地緣政治的戰火再次延燒至人工智慧領域。中國國家發展改革委員會近日發出正式聲明，宣布禁止美國科技巨頭 Meta 對 AI 代理新創公司 Manus 的收購交易。Manus 是一家擁有中國研發基因、隨後遷往新加坡發展的潛力企業，Meta 原計畫以 20 億美金的高價將其收入囊中，以加速其企業級 AI 代理（AI Agent）的布局。
中國官方在聲明中表示，停止這項境外投資的決定是基於相關法律法規的安全審查，並要求交易雙方撤回所有收購安排。此消息一出，Meta 股價當天微跌 0.2%。這項收購自宣布以來便風波不斷：美國國會曾質疑投資者資助具備中國背景的 AI 企業，而中國則加強了對中國大陸 / 本地 AI 技術與業務外遷的監管，Manus 正好處於這場「洗白模式」與跨國審查的夾縫中。
Manus 的價值：下一個 DeepSeek？還是地緣政治的犧牲品？
Manus 被業界稱為「下一個 DeepSeek」，其開發的通用型 AI 智慧體能在幾分鐘內執行包括資料分析、程式編寫與流程自動化等複雜任務。更驚人的是，Manus 曾在產品推出後僅幾個月，就達成了 1 億美金的年度經常性收入（ARR），這種成長速度在業界極其罕見。
Meta 原本希望藉此技術強化其消費端與企業端的 AI 產品體系，但隨著中國政府的強硬干預，這項計畫已確定破局。值得注意的是，Manus 先前早就已經在新加坡重新註冊，所有團隊主要人物也搬到新加坡辦公室，本以為這樣就可以變成一家新加坡公司，但是中國政府依然要求兩位創辦人到北京談話進行調查。
Manus 交易的告吹，預示著 AI 時代的收購將不再只是單純的商業行為。中國政府此次出手，不僅是為了防止核心技術流失，更是在對外釋放訊號：即便企業遷往新加坡，只要涉及核心研發與國安風險，官方依然保有干涉權。對於 Meta 來說，這是一次昂貴的挫敗；而對於全球 AI 創業家來說，這是一個警示——未來想透過「換個國籍」來規避兩大強權的監管，難度只會越來越高。
Google AI 推出 Deep Research 系列 Agent，將 AI 從對話升級為專業協作。這款 Google AI 企業級研發利器，能深度挖掘資料庫並自動產出圖表，實現真正的專業協作。
Google 的 AI 進化正從「對話」轉向「專業協作」。Google 最新發表基於 Gemini 3.1 Pro 的「Deep Research」系列Agent，這不僅是摘要引擎的升級，更是能深度挖掘專業資料庫、自動產出商業圖表的企業級研發利器。
Deep Research 與 Max：從資訊摘要到企業級工作流
Google 於 4 月 21 日透過官方部落格宣布，正式升級其自主研究Agent（Autonomous Research Agents），推出「Deep Research」與「Deep Research Max」兩款重量級工具。這兩款Agent均基於 Gemini 3.1 Pro 模型打造，旨在將 AI 從簡單的資訊摘要器，轉變為能處理複雜企業工作流的核心組件。
根據 Google 的介紹，「Deep Research」主要針對互動式場景進行最佳化，平衡了執行速度與效率；而「Deep Research Max」則專為非同步的後台工作流設計，適合生成詳盡的盡職調查（Due Diligence）報告。Max 版本追求極致的全面性與高品質綜合能力，並利用擴展的「測試時計算」（Test-time Computation）進行反覆的迭代推理、搜尋與精煉。
