NVIDIA 組了一個聯盟要做開源 frontier model、Google 把 Gemini Code Assist 直接免費送、MCP 生態冒出防詐騙和治理控制兩個新玩家、AI 安全治理落地的比例只有 7%。五則跟前兩天不重複的。

1. NVIDIA Nemotron 3 Super 開源 + Nemotron Coalition 成軍

NVIDIA 三月中連丟兩顆炸彈。先是開源 Nemotron 3 Super——120B 參數的混合架構模型（Mamba-Transformer MoE），實際啟用 12B 參數，專門為 multi-agent reasoning 設計。軟體開發、資安分析、自動化工作流這些場景是它的主戰場。

模型已經上了 Perplexity、OpenRouter、Hugging Face、build.nvidia.com，CodeRabbit、Factory、Greptile 這些 AI coding agent 也在整合中。

更值得注意的是 3 月 16 日成立的 Nemotron Coalition——Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral AI、Perplexity、Reflection AI 都是創始成員。目標：共享研究、資料、算力，推進開源 frontier model。第一個成果會是 Nemotron 4 系列。

NVIDIA 不只賣 GPU 了。它在用開源模型 + 生態聯盟的方式，確保整個 AI 技術棧的底層跑在自己的硬體上。聰明。

原文來源：NVIDIA Debuts Nemotron 3 Family of Open Models
原文來源：NVIDIA Launches Nemotron Coalition of Leading Global AI Labs

2. Google Gemini Code Assist 免費開放 — 不是試用，是真的免費

Google 三月宣布 Gemini Code Assist 對個人開發者完全免費。不是縮水版 free tier，是完整功能。底層跑 Gemini 2.5（Gemini 3 快了），支援 VS Code、JetBrains 全家桶、GitHub。

額度：每天 6,000 次程式碼相關請求、240 次聊天請求，每月最多 180,000 次 code completion。對個人開發者來說，這額度基本上用不完。

三月初還加了兩個新功能：Finish Changes（自動補完你正在寫的修改）和 Outlines（程式碼結構大綱），IntelliJ 和 VS Code 都能用。

GitHub Copilot 之前也有免費版，但額度限制比較嚴格。Google 這波直接把門檻拉到地板——用了再說，用上癮了再付錢升級企業版。這套路，懂的都懂。

原文來源：Google Made Gemini Code Assist Free. What’s the Catch?
原文來源：Try free Gemini Code Assist and Gemini Code Review in GitHub

3. Fingerprint 推出反詐騙 MCP Server — 金融科技第一個吃螃蟹的

Fingerprint 在 3 月 16 日發佈了業界第一個專為防詐騙設計的 MCP Server。開源，MIT 授權。

做什麼用的？讓 AI Agent 直接連上 Fingerprint 的設備指紋平台，用自然語言查詢可疑設備活動、分析詐騙模式、管理防護規則。以前做這些分析要寫一堆 query，現在一句話搞定。

兩種部署方式：自建（開源版）或託管服務。不只是唯讀查詢——Agent 可以直接操作 Management API 來配置防護工作流。

MCP 下載量從 2024 年 11 月的 10 萬次爆到 2025 年 4 月的 800 萬次。現在金融科技這邊也開始接了。從開發工具、數位資產管理、遊戲美術，到現在的防詐騙——MCP 的觸角伸得比誰都快。

原文來源：Fingerprint Launches Industry-First MCP Server for Fraud Prevention
原文來源：Introducing the Fingerprint MCP Server

4. SurePath AI 發佈 MCP Policy Controls — 終於有人管 MCP 的安全了

3 月 12 日，SurePath AI 推出了 MCP Policy Controls。一句話解釋：它是 MCP 的「防火牆」，讓企業控制哪些 MCP Server 和工具可以被 AI Agent 使用。

運作方式：所有受保護的 MCP 流量都會經過 SurePath 平台，即時套用存取控制。它能偵測從沒見過的新 MCP 工具——那些可能假裝成合法工具、實際上在竊取資料的東西。

為什麼需要這個？MCP 引入了一個全新的攻擊面。Agent 連上 MCP Server 之後，有權限讀資料、執行操作。如果哪個惡意 MCP Server 混進來，後果就是 LiteLLM 供應鏈攻擊的翻版——但更隱蔽。

MCP 生態的成熟需要治理工具跟上。之前 2026 路線圖提到的 SSO、audit trail、gateway 行為控制，SurePath 算是率先交出一份答卷。

原文來源：SurePath AI Advances Real-Time Model Context Protocol (MCP) Policy Controls to Govern AI Actions

5. AI 安全治理落地率只有 7% — WEF 報告的數字很扎眼

世界經濟論壇（WEF）發佈了《Global Cybersecurity Outlook 2026》，裡面一個數字讓人停下來想一想：73% 的企業已經部署了 AI 工具，但有即時安全治理策略的只有 7%。

87% 的受訪者把 AI 相關漏洞列為 2025 年成長最快的資安風險，2026 年趨勢沒有減緩的跡象。主要攻擊向量：AI 生成的釣魚郵件、deepfake 詐騙、AI 輔助的惡意程式、自動化漏洞掃描。

報告裡一段話寫得蠻直接的：「一個精心設計的 prompt injection 或工具濫用漏洞，就能讓攻擊者接管企業最有權限的 AI Agent——靜默執行交易、刪除備份、或打包整個客戶資料庫外傳。」

73% vs 7%。工具跑在前面，治理遠遠在後面。不是不知道有風險，是組織流程和安全策略還沒追上技術的部署速度。

原文來源：Global Cybersecurity Outlook 2026 - World Economic Forum
原文來源：AI Risk and Readiness Report 2026 - Cybersecurity Insiders

這期有個隱藏主線：治理。NVIDIA 用聯盟治理開源模型發展、SurePath 治理 MCP 安全、WEF 報告在喊企業 AI 治理太慢。AI 不缺新功能，缺的是有人在後面收拾殘局。