美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。油價與美債殖利率回落，也讓投資人情緒稍微緩和。記者黃仁杰／編譯

美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。油價與美債殖利率回落，也讓投資人情緒稍微緩和。

[caption id="attachment_267039" align="aligncenter" width="1672"] 美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。（圖／AI生成）[/caption]

近期全球債市遭遇賣壓，殖利率攀升並對股市形成壓力。週二長天期美債殖利率回落，一方面受到油價跌至一週低點影響，另一方面市場仍在評估美國財政部長Scott Bessent擴大美債回購計畫的影響。

美銀私人銀行及Merrill市場策略主管Joe Quinlan表示，目前市場同時受到債市、地緣政治與油價等多項因素拉扯，但對未來12至18個月美國經濟展望仍相對正面，因此對市場也維持樂觀看法。

輝達財報成AI行情下一場考驗

市場焦點將轉向輝達週三（26）公布的財報，這也將成為近期由企業獲利推動股市上漲行情的重要考驗。

若輝達透露成長開始放緩，可能重新引發市場對科技股估值過高，以及AI熱潮究竟還能維持多久的疑慮。

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Siebert Financial投資長Mark Malek指出，當一家公司已經成為整波投資熱潮的核心時，單純達成市場預期已經不足以成為股價催化劑，而是變成基本要求。

市場近期也愈來愈關注AI資本支出是否具備週期性，以及大型雲端業者究竟如何為龐大的AI基礎建設投資籌措資金。

週二道瓊工業指數上漲160.24點，漲幅0.30%，收在53,577.40點；標普500指數上漲24.38點、漲0.32%，收7,677.24點；那斯達克綜合指數則上漲171.11點、漲0.66%，收26,151.30點。

科技股回神 AMD大漲4.9%

大型科技股多數收高，其中輝達上漲2.2%，Meta接近上漲2%。

美光上漲2.5%，費城半導體指數則上漲1.4%，部分收復週一2.7%的跌幅。

AMD在Raymond James調高股票評級後大漲4.9%。

生技公司Moderna則勁揚14%，主要受到Barclays調高目標價帶動。此前Moderna與Merck才公布雙方共同開發的皮膚癌疫苗後期試驗結果。

另一方面，Dick's Sporting Goods在下調全年財測後暴跌30.7%，Nike股價也同步走低。

Target則下跌3.8%。公司因一款萬聖節服裝被批評讓人聯想到「blackface」而道歉並下架產品，再度引發市場對品牌管理失誤的擔憂。

PCE、Fed政策成下一波市場焦點

市場接下來也將關注週三公布的個人消費支出（PCE）物價數據，以進一步判斷美國通膨壓力。

本月消費者物價數據大致符合預期，降低市場對聯準會即將升息的押注。

不過，週二公布的調查顯示，美國8月消費者信心降至7個月低點。

根據LSEG數據，目前貨幣市場仍預期聯準會年底前可能升息一次，幅度為1碼，也就是25個基點。

投資人也將關注聯準會主席Kevin Warsh週五在懷俄明州Jackson Hole發表的談話，以尋找更多貨幣政策方向線索。

整體市場廣度方面，紐約證交所上漲家數與下跌家數比例約為1.71比1，那斯達克則約為1.76比1。

標普500當天出現11檔52週新高、4檔新低；那斯達克則有105檔創新高、85檔創新低。

美國交易所當天成交量約143.2億股，低於過去20個交易日完整交易時段平均的164億股。

來源：路透社

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Meta正利用AI加快新App開發速度，執行長馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg）在第二季財報電話會議中表示，他們近期已推出多款獨立應用程式，未來還有更多新產品正在開發，並將透過既有推薦系統擴大使用規模。記者彭夢竺／編譯

Meta正利用AI加快新App開發速度，執行長馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg）在第二季財報電話會議中表示，他們近期已推出多款獨立應用程式，未來還有更多新產品正在開發，並將透過既有推薦系統擴大使用規模。

Meta過去多年曾多次嘗試打造Facebook、Instagram以外的獨立社群App，卻始終難以取得突破。如今，公司認為大型語言模型（LLM）不僅能縮短軟體開發時間，也能改善內容排序與推薦效果，讓新產品更快推出市場並測試用戶反應。

[caption id="attachment_204602" align="aligncenter" width="846"] Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)。（圖／Meta）[/caption]

近期連推多款獨立App

祖克柏表示，AI正在協助Meta團隊加快產品開發。今年稍早，Meta推出Instagram Instants，近期也上線獨立Facebook社團App「Forum」，以及針對Marketplace賣家的獨立App「Seller」。

此外，Meta近期推出的產品還包括透過自然語言程式設計打造的遊戲App、Instagram旗下新照片App，以及結合AI睡前故事的實驗性功能。

祖克柏表示，未來推出新App將變得越來越容易，公司計畫測試更多產品構想，並利用既有推薦系統協助新App擴大規模。

AI改善核心業務與廣告成效

除了協助開發新產品，AI也持續改善Meta現有業務。祖克柏指出，AI讓旗下App內容變得更符合用戶需求，也能為企業客戶提供更好的廣告與商業成效。Meta目前已開始推出更多新型態產品，未來也將有更多消費應用程式登場。

不過，Meta過去曾多次嘗試建立獨立社群App，最終大多未能成功。

Creative Labs推出多款App仍全數關閉

Facebook早期曾成立內部孵化團隊Creative Labs，測試不同社群產品概念。當時推出的產品包括照片分享App Slingshot、匿名聊天App Rooms、類似Flipboard的Paper、照片分享App Moments，以及協作影片App Riff。

不過，由於始終難以吸引用戶，Creative Labs計畫在2015年結束，相關App之後也陸續關閉。

NPE Team再試一次仍未出現爆款

2020年代初期，Meta再次成立內部研發團隊NPE Team，推出多款實驗性產品。相關App包括聊天工具Bump、社群音樂App Aux、任務App Move、約會App Spark、通話App CatchUp、數位刊物製作工具E.gg、活動App Venue、創作者問答App Hotline、類似Cameo的Super、伴侶App Tuned，以及音樂App BARS。

