AI記憶體供應鏈重組 SK海力士在美建立HBM封裝基地 (2026.08.28)
AI晶片供應鏈的在地化，正從GPU與伺服器進一步延伸至高頻寬記憶體（HBM）。SK hynix於美國印第安納州West Lafayette正式啟動先進封裝基地，投資逾40億美元，規畫2029年下半年開始量產下一代HBM，並且明確將HBM4E…
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AI資料中心從搶GPU轉向搶電 電網與液冷成基礎建設主戰場 (2026.08.28)
AI資料中心建設進入下一階段的競爭態勢。隨AI伺服器機櫃功率密度快速提高，資料中心面臨兩項更基礎的物理限制：電從哪裡來，以及數百kW等級熱量如何排出去，因此帶動電網、再生能源與液冷同步成為AI基礎設施的新戰場。 韓國政府近日邀集Samsun…
OpenAI自研ASIC攻推論 AI晶片進入Token效能戰 (2026.08.27)
生成式AI競爭正由模型參數與訓練算力，進一步轉向「推論經濟學」。OpenAI公布首款自研推論ASIC「Jalapeno」實測結果，透過晶片、HBM、網路與Serving軟體協同設計，試圖同時突破高吞吐量與低延遲難以兼得的限制，核心指標也由傳…
從BBU到大型儲能 AI算力推升液冷ESS新商機 (2026.08.27)
AI資料中心功率密度快速提高，現今的能源基礎設施競爭要點已從「能不能供電」進一步轉向「如何安全、快速且穩定地供電」。韓國智慧電網業者G2Power最新公開商用化浸沒式冷卻ESS，將電池模組直接浸入絕緣冷卻液，並把AI監控、BMS、EMS與P…
AMD機櫃級AI能源效率目標進展超前 持續朝2030年提升20倍目標邁進 (2026.08.27)
AI運算需求正快速成長，對資料中心基礎設施的要求也隨之提升。要滿足此需求，必須全方位進行創新：CPU、GPU、網路技術、軟體、電力與散熱技術皆需在機櫃與資料中心層級高效協同運作。提升能源效率有助於在不增加功耗的前提下，提供更強大的AI效能，…
AI紅利從GPU向外擴散 光互連、載板與材料接棒擴產 (2026.08.26)
AI基礎設施投資正在進入第二階段。當GPU、HBM與先進封裝持續擴產，資料傳輸、晶片載板及半導體材料也開始出現供應瓶頸，AI紅利從核心晶片向CPO光互連、FC-BGA與特殊材料快速外溢，帶動台灣、韓國與日本供應鏈重新布局。 台灣光學大廠大立…
Google TPU複雜度升高 台灣ASIC供應鏈擴大分工 (2026.08.26)
AI晶片戰場正從GPU延燒至雲端服務商自研ASIC。隨Google持續推進下一代TPU，晶片規模、封裝與系統複雜度同步提高，ASIC開發模式也可能由單一供應商承包，逐步轉向多家設計服務商分工，為台灣IC設計服務產業帶來新的成長空間。 根據摩…
AI伺服器進入Token成本戰 Vera Rubin拉動台廠換機潮 (2026.08.26)
隨生成式AI由模型訓練轉向Agentic AI大規模推論，AI伺服器競爭指標正從GPU峰值算力，進一步轉向Token生成速度、功耗與單位推論成本。NVIDIA於Hot Chips 2026宣布Groq 3 LPX互動式AI推論加速器全面量產…
算力天花板不再取決於奈米 先進封裝擴產將決定AI晶片命運 (2026.08.25)
在半導體產業過去數十年的發展歷程中，摩爾定律始終是算力競賽的最高指引——只要縮小電晶體尺寸，就能換取更高的效能與更低的能耗。然而，隨著先進製程邁向 2 奈米、進入環繞式閘極（GAA）架構與晶背供電（如 A16）的極限領域，物理邊際效益顯著遞…
AI資料中心不只搶GPU更搶電 台灣AIDC進入區域電網與直供配置 (2026.08.24)
未來可研議由電廠拉設專線直接供應AIDC，再由業者自主管理，距離、成本與建置時間則交由市場機制決定；換言之，「離電源愈近」可能成為下一波大型AI機房選址的重要條件。…
AI基建競爭轉向「算力＋電力」 低碳能源成AI資料中心下一道門檻 (2026.08.21)
生成式AI快速擴張，不只帶動GPU、伺服器與液冷需求，也正在形成一場「算力與能源的雙重循環」。當AI協助電網預測負載、調度儲能與提高能源效率，能源系統反過來又成為支撐AI成長的底層資源。台灣擁有全球重要的半導體、AI伺服器及ICT供應鏈，但…
AMD發表最新部落格文章，詳細介紹對Qwen3.8 27B的Day-0支援，協助開發人員在搭載AMD Ryzen AI Max處理器的系統以及Radeon AI PRO R9700繪圖卡上本地運行全新的27B參數模型。 此項發布再次證明，運…
AI時代的新石油—電力 (2026.08.19)
「電力」，成為AI時代的「新石油」。為深入探討此一關鍵議題，本文特別專訪資策會MIC資深產業分析師陳奕伶與王怡方，由大環境的資料中心耗電挑戰談起，剖析AI如何反向成為節能推手，一窺未來能源多樣性的可能發展。…
AMD全面佈局實體AI 以Kria平台與開放夥伴網路重塑機器人賽局 (2026.08.18)
機器人產業正經歷一場關鍵的典範轉移—從過往執行固定指令的確定性自動化（Deterministic Automation），全面跨入具備即時環境感知、自主推論與代理決策能力的智慧自主實體AI（Physical AI）時代。 面對次世代智慧機器…
從AI助手到企業智能分身 (2026.08.17)
當生成式AI進入PC，市場很容易沿用過去的升級想像：處理器更快、記憶體更大，下一代電腦自然就會取代上一代。…
一部AI PC如何分工 (2026.08.17)
AI PC的競爭常被濃縮成一個數字：NPU有多少TOPS。然而，一部真正可用的AI PC，從來不是把一顆NPU放進既有筆電就完成。…
PC不再只有一條升級路線 (2026.08.17)
AI進入個人電腦，市場最容易形成的想像，是每一部PC都會沿著同一條路線升級：更高TOPS、更大的記憶體，以及能在本地運行大型模型的GPU。…
LG與NVIDIA擴大實體AI合作 布局機器人、AI工廠與新智慧車 (2026.08.14)
LG與NVIDIA的AI聯盟正從「策略藍圖」進入「實際部署」。繼雙方今年6月確立涵蓋實體AI（Physical AI）、AI基礎設施與未來移動的合作架構後，LG集團進一步將機器人、AI工廠與AI定義車輛列為三大落地戰線，顯示這項合作朝向完整…
AI封裝產能爭奪白熱化 台積電擴大委外製程 (2026.08.14)
生成式AI與大型資料中心持續推升GPU、AI ASIC及高頻寬記憶體（HBM）需求，全球半導體競爭焦點正由先進製程延伸至先進封裝。近期台積電擴大部分CoWoS製程委外，加上SK海力士加速美國與韓國先進封裝投資，顯示AI晶片產業面臨的關鍵瓶頸…
HBM戰線延伸先進封裝 SK海力士加速全球布局 (2026.08.14)
SK海力士規劃投資約38.7億美元，在美國印第安納州西拉法葉（West Lafayette）建立HBM先進封裝生產及研發基地，並與普渡大學等研究機構合作。官方規劃顯示，新基地預計2028年下半年投入營運，將成為美國重要的HBM先進封裝據點。…