AMD宣布於2026年7月22日至7月23日在美國舊金山舉辦2026年的Advancing AI大會，聚焦企業與雲端的下一代系統與相關環境，並由AMD執行長Lisa Su親自主持主題演講。
Advancing AI是AMD為AI運算產品舉辦的大型活動，聚焦EPYC CPU與Instinct加速GPU產品；預期2026年AMD將圍繞在進一步與NVDIA Vera Rubin平台正面交鋒的EPYC Venice與Instinct MI 450兩款產品，以及基於這兩大平台的全新Helios機架系統，同時預期AMD也會釋出新版ROCm。
除此之外，AMD也勢必在Advancing AI大會預覽下一代的AI產品藍圖，可能會進一步透露將在2026年推出、採用Zen 7架構的EPYC Verano CPU還有下一代加速器Instinct MI 500的細節。
隨著年輕世代興起對隨身相機的關注，低迷已久的隨身相機市場又出現一股新需求，許多上市已久但仍未停產的隨身相機忽然被這些年輕族群掃空，動作較積極的品牌如Canon、Panasonic索性因應需求將一些仍在持續生產的隨身相機進行小幅改版後再次推出；然而知名攝影網站PetaPixel卻發出一篇「Panasonic, Please Stop Removing Viewfinders」的文章，傳達對Panasonic藉小改版名義移除電子觀景窗的不滿。
PetaPixel提到，Panasonic在2024年與2026年分別將兩款上市已久的隨身相機進行改版，包括2024年底的ZS99/TZ99以及2026年的ZS300/TZ300；兩款產品改版作法如出一轍，是延續舊版的感光元件、電子系統，除了因應歐盟法規把充電與傳輸介面改為USB Type-C以外，也藉機降低機身質感，但最令PetaPixel不滿的就是這兩次的改版都一併移除電子觀景窗。
PetaPixel提到，由於這兩款相機都屬於高倍率變焦隨身相機，移除電子觀景窗將會對使用體驗大打折扣，因為在長焦情況下，任何的手部晃動都會對構圖與影像的穩定度產生明顯的影響，倘若使用電子觀景窗取景，則由於雙手與眼睛之間可呈現三角支點，相對雙手握持使用機背螢幕取景更為穩定。
PetaPixel提到現在經常提到由於年輕攝影用戶由於多為手機攝影原生世代，並不在乎電子觀景窗，也是讓相機品牌大膽移除電子觀景窗的原因；PetaPixel表示也許對於相機品牌而言，可能只有老派攝影玩家才會使用電子觀景窗，但PetaPixel認為即便是沒用過電子觀景窗的新一代族群，倘若使用過觀景窗取景，也會發現觀景窗比他們想像的有用。
PetaPixel提到，當相機品牌已經認為智慧手機大量瓜分以往隨身相機市場，突如其來的隨身相機復興讓它們有些措手不及，但舊款產品由於充電介面問題無法再持續生產，但開發全新相機又得考慮成本，Panasonic則採取盡可能與既有機型共用、但從中設法進一步降低成本的作法，除了表面處理的簡化，拿掉電子觀景窗就是另一個手段。
雖然PetaPixel在文中也似乎試圖幫Panasonic辯解，表示也許錯的是跟不上當前年輕世代想法的PetaPixel，也許即便移除電子觀景窗仍可吸引這波受隨身相機熱潮而想購入隨身相機的玩家，但它們還是希望能有真正滿足攝影師需求的新一代隨身相機。
至於為什麼Ricoh GR相機同樣拿掉觀景窗卻未被PetaPixel抱怨，筆者認為GR相機是以單焦段、小型化優先且專注於街拍的理念為優先考量，而且即便是GR IIIx的40mm焦段也並非過於長焦，以手持拍攝仍舊不致於不穩定，同時在熟悉焦段的情況下，GR相機甚至是可以盲拍取景；同時亦可搭配外接光學觀景窗滿足觀景窗取景需求，相較之下Panasonic在兩款高倍變焦相機移除電子觀景窗的影響就小了許多。
Adobe Creative Clooud又引發爭議，根據reddit用戶在3月中旬發表的一篇文章表示發現Adobe似乎擅自修改hosts檔案，在檢查後發現加入一些疑似是Adobe額外加入的設定，後續也引發許多用戶表示出現相似的情況，並察覺似乎是Adobe透過此方式在網站偵測Creative Clooud的安裝狀況。
ふと hosts 開いたら Adobe がなんか追加してた。ここに勝手に書くのはEVILすぎるだろ……
— かじ (@kaji2) March 31, 2026
2週間くらいくらい前から言及されてるっぽい？ pic.twitter.com/x2UeCo8ndi
這件事情越演越類，後續也有許多用戶批評Adobe不能在未經同意下修改hosts文件，有些更激烈的用戶表示即便此舉對用戶沒有實際危害，但竄改hosts檔案的行為與惡意軟體無異。
