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Werner Vogels 的最後一堂課 文藝復興式的程式開發者
文章索引: AI 編輯推介 AWS Biztech
按慣例,每年 AWS re:Invent 皆由 CTO Dr. Werner Vogels 壓軸出場主題演講。不過今年甫開場已有大量支持者高呼「Werner!Werner!Werner!」,聲勢堪比演唱會歌手登場。完場時,隨著他的一句「Werner out!」,全場站立掌聲雷動,14 年科技傳奇魅力難以複製。

作為技術總監,Vogels 的年度大會主題演講內容技術門檻向來頗高,不過今年的內容側重開發者的文化傳承,語重心長,軟性得多。

Vogels 表示,這是他任內最後一場 AWS re:Invent 主題演講,題為 「文藝復興式的程式開發者」。儘管他強調自己不會離開 AWS,然而希望更年輕、更多元的聲音能被聽見,因此這場演講不僅是他 14 年來的謝幕之作,更是一份文化傳承,為全球開發者勾勒出「新文藝復興時代」的藍圖。
HKCERT嚴正呼籲:提防善心被利用 名為大埔火災募捐實為詐騙
文章索引: 網絡保安 HKCERT Biztech
大埔宏福苑 5 級火災牽動人心,義工義載行動迅速,盡顯香港人互助精神。社會各界紛紛捐款以支援救災及援助工作,奈何總有不法之徒借火災名義進行詐騙,先以「GovHK」名義發送短訊,聲稱受災捐款已自動扣款,並引用「紅十字基金」及「宏福苑火災」增加可信度,並附上 9 位數字電話號碼,以便受害人後續聯絡客服人員查詢。

據資料所得,如果致電短訊中的電話要求退款,騙徒會先聲稱捐款活動由「國家銀行中心」及「香港金管局」參與,以增加可信度。當受害者堅持退款時,對方會要求再致電另一個客服號碼,並提供一個網址,指示必須使用 Google 瀏覽器打開,並在該網站上辦理退款。

該網站採用銀聯標誌,在「資料提交」欄位中,要求用戶輸入銀行卡號、密碼以及網上銀行帳戶密碼,藉此竊取敏感財務資訊。
【美國直擊】AWS re:Invent 2025 從概念、實踐走向實用性AI代理時代
文章索引: AWS Biztech 封面故事
近年,企業創新先行者已陸續從生成式人工智能(Generative AI),走向代理式 AI(Agentic AI)。今屆 AWS re:Invent 的核心主題,正是探討如何透過整合與客製化,釋放生成式 AI 的全部潛力,並利用 AI 代理(Agents)徹底改變軟件開發的生命週期。儘管 85% AI 企業皆在 2025 年成立,但單憑 Bedrock AgentCore SDK 下載次數已超過 200 萬,足見企業已積極邁向代理式 AI 時代。

AWS 行政總裁 Matt Garman 強調:「我們正從使用多個零散模型,演進到使用統一的多模態模型 (multimodal model),並最終能夠創建專屬於企業的專有模型 (proprietary model)。關鍵在於,AI 不再只是輔助工具,而是成為能夠自主推理、行動並解決複雜問題的代理式 AI(Agentic AI)。AWS 的願景是提供一個開放、模組化的基礎,讓開發者能夠建構、部署和管理可預測、可信賴且高效的代理,從而將挑戰轉化為最大的機遇。」

AWS 行政總裁 Matt Garman 相信 AI 代理將徹底改變工作流程與營運模式。
【美國直擊】AWS re:Invent 2025 重點預覽懶人包 許多企業機構技術負債累累,以致將 30% 時間花在本應可以自動化應用或 AI 處理的工作上,嚴重壓縮創新資源。今屆 AWS re:Invent 2025 發佈了一系列涵蓋代理式人工智能(agentic AI)、雲端基礎設施及基礎模型的重要產品更新,展示如何能更有效辦公,例如 AWS Transform 新增了代理式 AI 功能,協助企業實現編程或應用程式現代化,從而節省高達 70% 的維護和授權成本。

AWS Transform 新增代理式智 AI 功能,協助企業將舊有程式碼及應用程式現代化,包括客製化程式語言及企業專屬應用程式,速度較過往提升最多 5 倍。

支援全堆疊 Windows 現代化,涵蓋 .NET、SQL Server、UI 與部署層,最高可節省約 70% 維運和授權成本。
HGC:未來數年仍是光纖主導 私房菜、兩餸飯我全都要? 工業革命 4.0 和人工智能(AI)坊間討論已不是這一兩年間的事了,港企是否有策略地部署應用、能否用得其所、背後基建又足不足以支援日後發展才是業界需要關注探討的問題。

HGC環電行政總裁郭詠邦日前表示,面對瞬息萬變的全球環境,集團正由傳統電訊營運商轉型為「數碼轉型合作夥伴」,持續投資於光纖網絡及 AI 能力。

然而他強調投資必須具策略性:「我們只會揀選一些客戶有高速傳輸需要的地方提供 2.5Gbps 服務,而去增加我們的光纖覆蓋。我們相信基建是根本,30 多年來的電訊經驗,現在加上數據化與 AI。全世界都在談 AI,我們要說的是:我們用 AI 做了甚麼?」
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