Google 近日在 Gemini 推出與 Google Photos 深度整合的新功能,讓這款 AI 助手可直接從用戶相片庫提取資訊,用於生成更個人化的圖像內容。Google 的目標是讓系統在創作 AI 圖片時,能夠「利用你和你所愛之人的真實影像」,而非依賴用戶在提示詞中對外貌、家庭成員或個人風格進行冗長描述。這一改動屬於 Google 更大範圍「個人智能」(Personal Intelligence)計劃的一部分,該計劃旨在將 Gemini 與 Photos、Gmail、搜尋、地圖和 You
Tube 等多款應用打通,以便在回應中融入更多個人上下文,從而顯得更創新且貼近用戶。
圖像生成升級與隱私爭議
在圖像生成方面,Gemini 將利用與 Google Photos 連接取得的相片資訊自動補充細節,試圖減少傳統提示工程中那種需要寫「迷你小說」級別長提示詞的麻煩。驅動這項功能的底層圖像模型為 Nano Banana 2,這是 Google 近期升級的圖像生成模型,官方將其定位為一種能更快生成「看起來與你有關」的 AI 場景的手筆。簡而言之,若用戶同意啟用該功能,Gemini 在生成圖片時將自動參考用戶相冊中的相關相片,以調整人物外觀、場景風格等元素,使結果更接近真實生活中的你和你的家人。
然而,這項功能甫一曝光,即引發新一輪隱私警報和論壇爭議。不少批評者擔心,家庭合照、個人回憶乃至各種敏感相片會被進一步納入「AI 內容工廠」,被轉化為機器生成內容的一部分,強化了對「個人數據被再加工為 AI 生產資料」的恐懼。在Microsoft Recall 功能曾因隱私問題遭遇強烈反彈的背景下,這類「深入終端用戶私域數據」的 AI 創新顯得格外敏感。
從 Google 官方資訊來看,這並非一項預設開啟的服務,而是採用自願選擇的「選擇加入」(opt-in)機制。
Google 表示,「個人智能」為可選功能,用戶可自行決定將哪些應用與 Gemini 連接,首批加入 Photos 圖像生成功能的對象則是美國地區符合條件的 Google AI 訂閱用戶。也就是說,Google 目前不會在用戶不知情的情況下,直接對所有 Google Photos 相冊執行掃描與分析操作。
在數據使用方面,Google 強調 Gemini 應用不會直接利用用戶的私人 Google Photos 圖庫進行模型訓練。
即使沒有直接用於訓練,用戶的私人影像被用於即時推論和內容生成這一事實,仍可能讓許多人感到不安。總體而言,當前情況並非 Google 在暗中「一鍵開啟」,對所有用戶相片庫進行預設掃描。但「讓 AI 在你的私人相冊中自由遊走、抽取回憶片段來生成新內容」本質上,就是一個極易令普通用戶產生心理防備的概念。在 AI 服務與個人隱私邊界不斷被重新劃定的當下,這類圍繞「個人智能」的產品嘗試,很可能在未來一段時間內持續成為技術創新與隱私爭議的焦點。
Google 正將原本多用於人工智慧模型訓練與推理工作的晶片任務拆分至不同處理器,這是其在 AI 晶片領域對抗英偉達的最新舉措。公司周三宣布,將對第八代張量處理單元(TPU)進行此調整,兩款晶片均預計於今年晚些時候推出。Google 高級副總裁兼人工智慧與基礎設施首席技術官阿米特·瓦爾達(Amit Vahdat)在部落格文章中表示:「隨著 AI 智能體的興起,我們認為,針對訓練與部署需求進行專業化設計的晶片,將令業界受益。
Google 母公司 Alphabet 首席執行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)在部落格中寫道,該晶片架構著重「以高性價比實現海量吞吐量與低延遲,滿足同時運行數百萬智能體的需求」。Google AI 晶片的應用規模正擴大。公司表示,城堡證券已基於 Google TPU 建置量化研究軟件;美國能源部旗下 17 個國家實驗室均使用基於該晶片的 AI 合作科學家軟件;人工智慧企業 Anthropic 已承諾使用數十萬級的 Google TPU 算力。