Google於美國時間2026年4月2日宣布推出Gemma 4開源模型，強調為進階推論與AI代理工作流程而生，建構在Gemini 3同源的技術基礎，並透過Apache 2.0授權模式供業界進行開源創新；Gemma 4提供四種參數規模，可涵蓋自基本的聊天至處理複雜邏輯與AI代理等應用，且釋出之際，31B模型於Arena AI測試排行第三、26B模型位居第6，其表現甚至超越使用超過20倍參數的模型。
開發者現在可於Google AI Studio使用Gemma 4的31B與26B MoE可在Google AI Studio取得，而E4B及E2B可透過Google AI Edge Gallery取得；若要針對Android進行開發，可透過Gemma 4增強Android Studio的代理模式，與使用ML Kit GenAI Prompt API建立用於Android生產環境的應用程式。另外也可透過Hugging Face、Kaggle及Ollama取得模型權重
同時作Gemma 4自Day 1即支援Hugging Face(Transformers、TRL、Transformers.js、Candle)、LiteRT-LM、vLLM、llama.cpp、MLX、Ollama、NVIDIA NIM和NeMo、LM Studio、Unsloth、SGLang、Cactus、Basetan、Docker、MaxText、Tunix、Keras，開發者可依據專案需求、偏好選擇合宜的工具。
同時Google也號召開發者加入Kaggle的Gemma 4 Good的駭客松挑戰賽，以Gemma 4開發創新的產品及應用：Gemma 4 Good Hackathon
Google標榜開源的Gemma 4採用與Gemini 3相同的世界一流研發技術，是可在開發者硬體執行的頂尖AI模型系列，Gemma 4與Gemini 3兩者相輔相成，為開發者與業界分別提供強大的開源與專屬AI模型。同時Gemma亦以目前市面上執行AI硬體的裝置衡量，為Android裝置、筆電的GPU到工作站等不同層級效能提供能在這些硬體執行的最合適模型規模。
Gemma 4提供4種不同的參數類型，包括Effective 2B (E2B )、Effective 4B (E4B)、26B Mixture of Experts (MoE，混合專家)和31B Dense；參數規模較大的26B MoE以及31B著重在PC與工作站及設備提供出色性能的的開源模型，而E2B與E4B則鎖定輕量運算效能的邊際AI應用，優先考慮多模態功能、低延遲與無縫的生態系整合，而非原始參數的數量。
作為開源模型的Gemma 4強調開發者能夠進行微調，進而在特定的任務實現最佳的效能，例如可用於特定語言的最佳化，或是用於特定疾病治療的探索等；Google強調Gemma 4可執行多步驟規劃與深度推論邏輯，可在像數學與指令遵循的基礎測試相較過往有顯著的進步，且原生支援高達140種語言。
此外Gemma 4可支援代理工作流程，包括原生支援函數呼叫，結構化JSON輸出與原生系統指令，並於建立與不同工具、API互動且可靠執行工作流程的自主代理；此外Gemma 4支援高品質的非連網程式碼，可將工作站化為裝置端優先的AI程式碼助理。
且所有參數規模的Gemma 4皆支援原生視訊與影像處理，尤其在光學字元辨識(ocr)與圖表識別等視覺任務尤其出色，為裝置端執行的E2B及E4B還支援原生音訊輸入，便於支援語言辨識及理解。同時Gemma 4可支援更長的上下文窗口，E2B及E4B可支援128K，而26B及31B則支援達256K，可無縫處理更長篇的內容。
Gemma 4的26B MoE參數與31B參數旨在為具有高性能GPU與加速器的AI PC及工作站提供強大的性能，其中未量化的bfloat16可於單一80GB的NVIDIA H100 GPU執行，經過量化的版本甚至可在消費級GPU執行；其中26B MoE版本著重低延遲，僅在推論過程使用當中的3.8B參數，盡可能實現極快的每秒Token輸出，而31B參數模型著重最大限度提供原始品質，為模型微調提供強大的基礎。
Gemma 4的E2B與E4B是為邊際裝置量身打造，從底層架構就以最大限度提高運算與記憶體使用效率，於推論過程有效啟動2B至4B參數，藉此節省記憶體使用並延長續航力；Google AI團隊與Google Pixel團隊、高通與聯發科等合作，使Gemma 4的E2B及E4B多模態模型可在包括手機、樹莓派、NVIDIA Jetson Orin Nano等邊際裝置完全離線執行，且提供近乎零延遲的體驗；同時Android開發者現在即可在AICore開發者預覽版測試代理流程原型，作為與Gemini Nano 4的向前相容。