然而，這些產品同樣未能成為熱門應用，最後也全數停止服務。

Threads成Meta近年少數成功案例

Meta目前至少已有一項能證明AI協助新App成長的案例。Threads目前每月活躍用戶已達5億人，成為Meta近年推出的獨立App中，少數取得一定規模的產品。祖克柏多次表示，Threads未來有機會成為Meta下一款擁有10億用戶的應用程式。

Threads推出初期大量借助Instagram及Facebook既有用戶，快速建立第一批使用者，之後也持續透過兩大平台推廣。不過，Meta表示，大型語言模型同樣是Threads成長的重要因素，AI內容推薦系統已帶來「顯著提升」。

LLM協助理解內容與改善排序

Meta財務長Susan Li表示，大型語言模型越來越能改善內容排序及推薦效果。首先，LLM能理解貼文實際內容，並產生更好的訓練資料，讓原有推薦系統更加精準。其次，LLM驅動的AI代理也能協助工程開發，包括評估內容品質、偵測趨勢，以及測試不同排序調整。

Instagram所有貼文皆由LLM分析

Meta今年稍早完成一項重要進展，目前Instagram上的每一則Reels及動態消息貼文，都會自動交由大型語言模型處理。LLM會分析貼文主題及語氣，並將結果用於改善內容推薦。

Meta也正在開發以大型語言模型為核心的原生推薦系統，未來可能進一步協助新App快速擴大用戶規模。

更多消費產品即將推出

投資人並未在財報電話會議中進一步追問Meta正在開發哪些新App，而是將焦點放在AI支出及企業市場布局。不過，祖克柏預告，新一批消費產品已接近推出階段，用戶不需要等待太久，就能看到Meta下一波新應用程式。

資料來源：Techcrunch

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輝達（NVIDIA）今(27)日宣布擴充工程專用工具包（NVIDIA Agent Toolkit），全新導入 PhysicsNeMo 與多項 CUDA-X 函式庫，為自主式 AI 工程師提供專屬技能與求解器。面對晶片設計與系統開發日益複雜的挑戰，這項升級能將物理模擬、驗證與效能分析緊密串聯，大幅加速高擬真資料產生，全面革新產品開發流程。記者孟圓琦／臺北報導

輝達（NVIDIA）今(27)日宣布擴充工程專用工具包（NVIDIA Agent Toolkit），全新導入 PhysicsNeMo 與多項 CUDA-X 函式庫，為自主式 AI 工程師提供專屬技能與求解器。面對晶片設計與系統開發日益複雜的挑戰，這項升級能將物理模擬、驗證與效能分析緊密串聯，大幅加速高擬真資料產生，全面革新產品開發流程。

[caption id="attachment_247230" align="alignnone" width="1600"] NVIDIA Agent Toolkit 協助開發者打造專用的工程 AI 助理，並將其連接至特定領域的工具、模型與資料。隨著 NVIDIA PhysicsNeMo 與 CUDA-X 函式庫的加入，這些代理現在可運用 AI 物理技能、加速求解器與量子化學功能，應用於晶片、系統與工業工程等領域。（圖／輝達提供）[/caption]

NVIDIA Agent Toolkit 為工程代理新增 AI 物理與加速運算技能

NVIDIA Agent Toolkit 協助開發者打造專用的工程 AI 助理，並將其連接至特定領域的工具、模型與資料。隨著 NVIDIA PhysicsNeMo 與 CUDA-X 函式庫的加入，這些代理現在可運用 AI 物理技能、加速求解器與量子化學功能，應用於晶片、系統與工業工程等領域。

主要功能包括：

• AI 物理技能：

  NVIDIA PhysicsNeMo 函式庫可協助代理訓練及部署能夠客製化的 AI 物理模型，用於複雜的設計與模擬工作，並將模型架構轉化為工程工作流程中可呼叫的工具

• 迭代式稀疏求解器（iterative sparse solvers）：

  全新 NVIDIA cuISS（CUDA Iterative Sparse Solvers）函式庫可加速物理與工程模擬中的大型稀疏線性系統。cuISS 專為在 GPU 上實現靈活性與效能而設計，其現代化且可組合的求解器與預處理器，可協助開發者為代理型工程工作流程打造可擴展的生產級模擬引擎

• 直接式稀疏求解器（direct sparse solvers）：

  NVIDIA cuDSS（CUDA Direct Sparse Solvers）可加速電子設計自動化（EDA）與科學模擬中至關重要的大型複雜稀疏線性系統。cuDSS 為裝置、電路與系統模擬等關鍵工作負載提供高效能與數值穩定性，並具備在生產環境中擴展至多 GPU 及多節點部署的能力

• 量子化學：

  NVIDIA cuEST（CUDA Electronic Structure Theory）將高準確度的量子化學模擬擴展至與裝置相關的規模，讓密度泛函理論（density functional theory；DFT）與後 DFT 方法能大規模整合至生產工作流程。cuEST 支援廣泛的現代泛函，並讓規模日益擴大的基態與激發態模擬能在 NVIDIA GPU 上有效執行，為客戶帶來實際應用價值

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 開源模型推動晶片設計的代理型編碼

晶片設計仰賴專用的暫存器傳輸層級（RTL）編碼，這不僅需要高度準確性與深厚的領域專業知識，也必須具備靈活的部署能力。憑藉 NVIDIA Research 推出的硬體設計代理 ACE-RTL，NVIDIA Nemotron™ 3 Ultra 在涵蓋各類 RTL 編碼任務的綜合性 Verilog Design Problems 基準測試中，領先其他開源模型。

這項成果展現了 Nemotron 3 Ultra 如何提供業界領先的準確度與效率，且無論是部署於本地裝置或企業內部環境，皆能針對專有資料進行後訓練，讓企業在打造晶片設計 AI 代理時，得以擁有更高的控制能力、客製化彈性與資料隱私保障。

開發者可透過 Cadence 的測試框架、新思科技針對設計驗證及類比與混合訊號工作流程打造的全自主長時間運作代理、西門子的 Questa One 智慧驗證代理型工具套件，以及 Hugging Face，開始使用 Nemotron 3 Ultra。

