企業AI代理　在地端創優勢

生成式人工智慧（GenAI）的發展正迎來關鍵轉折，企業的焦點已從單純的內容生成，迅速轉向具備自主決策與流程執行能力的代理型AI（Agentic AI）。這股浪潮的核心驅動力，源於企業對資料主權、成本可控性與營運治理的需求。當關鍵數據與產業知識完全依賴境外大型雲端模型，企業不僅面臨成本難測的風險，更可能使核心競爭力暴露於外部風險之中。因此，建立一套自主、可控且可治理的AI基礎架構，已成為刻不容緩的戰略議題。 <p> 此趨勢正催化兩大結構性轉變。首先是「模型主權」的確立，企業正從租用雲端大型語言模型（LLM）轉向在地部署小型語言模型（SLM），追求模型的「所有權」而非僅是使用權。2025年被視為「地端模型元年」，SLM能在企業可控的硬體環境中運行，使資料安全、延遲效能與模型調校都能在企業邊界內完成掌握，讓AI從外部資源轉化為內部技術資產。為此，具備本地產業語境的主權模型與整合性的自主開發平台應運而生，旨在縮短企業部署AI的鴻溝，實現AI自主演化。

採取有效授權管理機制　強化敏感資料安全

生成式AI能結合內部資料與大型語言模型和多模態基礎模型來強化模型輸出，企業更應審慎了解生成式AI在工作負載中產生的資料安全與授權需求，特別是使用基礎模型微調、檢索增強生成、AI代理與生成式AI工具的過程中，涉及敏感資料時的潛在風險。

AI引領智造　產業逐層升級

生成式人工智慧（GenAI）與高效能運算（HPC）的興起，正推動全球製造業邁入全新階段。對台灣而言，這波轉型並非單純的技術導入，而是牽動整體產業鏈結構、能源基礎設施、資料治理與營運模式的系統性重構。企業若要在未來十年的國際市場維持競爭優勢，必須將AI納入長期產業策略的核心，從基礎架構、資料治理、算力資源到應用場景，全面展開升級與佈局，而非停留在技術實驗與局部應用的階段。 <p> 南台灣製造聚落正具體展現「產業級AI轉型」的樣貌。以主權AI（Sovereign AI）為核心理念，透過在地資料訓練與數位孿生（Digital Twin）平台建構，將半導體、材料、化工與機械等關鍵產業上下游緊密串聯，形成橫跨多領域的「S廊帶」產業生態體系。

主權模型與代理協作　打造可治理企業AI基石

生成式人工智慧（GenAI）的崛起，使全球企業重新審視自身對資料、運算與治理的掌控能力。在台灣，這股浪潮更直接牽動企業對於自主AI能力的需求。企業開始意識到，若關鍵運算能力過度依賴境外模型與雲端平台，不僅使成本難以預測，也使資料主權、產業Know-how與營運節奏暴露在外部風險中。

代理式AI重塑安全邊界　API治理成新戰場

為了評估亞太地區在Agentic AI時代的API安全現狀，F5委託Twimbit機構訪問1,000名專業人士，每組100名，涵蓋安全、DevOps、SecOps和應用開發等各個領域。這項調查結果提供對於新興API安全需求的策略視角，分析代理式AI如何重塑整個地區的風險缺口、治理模式和控制重點。

企業級AI問答引擎　重塑郵件與知識價值

生成式人工智慧（GenAI）浪潮下，企業不再只滿足於用大語言模型（LLM）寫文案、改簡報，而是開始回頭檢視內部最具結構與脈絡的關鍵資產，例如電子郵件往來、稽核紀錄與知識文件，思考如何讓這些資料在AI的加持下轉化為決策、合規與營運優化的引擎。

地端小語言模型興起　企業導入邁向自主可控

當前生成式人工智慧（GenAI）的產業發展，正來到技術與策略轉折點。過去三年，企業的焦點集中於雲端服務與模型探索，但2025年開始浮現「地端自主」的浪潮。全球企業不再單純仰賴雲端大型語言模型（LLM），而是開始尋求能在內部環境運行的小型語言模型（SLM）與自主開發框架，藉以掌握資料主權、降低長期成本，同時提升應用的掌控力與可持續性。

以輕量化AI技術突破硬體算力瓶頸　峻魁智慧模型優化工具催速邊緣AI應用落地

AI時代的浪潮推動各行業積極導入人工智慧，但高昂的硬體成本與龐大的模型運算量，卻讓AI應用發展面臨瓶頸。峻魁智慧看準這個痛點，開發出相應的AI模型優化工具方案，能讓AI模型在算力與記憶體資源有限的輕量化晶片上高效運行，協助企業在硬體成本與效能間找到最佳平衡，加速AI成功落地。