Ricoh於2025年底公布新一代緊湊式相機GRD IV後，就即刻宣布延伸機型Ricoh GR IV HDF；GR IV HDF延續前一世代GR IIII HDF的技術概念，將原本機身內建的ND濾鏡改為獨自開發的高光擴散濾鏡，並設置快捷鍵供迅速切換，使原本成像銳利清晰的GR IV相機可在特定的光線拍出柔和朦朧的效果；此次也在Ricoh台灣總代理的協助使用GR IV HDF拍攝一段時間，筆者也就拍攝的體驗分享照片與提供一些對產品的想法。
GR相機的產品理念圍繞著以緊湊、迅速、容易攜帶、高畫質等特色，在滿足「GR準則」的條件下，GR開發團隊會嘗試探索更多圍繞著街拍需求的可能性；其中Ricoh注意到除了拍攝銳利清晰的照片，也有一部分玩家透過特殊濾鏡營造不同的拍攝效果，清晰銳利固然重要，然而獨特的光影與曖昧的柔和感也獲得其中一派街拍玩家的喜愛。
Ricoh於前一代的GR III導入內建ND濾鏡，透過機身有限的空間安裝一片可切換的ND濾鏡，使得在明亮環境可避免過曝，或是以更大的光圈與較低的快門速度搭配，在非極端情況下，可省卻攜帶及安裝轉接套筒與ND濾鏡的過程，同時亦可設為全自動或手動啟閉；也因為這樣的設計，GR團隊在進行市場調查發現個性化拍攝的需求，就興起將Ricoh本業的印刷技術延伸至光學的物理層面，最後推出內建HDF濾鏡的版本。
有了Ricoh GR III HDF的開發與實證經驗，雖然GR IV的光學鏡片經過重新設計，但由於光學鏡片口徑、感光元件尺寸等條件接近，且GR III的HDF版本也有一群喜愛其高光擴散效果的擁護者，使得GR IV在設計階段就已經可評估以HDF濾鏡取代內建ND濾鏡，就不用如GR III到GR III HDF花了較長的開發時程。
GR IV HDF與GR IV的差距僅止於以HDF濾鏡取代ND濾鏡，於外觀機構也沒必要變更，GR團隊僅在一些細節稍作調整，但若未仔細觀察，恐怕也未能察覺對方手上拿著的到底是GR IV或是GR IV HDF；相較GR IV，GR IV HDF把快門鍵施加金屬光澤感，是GR IV HDF比較顯而易見的外觀差異，另一個則是將後方的Fn鍵預設功能改為HDF濾鏡的切換，畢竟HDF濾鏡的用途並非如ND濾鏡用於減光，不太可能使用自動方式切換，也需要更為迅捷的切換方式。
雖然先前已經介紹過GR IV的外觀，不過還是簡單強調設計的特色；GR IV系列透過設計工程的微調，使機身更為纖薄，同時也回歸GR及GR II獨立的上下曝光補償鍵，而原本的後撥桿則更改為具有按壓功能的轉盤，同時電源鍵相對GR III凸出，取出相機後更容易啟動，此外也把儲存卡從SD卡改成microSD卡，換取更多的空間，並採用新開發3.85V 1,800mAh的取代GR III與其他品牌部分機型相容的3.6V 1,350mAh電池。
也由於基本架構與GR IV HDF僅有內建濾鏡的區隔，無論是體感的握持與操作介面，或是對焦、白平衡與內建濾鏡效果等都沒有不同，不過畢竟筆者先前試用GR IV時仍為1.00韌體且工程機封印無線連接機能，GR IV HDF則是更新至1.11韌體，雖然體感的差異不算明顯，但合焦的穩定性似乎有些許改善。
不過由於此次借得的GR IV HDF是正式零售版本而非先前的，故能與手機上的GR World連接使用；雖然筆者現在的GR III也改為使用GR World連接，但相隔數年全面改版的GR IV系列還是在功能有諸多的升級，例如終於可透過GR World作為中介下載韌體更新，同時配對後GR World收到官方的升級推播也會一併通知，尤其GR IV後續的韌體也解決初版電池管理導致異常耗電問題，相對GR III需要查看是否有新韌體並自行下載到記憶卡更新算是跟上趨勢。
另一個功能則是可將玩家在GR IV系列自訂的色調設定同步到機身，由於筆者仍習慣使用相機預設的色調拍攝，就沒有使用這項功能；此外透過GR World同樣可自GR IV快速傳輸照片，亦可選擇原圖或是縮圖，當然相對問世已一段時間的GR III，具備新一代Wi-Fi晶片的GR IV系列無論是照片預覽或是傳輸的速度也更為快速。
從GR IV到GR IV HDF，在基本的拍攝原則並沒有太多的區隔，畢竟只是內建濾鏡從ND濾鏡轉換為HDF濾鏡，在非開啟HDF的狀況，GR IV HDF仍舊是具有銳利畫質、出色高ISO以及反應靈敏的口袋高階相機，是一款看見眼前可能的拍攝機會，可快速地從相機包取出、按下電源並一氣呵成拍下照片的出色相機，筆者尤其喜歡搭配可掛在腰帶的的相機包使用，走到哪、拍到哪。
