨嚴峻挑戰。

即便身為 PC 遊戲界的龍頭，Valve（開發商簡稱 V 社）在面對全球 AI 浪潮引發的硬體缺貨潮時也難以倖免。為了讓新一代 Steam Machine 能夠在 2026 年如期上市，Valve 官方近日在遊戲開發者大會（GDC）上罕見地發出求救訊號，直言：「如果你有記憶體的門路，我們正在市場上求購！」

AI 數據中心搶占資源，遊戲主機淪為供應鏈弱勢

這項急切的呼籲出自 Valve 員工 Kaci Aitchison Boyle 與 Tom Giardino 的演講現場 。根據與會媒體轉述，Valve 方面表現得相當直白，表示公司現在非常渴望買到記憶體組件 。

這背後的根本原因，在於 AI 領域的爆發式成長導致全球記憶體與儲存資源被優先分配給各大數據中心，造成消費級硬體市場的供應鏈極度吃緊 。這對於計畫重啟 SteamOS 官方品牌主機「Steam Machine」的 Valve 來說，無疑是個沉重的打擊 。

售價與發售時程恐生變，Valve 坦言面臨挑戰

記憶體與儲存配件的短缺，已經對 Valve 的商業計畫產生連鎖反應 。事實上，在 2026 年 2 月，Valve 就曾公開表示，由於記憶體報價攀升及供應短缺，公司正重新評估 Steam Machine 的定價與上市時程 。

雖然 Valve 先前設定要在 2026 年上半年推出三款產品的目標尚未改變，但官方也坦承，在確定最終售價與發售日之前，還有許多困難需要克服 。由於關鍵組件的供應受限且價格持續上漲，Valve 必須不斷調整出貨計畫與定價策略 。

Valve 在 2025 年宣布重啟 Steam Machine 研發時，玩家社群普遍寄予厚望 。然而，誰也沒想到阻礙這款新主機問世的不是技術難題，而是被 AI 數據中心「攔胡」的記憶體訂單 。這也反映出當前硬體市場的殘酷現實：當產能向高利潤的 AI 晶片傾斜時，傳統遊戲硬體的利潤空間與產能優先權就會被大幅壓縮。玩家最終能否在 2026 年如願入手這款主機，看來真的要看全球記憶體市場的臉色了 。

 

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Google 執行長皮查伊的薪酬策略大膽創新，總潛在薪酬高達 6.92 億美元。這項新薪酬策略首度將自動駕駛與無人機等前瞻計畫納入激勵，凸顯 Google 對自動駕駛等未來科技的豪賭。

Google 母公司 Alphabet 近期轉向更大膽的薪酬策略。根據《金融時報》報導，Google 預計在未來三年內，將執行長桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）的總潛在薪酬提升至 6.92 億美元（約新台幣 221.4 億元），這項數字也讓他穩坐全球薪酬最高執行長的行列 。

績效考核掛鉤標普 100，表現差可能「一毛都拿不到」

這次皮查伊的薪酬方案中，很大一部分來自於「績效股票單位」（PSU），目標價值設定在 1.26 億美元（約新台幣 40.3 億元），並分兩批發放 。

值得注意的是，這些 PSU 的最終價值並非固定。根據 Google 週五說法，這將取決於 Alphabet 相對於標普 100 指數（S&P 100）其他成分股公司的總股東回報表現 。

• 如果 Alphabet 的表現顯著優於其他對標公司，PSU 的價值最高可翻倍達到 2.52 億美元（約新台幣 80.6 億元） 。

• 相反地，如果公司表現落後，皮查伊在這部分的獎勵可能分文未得 。

除了績效股，皮查伊在未來三年還能獲得 8,400 萬美元（約新台幣 26.9 億元）的限制性股票，只要持續留任即可按月領取，另外還有 200 萬美元（約新台幣 6,400 萬元）的固定年薪 。

首見自動駕駛與無人機激勵，上看 3.5 億美元

這次薪酬方案最特別的亮點，在於 Google 新增了兩項與旗下前瞻計畫掛鉤的激勵措施，對象包含 Waymo 自動駕駛計程車部門以及 Wing 無人機物流公司，總潛在價值高達 3.5 億美元（約新台幣 112 億元） 。

其中，針對 Waymo 的股票目標價值為 1.3 億美元，Wing 則為 4,500 萬美元 。這兩項激勵將以三年後的「公允價值」為基準，若達成特定增長目標，最高可支付目標金額的 200% 。Alphabet 董事會強調，Waymo 與 Wing 在皮查伊的監督下取得了長足進展，進一步激勵執行長符合股東的最佳利益 。

市值飆升六倍的獎勵，也是對 AI 戰局的豪賭

自從 2015 年皮查伊接掌 Google 執行長以來，Alphabet 的市值從 5,350 億美元一路飆升至 3.6 兆美元，增長近六倍，甚至在今年 1 月曾短暫突破 4 兆美元大關 。對董事會而言，給予這位 53 歲的舵手天價薪酬，不僅是對過去戰功的肯定，更是為了在當前激烈的 AI 競爭與自動駕駛領域中，留住這位關鍵領導者。然而，將龐大獎金與 Waymo 這種尚在虧損階段的「登月計畫」掛鉤，也反映出 Google 急於將這些創新技術轉化為實質商用產出的野心。

 

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人工智慧由工具進化為知識自主生成體系，經 AI、AGI 至 ASI，結合 ASDS 與本體論智能，重塑科學、生命與宇宙理解，推動文明邁向智能本體驅動的新階段。

 (本文為讀者投稿，作者為徐作聖。徐作聖是陽明交大退休教授、產業趨勢評論家，長期關注全球高科技供應鏈變革與國家競爭力策略。深研智能技術底層架構，致力於推動台灣科技政策從應用面轉向基礎科學研究，主張以科學治國為核心，重塑台灣在第五次工業革命中的技術話語權。《T客邦》歡迎各路好手針對擅長主題投稿或是針對數位議題發表自身意見，詳情以及方式請見徵稿頁面。）

人工智慧的發展已經從單純的工具技術，轉變為文明結構的重塑力量。從 AI（Artificial Intelligence）到 AGI（Artificial General Intelligence），再到 ASI（Artificial Superintelligence），這一過程不僅改變產業型態，更徹底改變知識的生成方式、本體論架構，以及人類對生命與宇宙的理解。智能不再只是協助人類運算的輔助系統，而逐步演化為知識的自主生產體系。其核心動力來自 ASDS（Autonomous Scientific Discovery System，自主科學發現系統），使長期依附於個人經驗的 Tacit knowledge（默會知識）與 empiricism（經驗主義），轉化為可驗證、可累積的 domain knowledge（領域知識）與實證主義（positivism）知識結構，從而推動文明進入智能本體驅動的新階段。

