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Google推出通用商务协议并在Gemini中集成购买按钮
谷歌在AI购物战中加码，宣布将Gemini打造成购物平台，并与Shopify、沃尔玛、塔吉特等主要零售商合作推出开源标准。公司发布了通用商务协议(UCP)，旨在简化AI代理与零售商系统间的通信。新标准将为搜索和Gemini提供结账功能，用户可直接通过AI工具购买商品。已获得Visa、万事达、PayPal等20多家公司支持。此举使谷歌与微软Copilot和OpenAI的ChatGPT竞争。
用AI驱动业务增长的5种方式：让人类始终参与其中
高露洁棕榄公司首席数据分析官戴安娜·希尔德豪斯分享了在AI驱动业务增长中保持人员参与的五种方法：采用以人为中心的技术解决方案设计，通过水平和垂直框架平衡工具普及与重点创新，建立安全的AI Hub平台让员工探索测试，实施严格的治理和风险管理措施，以及提供强制性AI培训项目。她强调AI应作为增强人才而非替代员工的工具，通过数据驱动决策帮助团队做出更快更好的选择。
如何完全移除Windows 11中的Copilot智能体
微软不断推广其Copilot AI功能，但许多用户对此并不买账，认为微软应该专注修复Windows的漏洞而非强推AI功能。虽然Copilot有时很有用，但它可能出错、提供错误信息、占用系统资源，甚至访问私人数据。用户可通过多种方式禁用或移除Copilot：从任务栏隐藏、禁用开机启动、完全卸载应用，到使用第三方工具如Flyoobe彻底清除AI组件。建议操作前创建系统还原点以防万一。
2026年首席信息官转型：从技术部署到AI系统整合者
SAS公司CIO预测，2026年将是CIO转型为"首席集成官"的关键年份。随着企业AI技术达到关键节点，CIO需要专注于整合现有AI技术，而非持续部署新系统。过去两年CIO面临快速实施生成式AI的压力，但ROI证明困难。AI集成流程包括三个核心要素：选择兼容的智能体基础平台、制定构建与采购的集成策略，以及确保安全性和数据治理，保证员工仅访问其角色相关的数据内容。
HPE网络在NRF 2026推出零售产品组合
在CES展会结束后，HPE在纽约国家零售联盟展会上发布了针对零售业的网络、分析和计算产品更新。面对零售环境的复杂性和人员短缺挑战，HPE推出自驾驶网络解决方案，包括紧凑型CX 6000交换机系列、支持Wi-Fi 7的网络监控、集成分析平台以及更新的NonStop计算平台。这些产品旨在通过AI运营和自动化帮助零售商实现远程管理，减少现场IT支持需求，确保支付系统和店内数字服务的连续运营。
NVIDIA在摩根大通医疗会议宣布与礼来等公司重大合作
全球芯片巨头英伟达在JPM周期间宣布多项合作，其中最引人注目的是与总部位于印第安纳波利斯的礼来公司达成的十亿美元合作协议。双方将建立AI联合创新实验室，专注于加速闭环发现和创建AI模型以改善临床开发。该实验室将于三月底在湾区开放。英伟达还与赛默飞世尔科学公司合作开发基础AI基础设施，以提高实验室的自动化、准确性和速度，共同构建自主实验室的未来。
新兴云服务商瞄准企业市场机遇
2025年混合云策略持续发展，专门支持AI工作负载的新兴云服务商备受关注。据研究显示，新兴云服务商收入同比增长205%，预计2030年将达到1800亿美元。面对激烈竞争，这些服务商正加大企业客户开拓力度。超80%的企业云采购者希望现代化云战略。新兴云服务商凭借积极定价和简化服务吸引企业用户，但需克服专业化过度等挑战，并调整市场策略以实现长期可持续发展。
拥抱AI好奇心或面临失败：Maia如何证明AI不只是炒作
为在AI变革中生存，领导者必须推动员工超越试验阶段，将人类规模团队转变为机器规模引擎。智能数据团队Maia正为数据领导者实现这一目标。AI不是又一个技术周期，而是数字工业革命的范式转变。尽管95%的生成式AI项目未能交付商业价值，但这是技术采用的可预测阶段。关键在于AI采用不是技术问题，而是人类行为问题。未来属于好奇者。
谷歌AI收件箱功能预示Gmail未来发展方向
谷歌本周发布Gmail新功能AI收件箱，用AI生成的待办事项和主题跟踪列表替代传统邮件列表。该功能目前仅对"可信测试者"开放，暂不支持企业版账户。AI收件箱能自动生成邮件摘要、建议待办事项并整合相关内容，类似谷歌搜索的AI模式。虽然对邮件管理混乱的用户可能很有帮助，但对已有完善邮件管理系统的用户作用有限。谷歌计划增加快速回复、日历集成等功能。
英伟达推出基础上下文内存扩展基础设施
英伟达在Vera Rubin超算平台中引入了推理上下文内存存储平台(ICMSP)，作为G3.5层级连接Pod内外存储。该架构采用BlueField-4处理器和NVMe SSD，为1152个Rubin GPU提供高达18432TB的KV缓存存储支持。ICMSP通过16个存储机箱实现低延迟、高带宽的推理上下文数据管理。系统利用DOCA框架和NIXL传输库，实现GPU HBM、CPU内存和存储层级间的无缝数据流转，优化AI推理工作负载性能。
