NVIDIA 推出開源大型語言模型與 AI 代理藍圖，旨在顛覆電信網路。透過 AI 實現全自動化，讓電信網路像自動駕駛般自我管理，引領通訊產業邁向新紀元。
隨著 2026 MWC（世界行動通訊大會）在巴塞隆納盛大開展，AI 如何顛覆通訊產業成為最大焦點。NVIDIA 趕在大展前夕祭出重拳，宣布推出專為電信業打造的開源大型語言模型（LTM），並釋出全新的 AI 代理（Agentic AI）藍圖。簡單來說，未來的電信網路將不再需要工程師不分日夜地手動除錯與調整，而是能像自動駕駛一樣，透過 AI 自己思考、找出問題並解決，正式邁向全自動化網路的新紀元。
網路自動化成顯學，NVIDIA 聯手 GSMA 推開源模型
根據 NVIDIA 最新的電信業 AI 發展報告指出，網路自動化已經成為目前各大電信商投資報酬率最高的 AI 應用領域。不過，傳統的自動化只能執行預先設定好的腳本，而真正的自主網路則需要 AI 能夠理解營運商的意圖、權衡利弊並自主做出決策。
為此，NVIDIA 宣布將透過 GSMA（全球行動通訊系統協會）最新發起的 Open Telco AI 計畫，釋出基於 Nemotron 架構的開源大型電信模型與建置指南。這款與 AdaptKey AI 合作開發的模型，擁有高達三百億個參數。它不僅吃透了各種電信產業標準與合成日誌，還能精準理解電信業的專業術語，無論是隔離網路故障、規劃修復方案還是驗證配置變更，通通難不倒它。而且因為是開源模型，電信商可以直接在地端部署，確保機密資料絕不外流，在掌握絕對控制權的同時無痛轉型。
教 AI 像資深網管工程師一樣思考
要把 AI 訓練成資深工程師，NVIDIA 也與 Tech Mahindra 合作發布了一份開源指南。這份指南教導電信商如何微調專屬的推理模型，並訓練 AI 代理，讓它們能夠安全地執行網路營運中心（NOC）的各項複雜任務。
具體作法是把資深工程師解決問題的步驟，轉化為結構化的推理軌跡。AI 不只是死背遇到狀況 A 就執行動作 B，而是去學習為什麼這樣做是安全且有效的。透過 NVIDIA 的 NeMo-Skills 工具，電信商就能以這些軌跡為基礎，打造出具備專業除錯能力的網路維運 AI 助理。
節能與效能兼顧，無痛模擬驗證配置
在 5G 時代，無線接取網路（RAN）的耗電量一直讓營運商相當頭痛。自主網路的核心在於閉環操作，而 NVIDIA 這次推出的意圖驅動 RAN 節能藍圖，正好完美解決了這個問題。
這套藍圖結合了網路測試大廠 VIAVI 的平台技術。系統會先產生合成的網路流量數據，再讓 AI 代理根據這些數據推算出最佳的節能策略。最棒的是，營運商可以在虛擬環境中進行模擬驗證，完全不用擔心更改設定會影響到現有用戶的通訊品質，就能輕鬆達成節電目標。
全球電信巨頭搶先導入，加速網路智慧轉型
這套解決方案目前已經獲得全球多家營運商的青睞。例如非洲的 Cassava Technologies 正利用這套藍圖打造管理多品牌設備的自主網路平台；日本的 NTT DATA 也將其應用於流量管制，讓 AI 代理即時判斷網路恢復後該如何重新接入使用者，將過去繁瑣的手動設定轉化為數據驅動的自動最佳化循環。
此外，歐洲電信巨頭 Telenor 集團也成為首批採用該技術的業者，他們結合了 BubbleRAN 的多重 AI 代理調度技術，準備大幅提升其全球海上通訊網路的穩定性與配置效率。
通訊網路的大腦正式升級