不過作為GR IV HDF最大特色的HDF濾鏡也讓GR IV HDF不需攜帶額外配件，即可透過啟用HDF濾鏡在特定的光線情境創造獨特的效果；HDF濾鏡可將點光源、光線映照在物體邊際擴散的光線進一步再擴散，呈現與原本GR IV銳利、清晰不同的模糊、曖昧的效果，而且HDF濾鏡並非透過演算法實現，所見及所得、不需額外演算處理，並可一鍵切換的特色，亦增添在街拍呈現兩面性。
GR IV HDF與標準的GR IV僅在一片濾鏡之差，不過為影像創作增添多面性，透過HDF濾鏡獨特的效果，能使原本就具有出色性能的GR IV在追逐光影時創造獨特的效果，且關閉之下亦維持GR IV原有的影像特質；至於少了ND濾鏡是否有影響，筆者認為對於多數的拍攝情境的差異應該不明顯，因為GR IV HDF可透過選擇電子快門提升明亮環境的快門速度，彌補少了ND濾鏡減光的影響。
不過也不代表少了ND濾鏡完全沒有影響，GR IV的內建ND濾鏡具備2級光線的抑制效果，像是希望在明亮環境以大光圈搭配較慢的快門時，HDF版本就就會因此受限，只是這樣的拍攝情境算是少數，而且對一些玩家而言也許2級快門速度仍不足以達到他們預期的效果；反觀HDF濾鏡的效果等同可以少帶轉接環與濾鏡，隨時想要使用就可在開啟與關閉之間切換，內建獨特的光線擴散效果的HDF濾鏡版本更符合街拍著重「快速」的基本原則。
就筆者而言，GR IV HDF並未徹底顛覆GR IV的本質，相較僅能拍攝黑白影像、專注追求數位黑白攝影獨特性的Monochrome，GR IV HDF則是提供可切換的內建高光擴散濾鏡效果的彈性，省卻安裝轉接環與外掛濾鏡的不便；雖然價位相對GR IV稍高，不過以影像創作的出發點，則是可透過HDF濾鏡創造另一種不同的效果，即便是相同的場景，也可能由於HDF濾鏡拍出兩張風格迥異的照片。
NVIDIA於2023年曾介紹稱為神經紋理壓縮(NTC)的技術，不過迄今還未看到有遊戲開發商進行實作，而在NVIDIA於2026年3月的GTC 2026大會的分組會議影片中，NVIDIA在「Introduction to Neural Rendering」的議程再度介紹神經紋理壓縮技術，強調僅需使用15%記憶體容量即可實現相同的品質，或在相同的記憶體占用大幅提升影像品質。
雖然神經紋理壓縮技術結合AI技術，然而並未使用生成式AI，而是透過機器學習、進行具有確定性的紋理解壓縮；神經紋理壓縮不會直接儲存每個紋理元素，而是將紋理壓縮成緊湊、且經過機器學習得到的潛在特徵，在執行神經紋理壓縮時，GPU的小型神經網路可依據這些特徵重建紋理，不須從記憶體載入大型的紋理資訊，且由於這些經過壓縮的特徵是基於機器學習，處理相同的壓縮特徵資料只會得到相同的結果，與具有不確定性的生成式AI截然不同。
神經紋理壓縮包含兩個元件，包括將原始素材極小化的潛在紋理，以及位置編碼；潛在紋理是把紋理元素視為描述材質屬性的特徵向量，而位置編碼則是把UV座標傳遞至解碼器前提供高頻空間資訊、協助神經網路重建原本在壓縮表欠缺的清晰細節與重複圖案；神經網路紋理壓縮技術的訓練則如同標準神經最佳化循環，由神經網路接收位置編碼的UV座標與潛在紋理進行重建，並將結果與原始紋理比對計算重建耗損，以此收斂至神經網路足以達到原始素材品質為止。
神經紋理壓縮相較傳統紋理壓縮技術可帶來三種好處，一是顯著提高紋理材質的壓縮比、使相同的VRAM容納更多紋理，此外不須拆分或減化資料即可將許多複雜的壓縮材質通道進行壓縮，也由於紋理壓縮資料變小，可減少硬碟占用使檔案縮小、下載更快。
NVIDIA在展演影片舉了兩個案例，一個是Tuscan Villa，在這個示範若使用傳統的BCn紋理壓縮，將佔用高達6.5GB的VRAM，倘若改用神經紋理壓縮僅需970MB；另一個示範是餐桌，在同樣使用970MB的壓縮檔案，使用神經紋理壓縮不僅可提升紋理的品質，還可避免傳統BCn紋理壓縮技術造成的偽影。
雖然這項技術是由NVIDIA提出，但畢竟採用的是機器學習技術，只要GPU本身有辦法處理機器學習，無論是AMD、Intel的GPU都能導入這項技術，而且AMD與Intel確實都在強化其GPU的AI加速器技術；尤其隨著預期記憶體報價與供應短時間無法回到常軌，預期主流顯示卡的VRAM將會維持好一段時間不會增加的前提下，加上SSD價格也同樣飆升，有著可降低VRAM使用、遊戲檔案大小的優勢，應該也會促使神經紋理壓縮被許多AAA級遊戲開發商採納。
雖然Arm CPU與微控制器架構在許多領域、尤其是嵌入式領域是相當重要的關鍵技術，然而畢竟採用Arm技術需要支付授權費用，也成為打著開源旗幟的RISC-V搶攻的領域，尤其是在Cortex-R即時處理器與Cortex-M微控制器；根據韓國媒體ETNEWS報導，三星將在代號BM9K1的下一代消費級SSD以RISC-V取代行之有年的Cortex-R。
