商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導
本週全球人工智慧（AI）產業動態頻頻，主要集中於提升企業AI應用的整合度、資料品質與治理能力，同時也關注AI模型安全及公眾對AI的信任度。
企業AI整合與資料安全成焦點
阿卡邁科技（Akamai）與 MuleSoft 已整合旗下的阿卡邁科技（Akamai）API 安全方案與 MuleSoft Agent Fabric，旨在將API庫存與運行時威脅情報，結合API、MCP伺服器、代理（agent，一種能自主執行任務的程式）及AI互動的治理功能。此整合能同步API規格與環境資料，偵測設計與實際流量之間的差異，並將阿卡邁科技的行為分析與風險評分導入 MuleSoft 的控制平面。Ataccama Corp. U.S. 也推出新功能，讓AI代理能在用於分析或自動化行動前，驗證企業資料品質，防止不準確、不完整或不合規的資料影響AI決策。Salesforce 本週也推出了 Enterprise AI Harness，這是一個可組合的架構，用於整合信任脈絡、代理推理與協調、安全行動、治理、安全及模型存取，以利AI在各業務系統中部署。此外，Salesforce 新的 AI Control Plane 將允許企業探索、註冊、管理、評估、觀察及控制 Salesforce 與第三方環境中的代理。
AI開發與內容管理工具推陳出新
紅帽公司（Red Hat）的 Red Hat AI 3.5 現已全面上市，整合了 EvalHub 用於模型安全基準測試與可稽核的合規報告，並提供推理健康、模型與代理效能、GPU利用率及各使用者 Token（AI處理文本的基本單位）用量追蹤等儀表板。Red Hat AI 3.5 還新增了 AutoRAG，具備視覺化管線測試、上下文檢索與代理範本等功能，並支援 mlflow 代理追蹤。通訊軟體公司 RingCentral 也推出了 ChatGPT 外掛程式及適用於 Claude 的連接器，使語音、簡訊與聊天資料可在角色與身份基礎的存取控制下，供大型語言模型取用。內容管理系統 Storyblok 則推出了 Storyblok Agents，這是一個AI驅動的層級，讓內容營運團隊能夠以對話方式查詢內容、識別過時或重複的資產，甚至建立代理來執行排程任務。
資料整備度與基礎設施挑戰浮現
Cloudera 的「Data Readiness Index 2026」報告指出，20%的製造業組織將AI與分析工具整合至營運工作流程的不足，視為專案失敗的主因。儘管82%的製造業組織表示對資料存放位置有可視性，但僅有58%表示所有或幾乎所有資料都受到全面治理。新創公司 Euno 完成了2,300萬美元的 A 輪募資，總募資額達2,900萬美元，旨在擴展其平台，以揭示並重構企業資料背後的血緣、意義、所有權與治理規則，為AI代理提供任務相關的上下文。Wasabi Technologies 已在矽谷成立專門的AI事業部，並任命 Pinaki Mukherjee 為資深副總裁兼總經理，將策略聚焦於為AI訓練與推理工作負載提供獨立的物件儲存服務。威騰電子（Western Digital）與國際資料公司（IDC，一間從事市場研究、分析和諮詢的公司，專注於資訊科技、電信和消費科技）則共同強調，AI的普及正增加企業需要保留的資料量，以及資料必須保持可存取的時間長度。
公眾對AI信任度仍待建立
由羅格斯大學（Rutgers，一所美國公立研究型大學）主導的一項針對5,154名美國成年人的調查發現，72%的受訪者曾使用過主要的AI工具，其中27%每天使用。然而，僅不到十分之一的受訪者願意讓AI在聘僱、貸款、大學錄取、假釋或醫療待遇優先順序等高風險領域，做出最終且無人監督的決策。多數受訪者希望在AI評估員工、客戶或學生時能有明確揭露，且有59%的人支持政府對AI實施嚴格監管。為滿足特定資料駐留、安全、合規與操作控制要求，Rackspace Technology 也透過 NVIDIA Cloud Partner Program 擴展了其主權AI能力，提供相關的基礎設施與服務。
