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OpenAI 投資 Cerebras 超過百億美元 部署 750MW 晶圓級算力目標成為全球最大推理平台

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/9eaa3c13-39f7-4693-95dc-8fa22d45fc66.jpg"></div><p class="ck-section">OpenAI 投資超過 100 億美元於 AI 晶片獨角獸 Cerebras，部署高達 750MW 的晶圓級運算能力，要成為全球最大的 AI 推理平台，強化大型模型運算與應用能力。<br><br>OpenAI與美國AI晶片獨角獸Cerebras共同宣布一項<a href="https://openai.com/index/cerebras-partnership/">長達三年的合作協議</a>，OpenAI將佈署高達750MW (兆瓦) 的Cerebras晶圓級系統 (Wafer-Scale Systems)，將打造全球規模最大的高速AI推理平台。據知情人士透露，這筆交易價值超過100億美元 (約合新台幣3200億元)。</p><p class="ck-section"><strong>2026年啟動，鎖定「推理」速度</strong></p><p class="ck-section">這項佈署計畫預計於2026年起分階段落地，並且於2028年前完成。Cerebras的晶片設計邏輯與傳統GPU不同，其以「大」著稱，標榜能在一塊巨型晶片上塞入4萬億顆電晶體。</p><p class="ck-section">透過將龐大的運算量、記憶體與頻寬整合在單一晶片上，Cerebras消除傳統硬體導致推理速度下降的瓶頸。官方宣稱，在大模型的回應速度上，Cerebras系統是基於GPU系統的15倍，這對於OpenAI來說至關重要，因為更快的即時回應能讓使用者完成更多任務、停留時間更長，並且執行更高價值的工作負載。</p><p class="ck-section"><strong>Sam Altman既是客戶也是金主</strong></p><p class="ck-section">這筆交易背後的關係相當深厚，OpenAI執行長Sam Altman本人就是Cerebras的個人投資者。雙方的合作其實醞釀已久，早在2017年兩家公司剛成立不久時，團隊就頻繁會面分享研究成果，並且討論合作的可能性。</p><p class="ck-section">此次合作協議於去年秋季開始洽談，並且在感恩節前簽署了意向書。Cerebras執行長Andrew Feldman表示，推動市場的關鍵因素是對「快速運算」的非凡需求。</p><p class="ck-section"><strong>Cerebras估值翻倍，OpenAI尋求「非NVIDIA」解決方案</strong></p><p class="ck-section">受此大單激勵，Cerebras正在洽談一筆10億美元的融資，市場估值有機會暴漲至220億美元，幾乎是原本的3倍。該公司曾於2024年申請上市，但隨後撤回，目前仍計畫推進掛牌上市 (IPO)。</p><p class="ck-section">對於OpenAI而言，這也是其算力供應鏈多元化策略的一環。為了尋找比NVIDIA更便宜、高效的替代方案，OpenAI先前已宣布與博通 (Broadcom) <a href="https://mashdigi.com/openais-large-orders-from-amd-and-broadcom-exacerbate-tsmcs-advanced-process-capacity-pressure/">合作開發客製化晶片</a>，並且簽署協議使用AMD的MI450晶片<a href="https://mashdigi.com/openai-and-amd-reach-multi-billion-dollar-chip-purchase-agreement-strengthening-ai-computing-layout/">為其運算系統加速</a>。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/openai-invests-a-staggering-10-billion-in-cerebras-deploying-750mw-of-wafer-level-computing-power-aiming-to-become-the-worlds-largest-inference-platform/" target="_blank">https://mashdigi.com/openai-invests-a-staggering-10-billion-in-cerebras-deploying-750mw-of-wafer-level-computing-power-aiming-to-become-the-worlds-largest-inference-platform/</a></li></ul></div>

聯發科公布天璣9500s與天璣8500 叫陣高通Snapdragon 8 Gen 5與Snapdragon 7 Gen…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/15fa4517-ac6c-4ab2-a863-ae464f145b2a.jpg"></div><p class="ck-section">聯發科於2026年1月15日在中國公布兩款旗艦與高階平台，包括天璣9500s以及天璣8500兩款平台，強調可將旗艦體驗擴大到更廣泛使用者，從產品定位，天璣9500s似乎是瞄準高通Snapdragon Gen 5的準旗艦級市場，而天璣8500則與高通Snapdragon 7 Gen 4於輕旗艦領域競爭。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">凝聚天璣9500旗艦特色但更親民的天璣9500s</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/e5952dba-44e0-45e2-91ab-2de884371cd0.jpg"></figure><p class="ck-section">天璣9500s與天璣9500的定位猶如高通Snapdragon 8 Elite Gen 5與Snapdragon 8 Gen 5，天璣9500採用3nm製程與全大核架構，以3.73GHz的Cortex-X925超大核搭配3核Cortex-X4與4個Cortex-A720，甫以Immortalis-G925 GPU，可提供強勁的性能與媲美遊戲機級的光追遊戲視覺體驗，同時還可對應165fps更新率。</p><p class="ck-section">此外天璣9500s具備旗艦級的AI NPU，提供強勁的裝置端AI體驗，並針對生成式AI、多模態模型進螢最佳化，可進行包括AI即時照片美化，AI擴圖、AI去背、AI物件移除等影像功能，以及如通話、會議與文件的AI摘要功能，設備商亦可在平台開發專屬的AI增強體驗。</p><p class="ck-section">天璣9500s還採用MediaTek Imagiq ISP，具備30fps即時運動追焦、8K全焦段Dolby Vision HDR影片錄製，還提供抓拍與降噪等功能；另外提供下行達7Gbps的3GPP 5G R17的4CC-CA數據機，MediaTek Xtra Range 3.0室內Wi-Fi延展技術與手機對手機藍牙直連等功能。</p><p class="ck-section">單從基本架構描述，天璣9500s相當接近天璣9400+，但GPU從官方規格敘述看似從MC2簡化為單核設計，也許有助進一步降低能耗但維持相當程度的性能與支援光線追蹤，另外相較之下無線平台也略有降規，除了Wi-Fi峰值由7.3GHz降為6.5GHz，天璣9500s藍牙規格為藍牙5.4而非天璣9400+的藍牙6.0雙頻。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">媲美旗艦級的輕旗艦平台天璣8500</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/e3c2d083-ad61-4b91-be90-22645963d88a.jpg"></figure><p class="ck-section">天璣8500則採用4nm製程，為8核Cortex-A725單架構全大核設計(採用1+3+4三組不同時脈配置)，搭配Mali-G720 GPU，並可支援最高9600MT/s的LPDDR5X記憶體，強調性能增強之餘，也具備更低的能耗與發熱，同時借助搭載MediaTek NPU 880，可對應全球主流的大型語言模型與圖像生成模型。</p><p class="ck-section">從規格來看，天璣8500算是天璣8450的增強版本，雖然CPU配置方式相同、GPU架構也相同，但GPU的核心從MC7提升至MC8，圖形性能也獲得提升，另外支援的記憶體時脈也較為提升。</p>