從過去的硬體設備戰，到現在的軟體定義網路，NVIDIA 這次在 MWC 展現的企圖心，已經遠遠超越了單純的晶片供應商。透過提供開源的大型電信模型與 AI 代理藍圖，NVIDIA 實質上正在為全球電信網路打造一顆聰明的大腦。對於台灣的電信業者來說，這無疑是一個彎道超車的好機會，未來如何運用這些開源工具來降低維運成本、落實節能減碳並提升通訊品質，將是下一波通訊革命的決勝關鍵。
Razer GDC 2026 發表「Future of Play」，展示多項 AI 遊戲開發解決方案。從代理式 AI 助手到 AI 自動化測試，這些創新將徹底改變遊戲開發，提升效率與沉浸感。
Razer 在 Game Developers Conference 2026（GDC 2026） 上發表「Future of Play」技術展示，公開多項以 AI 為核心的遊戲開發解決方案。這次展示聚焦在三個主要方向，包括代理式 AI 助手、AI 自動化遊戲測試，以及多感官沉浸式體驗技術，希望協助開發者提升效率，同時保留創作主導權。
Razer AVA：從 AI 遊戲助手進化為代理式 AI 桌面夥伴
在此次發表中，最受矚目的技術之一是 Razer AVA。這項 AI 助手最早於 2025 年以 Project AVA 概念亮相，之後在 CES 2026 以 5.5 吋動態 3D 全像桌面夥伴形式登場。
在 GDC 2026 上，AVA 進一步升級為代理式 AI 助手（Agentic AI），不再只是回應指令或聊天，而是能理解使用者目標、規劃任務流程，並在不同應用程式與服務之間自動完成操作。
Razer 表示，新的 AVA 系統能將使用者意圖轉換為結構化的多步驟工作流程，例如自動安排會議、管理行程，或在不同平台間執行任務。這也讓 AVA 從單純的 AI 互動工具，轉變為真正能完成任務的數位助手。
其中一項核心技術是 Inference Control Plane，可根據需求自動將 AI 推理任務分配至本地或雲端模型，以降低延遲並確保多步驟流程能順暢運作。
AVA 也支援第三方服務整合，例如音樂串流或聊天平台，並具備 AI 代理之間的協作能力。未來不同使用者的 AI 助手甚至可以互相溝通，例如協調會議時間或行程安排。
目前 AVA Beta 版本已在 Razer Cortex 開放報名，預計自 2026 年第二季起陸續提供測試邀請。
QA Companion-AI：AI 協助遊戲測試與錯誤偵測
除了 AI 助手之外，Razer 也展示升級版 Razer QA Companion-AI，這是一套專為遊戲開發流程打造的 AI 測試工具。
QA Companion-AI 的最大特色是「零整合」設計，開發團隊不需要額外導入 SDK 或修改程式碼，就能直接在現有 QA 流程中使用。透過視覺分析與 AI 自動化技術，系統能夠偵測遊戲畫面中的錯誤，例如物理碰撞異常、動畫問題或渲染錯誤，並自動生成完整的錯誤報告。
這些報告除了包含問題描述之外，也會附上影片與重現步驟，讓開發團隊更容易定位問題來源。
另一個重要功能是 AI 測試案例生成。測試人員只需輸入提示或提供遊戲設計文件（GDD），系統就能在短時間內生成多種測試案例，包括功能測試、負面測試以及邊界測試。
未來版本還將導入 AI 遊戲代理人，能自動執行測試案例並回傳結果，進一步減少測試人員的重複工作。Razer 表示，這些技術的目標並不是取代 QA 人員，而是讓測試人員能專注於更高價值的玩家體驗測試。
AI 熱潮不只帶動 GPU，現在連 CPU 也賣到缺貨。AMD 執行長蘇姿丰近日透露，受惠於人工智慧客戶的龐大訂單，伺服器 CPU 的市場需求已經遠遠超乎公司先前的預期，供應鏈正面臨極大的交貨壓力 。
代理型 AI 崛起，CPU 重回運算核心舞台
