先鋒集團預測：國際股票未來十年有望超越美國科技股

移卡旗下海外支付品牌新增華為、比亞迪、Stefano Ricci等九大全球夥伴，橫跨餐飲、零售、消費電子、新能源汽車及能源服務領域，積極佈局新一代AI智能體支付基礎設施，迎接智能商業新紀元。香港2026年6月26日 /美通社/ — 港股上市公司移卡（9923.HK）近日宣布，旗下海外支付品牌YeahPay 2026年第一季度海外支付交易額達到24.39億元人民幣，按年實現約4倍的爆發式增長。伴隨業績強勁增長，YeahPay近期在全球市場掀起新一輪商戶生態合圍，成功與珍寶餐飲（Jumbo）、茶百道、TWG、Stefano Ricci、華為、榮耀、OPPO、比亞迪（BYD）以及新加坡本地知名加油站品牌Union Gas等達成深度合作，橫跨餐飲、零售、奢侈品、消費電子、新能源汽車和能源服務等多個核心垂直領域，標誌着YeahPay在海外的商戶生態建設進入全面提速階段。YeahPay是移卡海外戰略佈局的重要落點。近年來，隨着全球數碼貿易生態加速融合，YeahPay秉持「合規先行」原則，不斷豐富產品生態，在跨境支付領域正駛入發展高速路。公開資料顯示，YeahPay目前已取得中國香港MSO、新加坡MPI、美國MSB及亞利桑那州MTL等多張高含金量金融牌照，並已取得日本機構支付資質。依託在亞太和北美市場的深入佈局，YeahPay正緊貼全球數碼貿易融合的大趨勢，持續延伸其全球業務觸角。渠道生態方面，得益於移卡在國內外構建的深厚渠道網絡，YeahPay已與Visa、Mastercard和銀聯國際等全球主流卡組織建立了長期、深入的戰略合作，實現了國際主流卡網絡的全面接入。值得一提的是，2026年初，YeahPay與香港八達通達成深度戰略合作，為香港本地商戶提供更多元化的支付與結算服務，進一步強化其區域支付受理網絡的本地化滲透。當前的亞太支付市場正處於結構性變革之際。下一代跨境商業的定義，將不僅僅取決於交易的「發起者」是誰——無論是一個真實的人、一個數碼錢包，還是一個代表用戶作決策的AI智能體——更取決於其底層的核心基礎設施：即跨市場的身份驗證、合規能力、風控機制和結算效率。全球主要支付網絡已公開將「智能體商業（Agentic Commerce）」視為戰略前沿，而商戶對於「支援AI智能體接入（Agent-ready）」的受理需求，也正從概念探討走向亞太區商戶的實際落地規劃中。YeahPay在這一轉型中的卡位十分清晰且精準。作為跨越四個主要經濟體的持牌支付機構，背靠在AI商業領域擁有成熟經驗的港股上市母公司，YeahPay正在重新構建其支付受理技術棟，以支援包括「智能體發起交易」在內的全場景支付需求。這意味着YeahPay正積極參與新興智能體支付協議的制定，探索智能體憑證驗證及委託授權的框架，並與合作夥伴就智能體商業標準展開持續對話。如今每一個接入YeahPay網絡的商戶，無論是全球消費巨頭還是區域餐飲連鎖，都將在技術棟成熟時直接無縫接入這些前沿能力。這一「智能體層（Agentic...

商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導當前的人工智慧（AI）發展，正從處理文字和語言的大型語言模型（LLM）邁向能理解並導航真實世界的「實體AI」。有鑑於此，新創公司 Overworld 正致力於開發能讓AI理解和應對物理世界的技術。卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）電腦科學院院長 Martial Hebert 指出，傳統的聊天機器人無法完成拾取咖啡杯這類簡單任務，因為真實世界涉及複雜的幾何形狀、動態手部動作以及物理接觸互動，這遠比預測句子中的下一個詞要複雜得多。他認為，世界模型（world models）是實現「實體AI」更快、更具成本效益的途徑。世界模型不同於語言模型，它們學習的是空間與時間的統計結構，例如光線如何落在物體表面、物體如何依循物理定律對力產生反應。AI...

商傳媒｜方承業／綜合外電報導美國人工智慧（AI）公司 OpenAI 與半導體大廠博通（Broadcom）共同宣布，已成功開發一款名為 Jalapeño 的客製化 AI 晶片，專為大型語言模型（LLM）推論（inference）工作負載設計。這款晶片僅耗時九個月便完成試產（tape-out），展現極高的開發效率，並預計將於今年底部署至微軟（Microsoft）及其他合作夥伴的資料中心。Jalapeño 晶片設計獨特，採用特殊應用積體電路（ASIC）架構，不同於市面上通用型 AI...

商傳媒｜何映辰／台北報導專家警告，人工智慧（AI）醫療系統恐以令人不安的新方式，在病患毫不知情下侵犯其隱私。《Yahoo News》報導指出，惡意使用者可能對醫療AI系統發動隱私攻擊，使駭客得以得知某人是否曾接受特定疾病治療。根據英國頂尖科學期刊《自然》（Nature）刊載的研究顯示，新的研究方法或許能判斷特定病患的資料是否曾被用於訓練AI模型。研究人員發現，一種稱為「會員推斷攻擊」（membership inference attack）的駭客手法，可以讓駭客掌握特定病患的資料是否曾被納入模型的訓練數據中。這種攻擊甚至能被用來判斷某人是否罹患癌症，且針對部分個別病患的攻擊成功率幾乎達到「近乎完美」的程度。研究也發現，對於代表性不足的群體，會員推斷攻擊的風險更高。研究人員強調，駭客可能利用透過隱私入侵取得的健康數據，進一步進行其他形式的攻擊。他們在報告中指出，考量到這類漏洞，醫療AI模型及其部署環境，應針對攻擊者可能透過成功推斷訓練數據成員身份所獲取的敏感資訊，進行嚴格評估，並加強防護以抵禦這類攻擊。標籤： 合作媒體商傳媒