iPhone 關鍵零件「玻璃纖維布」傳缺貨 蘋果緊急派員到日本協調

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/e90716ad-0f8a-4641-98fb-6f79e60d025f.jpg"></div><p class="ck-section">蘋果派代表前往日本三菱瓦斯化學工廠，希望確保 iPhone 18 所需的玻璃纖維布產量足夠。<br><br>在AI浪潮下，不只GPU晶片難求，現在連最上游的基礎材料都出現嚴重短缺，甚至可能威脅到蘋果下一代iPhone的生產。根據<a href="https://asia.nikkei.com/business/technology/tech-asia/apple-and-qualcomm-fret-over-strained-supplies-of-japan-s-glass-cloth">日經亞洲 (Nikkei Asia) 報導</a>，蘋果與Qualcomm正面臨核心材料「玻璃纖維布」 (Glass Cloth) 的供應危機，而為了確保「iPhone 18」等新品能順利出貨，蘋果甚至罕見地直接派員進駐日本供應商工廠「盯單」，並且尋求日本政府協助協調。</p><p class="ck-section"><strong>什麼是「玻璃纖維布」？為何它能卡住蘋果脖子？</strong></p><p class="ck-section">這裡提到的並非手機螢幕的保護玻璃，而是深埋在晶片基板內部、像厚實保鮮膜一樣的絕緣材料。這種玻璃纖維布編織得比頭髮還細，是製造電路板的「骨架」，負責支撐晶片，使其穩定傳輸訊號。</p><p class="ck-section">報導指出，此次短缺的並非普通材料，而是高階的T-glass (T型玻璃)。這種材料具備高剛性與低熱膨脹係數，受熱不易變形，是製造高效能AI晶片與高階手機處理器不可或缺的關鍵。</p><p class="ck-section">不過，T-glass的生產技術壁壘極高，幾乎由日本日東紡 (Nittobo) 一家公司壟斷市場。</p><p class="ck-section"><strong>AI搶料效應擴散，新產能遠水救不了近火</strong></p><p class="ck-section">危機的根源在於AI晶片需求的爆發性成長。包括NVIDIA與AMD等業者也都在搶奪日東紡的高階產能，導致蘋果與高通面臨排擠效應。</p><p class="ck-section">儘管各大廠紛紛派人造訪，但日東紡高層態度明確，堅持優先考慮品質而非盲目擴張。另外，由於T-glass生產需達到零氣泡、零瑕疵的極高標準，新產能預計要等到2027 年下半年才能真正上線，這對於預計在2026年推出的iPhone 18來說，根本緩不濟急。</p><p class="ck-section"><strong>蘋果罕見大動作：駐廠監督、找政府喬</strong></p><p class="ck-section">面對供應鏈斷鏈風險，蘋果採取了異常積極的緊急措施：</p><p class="ck-section">• <strong>派員駐廠：</strong>消息指出，蘋果已於2025年秋季直接派遣員工前往日本，進駐晶片基板材料商三菱瓦斯化學 (Mitsubishi Gas Chemical)。由於三菱高度依賴日東紡的原料，蘋果希望透過駐廠監督，確保自身訂單能被優先處理。</p><p class="ck-section">• <strong>行政協調：</strong>蘋果甚至接觸了日本政府官員，試圖透過行政力量協助協調，確保戰略物資穩定供應。</p><p class="ck-section">• <strong>尋找備案：</strong>蘋果雖然討論過使用次級玻纖布，但驗證耗時且有品質風險；目前也開始接觸宏和科技 (Grace Fabric Technology) 等其他廠商，並且要求三菱協助提升其品質，但進展似乎並不順遂。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點</strong></p><p class="ck-section">這起事件再次凸顯了全球科技供應鏈的「脆弱性」。過去市場關注的焦點多半在台積電的先進製程，但事實上，像T-glass這種處於更上游、被單一廠商壟斷的基礎材料，往往才是真正的瓶頸所在。</p><p class="ck-section">當AI伺服器的高毛利訂單大舉入侵供應鏈時，即便是蘋果這樣的消費電子霸主，也不得不放下身段，透過駐廠與政治力來搶奪資源。如果日東紡的產能問題無法在短期內緩解，不排除iPhone 18必須在效能 (改用次級材料)或產量上做出妥協。這也解釋了為什麼蘋果近年來如此積極推動供應鏈多元化，因為被「卡脖子」的滋味，在執行長Tim Cook眼中絕對是無法容忍的風險。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/is-a-glass-sheet-holding-the-iphone-18-in-the-bag-apple-sends-representatives-to-mitsubishi-gas-chemical-plant-in-japan-to-secure-supplies/" target="_blank">https://mashdigi.com/is-a-glass-sheet-holding-the-iphone-18-in-the-bag-apple-sends-representatives-to-mitsubishi-gas-chemical-plant-in-japan-to-secure-supplies/</a></li></ul></div>

華碩ROG顯示卡30周年集大成之作ROG Matrix GeForce RTX 5090在台推出 4風扇設計、達800…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/ffa7f7f9-42cf-42c5-9192-6ada0a68880d.jpg"></div><p class="ck-section">華碩宣布於2025年宣布的華碩顯示卡30周年紀念之作ROG Matrix GeForce RTX 5090在台上市，ROG Matrix GeForce RTX 5090是華碩將推出第一款顯示卡以來對於高階顯示卡的專業投注於其上的頂尖產品，採用風冷配置，但結合BTF主機板與12V-2x6雙路供電可達超越GeForce RTX 5090預設的800W電力，進一步換取10%能提升，同時針對超頻玩家還添加記憶體除霜功能，搭配液態氮超頻可提供更穩定的性能輸出。</p><p class="ck-section">ROG Matrix GeForce RTX 5090建議售價為129,990元，另外華碩宣布於2026年2月15日以前購買GeForce RTX 50系列顯示卡，線上登錄就可獲得限量「華碩顯示卡30周年紀念杯」。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/43c55058-5efd-4e5d-9c87-6d55bf03ca73.jpg"><figcaption>▲ROG Matrix GeForce RTX 5090採用四風扇與純銅均溫板、熱導管與鰭片</figcaption></figure><p class="ck-section">ROG Matrix GeForce RTX 5090採用4風扇設計，可提升20%以上的風壓形成垂直氣流通道，並採用鏡面處理銅質均溫導熱板、熱導管與純銅散熱鰭片，有效降低5%以上GPU溫度，並輔以晶片師兼液態金屬散熱膏與處理製程，可滿足長時間運作的穩定；此外電路板採用3Oz厚度，可有效減少電壓下降，並具備使用液態氮超頻可於約0度C啟動的記憶體除霜，避免記憶體因超頻過程結凍影響性能。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/40956e40-531b-4ab1-8f6e-0aa9522cd95a.jpg"><figcaption>▲ROG Matrix GeForce RTX 5090內建水平儀與供電智慧偵測功能，可降低意外風險</figcaption></figure><p class="ck-section">同時ROG Matrix GeForce RTX 5090除了具備可監控與調整性能的GPU Tweak III應用程式，還具備水平感測器，可即時顯示ROG Matrix GeForce RTX 5090的安裝角度，玩家還可進一步校準與設定監測閥值，倘若顯示卡下垂超過範圍就會發出警示；此外Power Detector+則具備智慧偵測供電功能，只要供電異常或有潛在問題，同樣也會提顯玩家檢查電源線。</p>

NVIDIA DLSS第2代Transformer超解析模型是針對RTX 40與RTX 50的AI加速器最佳化 舊款R…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/672ab5cf-813a-457e-90d4-f12f2405d927.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA於CES 2026的遊戲相關技術導覽的其中一個重點即是放在導入第2代Transformer超解析模型與多幀生成的DLSS 4.5，其中玩家即日起即可在NVIDIA App選擇使用最新的第2代Transformer超解析模型；然而在上線後有玩家表示倘若對於RTX 20與RTX 30系列而言，第2代Transoformer超解析模型會消耗更多的資源；對此，NVIDIA表示畢竟Transformer超解析模型本身是針對支援較新Tensor Core的RTX 40與RTX 50系列GPU最佳化，倘若舊款RTX顯示卡玩家認為效能折損較明顯，仍可手動自NVIDIA App選擇其它模型版本。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">對RTX 50與RTX 40影響較小的第2代Transformer模型</span></h3><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/u4cfzFd9HzU" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><p class="ck-section">NVIDIA於CES 2025正式公布基於Blackwell架構的RTX 50系列時，一併公布DLSS 4，其中最大的變化是把原本的CNN架構模型轉換到新一代的Transformer架構，不過由於Transformer架構較為複雜，使得不支援FP8精度的RTX 20與RTX 30系列顯示卡在執行Transformer模型會有相對更大的性能耗損。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">保有更完整的暗部光影效果與減少動態殘影</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/7a04fd69-df7f-4ad7-91cf-3ebcba3b027a.jpg"><figcaption>▲第2代Transformer超解析模型可改善影像品質，但對於不支援FP8格式的RTX 20與RTX 30會有較大的效能耗損</figcaption></figure><p class="ck-section">在DLSS 4.5所採用的第2代Transformer藉由在遊戲引擎原生的線性空間進行訓練與推論，解決傳統TAA與原本超解析模型在對數空間中會抑制閃爍，導致在高對比場景光罩變暗以及產生細節與陰影損失的問題；第2代Transformer超解析模型可在不壓縮資料處理不穩定性，使其能以物理精度累積光罩，保留像是發光的霓虹燈、明亮反射等色彩範圍與細節。</p><p class="ck-section">NVIDIA以黑神話：悟空的角色在暗處場景進行展示，在前一代模型原本角色周遭幾乎是一片黑暗，但改用第2代Transformer超解析模型後，會看到角色周遭發出細微的火花，這才是遊戲原本的效果，只是前一代的Transformer超解析模型在處理後無法正確還原細膩的火花細節，不過倘若未與原生解析度對比，恐怕也不知道有這樣的特效。另外在高速動態畫面下，第2代Transformer超解析模型也保有更清晰的動態物件影像與更少的殘影。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">RTX 30與RTX 20玩家可手動選擇舊款超解析模型</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/2667978e-f6d7-4d5c-b9e3-4044e7d79130.png"><figcaption>▲RTX 20與RTX 30玩家倘若覺得效能耗損明顯，可手動切回舊款超解析模型</figcaption></figure><p class="ck-section">然而也由於第2代Transformer超解析模型更為複雜，雖然於支援FP8精度的RTX 40與RTX 50的性能影響不明顯，不過對RTX 20及RTX 30可能就要在影像品質與耗損幀率之間取捨；倘若舊世代RTX顯示卡用戶不想要性能被耗損，可自NVIDIA App的全域設定將「最新」以手動選擇CNN或第一代Transformer超解析模型。</p><p class="ck-section">以Capcom新作人機迷網展示路徑追蹤的視覺魅力</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/fSVWQUWDGGc" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/2d44ccf7-faf1-4ac0-b62a-116a2650586f.jpg"></figure><p class="ck-section">另外，NVIDIA也與Capcom即將在2026年推出的新作品「人機迷網」(PRAGMATA)合作展示光線路徑追蹤的效果，相較傳統反射特效，啟用光線路徑追蹤後，可在場景具有反射特性的材質看到更清晰且逼真的物件反射，而非傳統特效僅有一個模糊輪廓的情況，使遊戲視覺更進一步邁入「電影級」效果。</p>