蘇姿丰在出席摩根史坦利科技、媒體與電信大會時點出關鍵，隨著代理型 AI 應用的快速崛起，CPU 在 AI 基礎設施中的地位已經全面提升 。CPU 不再只是 GPU 的配角，而是成為並肩作戰的重要算力支柱 。過去幾個月來，許多大型客戶紛紛向 AMD 反映，他們當初在規劃 AI 伺服器時，嚴重低估了配套 CPU 的實際需求量 。
訂單來得太快，直接導致 AMD 伺服器 CPU 的供應鏈全面吃緊，部分熱門型號的交貨週期明顯拉長 。蘇姿丰坦言，大型客戶突然砸下大筆承諾訂單，讓上游晶圓代工與封測廠根本沒有足夠的時間調整產能，短期內出現供不應求的狀況在所難免 。不過她也強調，AMD 團隊已經全面動起來，正與供應鏈夥伴密切合作，透過優化產能分配、擴充製造與封測量能等方式來解決瓶頸，預計這些新開出的產能會在未來一年內陸續到位 。
科技巨頭搶產能，Intel 也面臨供貨考驗
這波需求不僅限於單一廠商。以科技巨頭 Meta 為例，為了打造更多元的算力基礎，Meta 近期除了向 NVIDIA 採購新一代的 Blackwell 與 Rubin GPU，也同時跟 AMD 簽下了 CPU 與 GPU 的採購協議 。這顯示出雲端大廠正逐漸改變過去唯 GPU 是問的採購策略，轉向 CPU 與 GPU 雙管齊下的多元算力組合 。
總結來說，由 AI 驅動的新一波基礎設施擴建潮，正在徹底改寫 CPU 與 GPU 在資料中心裡的角色分工 。隨著超大型雲端供應商持續調整架構，並同步加碼投資通用與加速運算資源，伺服器 CPU 已經成功從以往的配角，華麗轉身為 AI 佈署中不可或缺的算力底座 。在這波趨勢下，晶片大廠們如何在短期缺貨與長期產能規劃之間取得完美平衡，將會是決定他們能否在下一世代 AI 基礎設施競賽中勝出的關鍵 。
Appier的 AI 研究團隊最近發表了一篇研究論文《回答、拒絕或猜測？探究語言模型的風險感知決策》，提出一套可系統化衡量「語言模型在不同風險情境下決策策略」的評估框架，並透過創新方法顯著提升模型在高風險應用場景中的決策可靠性。
該研究聚焦於 Agentic AI 導入企業場景時的核心挑戰——如何讓 AI 的自主決策同時兼具可信度。研究成果不僅強化 Appier 在 AI 領域的技術實力，並將挹注其產品創新研發，同時也為 Agentic AI 生態系的技術演進提供重要參考。
企業面臨「不準確性」：Appier 提出「風險感知決策」框架
隨著 Agentic AI 成為企業數位轉型的重要技術，市場正逐步從「AI Copilot」階段邁向具備自主決策能力的「AI Agent」。根據 McKinsey 2025 調查，已有 62% 的企業開始實驗 AI Agent。然而，報告也指出，「不準確性」仍是企業導入 AI 時最常面臨、且亟需解決的首要風險。
作為 AI 原生的 Agentic AI 即服務（AaaS）公司，Appier 持續透過專責 AI 研究團隊，將前瞻研究轉化為可落地的企業級方法論與產品能力。本次研究即針對企業最關注的「AI 幻覺與決策可靠性」問題，提出「風險感知決策（Risk-Aware Decision-Making）」框架，將 LLM 在不同風險情境下的決策行為轉化為可量化指標，為企業導入 AI 自主運作建立更完整的治理基礎。
藉由「風險感知決策」評估框架，研究團隊發現，目前多數主流 LLM 在不同風險情境下普遍出現明顯「策略失衡」。例如在高風險情境下（錯誤可能造成重大商業損失），模型仍傾向過度猜測；而在低風險情境下，模型卻又過度保守，過度拒答。這種決策不穩定性，將限制 AI 在企業應用場景中的自主化與安全性。研究進一步指出，問題並非完全源自模型知識不足，而是模型不擅長將多項能力「自發性整合為穩定的決策策略」。