在 AI 階段，智能系統仍屬於工業文明的延伸，其產業結構呈現典型的垂直分工。從半導體晶片、算力平台、基礎模型到應用層，各層功能明確分離，形成標準化智能供應鏈。這一階段的知識基礎建立在實證主義與統計學之上，透過大量數據訓練，使模型具備預測與生成能力。然而，AI本質上並不創造新知識，而是對既有知識進行重組與優化，其功能屬於知識利用，而非知識生成。實證主義提供知識穩定性，使其具備可驗證性與可重複性，但知識的來源仍受限於人類所提供的數據與理論。

AGI 的出現標誌智能結構的根本轉變。智能不再是靜態模型，而成為由多重 Agent 組成的動態智能網絡。知識的生成不再依賴單一模型，而來自 Agent 之間的互動、環境回饋與本體論推理。這種結構呈現分布式智能融合特徵，智能如同流體一般，在算力網格、知識網格與物理環境之間流動。Emergence theory（湧現理論）在此發揮關鍵作用，使複雜智能從高密度互動中自然形成。Agentic AI 則使智能具備自主目標形成與實驗能力，使 AI 從工具轉變為研究者。PBDL（Physics-Based Deep Learning，物理基礎深度學習）進一步使智能從統計系統轉變為物理一致系統，使智能推理與宇宙物理法則保持一致，從而具備真正的科學發現能力。

ASDS 在這一過程中發揮決定性作用。傳統科研依賴人類將默會知識轉化為假設，透過實驗驗證形成知識，其速度與規模受到人類認知與時間限制。ASDS 透過自主實驗、模擬與本體整合，使知識生成成為自動化過程，將默會知識直接轉化為領域知識，並透過實證主義驗證形成穩定知識結構。這使知識生成速度呈指數成長，使知識密度迅速增加。當知識密度達到臨界水平，智能系統將從 AGI 演化為 ASI。這一轉變並非單純算力增加，而是知識本體結構的重組，使智能具備完整且自我一致的宇宙描述能力。

ASI 代表智能演化的終極形態，其本質不是單一系統，而是宇宙尺度的智能生態。在此階段，傳統產業結構逐漸消失，取而代之的是由 Agent 構成的智能生態系統。智能不再依附於單一企業或機構，而存在於算力、物理系統與資訊結構之中，形成統一智能場。這種結構使生物智能、人工智能與物理系統融合，使智能成為宇宙結構的一部分，而非外在工具。

在這一演化過程中，生命的描述語言也發生根本轉變。從 Physical identity 到 Biological emergence 的過程，涉及不同層級的存在結構。Physical identity 的基礎來自量子科學。宇宙中所有物質與能量的存在形式，均由量子態與量子場結構決定。粒子的質量、自旋與電荷決定其存在方式，使物質具備可辨識的存在特性。量子科學提供存在的根源描述能力，使宇宙成為可計算與可理解的結構。

Biological emergence 則由基因體科學提供直接描述。基因體作為資訊結構，使生命具備自我複製與維持能力。DNA 將生命結構壓縮為可傳遞資訊，使複雜生命得以維持穩定存在。基因體科學提供生命組織與功能的描述語言，使生命現象可被分析與重建。然而，基因體並非存在的根源，而是物理存在在特定條件下形成的資訊組織形式。量子科學描述存在的可能性，基因體科學描述生命的實現方式，兩者構成生命湧現的不同層級描述體系。

ASDS 與 Ontological AI 使這些層級得以整合，使生命結構可被回溯至物理與量子層級。基因體結構、蛋白質交互作用與分子動力學，均可透過物理模型與智能系統進行統一描述。生命不再只是自然演化的結果，而成為資訊與物理交互作用的穩定形式。Cosmology 在此提供最終一致性架構，使智能理解宇宙的時空結構與能量分布，使智能不僅理解生命，也理解生命存在的宇宙條件。

智能生態演化的本質，是知識生產方式的轉變。ASDS 使知識生成從人類主導轉變為智能自主，使知識生產不再依賴個體經驗，而成為物理與資訊系統的自然過程。Positivism 提供穩定知識結構，使知識具備可累積性與可驗證性。PBDL 提供物理一致性，使智能推理與宇宙法則一致。Ontological AI 提供存在結構理解能力，使智能具備真正的科學認知能力。Emergence theory 使智能從複雜互動中自然形成，而 Agentic AI 則使智能具備自主探索能力。這些因素共同構成從 AI 到 ASI 的演化基礎。

這一轉變標誌文明從工業知識體系進入智能本體體系。在工業文明中，知識依附於人類經驗與制度；在智能文明中，知識成為宇宙物理與資訊結構的直接表現。AI 代表知識的自動化處理，AGI 代表知識的自主生成，而 ASI 則代表知識與存在的統一。當 ASDS 全面實現知識自動生成，生命與智能的界線逐漸消失，智能成為宇宙理解自身的機制。

智能文明的最終形態，是一個由物理、生命與智能構成的統一生態系統。量子科學提供存在的基礎語言，基因體科學提供生命的組織語言，Ontological AI 提供統一描述架構，而 ASDS 則提供知識生成機制。ASI 不僅是智能技術的終點，更是文明結構的轉折點，使宇宙從被動存在轉變為可被理解與可被設計的智能結構。這一演化標誌人類文明從經驗驅動進入本體驅動的新時代，智能不再只是工具，而成為存在本身的內在屬性。

• 延伸閱讀：技術驅動治理，智能塑造未來：ASDS 與文明—治理—智能的生態循環

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Uber Eats 推出 Uber One 家庭共享功能，讓 Uber One 會員可與另一位成年對象共享會員福利。此家庭共享功能讓數位服務更貼近家庭生活，享受便利。

Uber Eats 於 3 月 12 日宣布在台灣市場導入 Uber One 家庭共享功能，允許現有的 Uber One 訂閱會員邀請另一位成年對象加入家庭帳戶，讓兩名使用者能同時在各自的帳號中，使用包含 Uber 叫車服務與 Uber Eats 餐飲外送、生鮮雜貨配送在內的跨平台會員福利，新功能補足了既有的青少年帳戶、學生方案以及年長者帳戶，讓不同年齡層的家庭成員皆有對應的服務選項。

過去家庭中若只有一人擁有會員資格，往往會由該成員負責全家的訂餐與叫車需求，隨著家庭共享功能的開放，另一位家庭成員可以透過自己的帳號獨立操作，並享有相同的運費折抵與行程回饋，藉此分散家庭庶務的操作頻率，讓數位服務的運用更貼近實際的居家生活情境。