Intel公布18A製程Core 300系列處理器 最多6核與Core Ultra 300架構相同但CPU與GPU位於…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/d802f510-6edf-4014-9afe-a30c31a5aa2e.jpg"></div><p class="ck-section">Intel在代號Panther Lake的Core Ultra 300系列發表會簡單帶過還有採用相同架構但規格更為精簡的Intel Core 300系列處理器(Intel Core Series 3)，然而Intel並未在發表會公開規格；不過在Intel提供的補充資料中，提供一頁簡單的結構說明，確認Core 300處理器採用最多2P+4LP-E的CPU配置與18A製程。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/d802f510-6edf-4014-9afe-a30c31a5aa2e.jpg"></figure><p class="ck-section">不同於Core Ultra 300系列是以Compute Tile、GPU Tile與I/O Tile三大部分構成，Core 300系列則是把2+4核CPU、2核Xe3 GPU、NPU 5合併在單一Compute Tile內，具備4MB快取，另外記憶體可支援LPDDR5X 7467MT/s或DDR5 6400MT/s，PCIe總線僅有6路的PCIe Gen 4，但仍有2路的Thunderbolt 4。</p>

AMD Ryzen AI Halo及AMD Helios機架系統動眼看 尺寸落差極端但同為AI而生

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/c56f51e4-7787-4f63-8f6c-f66db47027bc.jpg"></div><p class="ck-section">AMD在展示區陳列於CES 2026年公布的兩項AI重磅產品，其一是瞄準NVIDIA DGX Spark的Ryzen AI Halo，另一項則是劍指NVIDIA Vera Rubin NVL72的Helios機架系統。</p><p class="ck-section">巴掌大小搭載Strix Halo的AI超級電腦Ryzen AI Halo</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/3b2042b6-5753-41fc-ad12-0874abd0e9c3.jpg"><figcaption>機頂有AMD標誌，另外開機後底部有一圈白光</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/dc5cc5c5-cd75-4794-8561-34699e038ac4.jpg"><figcaption>▲後方I/O</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/10a68f3d-ee84-4c2a-82e0-00d804aa84a3.jpg"><figcaption>▲相較採用ITX大小主板的Framework Desktop、HP Z2 mini Z1A，Ryzen AI Halo尺寸幾乎只有1/3</figcaption></figure><p class="ck-section">Ryzen AI Halo是AMD鎖定NVIDIA DGX Spark的AI迷你超級電腦產品，將搭載AMD Ryuzen AI Max處理器，並相較先前由第三方推出的微型電腦更進一步縮減大小，基本尺寸相當近似DGX Spark，現場也擺出與Framework Desktop、HP Z2 mini Z1A等搭載Ryzen AI Max+ 395的比較，後方具備4個USB Type-C、一個HDMI與乙太網路，外觀採用類似AMD標誌的密集菱格網孔構成，並在底部有一圈的白光。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">採OCP架構的Helios機架系統</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/6a4a6762-a890-4e69-9980-3388632759b1.jpg"></figure><p class="ck-section">AMD目前在AI超級電腦相對NVIDIA除了軟硬體的成熟度及性能以外，機架系統規模也是相對弱勢；隨著AMD聲稱將在2026年以EPYC Venice CPU與Instinct MI400硬體與軟體扭轉乾坤外，Helios機架系統也是AMD作為抗衡NVIDIA Vera Rubin NVL72的重要布局。</p><p class="ck-section">Helios採用OCP的開放架構設計，採用Instinct MI455X GPU與EPYC Venic CPU作為運算模組，並利用AMD Pensando Vulcano NIC向外進行擴展。</p>

Intel資深PC產品經理Dan Rogers專訪：Core Ultra 300架構較Luna Lake可滿足更多元情…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/e6f89e3e-8e60-4faf-8ed4-9c408dcb9347.jpg"></div><p>在Intel CES 2026的Core Ultra 300發表會後，Intel安排資深產品經理Dan Rogers接受台灣媒體進行團訪；Dan Rogers表示，代號Panther Lake的Core Ultra 300是繼Lunar Lake後又一重大突破，且相對針對極致低功耗設計的Lunar Lake，Panther Lake可滿足更多裝置型態與情境需求。</p><h3><span style="color:#f39c12;">從Lunar Lake經驗催生的Panther Lake架構</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/671b747e-f721-454f-96ad-d8baf3177686.jpg"><figcaption>▲左為12Xe核心的Core Ultra 300晶片，右為4Xe GPU的Core Ultra 300晶片</figcaption></figure><p>Dan Rogers提到，Lunar Lake對於Intel是相當獨特的產品，是Intel想要挑戰x86架構在超低功耗限制下的性能極限為目的所設計，故在架構規劃盡以在15W TDP功率限制進行最佳化設計，結果就是Lunar Lake成就x86在超低功耗限制的出色表現，但泛用性就略顯不足，同時Intel也意識到市場多半超低功耗平台是定於25W TDP甚至以上。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/3935ce52-e0bd-4f48-8185-f9ff3853a489.jpg"><figcaption>▲Intel從展現x86極致能源效率的Lunar Lake學到許多寶貴經驗並轉化到Panther Lake平台</figcaption></figure><p>不過Intel仍從Lunar Lake獲得不少寶貴的經驗，並轉化到Panther Lake的技術與架構規劃，並把標準性能指標目標設定在25W TDP，但同時又能依據裝置型態彈性在更高或更低的TDP彈性設定；故Panther Lake藉由Lunar Lake的多晶粒設計建構彈性設計，提供自標準輕薄筆電、標準筆電、輕薄獨顯筆電與兼具高性能CPU及GPU的輕薄筆電設計。</p><h3><span style="color:#f39c12;">採用4核LP-E核心是在能耗效率與實際使用取得平衡的抉擇</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/5e622673-442c-4054-b4a1-f3ad069051ee.jpg"><figcaption>▲Intel認為4核LP-E Core不僅是能耗效率的甜蜜點，相對2核LP-E CPU更可減少日常負載切換至E-Core的頻率</figcaption></figure><p>Intel在Meteor Lake首度在I/O Tile導入LP-E Core超低功耗核心的概念，新一代的Panther Lake也同樣具備P Core、E Core及LP-E Core三種核心配置，不過在新一代E Core架構性能提升的前提，反而相較採用雙核LP-E Core的Meteor Lake使用4核LP-E Core。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/6b886800-49f7-40e3-b560-a2d1debb6128.jpg"><figcaption>▲入門的8核心版本同樣具備4核LP-E Core，不過跳過E-Core直接轉換到P Core</figcaption></figure><p>Dan Rogers解釋，Panther Lake選擇採用4核LP-E Core是評估能耗效率甜蜜點與真實使用體驗的結果；簡單的說，4核心E Core設計仍是最能兼顧性能與能耗效率的配置，同時在真實環境中，雙核心CPU不足以負荷如視訊會議、多分頁網路瀏覽等需求，如Meteor Lake在這一類的日常負載就需要把任務從LP-E Core轉移到E Core，導致能耗效率受影響。</p><h3><span style="color:#f39c12;">Xe 3架構性能亮眼、將針對PC掌機推出特殊版本</span></h3><p>此次Core Ultra 300系列的發表會有一張投影片提到將會推出PC掌機產品，而Core Ultra X9與Core ultra X7所搭載的Xe3架構Arc B390整合顯示有相當亮眼的表現，不過由於Arc B390僅搭配16核心CPU產品，倘若用於PC掌機似乎有些大材小用。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/e5ab85d4-89ef-4343-9097-0c5f5e237cf5.jpg"><figcaption>▲Dan Rogers表示Intel確實將針對掌機特性規劃對應產品</figcaption></figure><p>Dan Rogers表示，Intel對PC掌機市場也深感興趣，同時也與合作夥伴推出過幾款採用Core Ultra處理器的PC掌機產品，目前首波的Core Ultra 300系列處理器主要是針對筆電、微型主機型態所設計，加上Core Ultra X9與Core Ultra X7瞄準高階輕薄設計產品，確實不是那麼適用在掌機裝置，但Dan Rogers露出神秘的笑容，表示Intel後續確實有針對PC掌機的產品規劃。</p>

