

商傳媒|林昭衡/綜合外電報導
去中心化人工智慧(AI)平台SaharaAI宣布與微軟研究院(Microsoft Research)展開合作,此舉對企業級AI資料解決方案而言,是一個重要的里程碑。這項合作已獲證實,並於SaharaAI官方部落格公布,其展現了在多模態AI資料建構方面的顯著進展,直接影響大規模AI開發的資料品質、營運效率及成本結構。
SaharaAI與微軟研究院的合作,核心在於提升多模態AI資料建構能力。多模態AI系統能同時處理並理解來自文字、圖像、音訊、視訊等多種來源的資訊。因此,為這類系統建構高品質、多樣化且結構精良的訓練資料集,一直是一大挑戰。作為微軟(Microsoft)的探索性應用研究部門,微軟研究院正是為了解決其資料服務管線中的此一瓶頸,而與SaharaAI合作。
根據公告,整合SaharaAI的去中心化平台後,微軟的資料服務在資料品質和處理效率方面均取得顯著提升。該去中心化模型利用分散式網路進行資料驗證、標註及合成,有效減少了集中式瓶頸。此外,這項方法也為研究營運帶來了可觀的成本節省,突顯了此解決方案的經濟可行性。
現代AI模型,特別是大型語言模型(LLM)及視覺語言模型,都需要龐大且經過精心策劃的資料集。多模態AI資料建構的過程涉及收集、清理、標註及將不同類型的資料結構化,以形成用於模型訓練的統一格式。傳統上,這個過程耗費大量資源,容易出現人為錯誤,且難以擴展。據報導,SaharaAI的平台能自動化並去中心化這個工作流程的關鍵環節。多模態資料建構的主要挑戰包括資料對齊(確保文字描述與對應的圖像或音訊片段精確匹配)、可擴展性(管理因先進模型需求而指數級增長的資料量)、品質控制(在數百萬個資料點中維持高標註準確性)以及偏見緩解(識別並減少訓練資料集中的系統性偏見)。這項合作顯示SaharaAI的工具為解決這些問題提供了有效的機制,例如去中心化網路能執行分散式品質檢查,加密驗證則可確保資料來源與完整性。
本次合作也預示著一項更廣泛的趨勢,即老牌研究機構正積極探索去中心化基礎設施。微軟研究院的參與,為SaharaAI的技術方法提供了強而有力的信任背書。業界分析師常將此類合作視為新興科技典範的驗證里程碑。此次合作著重於具體成果,包括改善資料品質、效率及成本節省,這些都與企業優先事項吻合,將效益從理論層面轉化為可驗證的投資報酬。
隨著AI模型開發進入專注於精進、專業化和可靠性的階段,訓練資料的品質成為主要的差異化因素,時機亦顯得關鍵。因此,能強化資料建構流程的工具,將直接影響所開發AI應用的性能和安全性。這項合作可能會促使其他研究實驗室和企業,重新評估其自身的AI管線是否可採用類似的去中心化AI資料解決方案。這項已獲證實的合作成功,對AI產業帶來多重潛在影響。首先,它可能加速去中心化協定在後端AI基礎設施任務中的應用。其次,它突顯了Web3概念(如去中心化和代幣化激勵)與實際企業AI挑戰之間日益增長的交集。最後,它為專業AI新創公司如何與科技巨頭合作解決核心研發問題,樹立了一個先例。
儘管公告中未披露具體的財務條款,也未詳細說明所涉資料專案的確切規模,但SaharaAI的公開認可,加上報導所稱的正面成果,已成為一個重要的案例研究。其他面臨類似資料建構難題的實體,很可能會密切檢視此一模式。此次合作強調了一種混合式方法的轉變,即傳統的集中式研究開始利用去中心化網路來執行特定且高複雜度的任務。SaharaAI與微軟研究院的合作,證明了AI開發工具正在不斷演進。SaharaAI成功展現其多模態AI資料建構能力,證明去中心化平台可在嚴苛且大規模的研究環境中,提供實際的價值。其為微軟研究院帶來的資料品質、效率和成本改善,為未來樹立了引人注目的典範,不僅驗證了SaharaAI的技術,也預示著未來建構下一代人工智慧基礎資料時,將採用更整合的混合式方法。

Microsoft推出新一代AI影像模型「MAI-Image-2-Efficient」,主打低成本與高效率,顯示科技巨頭正加速自研AI布局,在價格與性能雙軌競爭下,生成式AI市場進入新一輪洗牌階段。 一、AI影像生成 隨著生成式人工智慧技術持續進化,微軟此次推出的MAI-Image-2-Efficient,鎖定企業級大量生成需求,例如產品圖片、行銷素材與介面設計等場景。該模型強調能快速處理影像中的文字元素,提升商業應用實用性。 相較於旗艦版本MAI-Image-2,Efficient版本在成本與速度上進一步優化,適合高頻次使用情境,形成「雙模型策略」,分別滿足高品質創作與大規模生產需求。 二、雲端AI與資料中心 從技術架構來看,新模型已整合至Microsoft Foundry與相關平台,並可直接使用,顯示微軟在AI基礎建設上的整合能力持續深化。其在NVIDIA H100等高效能晶片上展現更高吞吐效率,也反映生成式AI已高度依賴硬體運算能力。 