IT领导者2026年将面临的7大挑战
当今CIO面临多重期望：推动运营和业务战略，同时领导AI项目并平衡合规治理问题。IDC研究显示，CIO需证明自动化投资价值并管理相关成本。主要挑战包括：人才短缺和培训需求，AI集成从试验转向统一方法，快速扩展AI的治理问题，组织文化与技术变革的协调，成本控制与敏捷性平衡，网络安全威胁升级，以及CIO工作负荷增加。2026年将要求CIO成为业务领导者优先、技术专家其次的角色。
迪拜网络安全展揭示AI已成为对抗网络攻击者竞赛中的关键武器
在迪拜网络安全展上，业界讨论焦点已从是否应使用AI转向如何快速部署AI。信诺医疗网络安全负责人表示，攻击者已利用AI压缩攻击时间线，而防御方仍主要采用被动响应。攻击者无需完美，只需快速，而防御方必须在监管要求和内部审批中导航。医疗等高度监管行业面临速度与准确性的双重挑战。专家建议将AI作为可信助手集成到决策流程中，通过自动化增强而非替代分析师，实现快速分流和响应。
阿联酋VentureOne携手芬兰合作伙伴在欧洲部署安全自主技术
阿联酋先进技术研究委员会旗下VentureOne与芬兰公司Unikie和Solita达成合作协议，将在欧洲部署其安全自主技术。合作涵盖公共安全、安保及关键基础设施项目。VentureOne的解决方案包括高安全飞行控制系统Saluki、网格网络通信方案和无GPS导航技术。这标志着阿联酋制造的安全技术首次在欧洲应用，体现了阿联酋在自主系统领域的国际化雄心。
从AGI炒作到工程现实：大语言模型的未来发展方向
大语言模型虽在聊天应用中表现出色，但面临能耗高昂和幻觉问题的挑战。未来发展可能集中在四个方向：构建大型知识图谱对抗幻觉问题，通过模型上下文协议等标准实现提供商间合作，发展本地运行模型降低成本并获取个人化上下文，以及在市场调整后转向提升现有投资的工程效率。这些变化将重新定义LLM服务的改进方向。
AI并行化管理将成为2026年最大技术挑战
Coder公司CEO Rob Whiteley指出，当前AI工具采用速度前所未有，但企业在AI技能培训投入不足。他预测AI并行化将成为2026年主要挑战，即如何安全大规模运行多个AI编程代理。先进客户已开始并行运行10个相同代理来生成多种解决方案。为此，Coder推出开源工具Mux，帮助开发者管理多个AI代理，将开发重心从传统编辑器转向聊天界面。
谷歌发布Gemini 3 Flash：性能媲美顶级模型成本大幅降低
谷歌发布Gemini 3 Flash模型，在性能上逼近Gemini 3 Pro、Anthropic Sonnet 4.5和OpenAI GPT-5.2等前沿模型，但成本显著降低。该模型支持100万token上下文窗口，在多模态推理和编程能力方面表现出色，相比前代模型减少30%token使用量并提升速度。现已通过Google AI Studio和Vertex AI等平台提供API服务。
开源技术2025年四大趋势深度解析
2025年开源软件发展围绕四大趋势展开：AI领域快速崛起，开源AI数据集和框架获得显著进展，代理AI完全依赖开源技术；商业模式持续演进，更多公司从开源转向"伪开源"许可，引发项目分叉；资金短缺问题加剧，60%的开源维护者无报酬，威胁项目可持续性；供应链安全面临严峻挑战，恶意软件包攻击激增，需要更严格的安全措施和SBOM等工具保护。
重新定义面向AI驱动企业的API管理
随着企业AI系统的兴起，API管理正从技术集成层演变为组织的战略智能层。API不再仅仅连接系统，而是为AI提供燃料、上下文和编排步骤。企业需要将API视为AI供应链组件，部署边缘智能能力，建立新的治理框架来管理自主代理系统。传统的可观测性指标已不足够，需要追踪API响应如何影响模型推理。成功的企业需要构建智能连接平台，统一API管理、治理和AI可观测性能力。
SaaS企业如何在2026年从AI炒作转向实际投资回报
随着88%的组织已采用AI技术，SaaS公司必须进行战略转型。关键趋势包括：部署AI副驾驶提升客户成功率并降低支持成本；利用内部AI代理自动化业务流程；采用通用集成平台解决API管理复杂性；建立多代理互联生态系统；制定AI治理政策确保合规性和透明度。成功的关键在于构建有明确业务价值的AI功能，而非单纯追求技术炫耀。
Martin Fowler：AI带来非确定性计算时代的挑战与机遇
ThoughtWorks首席科学家Martin Fowler在访谈中表示，AI是他职业生涯中见过的最大编程变革。他认为大语言模型代表了一种全新的非确定性计算模式，不同于传统的确定性计算。在实际应用中，AI在快速原型开发和理解遗留系统方面表现出色，但在高级编程中仍需谨慎处理。他建议开发者采用更严格的方式与LLM交互，并借鉴结构工程学的容错思维来更好地评估AI的应用场景。
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