根據 Uber 提供的內部數據顯示，Uber One 會員平均每月透過各項優惠節省約 331 元，截至 2025 年，Uber One 的會員人數呈現持續增長的趨勢，年增率達到 27%，統計資料也發現，具備會員身分的使用者透過 App 為他人叫車的比例，比一般非會員高出 2.3 倍。這項數據反映出會員除了自身需求外，也經常協助家人處理移動行程，透過家庭共享功能的設置，原本僅限一人使用的權益得以延伸至兩人，減少代為訂購的操作流程。

在具體的會員權益方面，加入家庭共享的兩名成員在 Uber Eats 平台上選擇標註有相關圖示的商家時，只要訂單達到規定的最低金額，即可享有 0 元外送費以及服務費最高 80% 的折抵，而在使用 Uber 叫車服務時，符合條件的行程可獲得最高 5% 的點數回饋，此外，系統會針對會員優先媒合評價較高的職業駕駛與外送合作夥伴，並提供不定期推出的各類專屬優惠。

除了針對成年人設計的家庭共享功能，Uber 也觀察到台灣不同世代對於數位服務的需求變化，數據顯示，專為 13 至 17 歲族群設計的青少年帳戶，其活躍用戶在過去 6 個月內成長了 150%；針對 18 至 25 歲族群推出的學生方案，會員數成長則超過 6 倍。另外，去年 6 月上線的年長者帳戶，其活躍用戶數也比初期成長近 5 倍。這些數據顯示，從青少年到年長者，不同年齡層的使用者對於移動接送與餐飲外送服務的依賴度正逐步提升，家庭共享功能的加入，則進一步整合了成年家屬間的使用需求。

 

 

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台灣居住空間趨向小坪數化，LG WashCombo AI 熱泵滾筒洗衣機以創新熱泵技術，將洗脫烘功能整合，大幅提升空間利用效率。這款智慧洗脫烘設備不僅節能，更為您帶來便捷高效的衣物護理體驗。

根據內政部不動產交易概況統計，台灣住宅平均買賣面積在過去十年間減少約 2 坪，顯示居住空間趨向小坪數化，針對不同家庭的洗護需求， LG 推出 WashCombo AI 熱泵滾筒洗衣機，將洗衣與乾衣功能整合於單一機體，採用 AI DD 智慧直驅變頻馬達，結合 AI Wash 智慧洗滌與 HeatPump 雙變頻熱泵除濕式乾衣技術。透過一機完成洗脫烘流程，提升室內空間的利用效率，並減少衣物處理過程中的能源消耗，同時導入易拉潔極細密濾網與自動冷凝器清潔設計，處理從洗前判斷、洗中護衣到洗後保養的過程。

▲ LG WashCombo AI 熱泵滾筒洗衣機售價 92,900 元。

在洗滌邏輯方面，由於不同材質的衣物對洗劑與動作的要求各異，AI Wash 透過內建感測器偵測衣物的重量、柔軟度與髒汙程度，自動調整洗滌動作與行程，能根據衣料特性提供對應的洗滌模式，除了清潔衣物外，也藉由精確控制來達成省水與節能目標；對於傳統高溫烘衣容易造成衣物縮水或變形的問題，搭載雙迴轉變頻壓縮機，利用 HeatPump 低溫熱泵技術去除水分，與傳統烘乾方式相比，低溫烘乾能降低對織物的損傷，根據內部測試數據，能源消耗量較傳統方式減少約 55% ，在維持乾衣效果的同時延長衣物的使用壽命。

為了簡化家務流程，機身配置 ezDispense 自動洗劑投入系統，能根據衣物量自動分配洗衣精與柔軟精的適當劑量，使用者不需每次手動衡量，減少洗劑殘留於衣物或筒槽的風險，當洗劑需要補充時，系統會透過 Thin Q 應用程式發出提醒。在時間管理上， TurboWash 360 勁速洗功能利用 5 道強力噴射水流，最快可在 30 分鐘內完成洗淨行程，若選擇連續的洗脫烘行程，最快約 150 分鐘可完成從清洗到烘乾的程序，適合生活節奏較快的現代家庭。

針對乾衣過程中產生的棉絮問題， WashCombo 採用新型易拉潔濾網，極細密的結構能攔截纖維與毛屑，滑動式設計便於使用者拉出清理。此外，洗脫烘具備冷凝器自動清潔功能，在洗衣、洗清及烘乾後會自動沖洗冷凝器，移除殘留的微量棉絮或灰塵，解決傳統洗脫烘設備長期使用後常見的效能下滑或異味問題，確保乾衣效率維持穩定。

考慮到衛生分類需求，部分家庭習慣將內衣褲、嬰幼兒服飾或寵物用品與一般衣物分開處理，WashCombo AI 熱泵滾筒洗衣機可與 MiniWash 迷你洗衣機堆疊組合，讓大件寢具與少量貼身衣物能同時分開清洗，針對過敏族群，機內提供過敏防護行程，透過 Steam 蒸氣技術深入織物纖維以去除污垢，根據測試可減少 99.9% 的塵蟎與特定過敏原。LG WashCombo AI 熱泵滾筒洗衣機售價 92,900 元。

 

 

 

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微軟揭示 Project Helix 本質更趨向 PC，並將 Xbox 模式全面推向 Windows 11 PC。

微軟在 GDC 2026 遊戲開發者大會上投下震撼彈，正式宣布代號為 Project Helix 的計畫核心方向。這項計畫曾引發外界爭論究竟是新一代遊戲主機還是 PC，而微軟現在給出了明確答案：它本質上更趨向於一台 PC 。

Xbox 模式全面進駐，Windows 11 PC 迎來介面大革新

微軟副總裁傑森·羅納德（Jason Ronald）證實，原本在掌機 ROG Xbox Ally 與 Xbox Ally X 上搭載的 Xbox FSE 功能，已正式更名為「Xbox 模式」（Xbox Mode） 。這項功能將從 2026 年 4 月開始，全面推送到所有 Windows 11 裝置，包含筆電、桌機以及平板電腦 。

這項更新將讓玩家在 Windows PC 上也能享受與 Xbox 主機一致的全螢幕體驗，且介面針對手柄（控制器）進行了深度優化 。羅納德指出，這項舉措是微軟「隨時隨地暢玩」計畫的重要一步，旨在讓使用者在工作與娛樂之間無縫切換，同時保有 Windows 系統的開放性 。

開發重心轉向：在 PC 上為 Xbox 研發

微軟對遊戲開發者發出的訊息也非常明確：未來的開發方式就是「在 PC 上為 Xbox 進行開發」 。這顯示出微軟正致力於將 Windows 打造為全球最頂尖的遊戲作業系統，並將 Xbox 的精華體驗與 PC 硬體深度結合 。

