Earth-2 讓 AI 天氣模型更可控：企業可以先自己動手做多少
NVIDIA Earth-2 開放模型與 Thinking Machines Lab 合作，讓企業重新評估 AI 天氣模擬的 compute control、供應依賴與導入路徑。
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ALTOS LAB— AI 實作、工具與產品筆記。
NVIDIA 擴大 AI Cloud：企業該先重切算力預算
NVIDIA 的 AI Cloud 擴展與 Earth-2 開放模型，給企業一個很實際的採購題：哪些任務用彈性雲端，哪些任務該保留容量、流程與資料控制權。
Google I/O 2026 百項公告後，企業先別急著採購
Google 把超過百項 I/O 更新一次端上桌。ALTOS LAB 的看法很簡單：先分清哪些工具今天能試、哪些能力要先補資料治理、哪些 Agent 場景必須等權限與回復流程成熟。
OpenAI tax-agent 案例提醒：AI Agent 試點先看回滾能力
OpenAI 的 Codex tax-agent 案例把 AI Agent 試點從展示拉回日常營運：企業不該先挑最炫的任務，而要先選能留下來源、能人工審核、做錯也能退回舊流程的工作。
第一個 AI Agent 試點，應該從可審核的工作流開始
OpenAI 的 Codex 稅務案例、Anthropic 的使用者研究與 IBM 的 Agent 定義都指向同一件事：第一個 AI Agent 試點要先證明工作流能被審核、記錄與修正。
Anthropic 擴大 Glasswing：資安瓶頸轉向修補部署
Anthropic 在 2026/6/2 擴大 Project Glasswing，新增 15 國約 150 個組織。ALTOS LAB 讀到的市場訊號是：企業要先檢查漏洞修補流程，而不是只追新的掃描工具。