軟體領導者運用 NVIDIA 打造自主式 AI 工程師

工業工程領導者已開始運用全新及擴充後的 NVIDIA Agent Toolkit 元件，開發自主式 AI 工程師。

Cadence 正將 NVIDIA Nemotron、加速運算與 CUDA-X 函式庫，與近期推出的 Cadence AuraStack AI Super Agent 與 Cadence Millennium M2000 平台結合，以自主推進從探索到簽核的先進封裝與印刷電路板（PCB）設計，實現最高達 20 倍的多物理模擬速度提升。這些技術將加入 Cadence 完整的晶片設計超級代理產品組合，共同涵蓋從架構到製造簽核的端到端晶片設計工作流程。

此外，雙方的合作也從代理型設計延伸至底層運算平台。Cadence 的電子設計自動化與系統設計自動化工具產品組合，包括形式驗證平台 Cadence Jasper，皆正針對 NVIDIA Vera CPU 進行最佳化，協助工程團隊更快速地驗證先進晶片設計。

新思科技正將 NVIDIA Agent Toolkit、NVIDIA NIM™ 微服務、Nemotron 開源模型、NVIDIA NeMo™ Gym 函式庫與 NVIDIA NemoClaw™ 藍圖，搭配 Synopsys AgentEngineer，在晶片與系統設計領域建構安全且加速的代理型工作流程。運用 Ansys Icepak，新思科技的代理型工作流程可自主執行模擬設定，以及複雜 GPU 散熱設計最佳化所需的預處理與後處理作業。新思科技也正開發 NVIDIA cuISS 使用案例，以加速模擬工作負載。

雙方的合作範圍亦從代理型工作流程延伸至底層運算平台。新思科技的 VCS 是一套高效能功能驗證解決方案，用於在晶片製造前模擬及驗證複雜的晶片設計，目前正針對 NVIDIA Vera CPU 進行最佳化，以協助提升驗證的資料輸送量。

西門子正將 NVIDIA NeMo Gym、Nemotron 開源模型與 CUDA-X 函式庫，搭配 Siemens Fuse EDA AI Agent，協調橫跨半導體、3D-IC、PCB 與系統設計的多工具及多代理工作流程，涵蓋從概念發想到簽核的各個階段。在 Siemens Solido Characterization Suite 中，這些代理型 AI 工作流程讓元件庫特性分析速度提升超過 10 倍，同時將詞元成本降低超過 10 倍。

三星正運用 NVIDIA cuLitho 與 CUDA-X 函式庫，讓運算微影效能提升最高 20 倍，並採用 NVIDIA PhysicsNeMo 執行晶片尺度的熱應力分析，在最多包含 100 億個網格單元的計算域中，達到數值求解器等級的準確度。

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ChipAgents 正運用 NVIDIA Agent Toolkit，打造晶片設計與驗證專用的 AI 代理。該團隊正針對複雜的端到端半導體設計與驗證工作流程微調 NVIDIA Nemotron 模型，涵蓋除錯、形式驗證、覆蓋率分析等工作。

Silvaco 正運用 NVIDIA 加速運算，擴大 Silvaco Victory Device 中擴展高準確度的 3D 光學模擬能力。透過 32 顆以 NVIDIA NVLink™ 技術互連的 NVIDIA GPU，該平台在不到四小時內完成包含 32 億個網格節點的光子邊緣耦合器模擬，這項工作負載已超出 CPU 模擬的實際處理極限。

是德科技正運用 NVIDIA cuDSS 將電磁模擬速度提升最高 10 倍，三星、新思科技與台積公司則正將 NVIDIA cuEST 整合至各自的 GPU 加速管道，使關鍵量子化學工作負載的執行速度提升最高 50 倍。

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蘋果（Apple）近期獲批一項名為「低外形電腦支架」的全新專利，旨在解決桌上型電腦長期以來難以搬運與包裝的痛點。蘋果在專利文件中指出，隨著當代桌上型電腦日益追求輕薄與大螢幕，雖然外型更具美感，但往往也變得更難以移動，且在物流運輸與包裝上缺乏效率。記者孟圓琦／編譯

蘋果（Apple）近期獲批一項名為「低外形電腦支架」的全新專利，旨在解決桌上型電腦長期以來難以搬運與包裝的痛點。蘋果在專利文件中指出，隨著當代桌上型電腦日益追求輕薄與大螢幕，雖然外型更具美感，但往往也變得更難以移動，且在物流運輸與包裝上缺乏效率。

[caption id="attachment_241094" align="alignnone" width="1376"] 雖然市場規模不算巨大，但確實有人需要帶著 iMac 出行，蘋果在一項名為「低矮型電腦支架」的新專利中，提出了多種使 iMac 更容易移動的方法。（圖／AI生成）[/caption]

為了解決這個問題，蘋果提出了極具前瞻性的設計方向。其一是透過多功能底座（Dock）來重新定義支架，不僅能整合裝置充電器、線材管理等功能，甚至能將電腦核心元件納入底座中，讓螢幕與主機分離，並透過類似 iPad 智慧接點（Smart Connector）的機制連接，實現扁平化包裝（flat-pack）的願景。

[caption id="attachment_241095" align="alignnone" width="1280"] 其一設計方案是將 iMac 的支架嵌入電腦機身，並在頂部形成一個把手。（圖／取自appleinsider）[/caption]

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[caption id="attachment_241096" align="alignnone" width="1280"] 雖然蘋果一直小心翼翼地避免提及「iMac」這個詞，從而限制了專利的範圍，但其所有圖紙似乎都指向這款機型。（圖／取自appleinsider）[/caption]

除了模組化設計外，蘋果也針對攜帶便利性提出折疊式支架構想。根據專利圖示，支架未來可能具備可收折的關節鉸鍊，當支架收納至機身凹槽時，便能直接作為手提把手或握把使用，大幅提升產品的機動性。這項專利由多位發明人共同研發，其中包括曾主導 MacBook Pro 模組化拆分專利的保羅．X．王（Paul X Wang），為未來蘋果桌機產品線帶來無限想像空間。