據路透社報導,Apple 公司憑藉「控制力」建立起自己的商業帝國。但在 AI 時代,這種優勢可能成為其短板。逾十年來,Apple 透過嚴格管理的生態系統打造出既安全又易用的設備,其中涵蓋自研晶片、專屬作業系統及精挑細選的應用。這套策略助 iPhone 成為史上最成功的消費產品,去年前創收近 2100 億美元,約 HK$16380 億。公司亦在過去十年大部分時間穩坐全球市值最高寶座,直至 2024 年才被 AI 晶片製造商英偉達超越。
新 CEO 需在開放與封閉間取捨
當 Apple 新 CEO 約翰·特納斯(John Ternus)今年秋天從蒂姆·庫克(Tim Cook)手中接棒時,他將面對公司能否在 AI 時代存活的關鍵課題。這問題正考驗 Apple 長期以來的做法極限,即嚴格篩選能讓使用者安心使用的應用與服務。AI 需要開放。目前這波 AI 創新浪潮,在很大程度上由開放性驅動:快速迭代、廣泛開發者存取,以及跨平台運作。
OpenAI、Google 和 Meta 等公司已發佈多種模型。這些模型有時朝意想不到方向發展,但持續明晰改進,並以傳統產品週期難以匹敵的速度吸引開發者與用戶。
Apple 外界預期的作風,始終堅持封閉。作為 Apple Lenovo創辦人史蒂夫·喬布斯(Steve Jobs)願景的忠實守護者,庫克一直強調,只有嚴格控制才能實現隱私保護與產品品質。此模式贏得用戶信任,卻也令公司在美國及海外面臨反壟斷壓力,包括與《要塞之夜》開發商 Epic Games 的訴訟,以及被迫開放設備歐盟市集新規則。
特納斯需在開放與封閉間取捨。隨著 AI 發展,這種矛盾已逐步顯現,因為 AI 熱潮往往倚賴速度與嘗試。聖母大學門多薩商學院管理學副教授蒂莫西·哈伯德(Timothy Hubbard)表示:「選擇特納斯出任 CEO,可能意味 Apple 仍相對自信,AI 未來將運行在高度整合的設備上,而非純粹軟件。」「這或許明智之舉,但也帶來更深層風險:若下一時代更重開放與快速迭代,那麼嚴苛、精緻與控制等優勢,就可能變成絆腳石。
Apple 當年正是快速創新起家,公司亦需回歸那個起點。」
從喬布斯在 20 世紀 90 年代末挽救瀕臨破產的 Apple,到庫克將服務業務打造成年銷售額達 1100 億美元的增長引擎,約 HK$8580 億,Apple 已證明緊密整合能帶來長期客戶與持股利益。目前,特納斯面臨的最大挑戰,是在更開放模式主導全球之際,將 AI 融入 Apple 向來不透明的生態系統。
不過,Apple 亦顯示一定靈活性,在必要時借用競爭對手的 AI 技術。今年 1 月,Apple 與 Google 達成合作,使用其 Gemini 模型,提升語音助手 Siri 的能力。借鏡英偉達。聖母大學的哈伯德表示,Apple 亦可借鏡英偉達做法。上個月,英偉達宣佈基於 OpenClaw 的開源軟件改進,推出名為 NemoClaw 的產品,並加入安全機制與使用限制,使其能在商業環境穩定運行。
長期關注 Apple 的分析師、深水資產管理公司投資人吉恩·蒙斯特(Gene Munster)表示,特納斯對品質的關注,能助他如庫克般改變外界對 Apple 的看法。庫克透過大力發展服務業務證明,Apple 的財務運作不全依賴 iPhone。蒙斯特在一份客戶報告中寫道:「鑑於 Apple 的文化,應讓公司在不大幅犧牲品質前提下,更積極進軍 AI 領域。」
AI 在科學領域的最大影響,莫過於 Google DeepMind 利用深度學習模型預測蛋白質的複雜結構,這些蛋白質幾乎驅動細胞內所有生物過程。不過,隨著 AI 模型不斷產生潛在治療候選藥物,出現了一個新瓶頸:實際驗證這些候選藥物的特性,用於測試及大規模生產。這正是初創公司 10x Science 的目標,該公司於 2025 年 12 月成立,近日公布 480 萬美元種子輪融資,由 Initialized Capital 領投,Y Combinator、Civilization Ventures
及 Founder Factor 等參與。三位創辦人包括資深生化學家 David Roberts 及 Andrew Reiter,以及擁有電腦科學及 AI 模型經驗的連續創業家 Vishnu Tejas。「生物製藥公司在開發藥物候選物時,有許多優秀預測工具,」Roberts 向 TechCrunch 表示。「你可以將無數候選物投入管道頂端,但它們都必須通過特性驗證程序,一切都需要實測。
