Gemini 3 的新產品語言：「AI Coding = 能做任何電腦會做的事」

這週的國際科技新聞，一邊是 Google 推出 Gemini 3、Banana Pro、NotebookLM 的大規模更新，一邊是 Jeff Bezos 重返 CEO 位置、準備打造能理解物理世界的 AI 新創。但當全球的 frontier model 快速往前跑，這些技術真正會先撞到誰？答案其實很明顯——跨國製造與供應鏈企業。

不只是因為 AI 會加速工廠、財務、物流系統的自動化，而是現在的地緣政治、關稅政策，已經逼著企業把「資訊、流程、系統」打掉重練。從晶片禁令、301 關稅到產能南遷，企業現在最需要的不是某個炫目的模型，而是：到底要怎麼在多國營運時保持一致性、透明度與可治理性？

也因此，我們在 12/3（二）下午 2:30 要做一場非常重要的直播：
《AI郵報 & PwC｜關稅 × 多據點佈局：企業如何打造下一代全球營運模式？》

這場會議延續上次「關稅 × 供應鏈」的脈絡，但會把討論從「關稅風險」拉到「全球營運治理」——不是只問該不該設廠、怎麼避稅，而是要從根本拆解：

• 佈局多國後，關稅與產地規則究竟改變了什麼？企業真正容易踩雷的是什麼？
• 跨國營運不是蓋工廠而已——流程、資料、IT 架構如何保持一致？SSC（共享服務中心）為何變成標配？
• 在各國系統格式都不同的情況下，跨國資料如何做到看得見、對得上、用得了？

我們這次邀請到兩位重量級嘉賓：
PwC 全球稅務服務 曾博昇會計師（Paulson），
以及鈞崴電子集團資訊長 魏志仲（Werdna Wei）。
兩位會直接用企業真實案例告訴你，跨國多據點到底會遇到什麼現實問題、什麼流程最容易失控、什麼 IT 架構一定要提前打底。

如果你關注製造、供應鏈、財務治理、全球布局，或你本身就在多國營運的企業工作，這場直播會非常值得你聽。

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接下來就讓我們回到本週的五件 AI 大事，搭配一段觀察筆記，
讓你不只是看熱鬧，也能看懂門道。

本周焦點事件

1. Google 新產品語言：「AI Coding 不等於協助寫程式；AI Coding = 能做任何電腦會做的事」
2. Nano Banana Pro X NotebookLM 同步更新；當知識輸入、理解、彙整、輸出，全部都在 Google 服務
3. 亞馬遜創辦人 Jeff Bezos 「回鍋」：將共同領導新的 AI 新創 Project Prometheus
4. Disney 童星推出 AI「亡者分身」App：2wai
5. Meta 發布 SAM 3 與 SAM 3D：讓一張照片直接變 3D 模型

Google 推出 Gemini 3：全面超車 OpenAI！

這週在 AI 圈應該沒有比 Gemini 3 更洗版的東西了。除了 Gemini 3 在各種測試的 benchmark、力壓 OpenAI、Claude 的排行榜，還有 Gemini 延伸的 Banana / NotebookLM 等延伸產品的質變。但 benchmark 本身不是重點。真正值得問的是：是什麼讓這次 Gemini 3 的更新不一樣？

Google 的新產品語言：「AI Coding 不等於協助寫程式；AI Coding = 能做任何電腦會做的事」

這次 Gemini 3 最大的變化，不是推理，也不是 multimodal，而是 Antigravity—— Google 的新一代 agent 平台。如果你是工程師，Antigravity 看起來像 Claude Code、Codex 的下一代：它能閱讀你的本地檔案、控制瀏覽器、執行 codebase 級任務。

但真正的重點不在程式能力——而在 Google 重新定義了「什麼叫 coding」。

在 Google 的世界裡：只要你在電腦上做的事情，全部都等於 code。這句話的威力在於：如果 AI 會 coding，它就能做「任何一個人類用電腦能做的事」。

• 自己整理你的資料夾
• 自己寫 PowerPoint
• 自己幫你搜尋、比對、部署網站
• 自己跑爬蟲
• 自己架一個完整的 research workflow

觀察筆記

我們回頭看，在 Gemini 3 之前，Google 的 AI 產品邏輯一直很一致：

1. 用 AI 強化搜尋：例如最早期的 BERT，能透過雙向 Transformer 更精準理解使用者搜尋的真正意圖；到後來由 Gemini 驅動的 Search Generative Experience (SGE)，就是現在你在 Google 上會看到的 AI 搜尋總結，直接幫你整理好多個來源的資訊。
2. AI 用來幫你理解資訊，而不是幫你完成任務：100 萬 token 極大上下文窗口，讓所有處理大型文件的人第一時間就想到 Gemini；NotebookLM 則把多來源內容彙整成摘要、重點、甚至自動生成 Podcast，讓習慣用「聽」來吸收內容的讀者，也能把這套工具當成知識輔助器。

這兩件事，構成了過去至少五年的 Google 產品語言：
資訊式 AI（Assistive AI），而不是行動式 AI（Agentic AI）。

而我認為，這正是 Gemini 3 的真正轉折點。因為 Google 從來沒有這麼明確地把 AI 定位成「行動系統」，不是只幫你看懂資訊，而是能替你執行任務、完成流程、在電腦上採取行動。

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