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資料來源：appleinsider

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遊戲創作平台 Roblox 宣布，將於 2026 年 7 月 28 日在紐西蘭啟動全新行動端 AI 工具「Build」的公開 Alpha 測試。該工具首度將 AI 遊戲生成功能整合至行動裝置 App 中，讓使用者能直接透過 iPhone 等手機，將文字構想快速轉化為可遊玩的遊戲體驗，無需從桌上型電腦的 Roblox Studio 軟體起步。記者孟圓琦／編譯

遊戲創作平台 Roblox 宣布，將於 2026 年 7 月 28 日在紐西蘭啟動全新行動端 AI 工具「Build」的公開 Alpha 測試。該工具首度將 AI 遊戲生成功能整合至行動裝置 App 中，讓使用者能直接透過 iPhone 等手機，將文字構想快速轉化為可遊玩的遊戲體驗，無需從桌上型電腦的 Roblox Studio 軟體起步。

[caption id="attachment_240951" align="alignnone" width="1376"] Roblox 將 AI 遊戲創作功能整合到其行動應用程式中，讓更多人能夠更快地將書面想法轉化為可玩的遊戲體驗，而無需從 Roblox Studio 開始。（圖／AI生成）[/caption]

「Build」功能將在行動端 App 中新增「創作」標籤頁。使用者僅需以日常語言描述遊戲構想，系統便能自動生成包含玩法機制、環境場景、角色外觀、視覺風格及音效等元素的初始專案。創作者可直接在手機上進行測試、透過聊天介面要求調整，或將專案分享給好友。由於 Build 與專業的 Roblox Studio 共享相同的後端系統、模型與對話紀錄，創作者隨時可將專案移轉至電腦端進行更進階的開發。

目前 Roblox 擁有高達 1.32 億的日活躍用戶，此舉旨在吸引更多玩家轉型為創作者。然而，初期測試將有所限制，紐西蘭測試期間僅開放給 9 歲以上且通過年齡驗證的用戶；經防護機制審查通過的 Build 遊戲，將開放給全球 16 歲以上且通過年齡驗證的用戶遊玩，且必須通過延伸審查才能進入兒童或精選目錄。

除了針對大眾的 Build 工具，Roblox 同時也正為專業創作者開發一系列 AI 代理工具，包含除錯、數據分析問答，以及針對互動率、留存率與變現模式的實驗建議。目前已推出的技術包括可透過文字或圖片生成 3D 資產的「程序化模型」（Procedural Models），以及能創造具功能性物件（如可行駛車輛與可射擊武器）的「Cube」基礎模型。未來，該公司還計畫推出能以單一提示詞生成可編輯、可遊玩環境的「場景生成模型」。

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針對外界擔憂 AI 工具可能導致大量重複或未完成的「AI 垃圾遊戲（AI slop）」湧入平台，Roblox 回應指出，其演算法推薦系統高度重視使用者的「長期留存率」，未達標準的劣質遊戲在該機制下將極難被發現。這意味著不論是否由 AI 生成，無法吸引玩家留存的作品將自然被市場淘汰。

據悉，基礎版本的 Build 工具將免費提供，未來則計劃針對需要進階功能的創作者推出付費選項，惟具體定價與付費功能細節目前尚未公開。

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資料來源：appleinsider

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過去二十年，行銷人最在意的一件事，是怎麼搶到人的注意力。我們研究消費者在哪個時段滑手機、什麼樣的標題會被點開、哪一種縮圖能讓人停下三秒？整個數位廣告產業，本質上就是一場爭奪眼球的戰爭。作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

過去二十年，行銷人最在意的一件事，是怎麼搶到人的注意力。我們研究消費者在哪個時段滑手機、什麼樣的標題會被點開、哪一種縮圖能讓人停下三秒？整個數位廣告產業，本質上就是一場爭奪眼球的戰爭。

但有一個正在發生的轉變，可能正在改寫這場戰爭的規則：愈來愈多的購買決策，將不再由人親自完成，而是交給一個替你辦事的 AI 代理人。

[caption id="attachment_240916" align="aligncenter" width="1536"] 愈來愈多的購買決策，將不再由人親自完成，而是交給一個替你辦事的 AI 代理人。（圖／AI生成）[/caption]

這個趨勢的規模，比多數人想像的更大。Gartner 在 2025 年底的 IT Symposium/Xpo 大會上的預測指出，到了 2028 年，AI 代理人將中介超過 15 兆美元的 B2B 採購支出，屆時九成的企業採購將由代理人經手。McKinsey 則估計，到 2030 年，由代理人協作完成的零售交易，每年可創造 3 兆到 5 兆美元的營收。這已經不是一個小眾的科技實驗，而是一場結構性的位移。

更具體的場景是這樣的：當 OpenAI、Google 與 Amazon 這些公司陸續把能直接下單結帳的能力裝進它們的助理，消費者要買一條登山褲時，可能不再打開五個購物網站逐一比價，而是對著助理說一句：幫我找一條兩千元以內、防水、評價好、能在週五前到貨的登山褲，然後直接下單。接下來，挑選、比價和結帳的整段流程，都由代理人在背後完成。

這意味著，品牌行銷的第一線觀眾，正在從人悄悄換成機器。

從搶眼球，到被機器讀懂

過去，品牌的曝光邏輯是設計給人看的。漂亮的主視覺、會勾人的文案、精心鋪陳的品牌故事，目的都是在零點幾秒內打動一個有情緒、會衝動、容易被氛圍感染的人。

可是，代理人不吃這一套。它不會被一張美照打動，也不會因為你的品牌故事而熱淚盈眶。它要的是結構化、可被讀取與可被比較的資訊：價格、規格、庫存、到貨時間、退換貨條件和真實評價的統計分布。

[caption id="attachment_239110" align="aligncenter" width="6400"] 從搶眼球到被機器讀懂。（圖／鄭緯筌提供）[/caption]

換句話說，當顧客變成代理人，行銷的戰場就從感性說服，往結構化可信度移動。一個沒有清楚規格、評價稀薄、資料散亂的品牌，在人類顧客面前也許還能靠一張好看的形象照矇混過關；但在代理人面前，它會直接從候選清單裡被刪掉，連被考慮的機會都沒有。