Amazon Music 宣布與演唱會活動清單平台 Bandsintown 合作,將演唱會資訊引入其音樂串流服務。透過 Bandsintown for Artists 整合,用戶可在 Amazon Music 上藝術家個人檔案頁面找到現場演出資訊,並點擊「買票」按鈕直接在 Bandsintown 購買門票。(藝術家需首次在 Bandsintown 連結其 Amazon Music 個人檔案,方可啟動活動同步。
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此外,Amazon Music 將自動列出使用 Bandsintown Pro 的場館、音樂節及推廣商的活動資訊。Amazon Music 業務發展總監 Karolina Joynathsing 表示:「現場音樂是粉絲與喜愛藝術家連結最強大的方式,我們透過全球直播演出親身體驗。」她補充:「因此我們很高興與 Bandsintown 合作,讓粉絲在 Amazon Music 上發現即將舉行的演出,同時串流音樂、觀看獨家直播、購買周邊商品等,一站式體驗。
Google 已直接回覆 Reddit 討論串,確認 Android XR 開發團隊完全知悉問題,並已展開修復工作,將其列為緊急優先項目。不過,目前尚未公布修復補丁的具體時程,受影響用戶只能暫時等待。雖然多數投訴集中於 PC VR 模式,但問題似乎不限於此,至少有一名 Galaxy XR 用戶指出,記憶體洩漏無論頭顯執行何種任務皆會發生。若用戶尚未安裝本月更新,建議暫緩升級;否則,只能盼望 Google 推出熱修復,恢復頭顯原定效能。
Apple 近日在馬來西亞推出 Tap to Pay on iPhone 服務,作為針對小型企業的非接觸式支付解決方案逐步擴展的一部分。該功能讓企業僅使用 iPhone 即可接受客戶的無接觸支付,無需額外購買或租用傳統支付終端機或讀卡器,從而降低成本並提升便利性。
雖然 Apple 在自家支付終端解決方案的接受度上稍落後於其他地區,但 Tap to Pay on iPhone 仍具吸引力。
Apple 表示,馬來西亞現有五個支付平台支援該服務,包括 ADAPTIS、Fiuu、HitPay、Stripe 及 Zoho。這些平台率先為當地商家提供 Tap to Pay on iPhone,涵蓋零售、餐飲、美妝及專業服務等關鍵行業,從而提升結帳效率。Apple The Exchange TRX 店舖的結帳功能亦將很快上線。目前馬來西亞接受 American Express、JCB、Mastercard、MyDebit、UnionPay 及 Visa 等卡片,但尚未在 Apple 自家零售
新一代 Fraud Defense 最大嘅轉變:專為辨識機器人、真人同 AI 代理嘅合法性與授權狀態而設計。喺代理式 AI 時代,越嚟越多合法流量其實來自 AI 代理——例如幫用戶 book 機票、比較價錢、甚至完成付款嘅 autonomous agents。傳統 reCAPTCHA「見 bot 就 block」嘅做法已經唔適用。
Fraud Defense 會推出針對真人同 AI 代理嘅專屬功能預覽版,保護由帳戶建立、登入到支付、結帳嘅完整數碼商務旅程。
同場:SecOps 三款新 AI 代理
除咗 Fraud Defense,Google Cloud 亦喺 Google Security Operations 推出三款全新防禦代理:
暗網情報(Dark Web Intelligence):每日以 98% 準確率分析數百萬個外部事件。
Google Cloud 正式推出 Gemini Enterprise Agent Platform,一個從構建、擴展、治理到優化 AI 代理嘅全方位統一平台。呢個平台被定位為 Vertex AI 嘅演進版本,整合咗模型選擇、模型構建、代理構建三大功能,再加入代理整合、DevOps、協調同安全等新能力。
