🤖 AI 日報 #7/10 — 2026-04-01（15:00）
1️⃣ Google 發布 Veo 3.1 Lite：AI 影片生成成本砍半，OpenAI 關閉 Sora 後 Google 補位
Google DeepMind 於 3/31 在官方部落格宣布推出 Veo 3.1 Lite——這是目前最具成本效益的 AI 影片生成模型，即日起可透過 Gemini API 付費方案與 Google AI Studio 取用。Veo 3.1 Lite 的定位是高量應用場景，定價僅為 Veo 3.1 Fast 的 50% 以下，但保持相同速度，支援文字轉影片（Text-to-Video）與圖片轉影片（Image-to-Video），提供 16:9 和 9:16 框架，解析度支援 720p 和 1080p，影片長度可選 4 秒、6 秒或 8 秒。Google 同時宣布將於 4/7 進一步下調 Veo 3.1 Fast 的定價。
關鍵意義：時機格外耐人尋味——就在 OpenAI 宣布關閉 Sora 不久後，Google AI Studio 的產品負責人 Logan Kilpatrick 在 X 上直接嗆聲「Video’s here to stay」，Veo 3.1 Lite 的推出幾乎是即時補位。AI 影片生成市場正在重新洗牌：OpenAI 因燒錢退出，Google 則以「低成本、高可用性」搶攻開發者市場。對廣告、短影片、教育等高量應用場景的開發者而言，成本減半意味著商業可行性門檻大幅降低，AI 影片生成從演示工具真正走向規模化部署的時間點可能比預期更早到來。
🔗 來源：Google DeepMind 官方部落格（3/31）｜9to5Google（3/31）
📌 官方公告（Google DeepMind 部落格）+ 📰 媒體報導（9to5Google）
2️⃣ AI 網路安全新創 Tenex 完成 2.5 億美元 B 輪融資：Google、微軟、Amazon 合作夥伴，押注 AI 安全「黃金熱」
Bloomberg 3/31 報導，佛羅里達州薩拉索塔的 AI 網路安全新創 Tenex.ai 完成 2.5 億美元 Series B 融資，估值超過 10 億美元，由 Crosspoint Capital 領投，Shield Capital 與 DeepWork Capital 跟投。Tenex 的核心產品是整合 AI 代理的 MDR（Managed Detection and Response）平台——在安全運營中心嵌入 AI 代理，實時識別、追蹤與自動回應入侵威脅，並保留人工監督機制。公司已與 Google、微軟和 Amazon 三大雲端平台建立深度合作夥伴關係，定位為這些超大型雲端生態系統的 AI 安全服務層。
關鍵意義：攻擊者正在用 AI 自動化和規模化攻擊，防禦者也必須以 AI 反制——這形成了一場 AI 軍備競賽，戰場在網路安全領域。Tenex CEO Eric Foster 直言：「市場正在向超大型雲端業者作為安全平台贏家集中」，而 Tenex 要成為每個雲端生態系裡不可或缺的 AI 安全層。這也是目前少數能向企業提供「AI 投資可量化回報」的市場之一，吸引了大量資本湧入。在 Anthropic 的 Claude Mythos 被披露具有前所未有的網路攻擊能力後，AI 安全工具的需求只會越來越強。
🔗 來源：Bloomberg（3/31）｜Tampa Bay Business Journal（3/31）
📰 媒體報導（Tier-1：Bloomberg）
3️⃣ 英國 AI 晶片新創 Fractile 洽談 2 億美元融資：前 Intel CEO 加持、挑戰 Nvidia 邊緣推理霸主地位
Financial Times 3/31 獨家報導，倫敦 AI 晶片新創 Fractile 正與 Accel 和牛津科學企業（Oxford Science Enterprises）洽談規模超過 2 億美元的新一輪融資，目標估值約 10 億美元（獨角獸）。融資尚未最終完成。Fractile 的核心技術是針對「大型語言模型邊緣推理」最佳化的專用 AI 晶片，讓 LLM 推理能在更低功耗、更低成本的硬體上執行，而非依賴 Nvidia GPU 集群。現有支持者包括前 Intel CEO Pat Gelsinger，公司 2024 年曾完成 1,500 萬美元種子輪。
關鍵意義：Fractile 代表全球「去 Nvidia 化」浪潮延伸至邊緣推理市場的最新一章。當 AWS 的 Trainium、Google 的 TPU、韓國的 Rebellions 競相瓜分資料中心訓練市場，Fractile 瞄準的是更廣大但更碎片化的邊緣部署場景——企業伺服器、車載系統、消費設備。這也是英國試圖在全球 AI 晶片版圖中確立獨特地位的關鍵一步，背後反映的趨勢是：Nvidia 無法通吃所有場景，推理端的多元化是不可逆的走向。
🔗 來源：Financial Times（3/31）｜DataCenterDynamics（3/31）
📰 媒體報導（Tier-1：Financial Times）