這不是抽象的推論。根據 Adobe Digital Insights（ADI）發布的數據顯示，從 2024 下半年到 2025 年初，美國由 AI 帶來的轉介流量成長超過十倍，零售類甚至成長十二倍，而且大約每兩到三個月就翻一倍。一項由 Semrush 與數位行銷機構共同追蹤的研究發現，透過 AI 工具（如 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews）推薦進站的訪客，其平均轉換率是一般傳統自然搜尋訪客的 4.4 倍。

換句話說，流量正在重新分配，而且 AI 帶來的客人還更值錢。對品牌來說，這句話的另一面是：沒有被 AI 看見、沒有被 AI 引用，就等於正在從一個快速長大的入口消失。

巨頭們已經把基礎設施鋪好了

如果你以為這一切還很遙遠，看看過去一年這些公司的動作，就會知道地基已經在灌漿。

2025 年 9 月，OpenAI 推出 Instant Checkout，和 Stripe 共同開發了一套開源的代理商務協定，讓 ChatGPT 每週超過七億的使用者，能在對話框裡直接向商家下單。Shopify 上超過百萬的商家，以及 Glossier、SKIMS、Spanx 等品牌陸續加入。緊接著，2026 年 5 月的 Google I/O，Google 端出「全域購物車」（Universal Cart），讓使用者能跨 Search、Gemini、YouTube 甚至 Gmail 把商品加進同一個購物車，背後串接的商品圖譜涵蓋超過六百億筆商品，首批支援代理結帳的品牌包括 Nike、Sephora、Target、Walmart。同月，Amazon 整併原本的購物助理，推出 Alexa for Shopping，能代使用者查詢、比價和下單，甚至排程在價格到位時自動購買。

光有助理還不夠，付款這一關也有人補上了。Mastercard 在 2025 年 4 月發表 Agent Pay，推出綁定特定代理人、商家與授權政策的代幣，讓經過驗證的 AI 代理人能代消費者付款；Visa 也推出對應的智慧商務方案。換句話說，從找商品、加購物車到刷卡結帳，這些支付巨頭正積極建構一整條由機器代行的快速道路，正在被這些巨頭一段一段鋪起來。

以 Amazon 的購物助理 Rufus 為例，2025 年有超過三億顧客使用，含 Rufus 的購物流程，轉換率是一般流程的三倍以上，Amazon 估計它帶動了約 120 億美元的增量銷售。當機器導購真的能把轉換率拉高三倍，沒有任何一家平臺會踩煞車。把鏡頭拉遠看，根據 Salesforce 的假日購物數據顯示，2025 年的假期檔期，AI 代理人已經悄悄參與下了全球約兩成的線上訂單、金額以千億美元計。換句話說，機器幫人買東西，已經是從去年聖誕節開始就在你我身邊發生的事。

被 AI 引用，正在變成新的訂單

對行銷人來說，這幾年最熟悉的詞是 SEO：怎麼讓 Google 把你排到第一頁？但當愈來愈多人透過 AI 助理而不是搜尋引擎找答案，問題就從怎麼被搜尋引擎排名，變成怎麼被 AI 引用與推薦？

這不是兩件事，而是同一個趨勢的兩個階段。先是內容要被 AI 讀到、信任、引用，也就是這一兩年開始被討論的 GEO，生成式引擎優化；接著，當 AI 不只回答、還能直接幫你買，被引用就會進一步變成被購買。Similarweb 的觀察是，透過 ChatGPT 轉介而來的電商流量，轉換率約是自然搜尋的兩倍。一個品牌如果在 AI 的推薦清單裡長期缺席，失去的將不只是流量，而是訂單本身。

對中小企業與一人公司來說，這其實是一個被低估的機會。過去要在 Google 搶排名，往往拚的是預算與內容軍備競賽，小品牌很難贏過大公司。但代理人在意的是資訊是否清楚、規格是否完整、評價是否真實，這些恰恰是靈活的小品牌可以做得又快又紮實的地方。代理商務有機會把競爭重新拉回到誰把基本功做得更乾淨，而不是誰的行銷預算更大。

別急著歡呼，小心三盆冷水

講到這裡，你可能已經準備全力擁抱代理商務了。但一個有判斷力的觀察者，這時候反而要往反方向多看兩眼。因為這條路上，最近接連被潑了幾盆冷水。

[caption id="attachment_239112" align="aligncenter" width="6400"] 三盆值得喝下去的冷水。（圖／鄭緯筌提供）[/caption]

第一盆冷水來自領頭羊自己。2026 年 3 月，正是代理商務的領先者 OpenAI，悄悄撤回了在 ChatGPT 內直接結帳的功能，改回把使用者導向商家的網站或 App，形同退回到單純的轉介流量模式。研究機構 Forrester 的分析一針見血：結帳是最難被代理人複製的一段，因為下單其實是一個情緒性的動作，牽涉信任、合規與最後一刻的猶豫，很容易在完成前就失去顧客的耐心。它的調查也顯示，即使在最願意嘗鮮的 Z 世代裡，會用 AI 助理一路完成購買的，仍是所有使用情境中最少的一種。

第二盆冷水來自學界。德國漢堡大學及法蘭克福金融管理學院針對全球 973 個電商網站、超過五萬筆 ChatGPT 轉介交易的研究發現，從實際成交來看，ChatGPT 帶來的轉換表現，目前其實還輸給傳統的自然搜尋。換句話說，AI 導購的聲量很大，但真正落到訂單的貢獻，現階段仍然很小，且高度集中在少數需要仔細考慮的品類。把代理商務當成明天就會吃掉一切的海嘯，是危險的誤判。

第三盆冷水，關於控制權。當交易這一段交給代理人，品牌換到的是效率，賠上的卻可能是與顧客的直接關係。McKinsey 把這個兩難稱為代理商務的悖論：更有效率，卻更少掌控。BCG 也提醒，過度依賴第三方代理人平臺的品牌，會逐漸失去能見度、相關性，以及最珍貴的、與消費者直接對話的機會。再往下看，代理人天生傾向把流量導向最符合條件的最低價選項，這會壓縮利潤，業界估計每一筆由代理人完成的訂單，毛利可能比人工完成的低上好幾百個基點。把顧客關係與訂價權整段讓渡出去，從來都不是一筆划算的交易。