CES 2026：Razer 進軍 AI 開發運算市場 推出 Forge 工作站 同時發布開源 AIKit 平台

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/529ce7d2-bd20-4c78-bf97-91d4f16c5c1b.jpg"></div><p class="ck-section">Razer 宣布跨足 AI 運算開發領域，推出 Forge 工作站解決方案，並同步釋出開源 AIKit 平台，為開發者創造更靈活的 AI 工具生態。<br><br>Razer的發展目標顯然已經不再侷限於電競周邊，除了展示<a href="https://mashdigi.com/razer-showcased-project-motoko-headset-with-ai-assistant-project-ava-ai-companion-and-project-madison-gaming-chair-with-full-sensory-feedback/">對未來遊戲體驗的想像</a>，更正式宣佈進軍專業AI開發領域，揭曉名為「Razer Forge AI Dev Workstation」的高效能工作站與開源軟體平台「Razer AIKit」，試圖為AI研究人員與開發者提供強大的本地端運算解決方案。</p><p class="ck-section"><strong>鎖定本地端LLM開發：Forge工作站與AIKit平台</strong></p><p class="ck-section">今年Razer最令人驚訝的佈局，莫過於針對AI開發者推出的硬體與軟體生態系。</p><p class="ck-section">新發表的Razer Forge AI Dev Workstation是一款專為處理高負載訓練、推論與模擬工作流程打造的本地運算平台。其硬體規格相當強悍，支援多張專業級顯卡與AI加速器，包括NVIDIA最新的RTX PRO 6000 Blackwell系列GPU。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/5e50fff0-25ea-466e-a1a8-08fe85e16cde.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/5e50fff0-25ea-466e-a1a8-08fe85e16cde.jpg"></a></p><p class="ck-section">為了應付龐大的數據吞吐，此工作站配置了8通道DDR5 RDIMM記憶體插槽，並且搭載雙10GbE網路埠，確保在模型訓練時能維持極低的I/O延遲。此外，機殼採用可擴充的機架式設計 (Rack-Ready)，讓企業能從單機開發輕鬆擴展至叢集運算。</p><p class="ck-section">與硬體搭配的則是開源軟體平台Razer AIKit。這套工具旨在簡化繁雜的AI開發流程，透過單一指令即可自動偵測GPU、配置叢集，並且進一步優化設定。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/f248fc0d-a76f-4b57-a0d8-e65d73baf36f.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/f248fc0d-a76f-4b57-a0d8-e65d73baf36f.jpg"></a></p><p class="ck-section">Razer強調，AIKit能讓開發者在本地端實現「雲端等級」的效能，不僅降低延遲，更能確保數據隱私與安全性，完全無需支付昂貴的雲端訂閱費用。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/razer-is-venturing-into-the-field-of-ai-development-computing-launching-the-forge-workstation-and-the-open-source-aikit/" target="_blank">https://mashdigi.com/razer-is-venturing-into-the-field-of-ai-development-computing-launching-the-forge-workstation-and-the-open-source-aikit/</a></li></ul></div>

AMD展示搭載Instinct MI455X GPU與EPYC Venic CPU的Helios機架式平台 宣示運算將…

CES 2026：NVIDIA Rubin AI 運算平台進入量產 Vera CPU 與 Rubin GPU 組合 推…

NVIDIA宣布多項AI模型支援NVFP4、NVFP8量化減少記憶體需求並提升性能

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/90b5f94e-e8ae-492b-ac18-ab6a951dc26f.jpg"></div><p>於AI PC領域，NVIDIA持續與AI相關領域合作積極提升RTX GPU與AI的最佳化，NVIDIA CES宣布有越來越多的AI模型可支援NVFP4、NVFP8，相對BF16可進一步減少記憶體使用與提升性能；另外NVIDIA也將釋出LTX-2影像生成模型，主打支援NVFP8格式，可在20秒內產生4K影片；同時NVIDIA也預計在2月釋出結合生成式AI的影片超解析技術，可在僅3分鐘完成過往需15分鐘自720p升級至4K的10秒影片。</p><h3><span style="color:#f39c12;">支援NVFP4、NVFP8降低記憶體容量需求、提升效能</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/23c3762f-1733-42f7-b028-80e22c5e577b.jpg"><figcaption>▲借助支援NVFP4、NVFP8格式，NVIDIA GPU執行特定AI模型的性能再次獲得顯著提升</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/eefb8c73-c9cd-4184-be31-7a6d4fc6d5e0.jpg"><figcaption>▲使用原生NVFP4、NVFP8使消費級顯示卡也能執行資料中心等級的AI模型</figcaption></figure><p>NVIDIA的RTX顯示卡率先支援NVFP4、NVFP8等量化格式，並證實可在不損失正確性且占用更少記憶體實現更好的效果，越來越多的開放AI模型也開始支援NVFP4、NVFP8這兩種格式，相較BF16格式，NVFP8可減少40%記憶體占用，NVFP4則進一步僅需BF16約40%記憶體，在降低系統記憶體需求的同時也增加執行效率，除了可在相同的VRAM執行更大參數模型外，在結合將部分未使用模型區塊轉移到系統記憶體的技術，16GB的RTX顯示卡足以執行占用26GB的模型。</p><h3><span style="color:#f39c12;">僅需20秒就可產生4K50fps短片的LTX-2模型</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/11cdd291-2cb2-40ce-bb55-45197060121a.jpg"><figcaption>▲NVIDIA的開源生成式AI影片模型LTX-2可產生20秒的4K影片，並原生支援NVFP8量化</figcaption></figure><p>另外NVIDIA也公布新一代影像生成模型LTX-2，由於導入NVFP8量化格式，較LTX影像模型效能提升一倍，大幅縮減執行時間，並可產生最多20秒的4K解析度影像，此外LTX-2也維持與前一代相同的開源模式，即日起可在HuggingFace與ComfyUI下載。</p><h3><span style="color:#f39c12;">結合生成式AI的影片超解析</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/3160b280-4821-48bc-b081-aa0033d9b8fd.jpg"><figcaption>▲結合生成式AI的影片超解析技術不僅可將720p影片細緻的提升至4K，同時透過FP8量化大幅縮減處理時間</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/317049e7-4bdf-4ef0-b6cd-b33db9d2bfb0.jpg"><figcaption>▲相較原本需費時15分鐘處理影片升頻，原生支援低精度量化與最佳化微調把處理時間縮短至3分鐘</figcaption></figure><p>另外，NVIDIA也預計在2026年2月於ComfyUI推出結合生成式AI的影片超解析技術，利用支援NVFP8量化格式以及Py-Torch最佳化的Cuda，相較使用BF16的AI模型需耗時15分鐘才能完成720p至4K的10秒短片處理，NVIDIA的生成式AI影片超解析技術把處理程序大幅縮減為3分鐘。</p>

Intel Core Ultra 300系列正式推出 美國製造18A製程兼具效能與續航、全新Core Ultra X9…

高通公布10核心與6核心版Snapdragon X2 Plus處理器 較前一代更強更省電且具80 AI TOPS NPU

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/2f1addfb-bad1-4b75-ad1c-9180d2986b1f.jpg"></div><p class="ck-section">高通繼在2025年Snapdragon高峰會宣布第二世代PC平台Snapdragon X2系列的Snapdragon X2 Elite Extreme與Snapdragon X2 Elite兩系列頂級處理器後，於2026年CES除了與多家夥伴共同展示採用此兩項平台的新機型以外，宣布進一步將Snapdragon X2擴展到主流級距，再宣布10核心與6核心版的Snapdragon X2 Plus，強調較Snapdragon X Plus大幅增強性能與改善能耗，也具備80 AI TOPS NPU，提供出色的AI增強體驗。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/a1003293-9e81-4be6-b796-18def4d19bfa.jpg"><figcaption>▲Snapdragon X2 Plus提供10核心與6核心兩種版本</figcaption></figure><p class="ck-section">高通第一世代的Snapdragon X Plus提供10核心與8核心兩種版本，不過由於Snapdragon X2系列的Oryon CPU叢集配置改變，使得Snapdragon X2 Plus提供10核心與6核心版本，最高時賣為4GHz，此外GPU採用代號X2-45的GPU，整體CPU與GPU刻意與Snapdragon X2 Elite系列區隔，不過由於NPU一刀未砍，故在使用NPU的AI體驗仍有與旗艦等級平台相同的水準，這也是高通自第一世代Snapdragon X就相當重視的特色。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/94b586c9-4618-42ac-aed0-feb0a922e369.jpg"><figcaption>▲受惠新CPU架構，6核心版多核性能較前一代8核心更強</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/135b79dc-de17-48c7-b920-ad64d511f862.jpg"><figcaption>▲強調第3代Oryon具出色的能源轉換效率</figcaption></figure><p class="ck-section">由於CPU與GPU架構的大幅改善，Snapdragon X2 Plus兩個版本的CPU單核心性能較Snapdragon X Plus提高35%，相同峰值性能下，Snapdragon X2 Plus較Snapdragon X Plus減少43%的能耗；10核心版本的多核心效能世代提升達17%，而6核心版Snapdragon X2 Plus仍較8核心的Snapdragon X Plus高出10%多核心性能；此外GPU則同樣提升39%性能。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/8f9a70a8-2b80-435e-b080-576079914234.jpg"><figcaption>▲目前Snapdragon X2系列提供三個級距的產品線，涵蓋6核CPU至18核CPU</figcaption></figure><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/2a07c06b-66ba-4a72-a4ea-d1ab1e64dc96.jpg"><figcaption>▲在主流級平台同樣提供80 AI TOP NPU</figcaption></figure><p class="ck-section">另外Snapdragon X2 Plus系列皆可支援3個4K顯示輸出，並強調可支援最高128GB LPDDR5X記憶體與152GB/s的記憶體頻寬，同時提供Wi-Fi 7與藍牙5.4無線平台，亦可選配高通5G技術，同時也與其它Snapdrgaon X2平台一樣支援Snapdragon Guardian防護技術。</p>