此外,該模型支援多語言語音與文字處理,與語音模型MAI-Transcribe-1、MAI-Voice-1形成完整AI工具鏈,強化企業導入的整體解決方案。 三、AI競爭格局 在市場競爭面,微軟此舉被視為降低對OpenAI依賴的重要一步。近年雙方合作關係出現調整,OpenAI亦積極與其他雲端平台合作,顯示AI產業鏈正在重新分配資源與話語權。 同時,Google與Amazon Web Services等業者亦持續推出AI模型與服務,競爭焦點已從單一模型性能,轉向整體成本、速度與生態系優勢。 四、AI自動化應用 未來應用層面,AI影像生成將逐步從「工具」轉變為「流程中的基礎功能」。在AI代理人(AI Agent)架構下,系統可自動生成圖片、文字與行銷素材,降低人力成本並提升效率。 例如企業行銷活動中,AI可自動生成多版本產品圖片與文案,並即時調整內容,這類需求正是低成本、高速度模型的重要應用場景。 五、成本與市場影響 在價格策略上,新模型將影像生成成本大幅下調約41%,並提升運算效率,對企業導入AI的門檻產生實質影響。當AI服務成本持續下降,企業將更容易將其納入日常營運流程。 整體來看,微軟正透過自研模型、成本優勢與平台整合,試圖在AI市場建立更高自主性。然而,競爭對手亦同步加速布局,未來市場格局仍具高度變數。 在技術快速演進與商業模式重塑下,生成式AI不僅改變內容產製方式,也將重新定義企業競爭力的核心。
圖/本報AI製圖(示意圖) 商傳媒|方承業/綜合外電報導 BNB Chain 近期在 Layer 1 區塊鏈網路中展現強勁的用戶活躍度,據報導,其第一季日均活躍用戶數高達 450 萬,顯著超越競爭對手 Tron 逾百萬用戶,躍居市場領先地位。 根據報導,BNB Chain 在每日活躍用戶方面的領先,突顯了其在實際應用層面的優勢,這有望進一步推動市場對其原生加密貨幣 BNB 的需求。然而,儘管用戶活躍度表現亮眼,BNB 加密貨幣的交易量卻呈現降溫趨勢,從 2025 年 10 月的峰值 512 億美元,滑落至目前的 65 億美元。 專家分析指出,高用戶活躍度與相對較低的交易量,暗示 BNB Chain 的主要鏈上活動多為實際且有機的應用,而非投機性的交易行為,這反映了其網路的真實效用。此外,幣安(Binance)交易所的穩定幣儲備在過去兩至三個月內持續攀升,目前已達 463 億美元的峰值。這項數據顯示市場流動性正回流至交易所,可能預示著投資者正為即將到來的大型市場變動做準備。 BNB 代幣的價格表現,部分反映了其交易量的疲軟。自今年 1 月份的高點以來,BNB 代幣價格已下跌約 35%,來到 613 美元。自 2 月第二週起,BNB 便一直在 600 美元的價位附近震盪盤整,並曾數次跌破此水平。不過,本週一 BNB 價格上漲 3.7%,顯示出市場對其重燃的需求,600 美元已成為 BNB 價格的重要支撐點,其相對強弱指數(RSI)目前也維持在 50% 附近。
圖/本報資料庫 商傳媒|吳承岳/台北報導 總部位於拉斯維加斯的線上賭場營運商High Roller Technologies於昨日(2026年4月14日)宣布,將與知名加密貨幣交易平台Crypto.com合作,在美國推出活動型預測市場。此消息激勵High Roller Technologies股價盤中一度飆升達130%,最終收盤時仍上漲約65%,股價達到8.32美元。 根據High Roller Technologies的計畫,這項美國預測市場將提供橫跨金融、體育及娛樂等領域的事件型合約。Crypto.com北美衍生性金融商品部門(Crypto.com Derivatives North America, CDNA)將負責提供基礎設施,該部門為在美國商品期貨交易委員會(CFTC)註冊的交易所及結算所,確保了市場的合規性與營運準備。 High Roller Technologies的一位發言人表示,此次合作不僅擴展了他們的產品供應,同時也嚴格遵守了美國的監管標準。儘管目前尚未公布確切的啟動日期,但相關準備工作已在進行中,High Roller Technologies旨在將預測市場整合至其現有的客戶平台中。 市場觀察家認為,這項發展象徵著High Roller Technologies在數位博弈服務上的擴張,與Crypto.com的合作更強化了其進入受監管預測市場的佈局。此外,受此消息帶動,Crypto.com的原生代幣CRO也呈現正面反應,上漲約3%,價格接近0.07美元。 預測市場已發展成為一種能夠匯集現實世界事件發生機率的平台。High Roller Technologies預估,全球預測市場的交易量有望在2030年前突破1兆美元。一份《Citizens》報告則估計,目前預測市場的年化營收已超過30億美元,並預計在2030年達到100億美元。目前該領域的領先參與者包括Kalshi和Polymarket。