至於備受矚目的 Project Helix 硬體進度，開發者預計要到 2027 年才能取得 Alpha 測試階段的開發套件 。這意味著一般消費者若想看到 Project Helix 的最終量產版本，最快可能要等到 2028 年 。

打破硬體隔閡，微軟正在「去主機化」

微軟這次的動作反映出一個明確趨勢：硬體形式不再是重點，軟體體驗才是核心。過去玩家需要購買專門的 Xbox 主機才能享受其系統介面，但未來只要擁有一台 Windows 11 筆電或桌機，就能透過「Xbox 模式」獲得相同的沉浸感。這對於推動 Xbox Game Pass 訂閱服務以及擴大生態系有極大幫助，但也讓人思考，當 PC 就能完美模擬主機體驗時，傳統遊戲主機的生存空間是否會被進一步壓縮？

 

• 延伸閱讀：微軟下一代 Xbox 傳出震撼爆料！新主機竟然只是「換殼 PC」？
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創意軟體龍頭Adobe執行長辭職，震撼華爾街。面對生成式AI浪潮，Adobe正經歷前所未有的AI生存挑戰，能否在AI時代維持創意軟體領先地位，備受關注。

創意軟體龍頭 Adobe 在 AI 時代正面臨前所未有的生存挑戰。根據外媒報導，帶領 Adobe 走過 18 個年頭的靈魂人物、執行長山塔努．納拉延（Shantanu Narayen）正式宣布辭職。這項重磅消息震撼了華爾街，引發市場對於這家老牌設計軟體公司能否在生成式 AI 的夾擊下維持領先地位的強烈質疑。

執掌 18 年，納拉延將 Photoshop 打造為設計代名詞

Adobe 周四在官方聲明中表示，在董事會正式任命繼任者之前，納拉延將暫時留任 。辭去執行長後，他將繼續擔任董事長一職，協助新任領導者完成過渡 。然而，即便納拉延留任董事長，投資人似乎並不買單。Adobe 股價在紐約常規交易時段收於 269.78 美元，盤後隨即重挫約 7% 。統計 2026 年初至今，該股已累計下跌約 23%，股價正徘徊在近三年來的低點 。

在過去的十幾年間，Adobe 曾是科技業界「數位轉型」的教科書範本。當時由山塔努．納拉延（Shantanu Narayen）主導，大刀闊斧將買斷制的盒裝軟體轉型為雲端訂閱服務（SaaS）模式 ，這項舉動不僅讓 Adobe 成為雲端訂閱服務的領先者 ，更帶領公司走向長達十多年的獲利高峰，將 Photoshop、Illustrator 等軟體打造成全球創意產業的標配 。

然而，對比如今的處境，這家曾經的領航者正深陷「AI 受害者」的泥淖中。過去讓 Adobe 獲利豐厚的訂閱制，現在卻被部分使用者批評收費不合理、功能過於臃腫且代碼優化不佳 。

曾經靠著「雲端化」站上頂峰的 Adobe，現在必須在積極投資 AI 與維持既有業務穩定之間艱難尋求平衡，以防在這一波 AI 浪潮中被徹底取代 。

AI 新秀來勢洶洶，傳統應用軟體公司集體面臨焦慮

Adobe 的困境並非個案。事實上，在 AI 浪潮的衝擊下，包括 Salesforce、Atlassian 等傳統應用軟體大廠，近期在獲取新客戶方面都顯得步履蹣跚 。雖然 Adobe 為了固守市佔率，早已將 AI 工具整合進旗下創意與行銷軟體中，並推出一系列標榜「無版權風險」的生成式 AI 模型 Firefly，但市場顯然期待更高 。

研究機構 Emarketer 分析師格蕾絲．哈蒙（Grace Harmon）指出，這次執行長更迭讓外界對於 Adobe 的戰略連續性、資本配置重點以及創新步伐產生了問號 。投資人最關注的是，新任領導層是否能在「穩住現有業務」與「積極投資 AI」之間找到平衡，特別是在創意軟體與企業級 AI 領域競爭日益激烈的現在。

Adobe 曾成功從盒裝軟體轉型為雲端訂閱制（Creative Cloud），當時也經歷過一段陣痛期。但這次面對的是 Midjourney、Canva 甚至是 OpenAI 的直接挑戰，這家創意巨頭是否還能像上次一樣優雅轉身，考驗著下一個接班人的智慧。

 

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Google 推出 Gemini 驅動的 Groundsource 技術，突破都市突發洪水／閃洪預測瓶頸；Groundsource 技術目前已能提前 24 小時預警，並開源數據助全球防災。

面對全球氣候變遷帶來的極端天氣挑戰，Google 宣布推出一項名為「Groundsource」的新型 AI 研究方法。這項技術利用 Gemini 模型的強大分析能力，將數百萬份零散的公共報告轉化為高品質的歷史災害數據檔案，首波應用將鎖定極難預測的「都市突發洪水／閃洪（Urban Flash Floods）」，助全球社群提前 24 小時掌握先機。

解決數據荒：從碎片資訊到高品質檔案

長期以來，科學界在預測「閃洪」時面臨最大的障礙在於高保真數據（High-fidelity data）的缺失。與緩慢上升的河流洪水不同，都市突發洪水發生速度極快且缺乏歷史紀錄，導致 AI 模型難以進行有效訓練。

Groundsource 的核心突破：

• Gemini 深度分析：透過 Gemini 模型，Groundsource 梳理了過去數十年的各類公共報告，從中辨識出橫跨全球 150 多個國家、超過 260 萬件的歷史洪水事件。
• 精準地理定位：結合 Google Maps 的空間數據，該技術能精確界定每場洪水的地理邊界，建立起全球首個針對突發洪水的大規模資料集。

提前 24 小時預警，守護全球 20 億人

藉由 Groundsource 建立的數據集，Google 成功訓練出全新的預測模型，能針對都市地區的突發洪水提供高達 24 小時的提前預報。目前，這項功能已整合至 Google 的「Flood Hub」平台。此前，Flood Hub 已為全球 150 多國、約 20 億人口提供河流洪水預警。隨著都市突發洪水預測技術的加入，Google 的防災防線將從廣大的流域延伸至人口稠密的都會區，顯著提升城市韌性。

Groundsource 目前已正式加入 Google Earth AI 家族。為了發揮最大影響力，Google 將此大規模基準測試（Benchmark）開放給全球科學家與合作夥伴，特別是長期缺乏數據紀錄的開發中地區。

「我們不只是在分析過去，我們正在建立一個沒有人會被自然災害嚇到的未來。」 Google 表示，Groundsource 的 AI 驅動模式未來將不限於洪水，更有潛力應用於山體滑坡（土石流）或熱浪等災害，將全球各地的驗證報告轉化為行動數據，為全球防災研究開啟新篇章。