ETNEWS指稱，三星自2019年就投入探索RISC-V的可能性，雖然也展示過一些案例，但始終停留在概念驗證階段，而BM9K1將是三星首次將RISC-V架構使用在量產的商用產品；據稱三星將RISC-V針對SSD特性加入許多自行開發的功能，相較BM9C1於順序存取提升1.6倍、能源效率則提高23%。
Cortex-R是Arm三大CPU IP當中的即時處理器，主要應用於需要即時、低延遲的精密控制應用，諸如硬碟、電動車馬達、電源管理、影像引擎等領域，然而其應用領域不須執行複雜作業系統，也成為RISC-V有技術搶攻的目標領域。
雖然Arm的IP授權策略提供廠商省卻重新開發架構的複雜，以及與前代產品、不同等級產品的相容性，然而隨著Arm為了改善獲利調整授權模式與權利金，許多廠商設法降低對Arm的依賴；雖在像是手機處理器、PC、伺服器等受限已經建構好的生態系與相容，最多就是像蘋果、高通採用基於Arm指令集的自研架構，但像是微控制器、即時處理器就給了RISC-V新的機會。
可預期一些討論可能會樂觀認為三星可能藉次擴大RISC-V的應用範疇，最終用於智慧手機處理器的CPU，不過從現實面來看，在複雜作業系統需要廣泛生態系的後援，更會牽涉到軟體相容性等問題，尤其是進軍一個已經成熟的系統生態，就連早已在智慧手機穩居霸主地位的Arm在伺服器、PC都花了十數年的時間，更遑論RISC-V目前在複雜系統幾乎還是處於起步階段。
不過如同筆者所述，由於RISC-V在一部分的應用有望取代Cortex-R與Cortex-M，或許未來在新的手機處理器能看到Arm架構與RISC-V共存的情況，一方面透過部分導入RISC-V降低成本，另一方面也利用RISC-V開源特性建構更具效益的微架構。
高通預期於2026年9月公布新一代旗艦手機平台Snapdragon 8 Elite Gen 6系列，根據中國爆料源定焦數碼聲稱，不同於先前Snapdragon 8系列每一代的CPU性能都有20%以上的提升，預期使用2nm製程的Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro在CPU的提升幅度並未達20%，但GPU提升則值得期待。
根據傳聞，Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro雖然維持2核心Prime Core配置，但不再直接搭配相同時脈的6核心Performance Core，而是改搭3+3兩組不同時脈設定的Performance Core，藉此在整體效能與能耗效率更為平衡；無獨有偶，聯發科天璣9600也傳出將採用類似的2+3+3 CPU配置。
也許是時脈達到了一個門檻，也許是在整體使用比起CPU的效能最大化現在更需要提升能耗效率，定焦數碼稱Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro的CPU不再有20%以上的提高；但是Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro採用的Adreno A850 GPU則有顯著的升級，並具備更大的快取與支援LPDDR6，將在純效能與AI有更顯著的提升。
由於接連多代的Snapdragon 8處理器的CPU都有較前一代高出20%的性能表現，也許表示在能耗受限的大前提下，手機的CPU發展終於到了一個新門檻，或是意識到資源可分配到其它可改善體驗的架構。
微星宣布於CES 2026展出的Cubi NUC AI+ 3MG迷你電腦在台推出，搭載Core Ultra 300系列平台，支援Copilot+ PC體驗，鎖定商務環境需求，於僅0.51公升大小支援4螢幕輸出、指紋辨識等功能，同時針對如使用VESA螢幕掛架等不便按壓機身開關的情境，還提供外接式延伸開關。
Cubi NUC AI+ 3MG依據規格不同，建議售價31,900元起
Cubi NUC AI+ 3MG採用僅0.51公升的小型設計，機身使用PCR回收塑料製成，可選擇Core Ultra 9 386H、Core Ultra 7 355與Core Ultra 5 322三款平台，具有2個DDR5 SO-DIMM插槽與1個M.2 2280 SSD插槽，強調使用免工具機殼設計，便於升級儲存或維護，此外還有線材整理設計可避免線材脫落，另外還有內建2組Intel I226V 2.5G乙太網路、MTK RZ717 Wi-Fi 7無線網路、2組Thunderbolt 4(提供15W PD輸出、其中一組支援98W供電輸入)，盒裝搭配120W變壓器。