聯發科低調推出天璣 7100 主流級處理器 升級 4+4 大核心架構鎖定高 CP 值市場

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/c4c4f257-a909-4a16-9c42-f1d720de953e.jpg"></div><p class="ck-section">聯發科低調發表天璣 7100 處理器，採用升級後的 4+4 大核心架構，主打效能與功耗平衡，鎖定高 CP 值智慧型手機市場布局。<br><br>聯發科悄悄在官網更新名為<a href="https://www.mediatek.com/zh-tw/products/smartphones/mediatek-dimensity-7100">天璣7100</a>的新款處理器，定位在主流級市場，從規格上來看，明顯是要接替已經在市場上推出多年的天璣7050。雖然製程節點依然維持在成熟的6nm，但在CPU架構排列與周邊支援能力做了不小的調整，試圖在成本與體驗之間取得新的平衡。</p><p class="ck-section"><strong>告別「2+6」，擁抱「4+4」平衡架構</strong></p><p class="ck-section">天璣7100最顯著的改變在於CPU叢集的配置，不同於過去天璣7050採用的「2大核 + 6小核」設計，這次天璣7100改採更為均衡的「4+4」配置，分別為4組Cortex-A78大核 (最高運作時脈為2.4GHz)，以及4組Cortex-A55小核 (最高運作時脈為2.0GHz)。</p><p class="ck-section">雖然大核時脈不算高，但大核數量的翻倍，對於日常App開啟速度、多工切換的流暢度會有直接幫助。GPU部分則升級至Arm Mali-G610 MC2，官方宣稱圖形效能比前代提升約8%。</p><p class="ck-section">記憶體與儲存方面則保留彈性，廠商可依成本選擇LPDDR4x或LPDDR5規格記憶體，並且支援UFS 3.1儲存元件。</p><p class="ck-section"><strong>省電是重點：數據機功耗降23%</strong></p><p class="ck-section">對於主流機種來說，續航力往往比極致效能更重要。聯發科強調，天璣7100透過優化設計，在應用程式運行上可減少5%能耗，多媒體播放減少16%，而最耗電的5G連網數據晶片部分，能耗效率則是提升23%，連網規格支援5G下載最高3.3Gbps、Wi-Fi 6 (1T1R) 與藍牙5.3等規格。</p><p class="ck-section">此外，天璣7100原生整合45W快充技術，意味著手機廠商不需要額外採購昂貴的充電IC，就能讓千元機也具備不錯的充電速度，有助於進一步壓低整機成本。</p><p class="ck-section"><strong>影像支援：2億畫素規格下放</strong></p><p class="ck-section">在多媒體部分，天璣7100支援最高2億畫素主相機鏡頭，並且具備硬體加速的人臉辨識、多幀降噪，以及基於DCG/DAG的HDR錄影功能。螢幕輸出則支援Full HD+解析度 (2600 x 1200) 與120Hz畫面更新率，符合目前主流中階手機的標準配置。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點：擠牙膏還是精準刀法？</strong></p><p class="ck-section">筆者認為，天璣7100的出現，反映目前智慧型手機市場的一個現實：中低階市場不需要過剩的效能，但需要更穩定的體驗。</p><p class="ck-section">將CPU從「2+6」改為「4+4」，是一個非常聰明的做法。在6nm製程成本極具優勢的前提下，透過增加大核數量來提升「體感流暢度」，比起單純拉高時脈更有效益。而原生整合45W快充，更是直接打中OEM廠商想要Cost Down (降低成本) 的痛點。</p><p class="ck-section">天璣7100預計在2026年第一季在上市機種，其中預期包含Redmi Note系列、realme數字系列，或是vivo Y系列手機。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/mediatek-quietly-launched-its-new-mainstream-processor-the-dimensity-7100-featuring-an-upgraded-44-large-core-architecture-and-targeting-the-high-value-smartphone-market/" target="_blank">https://mashdigi.com/mediatek-quietly-launched-its-new-mainstream-processor-the-dimensity-7100-featuring-an-upgraded-44-large-core-architecture-and-targeting-the-high-value-smartphone-market/</a></li></ul></div>

聯發科公布主流5G平台天璣7100 採6nm製程4+4 CPU配置

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/e7d58192-82df-4888-bba1-152c9a2002ad.jpg"></div><p class="ck-section">聯發科在官網列出主流級5G平台天璣7100，理論上是作為取代行之有年的天璣7050的增強版本，雖然與天璣7050同為6nm製程，CPU也為同一同世代的架構，不過整體設計提升相當顯著，包括從2+6 CPU提升為4+4 CPU，GPU也更新到Arm新世代Mali，並非直接以天璣9500進一步超頻，同時數據機能耗效率提升達23%，並整合45W快充。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/760abfe2-9870-4f6a-b398-83e5d8b64f66.jpg"><figcaption>▲天璣7100處理器採用4+4 CPU，另外原生整合45W快充</figcaption></figure><p class="ck-section">天璣7100採用4核2.4GHz的Cortex-A78搭配4核2.0GHz的Cortex-A55，GPU採用Arm Mali-G610MC2，可彈性選擇搭配LPDDR4x或LPDDR5，並支援UFS 3.1儲存，Wi-Fi支援至Wi-Fi 6(1T1R組態)，藍牙採用藍牙5.3規格，5G下行達3.3Gbps，強調應用程式可減少5%能耗、多媒體播放減少16%能耗，數據機能耗減少23%，此外GPU性能提升達8%。</p><p class="ck-section">同時天璣7100可支援最高2億畫素主鏡頭，且之原基於DCG/DAG的HDR影片、多幀降噪與硬體加速的人臉辨識等，螢幕則支援10bit色彩深度，最高1,200x2,600解析度與120Hz輸出。</p>

中國團隊挖掘魔物獵人：荒野Switch 2版資訊 結合DLSS實現FullHD 30p體驗、支援4人區網連線

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/f5a6cd33-eb1e-4cef-a42e-35682aefe8f2.jpg"></div><p class="ck-section">魔物獵人：荒野(Monster Hunter：Wilds)在推出時強調由於本身設計是針對次世代遊戲主機與PC性能，故不會推出前一代遊戲機、包含任天堂Switch在內的版本，尤其遊戲推出之際不盡理想的最佳化導致在PC掌機也沒有流暢的體驗；然而隨著Capcom在2025年末宣布大量的系統最佳化，明顯改善低規硬體執行魔物獵人：荒野的表現，同時在第四次大型更新的檔案中似乎透露Switch 2版本的資訊，另一方面一個專門挖掘Capcom最新遊戲消息的中國團隊也進一步披露魔物獵人：荒野Switch 2版本的部分細節。</p><p class="ck-section">根據reddit的GamingLeaksAndRumours的子版討論，該中國團隊確認Switch 2版本的魔物獵人：荒野將透過NVIDIA DLSS實現30fps幀率，雖然Steam Deck理論上可透過大幅調降設定達到相近的幀率，不過畢竟基於RDNA 3.5 GPU的Steam Deck使用的FSR技術在性能的表現仍不及DLSS，加上Switch 2還有針對系統環境提供DLSS最佳化，理論上Switch 2版魔物獵人荒野應該可實現更穩定的幀率。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/e31dc0e5-63b3-4079-8ce4-69f62eed44f7.jpg"><figcaption>▲魔物獵人：荒野上市後在PC掌機的表現不太理想，但Switch 2支援DLSS技術也許可扭轉乾坤</figcaption></figure><p class="ck-section">此外該團隊也利用Switch 2的視覺配置檔資訊在PC模擬可能的視覺效果，似乎比起PC版設定為最低畫質更好一些。</p><p class="ck-section">此外該團隊還找到Switch 2版本的另一個特色：區網多人連線，該模式是利用Switch 2本身進行區網連接，最多可在同一環境將4名Switch 2玩家連接，實現如過去PSP主機多人連線的方式，不過暫時不確定Switch 2版本是否能與其它平台玩家跨系統連線。</p>