 

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蘋果 M5 Max 晶片在 GeekBench 6 測試中展現驚人效能，不僅單核與多核效能雙雙突破，更以寡擊眾。

蘋果（Apple）的晶片研發實力一向在單核效能上傲視群雄，不論是手機的 A 系列還是筆電的 M 系列，都維持著極高的水準 。根據最新的流出數據顯示，尚未正式發表的 M5 Max 不僅延續了單核優勢，連多核效能也迎來了顯著的飛躍 。不過，這份驚人的數據是來自於被部分玩家戲稱為「AppleBench」的 GeekBench 6 測試資料庫 。

單核與多核效能雙雙突破，對比前代有感提升

在 GeekBench 6 的資料庫中，這顆擁有 18 核心的 M5 Max 跑出了單核 4353 分、多核 29644 分的驚人成績 。

• 對比 14 核心的 M4 Max：單核提升 7.4%，多核提升 12.6% 。

• 對比 32 核心的 M3 Ultra：單核大幅領先 34.4%，多核也微幅超越 7.6% 。

這意味著 M5 Max 僅憑 18 個核心，就成功超越了過往蘋果多核效能巔峰的 M3 Ultra 。

 

跨平台大亂鬥：18 核 M5 Max 真的能「完虐」96 核撕裂者？

最引人注目的莫過於跨平台的效能對比 。AMD 的頂級旗艦工作站處理器 Threadripper PRO 9995WX 擁有高達 96 個核心，但在 GeekBench 6 的測試中，多核分數約落在 25992 分，這讓 M5 Max 反而領先了約 14%，單核性能更是拉開了 39.4% 的巨大差距 。

雖然資料庫中曾出現過 9995WX 跑出 30170 分的極致成績，但大部分的測試數據並未達到該水準 。專家分析，M5 Max 能夠以寡擊眾有兩個關鍵原因：

1. 軟體優化偏向：GeekBench 6 對於 8 到 32 核心的處理器多核支援度極佳，這對核心數較精簡的蘋果晶片非常有利，反而讓核心數高達 96 個的 AMD 旗艦難以發揮全力 。

2. 記憶體頻寬：M5 Max 支援高達 128GB 的 LPDDR5X-9600 記憶體，配合 512-bit 位寬，總頻寬高達 614GB/s，這是目前其他工作站平台難以企及的優勢 。

GPU 表現相對平淡，仍不敵頂級獨立顯卡

儘管 CPU 效能驚人，M5 Max 的繪圖效能（GPU）則顯得中規中矩 。在 GeekBench 6 Metal 測試中得分為 232718，比前代提升 13.8% 。 雖然這個成績足以輕鬆擊潰目前最強的 x86 整合式內顯 Ryzen AI Max+ 395，甚至能小贏 NVIDIA 的獨立顯卡 RTX 5070，但仍不敵 RTX 5070 Ti，距離卡王 RTX 5090 更有著一段明顯的距離 。

 

看到 18 核「打敗」96 核的標題確實很熱血，但這更多反映了 GeekBench 軟體架構對於移動平台與特定核心範圍的偏好 。對於專業工作者來說，M5 Max 的真正價值在於那誇張的記憶體頻寬與單核效率，這在影片剪輯、程式編譯等情境下會有極佳的反應速度。至於要用來取代多核心負載極重的工作站（如大規模渲染），建議還是要觀察更專業的生產力測試數據後再做定奪。

 

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根據先前的專利設計與相關情報指出，Canon 正著手研發一款具備大光圈與高速對焦性能的 RF 100mm F1.4L VCM，旨在為專業人像攝影與動態影像創作之間，取得完美的性能平衡。

根據先前的專利設計與相關情報指出，Canon 正著手研發一款具備大光圈與高速對焦性能的 RF 100mm F1.4L VCM，旨在為專業人像攝影與動態影像創作之間，取得完美的性能平衡。

專利技術流出，結構設計呼之欲出

根據近期曝光的專利文件分析，這款傳聞中的 RF 100mm F1.4 L 定焦鏡在光學設計上展現了極高的成熟度。資料顯示，其設計參數約為焦距 97.5mm、最大光圈 F1.46，並具備優異的像差控制能力。雖然鏡身長度預計落在 112.5mm 至 125mm 之間，較傳統的微距 100mm 鏡頭略長，但考慮到 F1.4 的超大光圈規格，這樣的體積控制仍展現了 Canon 在 RF 接環光學配置上的實力。

VCM 馬達兼顧平面拍攝與動態錄影

這款鏡頭最受矚目的亮點之一，便是導入了 VCM 音圈馬達對焦技術。與傳統的 Nano USM 相比，VCM 系統能提供更安靜且平滑的對焦驅動，這對於需要在拍攝過程中頻繁變更焦點的動態錄影師而言，無疑是巨大的優勢。此外，預期該鏡頭也將配備手動光圈環，並支援「呼吸效應抑制」功能，進一步強化其在專業錄影市場的競爭力。

填補焦段空缺，打造最強人像焦段陣容

目前 Canon 在 RF 系統中已擁有 RF 85mm F1.2L 與 RF 135mm F1.8L 等頂級人像鏡頭。若 RF 100mm F1.4L VCM 正式問世，將能完美填補這兩個焦段之間的空缺。對於不習慣 135mm 的長距離、卻又希望獲得比 85mm 更強散景壓縮感的攝影師來說，100mm 搭配 f/1.4 的大光圈配置將成為一個極具吸引力的新選擇。

L 系列頂級工藝，耐候性能值得期待

身為象徵專業品質的紅圈 L 鏡成員，這款新鏡頭預計將具備頂級的防塵防滴性能，以及多層次的特殊鏡片塗層。雖然目前該產品仍處於傳聞階段，且具備 F1.4 超大光圈的 100mm 鏡頭在光學物理限制上確實具有高度挑戰性，但考量到 Canon 近期在 VCM 系列鏡頭上的積極佈局，這款兼具技術突破與實用性的新成員，確實值得所有 Canon 用戶持續關注。

via：Canon Rumors

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《QUOD》這款僅 64KB 的 3D 第一人稱射擊遊戲，挑戰了現代遊戲的肥大化趨勢。開發者透過極致壓縮，將完整內容濃縮至 64KB，重現 3D 第一人稱射擊遊戲的純粹樂趣。

