
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。
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。
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。
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。
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。
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。

商傳媒|責任編輯/綜合外電報導 美國能源部撥款 550 萬美元給 11 個國家實驗室專案,目的在於加速並降低美國水力發電設施「許可與再許可」的成本。由於現有審批流程嚴格且耗時,此舉將有助於確保水力發電廠持續運作,並透過新工具和研究解決環境與效率問題,推動再生能源發展。 美國能源部(U.S. Department of Energy, DOE)旗下的Hydropower and Hydrokinetic Office (H2O) 近期宣布,將撥款總計 550 萬美元,資助美國 11 個國家實驗室的專案。這些專案旨在加速並降低美國水力發電設施「許可(licensing)與再許可(relicensing)」的成本,這是確保水力發電廠持續運作的關鍵環節,但目前程序繁瑣且耗費龐大。 根據《Factor This™》報導,水力發電設施的許可證由聯邦能源管理委員會(Federal Energy Regulatory Commission)核發,效期介於 30 至 50 年之間,並要求進行嚴格且費用昂貴的影響評估研究。長期以來,這項冗長且高成本的審批流程被視為水力發電發展的主要障礙,甚至引起國會兩黨議員的關注,提出旨在解決審批延宕問題的法案。 Hydropower and Hydrokinetic Office 主任 Nichole Fitzgerald 表示,水力發電在美國能源供應中已扮演百年基石的角色,提供可靠且負擔得起的電力。她強調,此次選定的專案不僅能確保美國水力發電廠的持續營運,還能降低營運商的許可與再許可成本,最終將這些節省下來的費用回饋給消費者。National Hydropower Association 的立法事務資深主任 Matthew Allen 也指出,目前過時的許可流程正減緩新水力發電設施的建設,並威脅著未來十年內約 16 吉瓦(GW)面臨再許可的水力發電量。 這批獲得資助的專案,工作期程預計在 1 至 3 年內完成,重點在於縮短各利益相關者在專案討論中達成共識所需的時間。例如,Idaho國家實驗室將制定一份報告,明確「附加式抽水蓄能水力發電(pumped storage hydropower, PSH,一種利用水位高低差儲存能量的水力發電方式)」的定義,釐清影響類別,並提供評估潛在環境影響的流程。西北太平洋國家實驗室則將開發魚類通道風險篩選工具,並找出監測與緩解解決方案。此外,該實驗室還將與美國陸軍工兵部隊(United States Army Corps of Engineers)合作,利用人工智慧改進其 HEC-ResSim 及其相關建模工具的計算效率。 National Laboratory of the Rockies 也將與挪威科技大學(Norwegian University of Science and Technology)合作,利用前者開發的抽水蓄能水力發電建模工具,並結合挪威的數據,以釐清抽水蓄能水力發電專案選址的開發機會與最佳實務。西北太平洋國家實驗室的另一個專案將綜合研究 Snake River 與 Columbia River 水力發電系統中,幼年太平洋七鰓鰻的遷徙、存活和捕食風險,以找出遷徙瓶頸並量化相關風險,最終提出行動計畫。這些獲選專案的工具進展,可望解決水力發電許可與再許可的現有障礙,進一步推動再生能源發展。
地方中心/台中報導 國民黨台中市長參選人暨立法院副院長江啟臣,今天提出五大農業行動政見,從品牌、通路、校園食材、智慧科技到災害預警全面升級。他同時加碼三項承諾,包含規劃固定或活動式「臺中領鮮農業市集」、優先保障農業用水,以及提高農民參加全國競賽的獲獎獎勵金,讓政策不只寫在紙上,更能直接回應農民。 江啟臣召開「農業興、臺中旺,吃在地、吃健康」農業政策記者會,競選團隊跟多位農業相關人士代表出席,現場也展出山海屯城區的特色農產跟加工品。 江啟臣提出五大農業行動政見,從品牌、通路、校園食材、智慧科技到災害預警全面升級。同時加碼三項承諾,包含規劃固定或活動式「臺中領鮮農業市集」、優先保障農業用水,以及提高農民參加全國競賽的獲獎獎勵金。 江啟臣表示,台中的農業政策也是城市的產業政策。將讓科技走進農田、青年回到農村、品牌走向市場、在地食材走進校園,更要讓「臺中領鮮」走向世界,真正做到「農業增值拚經濟,領鮮世界得第一」。
圖/示意圖 商傳媒|葉安庭/綜合外電報導 AI 行銷科技公司 Plurio 正透過其人工智慧代理人(AI agent)改變績效行銷(performance marketing)領域。這款 AI 代理人能夠自動化績效行銷團隊高達九成的工作流程,協助企業顯著提升廣告投放效率與成效。Plurio 共同創辦人暨執行長 Seva Ustinov 受訪時表示,公司迄今已累計募資 450 萬美元。 Ustinov 指出,Plurio 的人工智慧代理人主要協助管理每月廣告支出達 50 萬美元以上的績效行銷團隊,特別是那些面對轉換週期較長的消費者導向企業,例如訂閱式服務、金融科技、教育科技及健康照護產業。傳統上,行銷人員常耗費大量時間整合數據,而非專注於成長策略。Plurio 的 AI 代理人則能分析廣告表現、預測結果、提出行動建議,並跨渠道執行經核准的變更,讓行銷人員能夠使用「我們將 10% 預算從 Meta 轉移至 TikTok,營收會如何?」或「暫停投資報酬率(ROAS)低於 2.0 的 Meta 廣告。」等自然語言提示來與系統互動。 根據 Ustinov 的說法,Plurio 的技術演變自 2023 年創立的 Elly Analytics,一家專注於跨平台行銷分析的行銷科技新創。Elly Analytics 迅速發展,每年支援超過 1 億美元的廣告支出。到了 2025 年,隨著 AI 代理人技術的成熟,Plurio 啟動了客戶試點計畫,允許客戶利用 AI 代理人進行實際的預算決策,並在該年管理客戶總計超過 5 億美元的年度廣告支出。公司已於 2026 年 3 月從 Elly Analytics 正式更名為 Plurio,並在 AltaIR Capital、DVC 和 Yellow Rocks 等投資者的參與下,額外募集了 350 萬美元,使總募資額達到 450 萬美元。 教育科技公司 TripleTen 是 Plurio 的客戶之一。其美國績效行銷團隊每月廣告支出超過 150 萬美元,導入 Plurio 後,分析廣告活動的時間從 1 到 1.5 小時大幅縮短至 10 到 15 分鐘,每月節省約 20 小時。截至 2026 年 3 月,TripleTen 已有 11 項自動化規則在 Google 搜尋、YouTube 和 Meta 廣告上運作,包括創意素材疲勞偵測。早期試點結果顯示,Plurio 能為客戶帶來兩倍的銷售成長,並降低超過 20% 的客戶獲取成本(CAC)。 Ustinov 表示,在當今市場,產品與市場契合度(product-market fit)僅能維持約三個月,因為大型語言模型(LLM)與競爭工具不斷演進。Plurio 的目標是實現完全自主的績效行銷,並管理 1,000 億美元的廣告預算。Plurio 內部以「AI 優先」模式運作,所有 30 名團隊成員都在共享的 AI 工作空間中協作,並將知識與流程以機器可讀的格式儲存,每年約 4% 的人事費用用於 AI 訂閱與 Token 支出,預計一年內將增至 10%,顯示其 AI 優先策略有效提升了團隊生產力 2 到 3 倍。