200+ 模型任揀,包括 Claude Opus 4.7
平台最實用嘅一點:Model Garden 提供全球 200 多個領先模型嘅優先存取權限。除咗 Google 自家最新嘅:
Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Flash Image
Lyria 3
客戶亦可以選第三方模型,例如 Anthropic 嘅 Claude Opus、Sonnet、Haiku。而且 Google Cloud 今次同場宣布正式支援 Claude Opus 4.7 模型——對需要超長推理嘅任務嚟講係一大利好。
由「開發」到「交付」都無縫
Agent Platform 唔單止係開發環境,團隊整出嚟嘅 AI 代理可以直接透過 Gemini Enterprise 應用程式交付俾員工,同 IT 營運緊密整合,確保規模擴展嘅同時,數據治理同安全性都保持喺企業級水準。
這意味著,即便 Apple 已入手評估大底高畫素長焦,真正量產落地仍屬中長期規劃。對於超廣角鏡頭,Apple 亦在探索更強的光學防震方案,目標是在廣角以外的焦段進一步提升畫面穩定性,不過具體實現路徑和時間節點同樣尚未明朗。
「數碼閒聊站」在中國社交平台微博上擁有超過 300 萬關注,且在 Apple 相關產品爆料方面備有一定準確度記錄。例如,其曾提前曝光 iPhone Air 與 iPhone 17 Pro 的整體外觀設計,以及 iPhone 17 Pro 採用三顆 4800 萬畫素後置相機頭的
配置,事後均與實機相符。近期,該帳號還聲稱,Apple 首款可折疊機型預計將與 iPhone 18 Pro 同期限推,並有可能命名為「iPhone Ultra」。
目前,Apple 方面尚未就上述相機升級計劃作出任何公開回應。由於相關資訊主要來自供應鏈與爆料人,終端量產機型的細項規格與時間安排仍存變數,但從 Apple 在相機硬件上的整體動向來看,以 iPhone 18 Pro 為起點的多階段影像升級路線,正逐步成形。
該設施設計用以重現未來商用核電廠的熱循環和液壓流程。其核心特色在於運作期間可產生電力。「真正獨特之處在於,它將利用 FINCANTIERI 提供的渦輪機發電,這是全球唯一具備此功能的設施,」公司補充道。此配置讓研究人員能評估 LFR 系統中功能性發電循環的整合效果。
目前安裝工作聚焦鉛處理系統的三個主要部件,由 newcleo、SRS Servizi di Ricerche e Sviluppo 及 Fucina Italia 合作開發,並獲 ENEA 技術支援。
部件規格如下:
部件名稱
功能描述
熔化槽
裝載鉛錠並液化
儲存容器
儲存熔融鉛,並在初始填充或維護期間維持化學調節
轉移容器
在儲存單元與主反應爐容器之間交換熔融鉛
在組裝前,技術團隊已運送錨定支撐板至研究中心。此碳鋼環形結構直徑 3.7 米,重 1,300 公斤,作為地面與主容器(內含反應爐堆芯及蒸汽產生器)的結構介面。施工中,此板嵌入混凝土基礎,分擔設計負荷並確保機械系統對齊。
這些專用結構由 SRS Servizi di Ricerche e Sviluppo 及 Fucina Italia 製作,隸屬 newcleo 集團,提供鉛冷卻反應爐部件的工程與製造能力。
SRS-Fucina 集團 CEO Ulisse Pasquali 表示,此設施為商用反應爐艦隊提供概念驗證,標誌從實驗研究轉向功能性工廠運作。PRECURSOR 收集的數據,將用於評估鉛冷卻反應爐技術的工業部署設計與運作參數。這是首次將這些鉛處理部件整合至單一測試工廠。
Google 為其地圖應用程式引入一系列基於 Gemini 的生成式人工智能功能,旨在從搜尋、導航到內容生成的全鏈路重塑用戶體驗。新功能將優先透過手機應用向部分市場推出,未來還將擴展至桌面端及更多國家和地區。其中最核心的更新之一是全新對話式「Ask Maps」功能,用戶可像與助手聊天一樣,用自然語言提出複雜、貼近真實場景的問題,而無需再用關鍵詞拼湊搜尋。例如,用戶可詢問「手機快沒電了,附近哪裡可以充電又不用在咖啡店排長隊?