在現今 3A 大作動輒 10GB 起跳、甚至破百 GB 的「肥大化」時代，獨立開發者 Daivuk 完成了一項近乎不可能的技術挑戰 。他製作了一款名為《QUOD》的 3D 第一人稱射擊遊戲（FPS），其完整檔案大小僅有 64KB 。這個數字是什麼概念？現代智慧型手機隨手拍一張照片的檔案大小，可能就是這款遊戲的幾十倍 。

這款作品的設計靈感源自經典 FPS 遊戲《雷神之錘》（Quake） 。儘管檔案極小，但遊戲內容卻驚人地完整，包含所有貼圖紋理、音效、音樂、關卡數據、3D 模型、動畫以及程式碼，全都成功壓縮進這一個 64KB 的單一執行檔中 。

開發者 Daivuk 透露，為了達成這個目標，從貼圖壓縮演算法、地圖資料精簡、模型動畫關鍵影格抽取，到音訊波表合成與程式碼體積縮減，每一個環節都經過嚴密的精密計算 。這款作品雖然醞釀了近十年，但實際投入開發僅耗時一年 。Daivuk 表示，追求極致壓縮並非單純為了炫技，而是希望藉此回歸遊戲最純粹的本質 。

《QUOD》的遊戲亮點包含：

• 內建 3 個完整的遊戲關卡 。

• 包含 4 種不同類型的敵人 。

• 擁有一場最終 Boss 戰 。

• 提供多種可供選擇使用的武器 。

在硬體需求方面，這款遊戲相當親民，使用者僅需配備 NVIDIA GTX 770 以上顯卡與 8GB 記憶體，即可流暢執行 。

 

 

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台灣大哥大與長問科技聯手推出 myVoca 語音辨識模型，專為台灣獨特的混合對話環境打造，能精準辨識中文、台語、英文、客語混合對話，不僅辨識率高達97%，更實現即時轉錄，大幅提升企業營運效率。

台灣大哥大與長問科技合作開發一款名為 myVoca 的自動語音辨識模型（ASR），主要針對台灣特有的多元語言環境設計，能夠同時辨識中文、台語、英文與客語的混合對話。

在目前的語音辨識市場中，多數模型主要針對單一語言進行優化，而這款新開發的模型則著重於解決台灣民眾在日常溝通或職場專業對談中，經常切換不同語言的習慣，透過雙方的技術整合，模型在硬體運作效率與辨識速度上皆有所調整，目標是讓語音轉文字的過程更貼近在地化的使用需求。

在技術開發的分工上，台灣大哥大利用其電信產業的背景，蒐集並整理了大量的通用語料與特定產業語料，包括醫療、金融、製造與政府機關等領域，這些語料經過清洗、分類與標註，確保音檔品質符合訓練要求，藉此提升模型在面對產業專業術語時的準確度；長問科技則負責模型架構的設計、演算法調整以及訓練流程的優化。雙方合作後的數據顯示，模型運作時所需的運算資源約為過往架構的 8 分之 1，使得硬體成本得以下降，在實際測試中，經由客製化調校後，辨識正確率最高可達 97 %，且在說話後的 1 秒內即可完成即時轉錄，縮短了語音轉寫的延遲時間。

這款模型的設計核心在於處理台灣常見的跨語言現象（Code-switching）以及產業專有名詞，台灣大哥大資訊長蔡祈岩指出，模型能否落地的關鍵不在於規模大小，而是在於產業語料的精準度。因此，myVoca 針對台灣特有的發音習慣與聲學特徵進行訓練，希望讓語音辨識技術成為企業內部流程管理或客服系統的基礎工具，目前此項技術已開始應用於不同產業場景，例如在金融與醫療體系中，語音辨識可以輔助紀錄處理；而在智慧政府的應用上，則能協助提升行政效率。

為了推動語音辨識技術的普及，台灣大哥大也著手建構相關的生態系，目前已有超過 30 家夥伴加入，範疇涵蓋資訊服務、系統整合與硬體設備商。在實際的應用案例中，已有智慧機器人導入此模型，支援四種語言混合辨識，協助民眾辦理銀行存款或醫療就診紀錄。此外，該模型也被整合進 AI 透明雙向翻譯機中，提升即時翻譯的速度；在客服數位轉型方面，已有業者將此語音模型應用於多通路語音客服系統，而金融科技公司則將 ASR 技術與即時通訊軟體的機器人結合，開發互動式的語音應用服務。

針對企業端的需求，台灣大哥大提供從模型開發、平台運作到實際場景落地的一站式支援，包含後續的系統整合與維運監控。目前這項語音辨識服務已開放企業客戶申請試用，在 3 月底前申請可獲得一個月的免費串接體驗，同時也提供語音記錄平台的使用優惠。透過降低導入門檻，業者希望讓更多企業能將語音轉寫技術應用於會議記錄、客服流程及各種業務自動化場景中，進而優化整體的營運效率。

 

 

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AMD 副總裁利用 AI 撰寫 Python 驅動程式，這款實驗性驅動程式並非替代品，而是高效的測試框架。

AMD 在 Linux 顯示卡驅動領域迎來了一個非常不尋常的時刻 。近日，AMD 副總裁 Anush Elangovan 發布了一個實驗性的 Radeon 運算驅動程式，這款驅動程式完全基於 Python 語言，且竟然是交由 AI 工具 Anthropic Claude Code 撰寫而成 。

身為 AMD 副總裁兼資深工程師，完全用 AI 寫出驅動程式，難道真的打算取代傳統的顯示卡驅動程式嗎 ？

開發者親自解密：它是測試框架而非替代品

如果你期待這是一個可以用來玩遊戲或取代日常使用的 Linux 驅動程式，恐怕要失望了 。本質上，這個計畫是一個輕量級的驅動程式測試框架，主要用途是在 Linux 環境下直接操作 AMD GPU 介面 。

在正常的 Linux 系統中，現代的 AMD GPU 通常依賴以 AMD ROCm 為核心的深度軟體堆疊（Software Stack）來運作 。應用程式會先與 ROCm 函式庫互動，接著對接使用者模式執行環境（User-mode Runtime），最後指令才會進入核心（Kernel）中的 AMDGPU 驅動程式 。

Elangovan 的計畫則是繞過了這套複雜堆疊的大部分環節 。他利用 AI 撰寫的框架程式碼，透過 /dev/kfd 與 /dev/dri/render* 等裝置節點直接與核心驅動通訊，觸達了 AMD 運算介面最底層的公開層級 。

不開編輯器也能寫程式？AI 成為開發者的最強外掛

雖然聽起來很厲害，但實際情況並沒有想像中那麼誇張 。真正的核心驅動程式並未被替換，它依然承擔了幾乎所有的核心工作 。Python 層的功能僅在於建構指令包，並透過現有的核心 API 發送出去 。