這些問題主要波及了 Claude Code 命令行界面、Agent SDK 以及 Claude Cowork 等專業工具，雖然 Claude API 業務未受影響，但已對開發者社群造成了顯著的「性能摩擦」。為了修正這些機制性錯誤，Anthropic 不僅修復了漏洞，更宣布將優化提示詞變更的審計流程。未來，任何系統提示詞的修改都必須強制執行更廣泛的「消融實驗（Ablations）」，以精準隔離特定指令對模型行為的影響，確保在追求效率的同時不會犧牲核心的推理精度。
Meta 對於數位分身的佈局極為龐大。早在去年 9 月，Meta 就曾與史努比狗狗（Snoop Dogg）等名人合作，推出帶有聲音與肖像授權的 AI 聊天機器人 。隨後，更進一步推出「AI 工作室（AI Studio）」，讓普通使用者也能生成專屬的 AI 數位分身，甚至讓創作者能有一個「分身」去回應成千上萬的粉絲訊息 。
不過，這類擬人化 AI 的發展並非一帆風順。去年曾傳出用戶生成露骨內容的爭議，導致 Meta 為了保護孩童安全，從今年 1 月起限制青少年存取數位分身功能 。儘管如此，Meta 轉型的決心未曾動搖，近日發布的專用模型「MuseSpark」更是在視覺理解領域展現強大實力，激勵股價當日飆漲 7% 。
職場版「大逃殺」？技能測試引發裁員焦慮
在推動 AI 轉型的同時，Meta 內部也吹起了一股緊縮風氣。Meta 要求產品經理參與「技能基準測試」，內容包含系統設計與「氛圍編碼（Atmosphere Coding）」。雖然官方對外宣稱這只是為了了解培訓需求，並非強制性，但在 Meta 過去兩年大幅裁員的陰影下，不少員工擔心這只是新一波汰除計畫的前奏 。
Meta 積極研發「AI 祖克伯」數位分身，反映出大企業在遠端辦公與全球擴張下，試圖利用技術來維持企業文化的一致性。然而，科技始終來自於人性，當員工面對的是一個「完美且不間斷運作」的虛擬老闆時，是會感到親切，還是會感到背後隨時有一雙 AI 眼睛在盯著績效？這或許是 Meta 在追求技術突破之餘，最需要解決的信任難題。
Anthropic 大幅改版 Claude 桌機版，深度整合終端機與並行會話，將 Claude 從聊天機器人轉變為全功能的開發輔助工具。
AI 巨頭 Anthropic 近期針對 Claude 桌機版應用程式進行了大規模改版，這次更新的核心在於重構開發者的使用體驗。新版本重點圍繞在「並行會話」功能，並引入全新的側邊欄、拖曳式工作區配置，以及多項針對開發者工作流程的整合功能，讓 Claude 不再只是一個聊天機器人，更像是一個全功能的開發輔助工具。
為了讓開發者留在應用程式內完成更多工作，桌機版 Claude 現在內建了整合終端機，可用於執行測試和建置任務，並提供內建檔案編輯器以便快速修改程式碼。應用程式內的 Diff 比對視圖也經過重新開發，專門針對大規模的變更內容進行優化。
在預覽功能方面，新版支援直接預覽 HTML 檔案、PDF 文件以及本地應用程式伺服器的內容。最便利的是，所有的面板都支援拖放調整版面，使用者可以根據個人偏好自由安排終端機、編輯器、預覽與對話視窗的位置，打造專屬的開發環境。
跨平台支援補齊，Routines 雲端自動化登場
在擴展功能支援上，新版桌機版應用程式與 Claude Code 的命令列工具保持一致，並補齊了 SSH 會話功能，現在 macOS 與 Linux 使用者都可以直接使用遠端 SSH 連線。針對資訊顯示，系統提供詳細、普通與摘要三種視圖模式，讓使用者在偵錯透明度與介面簡潔度之間取得平衡。
除了桌機版軟體的優化，Anthropic 還同步發表了名為「Routines」的新功能。這是一項雲端自動化工具，使用者無需維持對話開啟即可執行 Claude Code 的任務。每個 Routine 會將提示詞、程式碼倉庫及相關連接器封裝為單一配置，可透過預設時間表定時執行、經由 API 觸發，或在 GitHub 出現特定事件（如新增 Pull Request）時自動啟動。
