香港首个针对关键基础设施的网络安全法规《保护关键基础设施（电脑系统）条例》，将于 2026 年 1 月 1 日正式生效。虽然新法例未必适用于一般企业，惟 AWS 香港暨台湾总经理王定恺认为，在网络威胁不断演变的环境下，企业仍应视网络安全为首要任务，并呼吁企业加强事故应变能力，制定全面的应急计划。

据香港网络安全事故协调中心（HKCERT）的《香港网络安全展望2025》报告显示，「网络钓鱼」活动升至 5 年新高（去年录得7,811 宗，佔整体事故的 62% ）。因此 HKCERT 提醒，企业今年须关注 5 大网络安全风险，包括：

▪️人工智能（AI）助长网络攻击及诈骗

云运算与生成式 AI（Generative AI）的急速发展，颠覆了人们的学习、工作、生活以至娱乐模式。而 AWS 亦致力透过高效数据处理与人工智能分析，提升赛事的公平性、观赏体验及运动数据管理。

自 2018 年起，AWS 与 Formula 1（一级方程式赛车，F1）展开紧密合作，透过人工智能及云运算，解决赛车运动最核心的问题 ── 如何有效处理庞大的赛事数据，并提升赛车迷的观赛体验。

F1 赛车每场比赛都会产生海量数据，包含车辆性能、赛道条件、车手操作数据等，AWS 透过数据湖（Data Lake）技术整合所有资讯，并运用机器学习（Machine Learning，ML），发掘车迷最关心的问题。

Amazon 早前宣布推出全新基础模型 Amazon Nova Sonic，将语音理解与语音生成统一于单一的模型中，使 AI 应用程式中的语音对话更贴近真人交流。该模型透过 Amazon Bedrock 上的 API 提供，可简化语音应用开发流程，例如客户服务通话自动化，以及涵盖旅游、教育、医疗、娱乐等领域的跨行业 AI agents。

若要让语音 AI 创造更多实际价值，必须能够理解人类对话的微妙与複杂性。对话中，文字本身承载着意义，不过若缺乏声音语境为它赋予深度，仅凭文字往往难以传达完整资讯。如何表达与表达甚麼同样重要，甚至更为关键。从过去直到现在，透过 AI 实现这一点仍是重大挑战。

捕捉语气、风格与节奏的语音系统

面对全球经济下行和港人北上消费等行为变化的双重挑战，本地零售业急需创新突破，而生成式 AI 等创新科技，也许正是带来突破的机遇。有见及此，AWS 上周四在港举办零售行业论坛，探讨云端和生成式 AI 科技的最新应用案例与未来趋势。

提及线上零售，Amazon 可谓鼻组级平台。其电子书平台很早期便已利用 AI 针对用户的个人喜好及购物记录，推荐相关产品并取得空前成功。随着技术及业务拓展，现时 AWS 多款方案亦透过生成式 AI 的应用方式，聚焦客户为本、产品为本、员工为本及资讯科技为基础四大范畴，为零售及消费品业务革新体验。

AWS 全球消费品、餐饮及零售业务发展部门主管 Justin Honaman 形容，生成式 AI 为採购和合约管理，带来了革命性的改变。企业可利用文字模型分析 PDF 或 Word 格式的合约，快速完成价格核对、付款条款及合约条款的合规检查，既能提高效率，更有助减少人工操作的失误可能性，令企业能专注于核心业务。

继 Microsoft 推出由拓扑导体（Topoconductor）驱动的运算晶片 Majorana 1 后，AWS 亦迎头赶上推出新量子运算晶片 Ocelot。量子运算市场似乎正酝酿着一场恶斗，看谁能将军事研究级的量子电脑成本压至商用级。

Ocelot 晶片由设于加州理工学院的 AWS 量子计算中心团队研发，AWS 称与目前的量子纠错方式相比，成本可降低多达 90%。

AWS 在 Ocelot 架构採用崭新设计，从一开始便内置纠错功能，并採用猫量子位元 （cat qubit）。猫量子位元以着名的「薛丁格猫」思想实验命名，能够抑制某些形式的错误，从而减少量子纠错所需的资源。透过 Ocelot 的全新设计，AWS 研究人员首次成功将猫量子位元技术，和其他量子纠错组件整合到可大规模生产的微型晶片之上，而这种方式借鑑于微电子业的製程。