沉浸式導航亦將於近期在美國開始上線,隨後逐步推廣至支援的 iOS、Android 設備,以及 CarPlay、Android Auto 和搭載 Google 車載系統的車型。此次升級延續了 Google 自去年起將 Gemini 深度整合進地圖產品的路線,早前 Gemini 已用於回應沿途地點問題、基於街景畫面優化轉向指引,以及協助總結用戶評價、為上傳照片生成說明文字等任務。
Thinking Machines Lab 由前 OpenAI 首席技術官 Mira Murati 於 2025 年創立,總部位於舊金山,成立當年即完成 20 億美元種子輪融資,估值約 120 億美元,投資方包括 Andreessen Horowitz、Accel、英國 Arm、AMD 等機構及業界人士,被視為最具話題性的前沿 AI 實驗室之一。公司定位為「面向人類協作的通用 AI 系統」研發機構,強調可解釋性、可定制性及跨學科能力,目標是縮小前沿 AI 能力與科學世界理解之間的差距。
與 Arm 及 Google 的多線算力布局
今年 3 月,Thinking Machines Lab 剛宣布與英國 Arm 達成一項為期多年的算力合作,將自 2027 年起在其訓練及推理基礎設施中部署至少 1 吉瓦規模的 NVIDIA Vera Rubin 系統,英國 Arm 同時對該公司進行戰略投資。業內人士根據黃仁勳此前對 1 吉瓦 AI 數據中心的「最高可達 500 億美元」估算推斷,這一合作在同等週期下的整體價值極有可能達到「數十億美元」乃至更高水準。
在這一背景下,最新與 Google 達成的合作被視為對其算力版圖的關鍵補充:英國 Arm 提供晶片與專用系統,而 Google 則透過其雲平台為 Thinking Machines Lab 提供大規模 GPU/TPU 叢集、網絡、存儲及工程支持,用於訓練該實驗室的新一代多模態大模型。早在種子輪融資完成後,Thinking Machines Lab 即與 Google Cloud 建立合作,此次協議被視為對既有關係的放大與鎖定,使 Google 在這家「潛在下一個 OpenAI 或 Anthro
pic」的實驗室中獲得更穩固的基礎設施及生態位。
據接近交易人士介紹,協議除雲算力租賃外,還包括一籃子聯盟技術優化及商業條款,例如圍繞 Google 新一代 TPU 平臺的訓練與推理系統共建、針對大規模分佈式訓練的網絡與數據管線調優,以及在安全性與合規面上的深度合作。Google 看重的,是透過與早期前沿實驗室的深度綁定關係,未來無論是模型託管、API 分發還是企業級解決方案,均有機會基於這些客戶的成長獲得可觀回報。
對 Thinking Machines Lab 而言,連續與英國 Arm 及 Google 達成重量級合作,意味著其在算力資源上的長期保障性大幅增強,有助於持續「構建可重現結果的前沿 AI 模型」研發路線。在 AI 行業對高端 GPU 及算力需求持續緊俏的環境下,這種綁定有助於減小訓練計劃被資源掣肘的風險,也為其未來可能推出的商用 API 與科研工具奠定基礎。
不過,這類體量巨大的算力與雲服務合作也意味著雙方需要在成本回收及商業化路徑上給出有說服力的答案。對 Google 而言,如何將這類高風險、高投入的前沿實驗室客戶轉化為 Google Cloud 的長期增長引擎,將成為資本市場關注的焦點之一;而對仍處早期階段的 Thinking Machines Lab 來說,如何在持續高額算力支出的同時,穩定推出產品、形成收入,並兌現「更可解釋、可定制的通用 AI 系統」願景,同樣面臨考驗。
