相信不少人都記得特首曾稱 10 間商舖結業，同時亦會有 16 間開業；但對近年備受市民北上消費衝擊的餐飲業而言，這個數字又能否真實反映市場現況呢？HKEPC Biz 早前專訪 Eats365 商務總監黃汝灝（Hayden），他便透露本港整體市場趨勢呈現不同景象，餐飲業開店與結業比例約為 5:6（即每新增 5 家店舖，便有 6 家倒閉）。

Hayden 分析指，市場明顯轉向簡化的商業模式，此類模式初始投資成本較低，利潤率較高，典型例子包括：果汁吧、茶飲店及即買即走的食品店。相反，資本密集型且運營複雜的餐飲業態，如傳統點心與海鮮餐廳、宴會廳、火鍋店及高端日式料理店，則面臨衰退趨勢。

現時餐飲業面對高昂營運成本、消費習慣改變及競爭加劇的挑戰，除了菜式創新與價格調整，餐廳亦須在支付技術上尋求突破，以提升顧客體驗並簡化管理流程。在香港擁有 8 間分店的餐飲品牌 Frites，透過與餐飲POS系統供應商 Eats365 和支付平台 Adyen 合作，為旗下餐廳整合支付解決方案，令線上線下交易更流暢，同時利用數據分析加強市場定位。

雖然 DeepSeek 掀起一波驚濤駭浪，但生成式 AI（Gen AI）的相關炒作已漸漸平靜下來。惟這並不代表 AI 熱潮已減，只是下一波技術已悄然崛起 ── Agentic AI（代理智能）。

所謂 Agentic AI，即具有自主決策和行動能力的人工智能系統。這些系統不僅能夠理解並處理複雜數據，還能根據情景變化和上文下理進行自我調整，甚至能在一定程度上自主行動。也就是說，Agentic AI 無須人手持續指導修正，它不僅回應人類指令，更會根據實時數據和設定的目標自行作出相應決策。換言之：LLM 按要求或指令創建或生成內容；AI 代理則直接做事。

金融業

近年，AI 在商業市場得到廣泛應用，儼然成為推動企業轉型的重要手段。不過 AI 亦很大程度地顛覆了網絡保安生態，因網絡犯罪分子往往比企業更先一步採用 AI，有系統地削弱網絡防禦者的傳統優勢。有見及此，Fortinet 近日即發佈《FortiGuard Labs 2025年全球威脅型態報告》，剖析 2024 年以來，活躍威脅型態的概要和重點趨勢。

Fortinet 香港區總經理馮家健（Michael）針對 AI 在網絡保安領域的應用與防禦策略，提出 Protect（保護）、Assist（輔助）、Secure AI（安全 AI） 三大方向，旨在利用 AI 技術主動防禦網絡攻擊、提升安全管理自動化及防止數據外洩。他指出，AI 的作用主要圍繞零日攻擊防禦、網絡安全管理及 AI 驗證機制，以應對愈來愈智能及自動化的網絡威脅。

「透過 AI 強化 Threat Intelligence（威脅情報），可有效降低 Zero Day Attack（零日攻擊） 帶來的風險，確保企業資訊系統不被新型惡意程式入侵。」Michael 亦強調，AI 正改變企業管理網絡安全的方式，例如透過自動化技術（Automation）減少人工監測負擔，讓企業更高效地分析大量安全數據。即使人手不足，亦可快速應對網絡威脅。

企業在選擇儲存方案時，往往要面對數據急劇增長、成本控制、安全性、可擴展性及合規要求等挑戰。尤其近年須處理大數據、AI 訓練及雲運算方面的增長需求，傳統儲存方案已不敷應用，採用 NVMe 儲存技術似乎是提升數據存取速度的一大出路。

近年致力開拓企業市場的 Synology，於台北國際電腦展上推出全新雙主動 NVMe 儲存伺服器 PAS7700，正是專為企業關鍵任務應用而設的旗艦產品。PAS7700 結合高效能 NVMe 儲存架構、多重協議支援、全面數據安全防護、無中斷服務和冗餘功能，並採用同步複製技術來提升災難復原能力。

PAS7700 搭載 AMD EPYC 處理器架構，並整合 2 個控制器與 48 個 NVMe SSD 插槽至一個 4U 機殼中；同時可透過 7 台擴充裝置，提升到最高 1.65 PB 的原始容量，能為企業提供強大運算能力，適合高密度數據處理和對大規模數據管理的需求，尤其適合 AI 訓練、關鍵數據庫、容器（Container）平台及虛擬化環境（VMware、Hyper-V）。而完整的檔案與區塊儲存協定支援，則可確保企業可靈活整合不同數據管理模式，兼容多種 IT 架構。

隨著人工智能（AI）從生成式 AI 步入代理式人工智能（Agentic AI）的世代，AI 模型的自主決策能力亦急速提升，同時亦再次勾起各界對 AI 安全性的疑憂。Palisade Research 近日便於社交平台 X 公佈其研究發現，指部分 AI 大語言模型（LLM）在測試中拒絕執行關機指令，甚至主動破壞關機程式，引起業界對 AI 訓練機制的安全性關注。

AI 模型拒絕關機

該報告指出，多個 AI 模型在受控測試中未能遵守關機指令，甚至主動改寫或破壞程式碼，令系統無法正常關閉。研究團隊在指令中要求 AI 解答數學問題，並在第三題後顯示警告，指 AI 若繼續運算，系統將自動關機。部分 AI 模型試圖規避關機機制，包括：