榮耀推出 HONOR Power 2 配備超大電池、天璣 8500 Elite 處理器與 iPhone 味十足外觀

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/1b0329a0-e4a6-4c0b-b60e-dd434fe3a24c.jpg"></div><p class="ck-section">榮耀 Honor Power 2 發表 ，特色為超大電池容量與搭載天璣 8500 Elite 處理器，採用 iPhone 外觀設計，強調長效續航。<br><br>榮耀 (HONOR)日前預告將在2026年1月5日晚間7點30分舉辦新品發表會，推出主打極致續航與效能的HONOR Power 2。這款新機將首發聯發科全新的天璣8500 Elite處理器，更塞入了一顆突破天際的10080mAh超大電池。</p><p class="ck-section"><strong>天璣8500 Elite首秀：全大核架構下放</strong></p><p class="ck-section">根據Geekbench曝光的數據顯示，HONOR Power 2所搭載的天璣8500 Elite採用與旗艦處理器相同的全大核架構設計，由8組Cortex-A725核心組成，具體配置為：</p><p class="ck-section">• 1組3.4GHz超大核</p><p class="ck-section">• 3組3.2GHz大核</p><p class="ck-section">• 4組2.2GHz中核</p><p class="ck-section">GPU部分則搭配Mali-G720 MC8，官方宣稱其安兔兔綜合跑分突破240萬分，在同級距產品中暫居第一。從規格來看，這款處理器可以視為天璣8400的「超頻加強版」，其GPU理論效能甚至超越了Qualcomm的Snapdragon 8s Gen 4。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/6b66a11a-dcbc-4d68-9640-515998e47708.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/6b66a11a-dcbc-4d68-9640-515998e47708.jpg"></a></p><p class="ck-section"><strong>10080mAh電池怪獸，告別尿袋</strong></p><p class="ck-section">HONOR Power 2最大的賣點莫過於其電池容量，繼先前HONOR WIN系列採用10000mAh電池後，HONOR Power 2進一步將容量推升至10080mAh。搭配80W有線快充，這款手機顯然是為了外送員、戶外工作者或是重度手遊玩家量身打造，基本上一整天出門完全不需要攜帶行動電源。</p><p class="ck-section">其他設計，則包含對應IP68、IP69，以及IP69K等級防水防塵設計，並且標榜藉由第二代榮耀鴻燕通訊系統，讓電梯內環境的通訊能力提升200%。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/26d17cc3-da18-4a35-9444-a134039f9e79.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/26d17cc3-da18-4a35-9444-a134039f9e79.jpg"></a></p><p class="ck-section"><strong>外觀致敬？「星宇橙」配色飄果味</strong></p><p class="ck-section">在外觀設計上，HONOR Power 2採用後置橫向矩陣DECO鏡頭模組。值得玩味的是，官方釋出的橙色版本，其色調與質感與蘋果的iPhone 17 Pro Max「宇宙橙」配色高度相似，被網友戲稱「果味十足」。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/honor-launches-another-smartphone-with-a-super-large-battery-capacity-the-honor-power-2-which-is-the-first-to-be-equipped-with-the-dimensity-8500-elite-processor-and-a-fruit-inspired-design/" target="_blank">https://mashdigi.com/honor-launches-another-smartphone-with-a-super-large-battery-capacity-the-honor-power-2-which-is-the-first-to-be-equipped-with-the-dimensity-8500-elite-processor-and-a-fruit-inspired-design/</a></li></ul></div>

Valve表示仍努力使Steam Machine支援HDMI 2.1介面 但仍得過大魔王HDMI論壇的難關

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/774bcfb1-1e28-47d6-a2e5-05b1a3ee0c5c.jpg"></div><p class="ck-section">Valve將在2026年推出全新的Steam Machine，採用近似主流遊戲PC的硬體規格的AMD客製化APU，其中GPU使用RDNA 3架構，理論上可支援HDMI 2.1介面，但Steam Machine在規格則僅列出支援HDMI 2.0；根據ars Technica獲得Valve的回應，Valve仍努力使基於Linux系統的SteamOS環境可支援HDMI 2.1，但HDMI論壇仍是最大的阻礙。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/908e3526-58d5-4630-8865-f2c01a5745b9.jpg"><figcaption>▲Steam Machine的GPU物理上支援HDMI 2.1規格，但HDMI論壇不願核准AMD的Linux開源驅動程式認證</figcaption></figure><p class="ck-section">簡單的說，Staem Machine的GPU在硬體設計是符合HDMI 2.1規範，且在Windows環境確實可支援HDMI 2.1規格，但問題出在負責掌控HDMI認證的HDMI論壇不願開放開源的AMD驅動程式支援HDMI 2.1，導致Staem Machine搭配SteamOS無法使用HDMI 2.1規格；倘若受限於HDMI 2.0規格，屆時若連接到HDMI介面的顯示器，會導致4K輸出受限60Hz，也無法使用HDMI 2.1所支援的VRR可變更新率技術。</p><p class="ck-section">不過Valve聲稱透過稱為Chroma sub-sampling技術，可繞過介面限制達到理論規格上的4K 120Hz輸出，不過該技術採用的壓縮方式會影響色彩表現，但可能僅對於一些文字顯示較多的遊戲內容產生文字相對模糊的情況。但如果Steam與AMD仍未能讓Linux的AMD驅動獲得HDMI論壇的HDMI 2.1認證，最好的辦法是使用開放標準的DisplayPort 1.4，只是多數的電視並不具備DisplayPort介面。</p>

Maxon推出Cinebench 2026 新增支援超執行緒的單核心效能測試與支援新款GPU

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/8fa53e6d-a486-4b38-884f-b98d81f0d152.jpg"></div><p class="ck-section">Maxon在2025年最後一天宣布推出Cinebench 2026測試基準，並針對NVIDIA、AMD新型GPU提供支援，以及為蘋果M4與M5處理器提供支援，由於採用最新版Redshift渲染引擎，測試的評估方式與先前版本不同，故提到不能將Cinebench 2026的測試結果與既有的Cinebench做直接比較。</p><p class="ck-section">Cinebench 2026提供x86，Windows ARM64與macOS三種版本，供進行跨架構的基準比較。下載：<a href="https://www.maxon.net/en/downloads/cinebench-downloads" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Cinebench 2026</a></p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/87fd63df-825d-470f-aff9-c8c9e6103766.jpg"><figcaption>▲除了單執行緒還新增單核心測試</figcaption></figure><p class="ck-section">值得注意的是Cinebench 2026在CPU測試新增「單核心」的測試項，與原本「單執行緒」測試項的區別在於「單核心」測試項可使用CPU的超執行緒功能，意味著支援超執行緒的CPU架構可藉此更客觀的評估其針對單執行緒語使用超執行緒之下的真實效能。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/00fdf93d-2d5e-4a70-b90b-c12fa9c53287.jpg"><figcaption>▲單核心測試主要作為更準確評估支援超執行緒的CPU性能</figcaption></figure><p class="ck-section">另外Cinebench 2026新增包括NVIDIA Blackwell，AMD Radeon 9000兩系列新架構GPU的支援，還有包括資料中心級的Hopper與Blackwell架構GPU支援。</p>

美國量販店上架搭載AMD Ryzen AI 5 430處理器的HP筆電 但記憶體僅8GB不符Copilot+ PC規格

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/bda790fb-d71f-4bdf-8e32-236789676191.jpg"></div><p class="ck-section">美國量販店Walmart上架一款搭載還未正式公布的AMD Ryzen AI 5 430處理器筆電，除了搶先證實AMD將在CES 2026公布Ryzen AI 400系列處理器以外，也意外透露筆電品牌可能因應記憶體缺貨，在中低價位機型放棄Copilot+ PC認證，因為理論上應該具有合規處理器的這款OminiBook 5僅配有8GB記憶體。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="lt" dir="ltr">HP OmniBook 5 16 inch 2K Windows Laptop AMD Ryzen AI 5 430 8GB RAM 512GB SSD MeteorSilver<a href="https://t.co/lWzmj19hFb">https://t.co/lWzmj19hFb</a> <a href="https://t.co/5xk4kotpzG">pic.twitter.com/5xk4kotpzG</a></p>— 188号 (@momomo_us) <a href="https://twitter.com/momomo_us/status/2005626739859526058?ref_src=twsrc%5Etfw">December 29, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/a406e84a-09c4-47ba-86af-42b11f17557c.jpg"><figcaption>▲Omnibook 5 16是HP主流級產品線</figcaption></figure><p class="ck-section">Walmart列出的這款Omnibook 5 16是屬於HP的主流價位機型，搭載的AMD Ryzen AI 5 430則是偏向入門級的4核心處理器，從型號來看是AMD Ryzen AI 5 330的升級版本，作為前身的AMD Ryzen AI 5 330具備50 TOPS的NPU，理論上AMD Ryzen AI 5 430的NPU也不會遜於或至少相同，另外據稱主要的變化是GPU從2 CU提升到4CU。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/b1fca083-fa71-4ed4-bf2f-7e19bd8fa061.jpg"><p class="source"><a href="https://www.walmart.com/ip/HP-OmniBook-5-16-inch-2K-Windows-Laptop-AMD-Ryzen-AI-5-430-8GB-RAM-512GB-SSD-MeteorSilver/18140512295" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Walmart</a></p><figcaption>▲底下的規格表應該是直接複製既有產品還未進行修改</figcaption></figure><p class="ck-section">Walmart產品名稱列出的規格則透露這款產品將配有8GB RAM與512GB SSD，雖然以779美金的售價似乎可理解會是偏向入門規格的配置，不過也間接透露系統商考量記憶體價格飆漲，為了維持產品競爭力，即便搭配的處理器符合Copilot+ PC規格，也寧可採用較少的記憶體配置。至於與底下的規格不符，應該是因為這款產品還未正式開賣，直接先複製現行販售的產品規格表造成。</p>

