Gemini 3 多步驟任務 2026 AI 模型推理速度提升 50%

gemini-3-multi-step-tasks是這篇文章討論的核心

Galaxy S26 × Gemini 3：重新定義行動 AI 的三大突破與 2026 年市場預測

示意圖：Google Gemini 於 Android 裝置上的智慧助理體驗

💡 核心結論：Gemini 3 將 AI 助理從單輪對話升級為多步驟任務自動化，AI 功能正從雲端走向裝置端，隱私與效能並重。

📊 關鍵數據：全球 AI 市場規模預計在 2026 年突破 1.5 兆美元，年複合成長率超過 35%。Gemini 3 模型推理速度比上一代提升 50%，能在手機上高效運行。

🛠️ 行動指南：企業應盡快整合 AI 功能至產品，訓練團隊掌握多模態 AI 技術，並制定隱私合規策略，以搶占市場先機。

⚠️ 風險預警：過度依賴 AI 可能導致使用者技能退化；裝置端 AI 的資源消耗與電量管理仍需持續優化，以免影響日常使用體驗。

AI 助理革命：從被動回覆到主動執行

作為科技觀察者，我近期密切關注三星與 Google 在 Galaxy Unpacked 2026 上預覽的最新 AI 功能。這些預覽顯示了一個清晰的趨勢：AI 不再僅是應答問題的聊天機器人，而是逐漸轉型為能執行多步驟任務的數位代理人。

Gemini AI 助理透過長按側邊電源鍵即可喚醒，能夠處理如「重新訂購上次我點的餐點」或「幫我預訂回家的計程車」等複雜指令。在執行任務時，Gemini 在背景运行，使用者仍可正常傳送簡訊或查看郵件，並透過通知即時掌握進度或隨時停止。更重要的是，Gemini 透過 Android 的虛擬視窗執行所需應用程式，僅能讀取指定應用的內容，無法存取手機其他資料，從而保障隱私。

這項功能率先於美國與韓國上線，初期已整合 DoorDash、Uber 等主流服務。這標誌著 AI 從單輪對話邁向主動執行的關鍵一步，使用者無需在應用程式間切換，即可完成多步驟任務。

專家見解：企業應將 AI 定位為「副駕駛」而非完全 autonomous agent。透過限制其在虛擬沙箱中運行，既能提升效率，又能保持使用者控制權，這在企業場景中尤為重要，例如自動化報表生成或客服工單分流時，需確保敏感資料不外洩。

Circle to Search 2.0：多物件視覺搜尋的未來

Google 為 Circle to Search（畫圈搜尋）引入了多物件影像辨識功能，用戶現在可以一次選取畫面中的多個視覺元素，進行整體風格搜尋或靈感收集。例如，在瀏覽家居設計時，可以圈選整面牆的藝術品與裝飾，探索協調的整體方案；在穿搭場景中，則能同時搜尋整套服裝，而不侷限於單一件單品。

此功能得益於 Gemini 3 的智慧規劃與推理能力，搭配 Google 開發的 query fan-out approach 技術，使 AI 能為畫面中的所有物件制定多步驟搜尋計畫，提供更精準的結果。此外，Google 更將虛擬試穿功能直接整合至搜尋圈，讓使用者無需離開搜尋介面即可預覽服飾穿在身上的效果。

專家見解：電商平台應把握此技術，將產品圖像與結構化資料（如材質、色碼、剪裁）完整標註，讓 AI 能準確識別並跨品項推薦。這將大幅提升選物體驗，並提高客單價。

On-Device AI：隱私優先的詐騙偵測系統

Google 將先進的詐騙偵測功能整合至 Galaxy S26 的三星電話應用程式中，透過裝置端的 Gemini 模型即時分析通話內容，主動識別可疑詐騙電話。一旦偵測到高風險通話，系統將立即發出語音與震動提示，為使用者争取反詐時間。

為保障隱私，所有分析均在手機本地完成，絕不上傳個人通話記錄。同時，該功能對通訊錄中的聯絡人預設關閉，使用者可依需求手動啟用，確保親友通話不受干擾。這項設計體現了 AI 安全與隱私的平衡。

專家見解：行動裝置製造商應加速部署類似功能，並採用聯邦學習等技術持續提升模型準確度，同時保持低資源消耗。隱私已成為消費者選擇手機的重要指標，誰能在此取得領先，誰就能贏得市場信任。

Gemini 3 的核心技術：多模態推理與規劃

Gemini 3 是 Google DeepMind 開發的多模態大型語言模型，繼承了 LaMDA 與 PaLM 2 的優點，並進一步強化推理、工具使用與多步驟任務規劃能力。相較於傳統 LLM，Gemini 3 能同時處理文字、圖像、音訊與程式碼，並在各媒體間建立上下文關聯。

在 Circle to Search 與 AI 助理等功能中，Gemini 3 的 query fan-out approach 發揮關鍵作用。它不再僅是尋找單一匹配項，而是根據使用者意圖自動拆解為多步計畫，協調不同 API 與應用程式，最終提供整合性答案或執行結果。例如，當使用者要求「幫我找一套適合登山行程的裝備」，Gemini 3 會分別搜尋服裝、鞋子、背包，並考量尺寸、價格、庫存等變數，最終生成完整清單並可通過合作電商下單。

專家見解：開發者應盡快熟悉 Gemini 3 的 API 與 tool calling 機制，將多模態推理嵌入產品。同時，面對裝置端資源限制，需投資模型輕量化與量化技術，確保流暢體驗。

市場影響：三星 × Google 如何重寫 2026 年行動 AI 格局

Galaxy S26 與 Pixel 10 同步預覽 Gemini AI 功能，顯示 Google 正透過與三星的深度合作，將先進 AI 迅速推廣至全球最大 Android 陣營。這將對行動市場產生三重影響：

加速 AI 普及：透過旗艦機型快速驗證，使 AI 功能迅速下沉至中低端手機，帶動全球數十億用戶體驗裝置端 AI。
重塑產業鏈：手機廠商需強化 NPU 效能與散熱設計；雲端 AI 供應商則需提供更高效的壓縮模型以符合裝置限制；App 開發者必須重新思考如何讓自己的服務成為 AI 的工作流一環。
挑戰 Apple 生態：Apple 雖有自家 AI 戰略，但 Google 與三星的結盟憑藉更開放的 API 與更快迭代，可能搶占先機，特別是在跨品牌服務整合上。

根據市場研究，全球 AI 市場規模預計在 2026 年突破 1.5 兆美元，年複合成長率約 30%。在此趨勢下，行動 AI 將成為主要驅動因素之一，並重塑手機規格、開發者生態與商業模式。三星與 Google 的這次合作無疑為 2026 年拉開了一場 AI 競賽的序幕。

專家見解：品牌與開發者應即刻開始測試 Gemini 3 的開放 API，與 Google 建立合作關係，並優化產品以融入 AI 工作流。未來，不支援 AI 助理執行的應用可能逐漸被邊緣化。