透過步驟拆解的推理架構，模型能更有效地整合多項能力，在高風險情境下做出更合理且穩定的決策，為企業級 AI 系統提供一條具體、可落地的可靠性提升路徑。
Agentic AI 關鍵在於「更可靠」，加速企業 AI 落地與商業價值轉化
Appier 執行長暨共同創辦人游直翰表示：「Agentic AI 要走進企業關鍵流程，關鍵不僅在於『更聰明』，更在於自主決策能否『更可靠』。Appier 自創立以來即以 AI 為核心打造產品，並持續投入國際級研究量能。本次研究將 LLM 的『風險感知』轉化為可量化方法論，有助於強化企業級可信任基礎，推動 Agentic AI 更快、更穩健落地企業場景，並加速把 AI 能力轉化為可規模化交付的商業價值與 ROI。」
本次研究成果亦進一步應用於 Appier Agentic AI 驅動的廣告雲、個人化雲與數據雲全產品線，協助企業以更可信任的方式推進自主化工作流程。未來，Appier 也將憑藉強大的 AI 研究團隊，以及專有數據資產、深耕垂直產業，以客戶為導向的 AI 模型，持續深化 Agentic AI 技術研發與產業應用，推動企業邁向更高效且可信任的 AI 自主時代。
Stephen Trinh：作為《暗黑破壞神》的㇐部分，我們真的很想回歸到天堂與地獄對抗的那種核心氛圍。因此當我們推出聖騎士時，我們覺得這是㇐個大好機會，可以加入㇐個代表另㇐方，也就是地獄陣營的職業。而且在《暗黑破壞神》的正規劇情中，費斯傑利是惡魔召喚師，他們基本上就是術士。《暗黑破壞神 IV》的術士算是融合了這些元素，像是召喚惡魔、召喚地獄的力量等。
Stephen Trinh：當知道要在不同遊戲製作術士時，我們希望能確保大家都是從同㇐個起點出發。所以我們真正想呈現的核心概念是關於地獄的魔法，也就是擁有地獄火以及深淵般的魔法。我們非常在意的第二個部分就是必須與惡魔有關，無論是召喚牠們，或是以某種方式利用牠們。這就是我們關於術士許多點子的出發點。我們的做法是帶著這些概念進入各自的遊戲中，包含《暗黑破壞神 IV》、《暗黑破壞神 永生不朽》、《暗黑破壞神 II：獄火重生》這三款遊戲，並讓術士融入那些遊戲的設計。無論是在主題還是遊戲機制的運作上，我們希望他們能在各自的遊戲中散發獨特的光芒。
Bjorn Mikkelson：兩者皆有。但歸根究柢，當我們在審視新職業時，我們會尋找那些在遊戲玩法與整個世界的奇幻設定中尚未探索過的領域。所以當我們設計術士時，我們思考的是他們在遊戲世界裡實際上會怎麼做，而他們的行動終究與以各種不同方式利用惡魔息息相關。因此我們希望能找出讓玩家與惡魔互動、召喚惡魔或殺死惡魔的不同方式。同時也呼應了 Stephen 剛才說的，你在召喚地獄的力量。
Stephen Trinh：新的技能樹也有助於玩家在早期就確立風格與打法，在其他職業的技能樹更新中也能看到這點。術士絕對能充分利用現在流派更容易構築的優勢，幫玩家更快找到喜歡的配置。
製作團隊設計術士或其召喚物的動作呈現上，有參考什麼樣的來源嗎？
Stephen Trinh：我們非常希望能讓人感覺他們雖然是施法者，但施法過程需要承受更重的負擔與耗費更多心力。這或許是他們沒辦法輕鬆施法的原因，你會看到施法時手臂呈現扭曲的姿態等之類的。這是動畫團隊投入大量心思的地方，思考如何表現這個角色，他們施法時需要耗費多少力氣等。從設計的角度來看，也會用例如他的施法速度多快，整體節奏如何等，以便營造出：「這感覺跟玩德魯伊或死靈法師不同」的差異感。
