OpenAI & Google 最新模型
2026 北京智源大會發布多項成果，媒體焦點多在世界模型與 Nature 論文。但對台灣供應鏈更值得注意的是 FlagOS——一套宣稱支援 18 家品牌、32 款晶片的開源算力層。它要解的不是模型能力問題，是硬體綁定問題。
北京智源研究院發布 2026 十大 AI 技術趨勢，主軸是從「預測下一個詞」轉向「預測世界下一狀態」。但對企業最有參考價值的不是那些技術名詞，而是第六條直接承認企業應用正處於幻滅期——由一家研究機構說出這句話，值得認真看待。
7 月 DeepSeek、百度、阿里巴巴接連發表新模型，訴求都是低成本。但「訓練成本降低 94%」和「API 費用只要十分之一」是完全不同的兩件事，而且只有一件跟你的帳單有關。本文拆解 MoE 架構為什麼能同時做大又做便宜，以及台灣企業選用前該確認的四個問題。
「看得懂圖、聽得懂聲音」聽起來很厲害，但多模態真正的技術分水嶺不在功能列表，而在模型是原生就吃多種訊號，還是外掛翻譯。本文拆解 Gemini 技術報告的基準數字該怎麼讀、長上下文有什麼沒被講的限制，以及製造業現場最適合切入的場景。
Google DeepMind 在 Nature 期刊發表 AlphaFold 3 論文。本文我用「微觀分子樂高積木」與「資安防護攔截」真實範例，帶大家看懂 AI 如何重塑新藥研發與倫理治理規範。
企業支出分析平台 Ramp 於 7 月 30 日發布的 AI 採購指數顯示，Anthropic 企業付費採購市佔達 34.4%，首度超越 OpenAI 的 32.3%。本文拆解這個數字實際量到什麼、代理原生架構在哪些情境會失效，以及台灣企業導入前該先確認的三件事。
OpenAI GPT-4o 升級版與 Google Gemini 1.5 Pro 跨模態架構引爆全球前沿大模型競爭。