Google Pixel手機問世迄今10年，作為10周年紀念活動的一環，Google於Pixel手機重點市場日本與身障藝術家資產管理新創公司Heralbony合作，於日本推出限定版Google Pixel 10a的Isai Blus配色(異彩藍)，由合作的身障藝術家打造專屬盒裝、佈景主題與個性化貼紙。
Google Pixel 10a Isai Blue僅提供單一256GB版本，於2026年5月20日在日本Pixel Store獨家上市，售價為94,900元
Google Pixel 10a Isai Blue強調不僅只是限定色，也是一款與隸屬Heralbony的藝術家連結的獨特裝置，將藝術與科技融合展現多元價值，其中Isai即為日文的「異彩」；Google Pixel 10a Isai Blue與3位Heralbony藝術家合作，打造獨特桌布與主題圖示。
盒裝還有專屬的邊框型保護殼以及由藝術家藤田望人設計的貼紙；Google還特別強調邊框型保護殼不僅可透出Google Pixel 10a Isai Blue獨特的藍色機背與貼在上面的貼紙，也是由於對Google Pixel 10a機身強固性深具信心，認為僅需邊框保護殼就足以保護機身。
東芝Toshiba筆電品牌Dynabook於2026年1月預告於4月6日推出限量300台的dynabook XPZ Ghost in the Shell SAC Model筆電，不過當時由於記憶體價格波動因素並未公布售價；東芝於4月6日正式在官網公布價格，要價272,800日幣，折合約5.5萬元。
dynabook XPZ Ghost in the Shell SAC Model限量300台，於日本dynabook官網進行抽選，售價為272,800日幣，採用相同硬體規格的非限量版機型為269,280日幣。
dynabook XPZ Ghost in the Shell SAC Model採用深邃的藍色為基底色，並在上蓋有著攻殼機動隊：SAC的主視覺，鍵盤採用綠色背光，並搭載專屬桌布；至於硬體則為16:10抗炫光螢幕，並搭配Intel Core Ultra 5 226V處理器與1TB SSD，配有全尺寸乙太網路插槽，機身重958克。
雖然繼承自Galaxy Note系列的S Pen是三星Galaxy S Ultra機型的特色，然而從結果來看，雖然S Pen仍有一批死忠擁護者，但顯然也不是選擇Ultra機型的大宗，以致於三星於S Pen的著墨越來越少、甚至取消藍牙遙控；現在傳出三星可能在Galaxy S27系列規劃一款Galaxy S27 Pro，本質幾乎等同沒有S Pen的Galaxy S27 Ultra。
韓國媒體ETNEWS稱三星將為Galaxy S27系列規劃四款機型，在既有的標準、Plus與Ultra再加入一款Pro，雖然實際規格還未完全定案，但扣除沒有S Pen以外的基本技術規格都與Ultra看齊。
ETNEWS指稱Galaxy S27 Pro的目的是強化產品線而非為了取代既有的機型，意圖透過第二款具有高規技術的機型提供消費者更多選擇，畢竟Galaxy S26 Ultra除了具有更高規的相機以外，還有另兩款機型所不具備的隱私螢幕。同時此舉也被解讀是三星回應蘋果提供iPhone Pro及iPhone Pro Max兩款高規機型的舉動。
不過值得玩味的是三星要如何定位Galaxy S27 Pro，是否扣除S Pen以外維持與Ultra相同的螢幕尺寸，或是做為一款尺寸較小的高規機型藉此與iPhone Pro機型爭奪小尺寸旗艦機市場。
NVIDIA宣布投資Intel，同時Intel也成為NVIDIA NVLink的合作夥伴，除了在資料中心合作外，Intel也表示將推出一款整合NVIDIA GPU的高性能處理器；根據爆料源Jaykihn表示，傳聞中整合RTX GPU的Intel處理器代號為Serpent Lake，須待至接替Nova Lake的Razer Lake之後，而且Serpent Lake會是一款獨立產品。
Serpent Lake
— Jaykihn (@jaykihn0) April 5, 2026
Jaykihn在爆料中稱預計於2027至2028年公布的Razer Lake當中的Razer Lake-AX將會是Intel用於與AMD Halo系列處理器競爭的產品，不過仍會採用Intel內部的GPU；而在Razer Lake之後的平台將以Titan Lake作為代號，但整合NVIDIA RTX GPU的Serpent Lake則會是相同世代的獨立分支產品。