Stephen Trinh：我們在美術上會盡量加入大量對比，以便玩家在不同的環境中依然能清楚看到自己的技能和其他物件。辨識度是我們非常在乎的㇐環，所以對於暗系技能，你會注意到上面有粉紅色的亮光等點綴。多人遊戲上，我們則盡量避免讓特效對其他玩家造成太大的視覺干擾。例如當你使用華麗技能，對特定區域造成大量傷害時，讓其他玩家知道這件事的重要性相對較低。也就是當㇐群玩家㇐起玩時，各自的技能在大部分情況下會變得比較透明，好讓你清楚看見自己的動作。基本上我們試圖在這些需求之間取得良好的平衡。
Stephen Trinh：對我們來說，許多壓力來自於我們將每個職業視為獨立個體，希望它們能在主題和玩法風格上都獨㇐無二。所以我們面臨的壓力更多在「如何找到㇐種酷炫的方式，來呈現術士怎麼將地獄帶入聖休亞瑞以及他們如何召喚惡魔」。我們並沒有把重心放在想辦法超越前㇐個職業上，但我們確實從先前的職業開發經驗與遊戲發展過程中汲取教訓。這對我們有很大的幫助，讓我們了解「好，這些是我們發現成效不錯的設計」，讓我們更清楚知道什麼設計會更有趣。
全新 Pixel 10a 搭載實用 Google AI，不僅提供旗艦級 AI 影像技術，更以歷代最耐用機型之姿登場。想知道 Pixel 10a 如何透過 Google AI 簡化生活？一起來看看吧！
如果你最近想換手機，預算在兩萬台幣以下，Google 的 A 系列通常會是清單上的選擇之一，今年全新的 Pixel 10a 正式在台上市，主打最實用的 Google AI 與歷代最耐用的機型，到底 Pixel 10a 在實際使用上感覺如何？它是真的物超所值，還是有什麼可以更進步的地方呢？一起來看看我們的使用心得吧。
主要的升級亮點在於 Google 將許多旗艦級的 AI 影像技術正式下放到 A 系列中，例如這次新增的「拍照指導」 功能，能像隨身教練一樣即時分析光線與構圖，對攝影新手來說非常有感，而廣受好評的「一起拍」則解決了大合照中掌鏡者總是缺席的遺憾，透過 AI 運算合成，讓全員都能完美入鏡。此外，針對多人合照時常見的眨眼或表情尷尬問題，「自動完美合照」可以自動從連拍中挑選出每個人最棒的表情並合成一張完美的合影。
在特殊場景的表現上，Pixel 10a 也承襲了 Google 還不錯的演算法，無論是近距離捕捉食物細節，或是低光源環境拍攝，都能在保留細節的同時呈現出更自然的色彩，與過去幾代相比，這次的 AI 調校減少了調色太重口味的感覺，讓照片看起來更加真實且耐看，算是成功的在有限硬體基礎上，透過軟體實力創造出同級手機中數一數二的相機表現。
實拍照片
在硬體規格方面，Pixel 10a 搭載與前一代 Pixel 9a 相同的 Tensor G4 處理器，搭配 8GB RAM，並提供 128GB 與 256GB 兩種儲存空間選項，雖然處理器沒有升級有點可惜，但在處理日常多工、流覽社群以及運行 Google 的 AI 功能時，依然維持著穩定的反應速度。
Microsoft AI Summit Taipei 盛大登場，聚焦 AI Agent、Copilot 與人機協作，台灣微軟攜手夥伴助企業實現 AI 轉型，提升全球競爭力。
台灣微軟於台北盛大舉辦 Microsoft AI Summit Taipei，以「AI Agent」與「Copilot」為核心，匯聚國內外產業領袖與生態系夥伴，共同探討企業如何透過 AI 實現「人機協作」新模式，並與全球同步發表專為前瞻企業量身打造的 Microsoft 365 E7 方案。本次峰會吸引逾 1,500 位來自金融、醫療等多元產業代表參與，共同擘劃 AI 落地關鍵藍圖，助力台灣企業開啟智慧驅動成長的新篇章。