更別說還有信任與安全。2026 年 3 月，舊金山一位聯邦法官核發禁制令，禁止 Perplexity 的瀏覽器代理人代消費者登入並在 Amazon 上購物，關鍵爭點是：有使用者的授權，卻沒有平臺的授權。當機器開始替人行動，誰有權代理誰、邊界在哪，會是接下來幾年都吵不完的問題。

那麼，品牌現在該做什麼

把這些冷水一起喝下去之後，結論其實很清楚。代理商務不會在一夜之間取代所有的人類購物，就像當年電商沒有讓實體店全部消失一樣。它更像是在既有的消費版圖上，長出一條新的、由機器代行的快速道路。聰明的品牌不會孤注一擲，但也絕不會假裝沒看見。具體來說，有三件事值得現在就開始做。

第一，把基本功做到讓機器願意讀。檢查你的商品資訊是否結構化、規格是否完整、評價是否真實而豐富、庫存與到貨資訊是否即時準確。這些過去被當成後勤瑣事的東西，在代理人時代會直接決定你有沒有被放進候選清單。這是門檻，不是加分題。

第二，從經營能見度，升級為經營被引用。別只想著怎麼被人看見，要開始研究怎麼被機器讀懂與推薦。讓你的內容、你的觀點、你的產品，成為 AI 在回答相關問題時會主動引用的對象。對資源有限的小品牌而言，這可能是十年來最公平的一次競爭重設。

第三，也是最重要的，把資源往兩端集中，守住代理人給不了的那一段。代理人很會處理明確需求：我要一條符合這些條件的登山褲。但它不擅長處理模糊渴望：我想找一個能讓週末山林之旅變得更有儀式感的品牌。前者是規格題，後者是情感題與認同題。當交易層被代理人接管，品牌真正的護城河會往兩端集中：一端是乾淨到讓機器願意推薦你的結構化基本功，另一端是濃烈到讓人類願意指名你的情感與意義。夾在中間、既不夠清楚也不夠動人的品牌，會是這場轉變裡最危險的一群。這也呼應了我先前談過的：當機器接走了標準化的交易，人就更需要被一個有溫度的社群與真實的體驗接住。

[caption id="attachment_239111" align="aligncenter" width="6400"] 把資源往兩端集中。（圖／鄭緯筌提供）[/caption]

三個值得現在自問的問題

所以，與其焦慮顧客會不會變成機器，不如現在就誠實地問自己三個問題。

第一，如果我的下一個顧客是一個 AI 代理人，它能不能在三秒內讀懂我是誰、賣什麼、為什麼值得被選？

第二，當別人都還在拚怎麼被人看見，我有沒有開始經營怎麼被機器讀懂與引用？

第三，當交易這一段遲早會被代理人接走，我有沒有把資源往兩端集中：一端做到讓機器信任，一端做到讓人類眷戀？

當我們想清楚這三個問題的品牌，就不會害怕顧客變成機器。因為它早就準備好，同時被機器看見，也被人記得。

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AI模型的能力持續提升，但企業最終將如何大規模採用AI仍是一大未知數。為了主導這個未來，Anthropic與OpenAI等AI實驗室已陸續成立專門協助企業部署AI的獨立事業，押注協助企業找出AI模型應用方式，將成為下一個兆美元級市場。記者許若茵／編譯

AI模型的能力持續提升，但企業最終將如何大規模採用AI仍是一大未知數。為了主導這個未來，Anthropic與OpenAI等AI實驗室已陸續成立專門協助企業部署AI的獨立事業，押注協助企業找出AI模型應用方式，將成為下一個兆美元級市場。

[caption id="attachment_227519" align="aligncenter" width="915"] Anthropic與OpenAI等AI實驗室已陸續成立專門協助企業部署AI的獨立事業，押注協助企業找出AI模型應用方式，將成為下一個兆美元級市場。（圖／Anthropic）[/caption]

其中一家公司正式命名為Ode，這家估值15億美元的AI導入公司，由Anthropic於5月與Blackstone、Hellman&Friedman、高盛等合作成立合資企業。此前，OpenAI也推出類似事業The Deployment Company，凸顯前沿AI公司逐漸認知到，要贏得企業客戶，僅提供更好的AI模型已經不足。

Ode最初由Blackstone構想而成，當時Blackstone在旗下投資企業推動AI導入時，同時聘請大型顧問公司與小型AI服務公司協助部署，卻發現市場存在缺口。其中，AI工程服務新創Fractional AI表現特別突出，因此在合資企業宣布成立後不久便完成收購，Fractional AI也因此結束與OpenAI長達11個月的合作關係，，Fractional AI已成為Ode的核心基礎，定位為一家可大規模擴張的精品AI服務公司，而管理團隊也訂下雄心勃勃的目標。

Ode執行長暨Fractional AI共同創辦人Chris Taylor接受TechCrunch獨家專訪時表示，「如果執行得當，很容易想像它有一天會成為一家兆美元公司。這項業務最大的挑戰，在於如何在高速成長的同時，仍維持服務品質。」目前Ode擁有100名工程師，並與Anthropic應用AI團隊密切合作，尋找AI可對不同企業發揮影響力的場景，並依照各組織營運需求打造客製化系統。

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Anthropic發言人向TechCrunch表示，Anthropic內部團隊將持續專注於符合公司使命的重要部署案，而支持Ode的私募股權公司則會將旗下投資企業介紹給合資公司作為潛在客戶，不過Ode並不會將服務對象侷限於這些企業。

Taylor表示，Ode理想的客戶，是執行長本身認同AI價值的企業，「我們目前進行的許多專案，都是企業執行長排名前一、前二的重要工作。可能是公司未來兩年最重要的新產品功能，也可能是重新打造企業最重要的核心營運流程。」

Ode採取「Claude優先」原則，也就是在可行情況下優先部署Anthropic技術，包括Slack中的ClaudeTag等功能。不過，公司並不侷限於Anthropic技術，必要時也會採用其他競爭對手的AI產品。