不過值得玩味的是NVIDIA預期在2026年公布採用Arm指令集CPU的PC級處理器，屆時與Intel合作後，該如何區分除了CPU架構外兩款產品的差異，但可預期隨著Serpent Lake加入戰局，支援大容量統一記憶體的高階整合式處理器市場會更為熱鬧。
此外雖然傳出Intel將朝統一CPU架構邁進取代現行P Core與E Core雙架構並行，原本傳出Intel有望在Titan Lake導入統一CPU架構，不過Jaykihn則稱Intel直至Titan Lake仍會使用代號Copper Shark的獨立P Core設計，很可能統一架構的開發計畫比預期延遲。
不同於Intel選擇在下一代桌上型平台推出前擴大主流市場產品，AMD則將在2026年4月下旬推出雙3D V-Cache的頂級消費級處理器Ryzen 9 9950X3D2 Dual Edition，不過AMD還未正式公布建議售價前，已有等不及的通路先行報價，普遍相較Ryzen 9 9950X3D高出近300美金。
相較Ryzen 7 9800X3D與Ryzen 7 9700X的定價約120美金的價差，雖然目前通路報出的價格並非AMD公布的建議零售價，但無論如何依照雙3D V-Cache封裝的技術複雜性，Ryzen 9 9950X3D2 Dual Edition定價勢必高於開價699美金的Ryzen 9 9950X3D。
不過倘若主要作為遊戲處理器，Ryzen 9 9950X3D2 Dual Edition相對Ryzen 9 9950X3D的效益來的低，因為一般遊戲鮮少會發揮到完整的16核心，加上時脈設定相同，多數遊戲情境差異不會太明顯，主要的效益在於可發揮多核的內容創作與渲染等應用，不過為了5%到13%不等的效能差是否值得額外的投資就見仁見智。
根據CLUB386與Intel發燒及通路副總裁暨總經理Robert Hallock訪談，Intel認為Raptor Lake是一款性能相當快的產品，短時間不會被淘汰；推測其原因，除了Arrow Lake的性能並未獲得玩家青睞外，Raptor Lake可相容DDR4記憶體與DDR5記憶體的彈性也是原因之一。
此外，Robert Hallock也提到有一些支援Raptor Lake的新主機板可同時相容DDR4及DDR5，能夠為用戶的記憶體選擇提供彈性，應證市場對於Raptor Lake仍有需求。但會不會有更多主板品牌推出具有兩種插槽的主機板與使用更高規晶片，他認為仍在於大品牌是否有意進軍細分市場，以及小眾品牌是否認為有利可圖。
受到AI產業瘋狂搜刮記憶體，對於PC領域勢必產生相當程度的衝擊，也影響許多消費者升級平台的意願，不過有時天算不如人算，可能手邊的平台過舊無法執行特定遊戲，或是剛好遇到平台故障不得不升級，以現在記憶體的價格，一些桌上型平台玩家會盡可能沿用現有的零組件，也因此為一些舊世代的平台找到一線生機，例如AMD又開始考慮生產支援DDR4的AM4平台處理器。
雖然Raptor Lake仍籠罩在上市後處理器故障的陰影，不過隨著Intel多次更新主機板韌體，還有多數出問題的處理器集中在高階的不鎖頻處理器，預算導向的處理器影響相對小，加上許多被迫升級的玩家可能現行的系統就是使用DDR4記憶體，也使得Raptor Lake對比僅支援DDR5的Arrow Lake更具吸引力。
Linux在2026年宣布自Linux 7.1之後不再支援Intel 486(i486)處理器，結束長達37年的i486相容；在敘述中Linus Torvalds表示過去為了解決i486相容問題耗費太多原本可用於解決其他問題的精力，但現在已經沒有理由在如此古老的處理器浪費精力。
Linux於2025年4月由Ingo Molnar提出將不再支援i486與i586處理器的計畫；現在則確認Linux 7.1版起從kconfig移除「CONFIG_M486」、「CONFIG_M486SX」和「CONFIG_MELAN」等選項，意味著不支援Pentum處理器後導入的「TSC」及「CX8」的i486處理器將無法在後續版本啟動。
由於i486處理器推出迄今37年，但長期以來為了使i486、i586處理器透過軟體相容支援原本不具備的指令，導致經常需要耗費大量的時間解決相容性問題，然而37年的時間也已經相當長久，仍在使用i486處理器的開發者也所剩無幾，是使得Linux決定淘汰對i486的支援，並把相關資源使用在更值得花費時間的領域。
Google於2026年4月釋出全新開源模型Gemma 4，標榜與Gemini 3技術同源，相較前一代不僅提升準確率與上下文長度，且表現與參數高出20倍的模型不相上下，同時以4種參數規模涵蓋自裝置端到雲端及資料中心層級；AMD也旋即宣布旗下廣泛的產品組合於Day-0即支援Gemma 4，為不同參數規模的Gemma 4提供最佳化解決方案。