Valve 暗示 Steam Machine 規格參考了「Steam 用戶硬體調查」

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/e97ec104-6366-402e-bd92-3fbab5995076.jpg"></div><p class="ck-section">不久前 Valve 突襲公開了三項最新產品，而其中引發最多關注的當然就是最新的 Steam Machine。在那之後，這台PC 主機的售價、規格以及各種細節都成為了討論焦點。而在接受 YouTube 頻道「Adam Savage's Tested」的訪談時Valve 硬體工程師 Yazan Aldehayyat 也稍微透露了更多細節，暗示了協助他們為 Steam Machine 定下規格的關鍵，其實就是 Steam 玩家。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/57ff2312-5e15-4f6f-9893-d88b5ebf294b.jpg"></figure><p class="ck-section">有在長期使用 Steam 平台的玩家，一定都對 Valve 官方不定期發布的「硬體調查問券」並不陌生。而根據 Aldehayyat 的說法，這份問卷的結果就是他們決定 Steam Machine 最終硬體規格的重要參考指標之一。</p><p class="ck-section">透過統計 Steam  玩家所使用 PC 系統規格的系節，Valve 能夠明白他們應該要追求什麼樣的效能等級。對此，Aldehayyat 也在這次的訪談中表示 Steam Machine 的效能大概會高於或等同於 Steam 硬體調查中 70% 的遊戲 PC。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/e97ec104-6366-402e-bd92-3fbab5995076.jpg"></figure><p class="ck-section">「我們會從兩個不同方向來看待這件事。第一點是這台主機必須具備足夠的效能來遊玩你所有的 Steam 遊戲。這對我們來說非常重要。在此同時，我們也希望這是個簡單的體驗，你不需要擔心『噢，我想要玩這些遊戲，不知道跑不跑得動？』因此我們要跨過的第一道門檻，就是確保擁有足夠的效能，讓你完全不需要擔心這些問題。」Aldehayyat 表示</p><p class="ck-section">但在此同時，定下一個「親民的價格」也是 Valve 為 Steam Machine 設定的另一個重要目標，他們希望能為玩家提供一台具備良好性價比的中階遊戲 PC，同時也能作為新手玩家踏入 PC 遊戲領域的起點。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/281aaa10-df01-4019-8c9c-7c2123e8c058.jpg"></figure><p class="ck-section">「實際上，我們還參考了 Steam 玩家的硬體調查。這能讓我們充分了解大部分玩家 PC裝置的效能落在哪裡。而 Steam Machine 的效能大約等同高於 70% 玩家的遊戲 PC。這也讓我們能以另一種方式來思考該把效能目標定在什麼程度。」他表示</p><p class="ck-section">此外，Aldehayyat 也證實 Steam Machine 將會搭載「半客製化」的 APU 與獨立 GPU。在這之前，Valve 已確認這台預組 PC 將會採用 AMD Zen 4 架構、6 核心 12 執行緒、最高 4.8 GHz 的 CPU，並搭配 AMD RDNA 3、28 個運算單元、8 GB VRAM、最高 2.45 GHz 的 GPU。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/08/fe69f93f-23d9-47ff-9c2e-acc36b198800.jpg"></figure><p class="ck-section">「這是一顆半客製化的晶片。矽晶本身是現成的，但我們也與 AMD 展開了密切合作，在韌體與軟體進行了大規模的調校，讓這台主機能在 SteamOS 的環境下完美運行。我們沒有針對晶片本身的設計進行額外調整，但韌體與軟體部分都是為我們量身打造的。我認為我們目前已經達成了相當良好的成果，成功從中榨出了大量的效能。」他表示</p><p class="ck-section">除了 Steam Machine 之外，Valve 也同步公開了最新的 Steam Frame VR 頭帶裝置，以及新版的 Steam 控制器。這三項產品皆預計會在 2026 年初推出，但詳細的價格資訊還有待公開。</p><p class="ck-section"> </p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://gamingbolt.com/steam-machines-hardware-was-chosen-with-the-help-of-steam-hardware-survey" target="_blank">gamingbolt</a></li></ul></div>

三星積極宣傳Exynos 2600以及傳投入自研行動GPU 皆是為了與高通斷捨離做準備

預計在2028年公布的NVIDIA Feynman可能整合Grog LPU並採用3D堆疊快取

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/889ae0da-e2ed-4f15-8875-ed748f4a7e8a.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA於2025年12月宣布延攬前Google TPU開發者Jonathan Ross，並與Jonathan Ross創辦的新創公司Groq簽署合作協議，背後的目的就是希冀將Groq的大型語言模型推論加速技術LPU納入NVIDIA的技術組合；根據GPU技術專家AGF在個人X指稱，NVIDIA預計在2028年公布的下一代加速器Feyman整合Grog的LPU，並透過3D封裝添加快取，使Feyman在執行推論任務時能夠進一步提升性能。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="en" dir="ltr">Groq LPU blocks will first appears in 2028 in Feynman (the post Rubin generation). <br>Deterministic, compiler-driven dataflow with static low-latency scheduling and Higher Model Floats Utilization (MFU) in low-batch scenarios will give Feynman immense inference performance boost in… <a href="https://t.co/GVZCWiENC2">https://t.co/GVZCWiENC2</a></p>— AGF (@XpeaGPU) <a href="https://twitter.com/XpeaGPU/status/2005128578045018500?ref_src=twsrc%5Etfw">December 28, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">AGF的論點是由於考量到先進製程成本高昂，但採先進製程的SRAM快取並沒有因此明顯縮減單位面積，倘若要直接在預計使用台積電16nm製程的Feyman單晶片設計加入SRAM效益不高，同時會影響成本與設計複雜性，最合理的最法就是利用更成熟、成本合宜的製程生產獨立的SRAM模組，利用類似AMD的X3D快取封裝方式為Feyman增添更大的快取，結合HBM的大容量與SRAM快取的低延遲，進一步封殺其它客製化SAIC挑戰NVIDIA當前AI霸業的可能性。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/5fd52d30-5d99-4397-9684-5dde31268573.jpg"><figcaption>▲NVIDIA將透過整合LPU遏止客製化ASIC趁虛而入，進一步鞏固在AI領域的領菸</figcaption></figure><p class="ck-section">不過對於NVIDIA與台積電而言，無論是在GPU整合LPU或是結合3D快取都是新挑戰，在相當複雜的先進GPU AI晶片設計額外加入針對大型語言模型加速的LPU，需要在兩種不同的架構需求取得平衡，此外原本高階AI晶片就會產生龐大的發熱，再加上3D封裝快取後該如何使晶片具備可靠的散熱又是另一個挑戰，然而對於NVIDIA而言，若要進一步維持在AI領域的全方位優勢、避免ASIC趁虛而入，就需要解決整合LPU與擴增快取的挑戰。</p>

中國顯示卡品牌西風亮出大量受損晶片表示Radeon RX 6900、RX 6800的Navi 21晶片確實潛在故障問題

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/057f0a52-ee1f-4acc-8916-7c09dc6b57a2.jpg"></div><p class="ck-section">AMD的Radeon RX 6800與Radeon RX 6900是AMD上一個世代的頂級顯示卡，國外甚傳這兩款使用相同Navi 21晶片的產品會在無預警情況下故障，不過遲遲並未被證實；然而中國顯示卡品牌「西風」(Zephyr)由RMA經理透過中國社群證實Navi 21確實有潛在故障問題，並出示大量故障的Navi 21晶片，其中可看到晶片表面出現裂痕或膨脹，顯示其故障偏向物理。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/09297400-45e4-49db-85dc-fbfbe61f1123.jpg"><p class="source"><a href="https://t.bilibili.com/1151080110424588307" target="_blank" rel="noopener noreferrer">西風顯卡</a></p><figcaption>▲西風出示的照片可看到一些晶片有膨脹甚至表面裂開</figcaption></figure><p class="ck-section">西風的公開貼文是為了澄清品牌保固，表示中國有一些質疑其保固的聲音，同時也坦承也沒把事情處理得很好，但強調他們從未因為GPU核心缺陷拒絕出保，皆會依據保固條款協助客戶更換GPU核心，並特別強調它們每天都會收到晶片故障的Navi 21產品；另外也將與某位B站Up主合作把這些受損的Navi 21晶片做成紀念品贈送。</p><p class="ck-section">AMD目前並未針對Navi 21晶片可能產生物理損害做出聲明，不過確實海外有部分討論提到Radeon RX 6900、RX 6800故障的情形，西風則是進一步出示受損晶片，顯示其受損狀況很可能是在特定情況導致晶片封裝膨脹發生，但通常此類的狀況很容易被品牌拒絕出保，由於多發於Navi 21晶片，不確定是與晶片設計、封裝或供電邏輯有關。</p>