除技術研究外,合作還包含授權近 200 項 LLNL 開發的慣性核融合技術專利組合,授予 Inertia Enterprises 興建核融合電廠所需基礎發明的權利。此合作針對從驗證物理模型轉向功能性能源設施的工程挑戰。該夥伴關係獲 2022 年 CHIPS and Science Act 支持,提供實驗室員工協助商業化科學創新的監管框架。Inertia Enterprises 行政總裁 Jeff Lawson 表示,此合作讓私營部門建立在公共投資科學基礎之上。
LLNL 主任 Kim Budil 指出,此協議確保數十年核融合研究超越實驗室範疇,指導產業發展。「這項合作將 LLNL 在慣性核融合科學、雷射技術、物理設計及目標製造的世界領先專長,直接應用於商業核融合所需的產業規模開發,」Budil 說。美國能源部核融合辦公室 Jean Paul Allain 總結,此合作匯聚國家實驗室與私營產業,從實驗成果邁向部署,共同建立未來核融合能源生產的供應鏈與流程。
前 OpenAI 高管 Mira Murati 創立的初創公司 Thinking Machines Lab,據 TechCrunch 獨家消息,已與 Google Cloud 簽訂一項價值數十億美元的協議,用以擴大其 AI 基礎設施的使用範圍,包括搭載 Nvidia 最新 GPU 的系統。據知情人士透露,此協議價值達單位數十億美元,並提供存取 Google 最新 AI 系統,這些系統建基於 Nvidia 新款 GB300 晶片,同時涵蓋支援模型訓練與部署的基礎設施服務。
Google 正積極與多間 AI 開發商締結雲端協議,旨在將其雲端服務與儲存、Kubernetes 引擎及 Spanner 資料庫等產品整合。本月稍早,Anthropic 與 Google 及 Broadcom 簽署協議,獲得數吉瓦張量處理單元(TPU)容量,這些是 Google 自家設計的 AI 晶片,用於機器學習工作負載。不過競爭激烈,本週 Anthropic 又與 Amazon 達成新協議,確保高達 5 吉瓦容量,用於訓練與部署 Claude 模型。
Google 發佈針對企業用戶設計的生成式 AI 新功能,應用於其地圖及地理空間應用程式。這些功能在本週拉斯維加斯 Cloud Next 活動上公布,為 Google 地圖平台注入生成式 AI 能力,提升視覺及數據分析效能。其中一項名為 Maps Imagery Grounding 的功能,讓企業用戶透過生成式 AI 在 Google Street View 內創建逼真場景,用以視覺化特定項目如電影布景或預期建築工地。
用戶只需在 Gemini Enterprise Agent Platform 輸入提示,即可在 Street View 中生成場景,前提是已於 Google Maps Imagery 啟用相關設定。公司表示:「只需數秒,即可使用精準影像故事板你的創意願景,甚至透過 Veo 動畫化該場景。」
衛星影像分析及 AI 模型升級
Google 同時擴展 Google Earth 衛星影像數據分析方式。新功能 Aerial and Satellite Insights 讓用戶分析儲存於 Google Cloud BigQuery(公司雲端數據倉庫及分析平台)的影像。公司聲稱,此功能可將「數週工作」壓縮至數分鐘。此外,公司推出兩款全新 Earth AI Imagery 模型,這些 AI 系統專為地理空間分析而設,已訓練識別影像中特定物件如橋樑、道路及電纜線。
先前,企業需自行建置及訓練此類 AI 系統,過程可能耗時數月。新模型讓企業「無需花數月從零訓練及建構 AI,即可開發自家產品」。
這些公布延續 Google 於企業地理空間 AI 的廣泛推進。公司 Earth AI 平台已獲 Airbus 及 Boston Children’s Hospital 等夥伴採用,用於環境監測至災難應變等應用。公司表示:「這些 AI 更新為企業、數據分析師及城市規劃者開啟全新可能性。