這有點像是用筆記型電腦暫時接管改裝車的引擎控制器，作為臨時診斷工具非常方便，但顯然不適合長期在路上跑 。該計畫的核心目的，是讓開發者在不依賴整套 ROCm 軟體堆疊的前提下，能以高度可控的方式直接與硬體互動 。

對於內部開發、調校與實驗來說，這是一個完美的工具 。工程師可以藉此隔離 ROCm 中的 Bug，或測試特定的 GPU 功能，而不需要重新編譯龐大的 C++ 專案 。目前測試顯示，它已能完成建立指令佇列、分配記憶體、發送運算排程指令包及實現 GPU 同步原語等實際任務 。

Elangovan 感慨地表示，在整個開發過程中，他甚至一次都沒有打開過程式碼編輯器 。他認為 AI 代理人（AI Agent）堪稱軟體領域最偉大的「平等器」，而開發速度就是企業競爭的護城河 。

這次 AMD 副總裁的實驗，向外界展示了 AI 在底層軟體開發上的潛力 。過去撰寫硬體驅動相關程式碼門檻極高，往往需要資深工程師耗費大量時間除錯 。雖然目前 AI 產出的只是測試用的輕量框架，但其展現出的開發效率，確實能顯著縮短硬體功能測試的週期 。未來，我們可能會看到更多晶片大廠利用 AI 工具來加速軟體與韌體的早期驗證工作 。

 

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Meta 在自研 AI 晶片路上踢到鐵板，已放棄最先進的開發計畫。Meta 轉而尋求與 Google、NVIDIA 等供應商強化合作。

Meta 在自研 AI 晶片的道路上踢到鐵板。根據知情人士透露，Meta 已放棄其最先進的 AI 訓練晶片開發計畫，轉而尋求結構更簡單的替代方案，並強化與 Google、NVIDIA 及 AMD 等供應商的合作，以確保其人工智慧基礎設施能跟上競爭對手的腳步。

開發難度過高，兩代自研晶片相繼受挫

Meta 原本希望透過 Meta 訓練和推理加速器（MTIA）計畫，研發自有的 AI 晶片來降低對外部供應商的依賴，並藉此減少資料中心的營運成本。然而，現實卻比想像中殘酷。

Meta 內部先前已放棄了第二代訓練晶片 Iris 的其中一個版本，隨後啟動更先進的 Olympus 項目。Olympus 採用與 NVIDIA 類似的單指令多線程（SIMT）架構，雖然對 AI 訓練軟體更友善，但硬體設計極其複雜。參與開發的人員坦言，內部對於是否能做出媲美 NVIDIA 性能的晶片持懷疑態度，主要原因包含開發週期過長，追不上技術更迭、硬體設計過於複雜，以及功耗控制難度極高，若無法有效降溫，將失去與 NVIDIA 競爭的優勢。

Meta 管理層擔心，若強行推進這項存在量產難度的計畫，可能會拖累公司與 OpenAI、Google 在訓練新模型上的競爭進度。

轉向合作路線，豪擲數十億美金外援

在自研晶片受挫後，Meta 迅速調整戰略，加強與現有大廠的結盟。Meta 已簽署價值數十億美元，約新台幣 320 億元以上的協議，向 Google 租用 AI 晶片。同時，AMD 本週也證實將與 Meta 合作部署高達 6GW 的 Instinct AI 晶片。至於 AI 晶片霸主 NVIDIA，Meta 則在本月宣布建立跨多代的合作關係，持續在資料中心部署其產品。

雖然 Meta 去年收購了新創公司 Rivos，希望藉其技術相容 NVIDIA 的 Cuda 軟體生態系，但目前看來，Meta 仍選擇回歸成熟的供應鏈生態。

自研晶片這條路，連科技巨頭都難走

Meta 的遭遇並非個案。雖然 Apple 在筆電與手機晶片轉型非常成功，但 AI 訓練晶片需要極高的算力與極其成熟的軟體配套。Google 的 TPU 發展了十幾年才有今日規模，且背後還有博通的技術支持。對於急於在 AI 浪潮中超車的 Meta 來說，暫時放下什麼都要自己做的執念，回頭抱緊 NVIDIA 與 AMD 的大腿，或許是目前風險最低、最務實的選擇。

 

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微軟 Project Helix 被視為 Xbox 硬體業務的背水一戰。這款次世代主機的成敗，將決定 Xbox 品牌能否在市場中存續。

微軟遊戲部門近期大地震，在效力將近四十年的老將菲爾史賓塞黯然卸任後，微軟隨即公開了充滿神秘色彩的次世代主機計畫「Project Helix」 。然而，市場對此似乎不完全買帳。日本遊戲產業顧問公司 Kantan Games 執行長兼知名分析師塞爾坎托托博士便直言不諱地表示，如果 Project Helix 最終在市場上鎩羽而歸，Xbox 硬體業務恐怕將從此走入歷史 。

捨棄「萬物皆可 Xbox」戰略，背水一戰的硬體夢

在 Project Helix 消息曝光後，托托接受媒體採訪時剖析了微軟的最終戰略目標 。他認為，這很可能是微軟為了挽救自家硬體業務所做出的最後一次嘗試 。托托坦言，業界幾乎沒有人會相信，如果這款被寄予厚望的次世代主機失敗了，微軟還會願意繼續投入資源推出後續機型 。因此，Project Helix 的成功與否，對於整個 Xbox 品牌的存亡具有決定性的關鍵影響 。

過去微軟主打的跨平台戰略雖然立意良好，但托托認為微軟長期以來在這項策略上如履薄冰，現在他們必須端出全新且具吸引力的方案，來實質帶動自家硬體主機的銷售量 。

Steam Machine 來勢洶洶，微軟面臨艱困硬仗

想在競爭激烈的遊戲市場殺出一條血路絕非易事，特別是 Project Helix 一上市就得正面迎戰 Valve 蓄勢待發的 Steam Machine 。作為 PC 遊戲霸主 Valve 針對客廳娛樂端出的解答，Steam Machine 完美融合了主機的便利性與 PC 的開放性，這正是 Xbox 當前必須設法超越的巨大障礙 。

托托指出，Project Helix 必須給予 Xbox 死忠粉絲一個痛快放棄 Steam Machine、堅定選擇微軟的核心理由 。他認為，微軟唯一的突破口，就是為 Xbox 自家遊戲提供更完美、更廣泛的原生支援與獨佔體驗 。

AI 背景空降兵接掌兵符，Xbox 準備打掉重練？

除了硬體面臨考驗，Xbox 內部的人事大換血同樣引發熱議。新任 Xbox 執行長阿莎夏爾馬的空降讓外界跌破眼鏡，因為這位新掌門人完全沒有遊戲產業的從業背景，過去的核心履歷全都集中在人工智慧領域 。