軟體產業生態遭AI顛覆　提供智慧系統成轉型戰略

Bain Technology Report 2025報告指出，進入二〇二五年後，科技產業的節奏再度被人工智慧徹底改寫，人工智慧不僅是技術進步的下一個循環，而是全面重建產業競爭、價值創造與商業模式的關鍵節點。對軟體產業而言，這場變革的意義遠超自動化或效率提升，它將重新界定「軟體」本身的邊界。

輕量模型搭建RAG代理　本地GPU支撐即時問答

本文將探討如何運用輕量級代理框架SmolAgents，結合混合式檢索技術（FAISS + BM25）與本地加速的LLM，以打造高效能、可解釋性與具情境感知能力的模組化RAG系統。這裡將透過一個能夠智慧選擇使用文件檢索或網頁檢索的文件導向問答系統做說明。

依循最佳建議作法　打造高效Nutanix叢集

本文將透過深入剖析和實戰演練，讓管理人員深入了解Nutanix叢集環境中的重要運作元件，包含PC和CVM運作規模的規劃以及Memory Overcommit機制，讓企業和組織能夠輕鬆打造出高效能和最佳化的Nutanix叢集。

從風險辨識到法規治理　全面守護資料庫安全

本文從風險樣態、合規演進到治理策略，深入探討如何以精細化權限控管、行為監控、稽核追蹤與即時應變等手段，強化機敏資料防護體系。並分析DBSAFER作為資安防護平台如何因應零信任架構與跨國法規需求，建構動態調適與可持續性的資料庫安全體制。

實戰Hyper-V虛機備份　因地制宜選內建或第三方

針對虛擬機器的備份，在小型的架構環境中只要執行一個Script或是使用內建的極簡備份工具即可搞定。而中大型架構下的虛擬機器備份，由於需要因應各種不同情境下的備份與還原需要，可以考慮整合功能強大且更易於集中控管的第三方備份系統。

感知運算打造虛擬安全區　機器人安全延伸至3D環境

智慧型與自主型機器人的應用前景相當可期，但如何確保系統安全運作、避免對人類造成傷害，仍是一大挑戰。環境感知正是安全運作的關鍵要素，它能確保偵測到所有與安全相關的物體，進一步使機器人能根據感知調整相應行為。

Azure Local單節點叢集　實測巢狀虛擬化部署

本文將以深入剖析與實作的方式說明為何以Azure Local超融合叢集在名稱上取代過去舊有的Azure Stack HCI，以及與Windows Server在使用情境上的區別，並透過巢狀式虛擬化技術，讓管理人員在無須任何硬體伺服器的情況下，也能研究及測試Azure Local超融合叢集。

老牌駭客竊資軟體大升級　Vidar 2.0竄起亂資安

新版本的Vidar Stealer 2.0從原本的C++改成只用C語言全部重寫，據稱效能和效率都獲得提升。此版本的推出正值Lumma Stealer相關活動衰退之際，這似乎意味著它旗下的駭客集團正在探索Vidar和StealC等作為替代方案。

代理式AI協作成軍　驅動金融數位轉型創新

生成式AI（GenAI）推升企業數位應用進入新階段，焦點也從單一模型體驗與實驗性專案，轉為思考如何讓AI真正嵌入營運流程，成為自動決策與流程協調的一部分。代理式AI（Agentic AI）與多代理系統（Multi-Agent System，MAS）便是在這樣的需求之上成形，透過具備感知、決策與行動能力的AI代理人，將企業原本分散於各系統與部門的作業節點串接起來，讓人機協作不再停留於問答介面，而是延伸至實際業務執行。

多代理AI變身行動派　開啟企業決策新模式

生成式AI（GenAI）正推動各產業的數位應用加速演進。當大型語言模型（LLM）能力持續突破、應用門檻快速降低，企業已不再僅滿足於生成文字或圖像的表層創意，而是轉向如何將AI融入內部資料資產，使其能驅動具商業價值的決策與行動。

資料治理躍升AI關鍵　企業加速打造資料工廠

在生成式人工智慧（GenAI）快速演進的推動下，資料已不再只是運算的原料，而是驅動決策與重構商業模式的關鍵資產。資料治理（Data Governance）已由過去因應法規合規的輔助角色，躍升為企業數位韌性與攸關AI導入成敗的基礎建設。

TLS憑證效期將減到47天　自動化更新勢在必行

由Apple、Google等產業領導者倡議，並已獲CA/Browser Forum正式通過，自2029年起，所有公開的TLS憑證將最多只有47天的有效期限。相較於目前長達398天的效期，這無疑是一場數位安全策略上的劇烈變革，其連鎖效應也將難以忽視。

智慧營運邁向永續　AI應用重塑管理模式

在全球缺工與高齡化社會加速到來的同時，台灣企業正面臨人力資源緊縮、營運效率提升與永續減碳的多重挑戰。叡揚資訊（GSS）以近40年的系統開發經驗為基礎，結合AI、知識管理、低程式碼開發與永續治理等多元能力，協助企業從「AI願景」邁向「AI行動」，轉化為數位轉型的動能。