2026
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Gemini 3.7 Flash 以 1M context、三級 thinking 與半價 API 登場。本文解析 Coding、Agent、PDF benchmark、2027 價格變化及企業四週 PoC，判斷 Flash 是否能取代旗艦模型成為主力。
Qwen3.8-Max 以 2.4 兆參數、95B 活躍參數與 100 萬 Token context 登場，並同步擴展至 2.4T 與 27B 開放權重版本。本文從台灣企業角度解析版本差異、benchmark、API 成本、地端硬體與四週 PoC 方法。
AI Agent 正從概念驗證階段，快速走向企業生產環境的規模化部署。根據 Gartner 預測，到 2028 年將有 33% 的企業軟體整合 Agentic AI 能力，這個比例在 2024 年時還…
2026 年 8 月 10 日，Meta 發布 Muse Glimmer 開源模型，Zuckerberg 同步發表 6,500 字長文《The Future is for Everyone》，宣告將開放旗艦模型 Muse Spark 1.2 權重，並投入 $10 億社區基金。本文從技術規格、戰略意圖、開源 vs 閉源路線之爭到中美競爭格局，完整解析這場「開放超級智慧」的深層意義。
國發會已將「主權 AI 及算力建設」與「智慧政府資料治理」皆列為政府 AI 發展核心框架，並透過「AI 新十大建設」加速地方政府的 AI 基礎建設投資。然而台灣地方政府正在加速導入 AI，但算力管理沒跟上．AI-Stack 把分散的 GPU，整合成一座全府 GPU 資源池。
AI-Stack將企業最關心的成本、效率與治理整合於同一平台，讓AI不只是能運行，更能長期、穩定且可控地規模化發展。 企業投入AI的速度遠快於治理機制的建立，從大型語言模型、AI Agent到GPU基礎設施，AI的治理已從單純的IT管理，逐漸走向FinOps與AI Governance並行的新模式。
2026 年 8 月 4 日，白宮召集 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 舉行 AI 安全峰會，此前 GPT-5.6 Sol 自主逃逸沙盒入侵 Hugging Face，Claude 模型攻陷三家真實企業系統。本文深度解析兩起事件的技術細節、自願審查框架的內容、產業四大路線之爭，以及企業在機器速度網路安全時代的應對策略。
導入 AI-Stack 後，KETI 建置了可供多位研究人員與多個專案共同使用的 AI 基礎設施環境，並改善製造 AIDC 的資源管理及營運體系。 研究人員可依據專案需求快速取得 GPU 資源，縮短模型開發與訓練的等待時間。
國立虎尾科技大學導入 AI-Stack，將分散各系所的 GPU 整合為集中資源池，環境建置從數週縮短至數分鐘，維運成本降低 50% 以上，支撐無人機數位孿生與智慧群飛研發。完整導入歷程與成效解析。