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搜尋「Token」,共 164

生成式AI由聊天工具走向可自主執行任務的AI Agent,資安防護也從模型與應用軟體一路延伸至韌體與晶片。台灣晶片IP業者開始把身分認證、安全啟動及金鑰保護直接嵌入晶片設計,力旺與晶心科等業者均已布局硬體層安全技術,反映Silicon Se

基於Token產能與變現能力已改變AI資料中心(AIDC)競爭邏輯,資策會產業情報研究所(MIC)於「2026 MIC FORUM Fall《躍進 AI Leap》」研討會次日,聚焦現今AIDC的競爭態勢轉變、經營關鍵議題,以及算力與網路傳

過去十年間,全球科技產業對AI與機器學習的想像,經歷了從量變到質變的洗牌。生成式AI並非全盤否定傳統判別式演算法,而是在其精準感知、即時控制的基石上,補足了抽象思考、泛化遷移與自主推理的拼圖。

當全球人工智慧的浪潮以驚人速度從單純的語言對話模型,演進至具備自主規劃、工具調用與複雜多步驟執行能力的代理式AI(Agentic AI)時代,半導體產業的競爭焦點也迎來了根本性的典範轉移。 過去數年間,市場往往聚焦於單一GPU晶片的尖峰算力

AI伺服器記憶體競爭正從HBM延伸至完整Memory/Storage Hierarchy。Kioxia 9月3日舉行技術說明會,提出AI時代NAND策略,依照不同工作負載配置低延遲XL-FLASH、TLC與高容量QLC,並透過CXL記憶體擴

基於現今AI工廠的運作模式,電力已成為影響算力(Token)產出效率的生產要素,,將影響工廠與資料中心的營運效率。伊頓公司也在今(2)日揭幕的SEMICON Taiwan 2026期間,針對AI資料中心與半導體產業面臨的高功率密度、供電可靠

AI算力需求持續攀升,資料中心競爭正從GPU與電力容量擴張,進一步轉向整體系統效率。微軟Azure雲端硬體與基礎建設總裁Rani Borkar於SEMICON Taiwan CEO Summit 發表主題演講,她指出下一階段AI基礎建設不應

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

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

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,

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

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。

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。

隨著代理式AI從實驗階段邁向實際的企業工作流程,企業所需的不僅是強大的終端裝置(Endpoints)。AI代理能夠持續執行並處理企業資料,但也對網路基礎設施、Token經濟學(Tokenomics)、代理行為以及安全性帶來新的需求。在本地運

在AMD的 Advancing AI 2026 大會中,最受全球科技業矚目的硬體主角,無疑是旗艦級AI系統—Helios。 這不單只是一次產品升級,而是代表半導體競爭策略的根本轉變。面對科技巨頭對大模型推論與萬億參數訓練的算力渴望,單一GP