台灣微軟總經理卞志祥指出，全球 AI 技術已從模型競賽邁向規模化落地階段，企業競爭關鍵轉向平台整合、資料治理與安全合規。他強調，微軟陪伴台灣企業從數位轉型進入 AI 轉型，如今更邁向前瞻轉型（Frontier Transformation）新階段，以 AI 為核心全面重塑組織運作與創新。卞志祥總經理表示：「AI 真正落地的關鍵在於資料治理所產生的智慧與信任。台灣微軟將持續深耕在地，透過雲端、AI 與資料中心區域等關鍵技術，攜手產業夥伴實現 AI 應用落地，共同打造完整生態系，讓台灣在全球科技舞台發光發熱。」
前瞻轉型定義 AI 新價值：從測試走向真實應用
微軟亞洲區總裁 Rodrigo Kede Lima 首度來台，以「如何成為前瞻性企業」（Becoming Frontier）為題發表演講。他強調 AI 不僅能提升營運效率，更是驅動企業轉型的關鍵力量，能賦能開發者與業務團隊，加速創新構想的實踐。Rodrigo Kede Lima 提出「Frontier Success Framework」，鼓勵企業從零散創新轉向聚焦可衡量的商業成果，涵蓋四大面向：
賦能員工：中國信託商業銀行整合 Microsoft Copilot 於商務流程，將人力從繁瑣作業中釋放，轉向策略規劃與創新，打造全員 AI 化企業文化。
重塑客戶互動：台灣微軟與華碩合作開發基於 Azure AI 的多代理（Multi-Agent）AI 助理系統「ASUS AI Assistant」，透過不同 AI Agent 協作，快速回應客戶需求。
重塑商務流程：某金控公司藉由 Microsoft Copilot Studio 建立內部生成式 AI 小幫手，在合規前提下協助員工處理文件、撰寫郵件、生成摘要及查找資訊。
Rodrigo Kede Lima 更以電商行銷案例展示微軟完整解決方案在企業工作流程中的應用，說明 Copilot 與不同 AI Agent 如何自動協調，從市場分析、內容生成、庫存檢查到客服回應，實現跨系統、跨團隊的協作，大幅縮短問題處理與補貨週期，並利用 Microsoft Foundry 產生商用級行銷素材。他強調，微軟將持續攜手台灣企業與生態系夥伴，共同建構 AI 生態系與微軟台灣資料中心區域等關鍵數位基礎建設。
金融與醫療 AI 轉型實戰：從效率提升邁向組織升級
本次峰會也邀請金融與醫療領域夥伴分享 AI 轉型實戰經驗：
中國信託商業銀行：分享以「人」為核心的轉型策略，透過精準分眾設計與種子教練機制，建立內部擴散，逐步堆疊組織級 AI 實力。導入 Microsoft 365 Copilot 等工具，使研究作業從 12 小時縮至 3 小時，行銷文案製作節省 80% 時間，將 AI 從單點工具導入提升至組織級能力。
奇美醫療財團法人奇美醫院：分享 AI 在醫療場域的應用經驗，透過 Microsoft Foundry 建構企業級 AI 環境，將 AI 整合至醫療工作流程。導入 AI Agent 個案管理系統，分析住院流程並提供照護建議，同時設置人工審核機制。此外，也打造醫護人員 AI 個人工作站，整合各職類 AI Agent，讓醫護人員能客製化 AI 助手與照護流程。
Microsoft AI Summit Taipei 現場亦邀集邁達特數位、雲馥數位、零壹科技、新加坡商網達先進科技有限公司台灣分公司、Shure、朋昶數位科技、Veeam Software、網創資訊、中華電信、碩益科技與安然科技等產業合作夥伴，共同展示最新 AI 應用與解決方案，協助與會者全面掌握關鍵趨勢。
微軟將持續以更完善的雲端與 AI 解決方案，攜手在地產業夥伴推動 AI 資料治理與應用落地，助力台灣企業提升全球科技競爭力，並穩步推進資料中心等關鍵基礎建設，持續深耕台灣、強化生態系布局，以前瞻企業願景賦能 AI 時代的轉型與創新，攜手台灣企業邁向智慧新紀元。