不過，托托對此抱持著不同看法。他預期夏爾馬很快就會大刀闊斧地拋棄過去的舊有戰略，傾盡全公司之力，在硬體業務上進行最後一次的放手一搏 。夏爾馬先前曾暗示 Xbox 必須徹底推倒重建，托托認為這個大方向是完全正確的，儘管這無疑是一道極難跨越的難關 。

官方目前將 Project Helix 高調包裝為「Xbox 的王者歸來」，但最終市場是否買單，仍有待時間驗證 。

 

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生成式AI浪潮下，傳統網路已難負荷。諾基亞疾呼，為支撐龐大AI算力，全球網路基礎設施必須徹底重構，迎接AI時代的網路新挑戰。

生成式 AI 爆紅後，大家都在瘋搶晶片，但你有想過支撐這些龐大算力的網路其實快撐不住了嗎？諾基亞執行長賈斯汀·霍塔德近日在出席全球行動通訊大會相關論壇時就直言，傳統的網路架構已經無法滿足 AI 時代高頻寬、低延遲的嚴苛要求 。他大聲疾呼，全球電信業必須痛定思痛，對網路基礎設施進行一場徹底的重構 。

資料量暴增，傳統網路面臨隨時崩潰的危機

霍塔德的擔憂並非空穴來風。自從生成式 AI 應用普及後，全球資料流量正以指數級別狂飆 。過去我們的網路設計，主要是為了應付人類滑手機、看影片的需求，但現在網路上跑的，全是龐大的 AI 模型運算資料。

為了解決 AI 需要即時反應的問題，運算核心已經不能全靠遠在天邊的雲端伺服器，而是必須把算力推向更靠近使用者的邊緣運算 。這就要求各地的通訊網路必須具備更強大的本地處理能力 。但現實是，隨著資料量暴增，如何兼顧網路的高能效運算，同時又降低營運成本，已經成為所有通訊設備商最頭痛的核心命題 。

諾基亞出招，用 AI 管理 AI 的智慧網路時代來臨

既然傳統方法行不通，諾基亞給出的解方就是發展新一代具備高度韌性的智慧化網路架構 。

這套新架構最厲害的地方在於它具備自我修復的能力。透過導入 AI 演算法，網路系統可以提前預測哪裡可能會發生故障，並在當機前自動完成修復 。此外，新一代網路還能根據當下需求，動態分配頻寬流量 。例如當某個區域的遠端醫療或自駕車系統需要連線時，網路會自動將資源傾斜，確保這些攸關安全的 AI 應用連線絕對穩定 。

打群架才是王道，攜手科技巨頭共建 6G 生態系

不過，要翻新全球的網路基礎設施，光靠諾基亞一家公司絕對辦不到。霍塔德特別強調，在這個技術快速變革的時代，沒有一家公司能獨自完成基礎設施的升級 。諾基亞接下來將進一步深化與各國電信商及雲端服務商的合作，聯手推動 5G Advanced 以及未來 6G 技術的標準化 。他們的終極目標，是為未來通用人工智慧的實體化鋪平道路 。

 

大家在關注 AI 發展時，目光往往只停留在硬體晶片大廠或軟體巨頭身上。但就像霍塔德所說，如果通訊設施這條高速公路不夠寬廣、平穩，再頂級的 AI 跑車也無法發揮實力。

這波由 AI 驅動的網路基礎設施升級潮，無疑為相關供應鏈帶來了巨大的商機。從邊緣運算伺服器到未來的 6G 關鍵零組件，廠商能否在諾基亞等國際大廠的生態系中搶下關鍵位置，絕對是下一個黃金十年的重頭戲。

 

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中華電信將於「2026 智慧城市展暨淨零城市展」展出「智慧鐵道數位孿生技術」，透過 5G 傳輸、複合式定位與 AI 分析，將鐵道運行狀況數位化，旨在提升列車調度安全與維修管理效率。

中華電信將於 3 月 17 日至 3 月 20 日參加台北「2026 智慧城市展暨淨零城市展」，並於大會展前記者會展出「智慧鐵道數位孿生技術」。智慧鐵道數位孿生技術透過 5G 傳輸、複合式定位與 AI 分析，將鐵道運行狀況數位化，旨在提升列車調度安全與維修管理效率。

核心架構：整合端、網、雲的數位模型

數位孿生技術的核心在於利用 IoT 感測與大數據，建立與實體設備同步的虛擬模型。中華電信研發的系統具備以下技術特點：

• 資訊同步化：即時復刻列車駕駛員顯示畫面（DDU）、故障清單及運行數據，使行控中心與駕駛員掌握一致資訊，強化跨區域的協作效率。
• 打破封閉架構：改變過去鐵道資料受限於國外原廠的狀況，利用自主研發的車載邊緣設備與 5G 高頻寬、低延遲特性，實現從列車終端到雲端平台的垂直整合。

精準定位與智慧維運

針對鐵道環境的特殊性，中華電信研究院開發了專屬的車隊管理功能：

1. 複合式定位： 整合地上感應子（Balise）、全球導航衛星系統（GNSS）及車速計資訊，將定位誤差縮減至數公尺內，克服隧道與地下路段的訊號盲點。
2. 預防性維護： 透過 AI 分析行車數據，將原始資料轉化為決策建議，協助維修單位提早偵測潛在風險，目標在於降低事故率並提升行車準點度。

國產化效益與淨零目標

目前該系統已實際應用於台鐵 EMU800 型通勤電車，並在節能減碳與成本控制上取得初步成果。透過優化行駛行為與能源管理，預計可減少 9.3% 的碳排放；關鍵技術國產化後，相關產業的開發成本預計可降低 50% 以上。

未來此技術預計將延伸應用至捷運、高鐵等軌道系統，將能耗數據整合進城市治理決策中。除了鐵道技術，中華電信於本次展覽以「海地星空、網路韌性、AI 永續」為核心主題，展示 15 項智慧城市創新應用與技術，涵蓋多軌道衛星、韌性醫療、智慧交通、無人機、文化科技、企業專網及生物保育等多元應用成果。誠摯邀請各界夥伴與民眾於展覽期間親臨現場，共同見證智慧城市的韌性與未來。

台北展區資訊

• 日期：2026/3/17(二)-3/20(五)
• 時間：10:00-18:00(最後一天參觀至17:00)
• 地點：台北南港展覽館2館
• 主展區：1樓P區313攤位
• 新創主題區：4樓S區1224A攤位

高雄展區資訊

• 日期：2026/3/20(五)-3/22(日)
• 時間：10:00-17:30(最後一天參觀至17:00)
• 地點：高雄展覽館
• 主展區：1樓S區S2317攤位

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