從這次更新可以看出，Anthropic 的野心不只是做一個網頁端的 AI 助手。透過深度整合終端機、SSH、Git 工作流以及雲端自動化功能，Claude 正在試圖取代部分開發工具的地位，或是與 VS Code 等編輯器形成更緊密的補足關係。對於 Pro、Max、Team 及 Enterprise 方案的付費使用者來說，這些新功能的加入將大幅提升開發效率，特別是 Routines 功能將 AI 的應用從「被動應答」轉向「主動自動化」，這或許是未來 AI 代理（AI Agent）普及的重要一步。
誰說高性能無人機一定要花大錢？近日一位知名DIY工程師兼YouTuber Max Imagination，成功利用一片通常用於物聯網裝置的ESP32開發板，打造出一台造價僅約155美元（約新台幣5,030元）的自製四軸飛行器「ESP-Blast」。這台小飛機在實測中跑出了每小時107公里的驚人時速，證明了只要有精良的工程設計，低成本、小尺寸的平台也能擁有不俗的性能潛力。
過去 AI 生圖最常被詬病的痛點，就是影像中的文字容易出現模糊或亂碼，導致無法製作精準的圖表。微軟研發團隊對此進行了深度優化，讓 MAI-Image-2 在處理包含文字的資訊圖表、簡報投影片以及複雜的邏輯圖表時顯得游刃有餘。對於有高難度創作需求的使用者，它也能輕鬆生成包含超現實概念、華麗構圖以及具有宏大世界觀的電影級超清影像。
回顧 2025 年，Meta 為了扭轉在生成式 AI 賽道的劣勢，進行了大規模的人才重組。祖克柏當時親自給 Google DeepMind 與 OpenAI 的研究員寫信，甚至跳過面試流程，開出高達 1,000 萬美元（約新台幣 3.2 億元）的年薪方案，只為組建名為「超級智慧實驗室（Superintelligence Labs）」的夢幻團隊。
這群菁英名單包括來自 Apple 的基礎模型負責人龐若鳴，以及多位來自 OpenAI 與 DeepMind 的資深專家。內部將此視為 AI 版的「曼哈頓計畫」，目標直指超越人類智慧的「超級智慧」願景 。然而，即便坐擁地表最強工程師團隊與自主研發晶片的路線圖，Meta 依然面臨模型研發進度延遲的窘境 。
性能表現欠佳，Meta 考慮向 Google 借兵
消息人士指出，「Avocado」模型在經過數月的研發後，內部測試顯示其性能與 OpenAI 或 Google 的最新產品相比仍有差距 。這種「技不如人」的焦慮感，甚至讓 Meta AI 部門高層開始討論是否要暫時向 Google 取得 Gemini 模型的授權，以確保 Meta 旗下的產品功能不至於在競爭中掉隊 。
雖然 Meta 去年 12 月曾豪氣干雲地計畫在第一季發布這款文本 AI 模型，但現實的技術瓶頸顯然讓這家社群龍頭踢到了鐵板 。
錢能買到人才，但買不到時間
Meta 的困境反映出 AI 領域的一個殘酷事實：即便擁有最強大的算力與最頂尖的人才，技術的跨越式突破仍需要時間累積與正確的架構選擇。祖克柏雖然透過「銀彈攻勢」挖來了 Apple 與 Google 的核心大將，但團隊磨合與模型訓練的穩定性仍是無法迴避的挑戰。如果最終 Meta 真的被迫在自家產品中使用 Google 的 Gemini 模型，對於一向強調自主研發與開源生態的祖克柏來說，無疑將是一次沉重的打擊。
去年 Meta 曾斥資 150 億美元投資資料標記大廠 Scale AI，並讓其創辦人 Alexandr Wang 領導團隊，顯示其對數據品質的重視。這次「Avocado」的延遲，或許也與 Meta 正在調整數據訓練策略有關。
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