MSI Nano Pen 不僅僅只是一支用於書寫與繪圖的數位觸控筆，它除了提供手感細膩的書寫與繪畫體驗，MSI 也與 Microsoft 合作導入 Copilot Press-to-talk 智慧語音功能，使用者只需長按筆身雙鍵即可快速啟動 Microsoft Copilot 的語音輸入模式，直接與 AI 助手進行對話互動，在部分情境下甚至比傳統鍵盤輸入更有效率。
機身 C 面配置了標準尺寸鍵盤，並搭配可調整亮度的白色背光設計，無論在昏暗環境或夜間使用都能維持良好的可視性。鍵帽表面採用 UV 鍍膜處理，有助於減少指紋與污漬附著，讓鍵盤常保整潔，實際打字時，鍵盤的鍵程設定適中，回饋感也蠻順暢絲滑，長時間輸入文件或處理日常工作時都更省力。
鍵盤下方則配置了全新加寬設計的「全能觸控板」，除了能提供流暢精準的滑鼠游標控制外，這塊觸控板也整合了多種手勢操作功能，例如在觸控板左右上角，預設分別對應啟動計算機與 MSI Center S，也能透過左右邊角的上下滑動手勢，快速調整螢幕亮度或音量大小。此外，在觸控板上下邊角進行左右滑動時，還能用來控制影片時間軸或進行上下頁切換等操作。不僅如此，從觸控板上、左、右邊緣向內滑動的手勢，也可以依照個人使用習慣設定為不同的客製化功能，讓常用應用程式或系統控制能以更直覺、快速的方式完成，進一步提升整體操作效率。
過往的 MSI 筆電都會內建 MSI Center 這套系統整合工具，方便使用者監控系統效能並進行各項功能調整。而 Prestige 14 Flip AI+ 則導入全新的 MSI Center S 版本。不僅介面全面翻新，整體功能架構也經過重新整理，主頁面提供常用使用情境的快速切換，並以「功能磚」形式整合各項常用設定；左側則設有硬體功能、基本設定與 AI 專區等分頁，讓不同功能的查找與操作更直覺。
在賈伯斯離開後的這 15 年間，許多人曾質疑蘋果是否會失去創新的靈魂。然而，庫克帶領下的蘋果，雖然少了點「現實扭曲力場」的神祕感，卻多了更多務實的生態系佈局與獲利能力。蘋果能從一家個人電腦公司，進化成如今影響力遍及行動通訊、穿戴裝置、健康醫療與 AI 的巨擘，確實證明了賈伯斯的 DNA 已成功轉化為公司的韌性。
面對市場高度關注是否引發連動漲價，vivo 總經理陳怡婷給出了截然不同的答案，她坦言，既有旗艦機（如 X300 系列）的成本普遍上揚了 10% 至 15%，但 vivo 決定由品牌端自行吸收成本，以維持市場競爭力與用戶黏著度。
三大原因讓 vivo 選擇「硬挺」
面對供應鏈價格波動，vivo 台灣總經理陳怡婷分享了品牌選擇不調漲舊機售價的三大考量，首先是穩健的銷售結構，由於 vivo 在台銷售主力來自中高階的 V 系列，相較於利潤較薄的入門級 Y 系列，具備更強的成本耐受力與市場韌性；其次為了確保通路運作穩定，陳怡婷指出，電信商與通路端在銷售既有機款時，多已掛鉤特定的資費方案，若貿然更動售價，將導致通路必須重新向消費者解釋價格變動，流程繁瑣且耗費溝通成本。
最重要的核心在於深耕用戶體驗與品牌信任，陳怡婷表示，品牌決定自行吸收 10% 至 15% 的成本漲幅，「為了用戶會繼續扛下去」，就是不希望因價格異動打擊消費者的購機意願，她強調，在競爭激烈的市場中，維持穩定的價格策略不僅能減輕通路夥伴的負擔，更能建立長期的品牌誠信，這也是 vivo 在 2026 年追求強勢成長的重要基石。
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