Ode技術長暨FractionalAI共同創辦人Eddie Siegel表示，公司真正的競爭優勢，在於高品質的AI導入能力，以及能夠針對企業問題打造客製化解決方案，「模型的選擇確實重要，但不是投入最多心力的地方。它只是整個系統中的一個組成元素，就像開發軟體時選擇Python或Java一樣，我不會用企業選擇哪一種程式語言來定義整場企業轉型。」

Taylor則表示，Ode創立的核心信念，是「只要採用正確方式導入AI，非AI公司將成為這波AI浪潮最大的贏家之一。」但他指出，要把這個「神奇、卻會產生幻覺的元素」真正融入企業核心流程或客戶體驗，仍需要大量協助，「這需要頂尖的應用AI人才，而大多數企業並不具備這樣的人才。」

Ode高層形容，公司團隊由菁英型通才軟體工程師組成，其中超過一半曾創業，具備同時解決高難度技術問題與完整負責專案的能力，Blackstone一名主管則形容，這是一支由成熟工程師組成的「特種部隊」，而不是大規模派駐客戶現場的工程團隊。

多位參與合資企業的人士向TechCrunch表示，目前這類前線部署工程團隊的需求遠高於供給，Ode希望持續擴大全球規模，同時維持精品服務定位，也就是持續評估AI導入後對企業營運所帶來的實際成效。

然而，在頂尖工程人才本就稀缺的情況下，要持續招募並培養這類人才並不容易。如果成為頂尖應用AI工程師需要具備創業經驗、系統思維、AI能力與企業產品判斷力，Ode是否能培養足夠人才仍是一大挑戰。

此外，Ode未來不僅要與OpenAI旗下The Deployment Company競爭，也將面對Deloitte與Accenture等大型顧問公司建立的前線部署工程團隊。

資料來源：techcrunch

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AI正在改變企業對新鮮人的期待，也讓年輕世代出現新的競爭優勢。AI新創公司Sierra共同創辦人Clay Bavor表示，公司表現最出色的員工之一，許多只有22、23歲，原因並非工作經驗，而是他們對AI工具的熟悉程度，甚至超越不少資深員工。記者彭夢竺／編譯

AI正在改變企業對新鮮人的期待，也讓年輕世代出現新的競爭優勢。AI新創公司Sierra共同創辦人Clay Bavor表示，公司表現最出色的員工之一，許多只有22、23歲，原因並非工作經驗，而是他們對AI工具的熟悉程度，甚至超越不少資深員工。

曾任Google高階主管的Clay Bavor近日接受《20VC》Podcast專訪時表示，他從未看過沒有工作經驗的年輕人，能像現在這樣受到企業重視。他認為，只要具備正確心態，並熟悉生成式AI工具，新鮮人就有機會快速縮短與資深員工之間的能力差距。

[caption id="attachment_190745" align="aligncenter" width="2816"] 隨著Z世代工作者重返辦公室，他們正在以自己的方式重塑企業文化。（圖／AI生成）[/caption]

AI縮短資歷差距 22歲員工成公司核心戰力

Clay Bavor表示，Sierra部分最有效率的員工年僅22、23歲，他們幾乎都是「AI原生（AI-native）」使用者，對AI工具的理解與操作能力，甚至優於部分經驗豐富的同事。他認為，AI正重新定義職場能力，企業愈來愈重視員工是否懂得善用AI，而不只是累積多少年資。

隨著AI成為工作的重要工具，Sierra也全面調整工程師招募方式。Clay Bavor表示，公司已不再以傳統程式測驗作為主要評估方式，而是要求應徵者利用自己熟悉的AI程式開發工具，直接完成一款應用程式（App），並說明整個開發流程與思考方式。

公司甚至願意負擔AI模型使用費（Token費用），希望觀察求職者如何善用AI，而不是只看最終成果。他也透露，希望未來兩個月內，公司所有面試都加入AI能力相關測驗。

企業對熟悉AI的新鮮人需求持續增加

Clay Bavor表示，大學期間便開始大量使用生成式AI工具的學生，畢業後將具備明顯優勢，只要能熟練運用這些工具，就有許多企業願意聘用，協助組織導入AI工作流程。

近年不少企業也逐漸把AI能力納入徵才條件，希望求職者除了會使用AI外，也能保有判斷力與解決問題能力。

不過，AI是否真的有助於增加新鮮人就業機會，目前仍存在不同觀點。今年畢業季已有部分學生對AI抱持疑慮，不少企業也曾以AI作為裁員或組織調整的理由，引發新鮮人擔心未來工作機會受到影響。

此外，哈佛商學院（Harvard Business School）與歐洲工商管理學院（INSEAD）最新工作論文也發現，研究的AI原生新創公司在2020年至2024年間，平均聘用的新鮮人比非AI公司少約15%，但相對增加更多資深及技術人才。

研究顯示，AI雖讓熟悉工具的新鮮人更具競爭力，但企業的人才需求也同步提高，未來如何兼顧AI能力培養與新鮮人就業機會，仍是企業與教育體系共同面臨的重要課題。

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資料來源：BusinessInsider

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索尼互動娛樂（SIE）日前釋出最新高層訪談紀錄，現任總裁兼執行長西野秀晃（Hideaki Nishino）在問答中透露，索尼旗下的次世代主機（外界普遍推測為 PlayStation 6）將迎來重大轉型。新平台將不再侷限於傳統客廳電視的遊玩場景，而是致力於提供一種「即使跨越客廳，也能自然享受的無縫遊戲體驗」，引發外界推測新主機是否將朝向類似任天堂（Nintendo）Switch 的混合型設計發展。記者孟圓琦／編譯

索尼互動娛樂（SIE）日前釋出最新高層訪談紀錄，現任總裁兼執行長西野秀晃（Hideaki Nishino）在問答中透露，索尼旗下的次世代主機（外界普遍推測為 PlayStation 6）將迎來重大轉型。新平台將不再侷限於傳統客廳電視的遊玩場景，而是致力於提供一種「即使跨越客廳，也能自然享受的無縫遊戲體驗」，引發外界推測新主機是否將朝向類似任天堂（Nintendo）Switch 的混合型設計發展。