AMD標榜以Instinct GPU滿足雲端及企業資料中心規模所需，而Radeon GPU則可用於AI工作站層級規模，Ryzen AI處理器能提供AI PC與裝置端推論需求；開發者可透過支援XDNA 2 NPU的Lemonade Server佈署特定Gemma 4模型，模型可透過Ryzen AI LLM軟體堆疊部署，或以Lemonade Server進行整合，並預計即將推出的Ryzen AI軟體版本中提供更廣泛的NPU支援。
隨著Google釋出再次顛覆AI模型性能的開源AI模型Gemma 4，也吸引許多開發者、AI嘗鮮者前仆後繼於邊際裝置安裝體驗，NVIDIA亦宣布攜手Google將Gemma 4針對NVIDIA GPU最佳化，使Gemma可於搭載NVIDIA RTX GPU的PC、工作站、DGX Spark迷你超級電腦、NVIDIA Jetson Orin Nano邊際AI模組等將效能最大化。
Gemma 4提供E2B、E4B、26B MoE與31B等版本，因應邊際運算至高效能GPU等不同層級具備合適且強大的性能；Gemma 4可支援多種任務，包括推論、程式開發、代理、視覺、影片與音訊能力、交錯式多模態輸入以及支援超過35種語言、並於超過140種語言進行預訓練等特色。
其中針對高效率、低延遲的邊際推論打造的E2B以及E4B模型可在包括Jetson Nano模組等多種裝置以近乎零延遲完全離線執行，而26B MoE與31B模型則鎖定高效能推論與開發者，尤其適合用於代理AI任務，可於搭載NVIDIA RTX GPU的AI PC及工作站與DGX Spark進行高效率執行。同時Gemma 4亦可相容熱門的OpenClaw，使用者能夠建構個人檔案、應用程式與工作流擷取脈絡的裝置端智慧代理，體現任務自動化。
為了讓NVIDIA GPU用戶可以順利部署Gemma 4，NVIDIA攜手Ollama及llama.cpp合作，用戶可透過下載Ollama執行Gemma 4，或安裝llama.cpp後透過搭配Gemma 4的GGUF Hugging Face checkpoint使用；同時Unsloth也同步提供支援、可透過Unsloth Studio提供的最佳化及量化模型實現高效率的Gemma 4裝置端微調與部屬。
透過NVIDIA RTX GPU執行Gemma 4模型可實現極大化的效能，透過Tensor Core可加速AI推論、進而為裝置端實現更高吞吐與更低延遲，同時CUDA軟體堆疊則可確保與主流框架、工具的相容，使模型於Day-0即可高效率執行，也因此，用戶可於具備NVIDIA GPU技術的各式裝置擴展Gemma 4部署，無論是邊際、AI PC、工作站或DGX Spark，皆可在不需大量額外最佳化執行使用。
蘋果平價版筆電MacBook Neo熱賣程度已經遠超蘋果預期，也使蘋果陷入兩難問題；MacBook Neo是透過精算後的結果，作為能夠壓低成本的關鍵，就是MacBook Neo搭載的A18 Pro並非用於iPhone的6 GPU版本，而是5GPU版本，源自將iPhone 16 Pro系列的A18 Pro微瑕疵品封印1核GPU，然而蘋果由於iPhone已經改朝換代至iPhone 17系列、iPhone 16系列的Pro機型早已停產，意味著蘋果早已不再生產A18 Pro。
蘋果最初預估將生產500萬台至600萬台MacBook Neo，但除了MacBook Neo由於價位以及合宜的基本性能大受歡迎，隨著鋁金屬及記憶體價格飆漲，MacBook Neo更顯物美價廉，不過遠超預期的結果就造成蘋果面對更糾結的成本考量、尤其MacBook Neo在目前蘋果產品中又是利潤相對較差的產品。
蘋果現在陷入的問題是如果為了滿足市場需求增產MacBook Neo，在原本微瑕疵的A18 Pro顯然不足以滿足市場需求，蘋果將不得不重啟A18 Pro生產，但如此一來就等同回到原本的量產成本，失去是藉由微瑕疵品壓低成本的優勢，倘若不漲價就會影響利潤，但漲價後是否仍受歡迎，且更別忘了倘若蘋果打算追加訂單，也不確定能否爭取到台積電額外的產能。
由於傳出蘋果已經規劃循MacBook Neo現在的模式，預計在2027年將現行iPhone 17 Pro系列的A19 Pro微瑕疵品生產下一代的MacBook Neo，蘋果是否必要為了當前的熱賣犧牲利潤擴大目前MacBook Neo的產能，或是僅將庫存耗盡直接等下一代產品問世，會是蘋果在透過MacBook Neo推廣MacOS生態以及獲利之間的拉鋸。
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