[caption id="attachment_227428" align="alignnone" width="1376"] 索尼暗示其下一代遊戲機（普遍認為是PlayStation 6）可以像 Nintendo Switch 一樣工作，實現「在客廳之外也能自然享受的無縫體驗」。（圖／AI生成）[/caption]

在針對索尼如何重新吸引疫情封鎖期間流失至 PC 平台用戶的提問中，西野秀晃指出，官方正試圖扭轉市場對於「PlayStation 等於客廳」的既定印象。他表示，近年全球有越來越多用戶傾向使用個人螢幕，為此索尼已開始推出電競螢幕與喇叭等週邊設備，以拓展多元的使用情境。

針對備受矚目的次世代平台，西野秀晃強調：「我們的目標是提供 PlayStation 獨有的價值，而非單純作為 PC 的替代品。這不僅包含技術層面的突破，更涵蓋使用型態的擴展，實現走出客廳、自然無縫的體驗。」

此番言論讓業界高度猜測索尼是否正秘密研發具備底座延伸功能的 PS6 專屬掌機，或是推出類似現行雲端串流裝置 PlayStation Portal 的次世代升級版。對此，西野秀晃坦言，當前全球面臨記憶體價格高漲的挑戰，而雲端串流對硬體記憶體容量的需求極低，在當前的市場環境下，這讓低成本的「精簡用戶端」（thin client）設備變得更具市場吸引力。

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西野秀晃補充，雖然官方不便透露具體銷量，但現行的 PS Portal 在北美、歐洲及日本市場的需求表現極為強勁，甚至在剛過去的假期旺季中引發伺服器滿載。索尼未來的雲端策略不會盲目擴展至智慧型手機或 PC，而是會優先聚焦在能夠確保控制器操作與大螢幕品質的專屬環境。

市場分析師預估，面對硬體成本飆升，索尼在 PS6 世代可能會採取多軌並行的定價策略，同時推出主打極致效能的傳統家用主機、類似微軟 Xbox Series S 的平價輕量版，以及結合雲端串流或具備 Switch 概念的掌機款式。與此同時，競爭對手微軟（Microsoft）亦不甘示弱，旗下正開發代號「Project Helix」的超高效能次世代主機。Xbox 部長阿莎．夏爾馬（Asha Sharma）先前也公開示警，新舊主機成本的螺旋式上升，將迫使整個次世代遊戲產業全面引進「根本性不同的商業模式」。

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資料來源：ign

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全球網路資安解決方案領導廠商趨勢科技旗下全球企業AI資安領導品牌TrendAI™宣布，正式將Claude Compliance API整合至TrendAI Vision One™平台，此次整合進一步強化企業集中管理AI使用可視性與治理的能力，並將相關數據與來自更大範圍攻擊面的遙測資料相互關聯，以實現主動式暴險偵測與風險控管。記者許若茵／台北報導

全球網路資安解決方案領導廠商趨勢科技旗下全球企業AI資安領導品牌TrendAI™宣布，正式將Claude Compliance API整合至TrendAI Vision One™平台，此次整合進一步強化企業集中管理AI使用可視性與治理的能力，並將相關數據與來自更大範圍攻擊面的遙測資料相互關聯，以實現主動式暴險偵測與風險控管。

[caption id="attachment_138119" align="aligncenter" width="1024"] 全球網路資安解決方案領導廠商趨勢科技旗下全球企業AI資安領導品牌TrendAI™宣布，正式將Claude Compliance API整合至TrendAI Vision One™平台。（圖／趨勢科技提供）[/caption]

TrendAI表示，Claude Compliance API讓企業資安、IT及法規遵循團隊得以擷取Claude的使用資料，包含上傳的檔案及活動事件記錄，以用於可觀測性、稽核與治理管理，TrendAI™透過兩種專為不同監控需求與資料駐留(Data Residency)要求所設計的收集器，將上述資料無縫導入資安與風險團隊現有的工作流程。

TrendAI說明，首先，客戶可在自有環境中執行TrendAI™的收集器，透過TrendAI Vision One™平台內建的AI Guard™擷取Claude日誌，並可選擇讓合規存取金鑰(Compliance Access Key)與日誌(log)資料均保留於自有環境中，以滿足資料駐留法規要求。透過此整合方案，企業組織能夠：

• 偵測與Claude共享的機敏資料暴露風險，包含個人識別資訊PII、受保護健康資訊PHI、憑證、原始碼及機密文件，並識別高風險使用者與專案。
• 透過浮現對話中的提示詞注入(Prompt Injection)攻擊嘗試、越獄模式(Jailbreak Patterns)及有害內容，識別政策違規行為與提示式攻擊。

  此外，Claude日誌亦可透過TrendAI™ Agentic SIEM直接匯入TrendAI Vision One™平台，其中遙測資料會提供跨攻擊面的延伸偵測與回應關聯分析，這讓資安團隊得以將AI活動與來自端點、身分識別、網路、雲端及電子郵件的信號相互連結，進一步識別內部威脅與異常行為，同時為企業建立AI互動的可追責紀錄，以利法規遵循與稽核作業。

TrendAI Vision One™平台與Claude Compliance API的整合，進一步擴展了TrendAI™的AI資安產品組合的能力，TrendAI™協助企業組織將勞動力中的AI使用管理，以及AI應用程式與代理的安全防護，有效納入整體資安計畫之中。

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趨勢科技TrendAI™企業事業群營運長金敬秀(Rachel Jin)表示，「AI已成為日常工作的一部分。資安主管希望將AI技術的安全防護與治理，整合至整體攻擊面管理之中，而非孤立於IT之外。這次整合正是為此而生：在現有資安維運框架內，提供對Claude使用的集中可視性、威脅偵測及風險控管能力。這也體現了TrendAI™更宏觀的策略方向：透過單一平台，讓企業對包含AI在內的完整攻擊面擁有全面的可視性與防護能力。該平台以TrendAI™的全球威脅情報研究為核心基礎，而這些研究成果來自一支被公認為全球漏洞研究與攻擊者追蹤領域權威的頂尖專家團隊。」

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