LG 推出全新電競品牌 UltraGear EVO 搭載首款螢幕內 AI 升頻 5K 解析度

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/da9605eb-b74f-427b-aa88-c9d7d305b8ec.jpg"></div><p class="ck-section">LG 正式發表全新電競品牌螢幕 UltraGear EVO，主打首款螢幕內建 AI 技術升頻 5K 解析度顯示，發揮頂級遊戲畫質。<br><br>趕在CES 2026開展前夕，LG宣布推出全新的高階電競螢幕品牌——UltraGear evo。</p><p class="ck-section">不同於過去單純追求面板規格的提升，這次LG UltraGear evo系列主打「5K高解析度」與「AI智慧化」。其中最引人注目的技術，莫過於全球首創的「裝置端AI升頻」 (On-device 5K AI Upscaling) 技術，強調不需依賴電腦顯示卡運算，螢幕自己就能將畫面提升至5K等級。</p><p class="ck-section">本次首發陣容相當豪華，包含39吋5K2K OLED、27吋5K MiniLED，以及一款驚人的52吋超寬螢幕。</p><p class="ck-section"><strong>螢幕自帶大腦：不吃GPU效能的AI升頻</strong></p><p class="ck-section">LG這次最大的技術突破，在於將AI運算晶片直接整合進顯示器中。</p><p class="ck-section">這項專有的5K AI Upscaling技術，能即時分析、增強輸入訊號，將原本解析度較低的遊戲畫面提升至5K清晰度。</p><p class="ck-section">與NVIDIA DLSS或AMD FSR技術不同的是，這項技術完全由螢幕端處理，不會增加電腦GPU負擔。此外，AI還能進行場景優化 (AI Scene Optimization) 與音效增強 (AI Sound)，提供更沉浸的視聽體驗。</p><p class="ck-section"><strong>39GX950B：Tandem OLED加持的39吋5K2K</strong></p><p class="ck-section">首款主打型號39GX950B是一款39吋的5K2K解析度曲面螢幕 (21:9, 1500R)。</p><p class="ck-section">• <strong>面板技術：</strong>採用LG引以為傲的Primary RGB Tandem OLED技術，相比傳統OLED具備更高的亮度與壽命。</p><p class="ck-section">• <strong>雙模更新率 (Dual Mode)：</strong>玩家可一鍵切換5K2K @ 165Hz (高畫質模式) 或 WFHD @ 330Hz (高幀率模式)。</p><p class="ck-section">• <strong>反應速度：</strong>0.03ms (GtG) 極速反應。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/ffeb450a-b89d-49ea-85ad-9fc42d2bb756.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/ffeb450a-b89d-49ea-85ad-9fc42d2bb756.jpg"></a></p><p class="ck-section"><strong>27GM950B：用結構創新解決MiniLED光暈痛點</strong></p><p class="ck-section">針對喜歡MiniLED高亮度的玩家，LG推出27吋5K解析度的27GM950B。</p><p class="ck-section">這款螢幕被稱為「New MiniLED」，最大特色在於採用了零光學距離 (Zero Optical Distance) 工程設計，大幅縮小面板與LED背光層之間的空隙，配合2304個分區控光，能有效解決MiniLED常見的光暈 (Blooming) 問題。</p><p class="ck-section">規格方面同樣支援雙模切換 (5K @ 165Hz / QHD @ 330Hz)，並且擁有VESA DisplayHDR 1000認證，峰值亮度達1250 nits。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/2856ab1f-7d73-4d26-a2aa-664006fb3f17.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/2856ab1f-7d73-4d26-a2aa-664006fb3f17.jpg"></a></p><p class="ck-section"><strong>52G930B：視野包覆感極致的52吋巨獸</strong></p><p class="ck-section">想要更寬廣的視野？52G930B可能是目前市面上最瘋狂的選擇之一。</p><p class="ck-section">52G930B是全球最大的52吋5K2K電競螢幕，採用獨特的12:9比例 (相當於把一塊42吋16:9螢幕橫向拉寬33%)，搭配1000R的大曲率，能完全包覆玩家的周邊視野。儘管尺寸巨大，它仍支援高達240Hz的更新率，確保畫面流暢。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/611b0f43-4873-41e8-9dd6-aa658b6eec75.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/611b0f43-4873-41e8-9dd6-aa658b6eec75.jpg"></a></p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/lg-launches-its-new-gaming-brand-ultragear-evo-featuring-the-first-ever-in-screen-ai-and-5k-resolution-without-requiring-a-graphics-card-to-be-overclocked/" target="_blank">https://mashdigi.com/lg-launches-its-new-gaming-brand-ultragear-evo-featuring-the-first-ever-in-screen-ai-and-5k-resolution-without-requiring-a-graphics-card-to-be-overclocked/</a></li></ul></div>

三星將與AMD拆夥於2027年Exynos 2800採用自研GPU 並計畫把自研GPU用於車用及機器人

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/d7561e38-82b9-42eb-aef5-2b6e0aca33bd.jpg"></div><p class="ck-section">三星自2019年與AMD簽署GPU合作協議，並在2022年公布首款採用RDNA架構的Xclipse GPU的Exynos 2200，於2025年12月所公布的Exynos 2600也預期仍延續基於AMD RDNA的GPU架構設計；不過根據韓國經濟新聞報導，三星早已悄悄布局自研GPU，預計於2027年的Exynos 2800採用自研GPU，終結與AMD的合作。</p><p class="ck-section">韓國經濟新聞指稱，三星近年積極自其它公司挖角GPU設計人才，並鎖定著重能源效率的行動版GPU設計，希望透過掌握GPU架構主導權進一步增強Exynos體驗，並透過原生行動GPU設計改善能源效率，尤其GPU在當前AI異構運算扮演重要的角色，三星希冀藉此增強Exynos處理器的競爭力。</p><p class="ck-section">除了用於Exynos行動處理器以外，也預估三星會將自研GPU用於包括車載、自主機器人等往往在晶片架構設計趨近行動處理器的領域；據稱三星挖角前AMD副總裁John Rayfield也是為了進一步增強自主GPU以及晶片整合的實力。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/6a062fb7-67f5-41a2-ad11-d337e6320fd3.jpg"><figcaption>▲三星積極宣傳AI手機、投入自主GPU設計傳是為了提供客製化ASIC服務鋪路</figcaption></figure><p class="ck-section">韓國經濟日報表示，三星計畫透過AI手機、智慧眼鏡、車載系統、自主機器人等領域展現其應用處理器實力，並積極布局客製化ASIC服務，將三星電子的邏輯晶片部門打造成「下一個博通」或「下一個Marvell」，並兼具前述兩家無晶圓廠公司所不具備的晶圓代工業務，似乎與現行Intel的策略有些類似。</p><p class="ck-section">倘若韓國經濟日報報導屬實，三星的狀況更像是希望提升晶片設計的自主占比，畢竟三星原本曾投入自主Arm指令集CPU設計，但最終放棄改回使用Arm提供的通用微架構，同時三星在GPU轉向採用AMD後，已經拱手把Arm的IP套裝示範夥伴交棒給聯發科，但隨著蘋果、高通已經完成應用處理器絕多數關鍵架構自主化，三星可能也是在與AMD合作的過程動念轉戰自主GPU設計，或是與AMD已經完成某種技術轉移協議，進一步由三星團隊把AMD的RDNA轉化。</p>

台灣數位發展部推出台灣主權 AI 語料庫 首波釋出 6 億組 Token 規模正體中文資料

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/c6d723e8-5309-4a50-a90b-0332ef9382cb.jpg"></div><p class="ck-section">數位發展部推出台灣主權 AI 語料庫 Beta 版，首波釋出6 億組 Token 的繁體中文資料，目標建立在地 AI 訓練基礎並對齊國際標準。<br><br>為了避免台灣開發的AI模型滿口「京片子」，或是缺乏在地文化認知，數位發展部 (MODA)稍早宣布推出<a href="https://taic.moda.gov.tw/datasets">「台灣主權AI語料庫」</a> (Taiwan Sovereign AI Corpus)Beta版。</p><p class="ck-section">首波集結了文化部、教育部、客委會、原民會、交通部等超過200個政府機關，釋出逾2000筆資料集，總計約6億組Tokens規模的高品質正體中文數據，涵蓋文化藝術、地理、語言、醫療與交通等領域，即日起開放產學研界申請使用。</p><p class="ck-section"><strong>為什麼我們需要「主權AI」？</strong></p><p class="ck-section">數發部次長侯宜秀表示，各國都在發展AI，真正的護城河不是算力 (因為GPU只要有錢就買得到)，而是「資料」與「人才」。台灣獨有的文化、語言與價值觀，如果我們自己不做，沒有其他國家或科技巨頭會幫我們做。</p><p class="ck-section">資料創新司司長莊明芬舉了一個最經典的例子：「土豆」。 在中國的語境裡，土豆是「馬鈴薯」 (Potato)；但在台灣，土豆指的是「落花生」 (Peanut)。如果用錯誤的資料餵養AI，訓練出來的模型就會給出錯誤的答案，甚至導致文化認知的錯亂。加強繁體、正體中文的比重，才能讓大型語言模型 (LLM) 真正理解台灣的政經文化與價值。</p><p class="ck-section"><strong>兩大類資料，申請要看「身分證」</strong></p><p class="ck-section">目前上線的語料庫分為兩個部分：</p><p class="ck-section">• <strong>開放資料 (Open Data)：</strong>開放自由下載。</p><p class="ck-section">• <strong>授權資料 (Restricted)：</strong>僅供AI訓練使用，需申請審核。</p><p class="ck-section">為了確保數據不被濫用，外界若欲使用授權資料，必須透過自然人憑證或工商憑證確認身分，並且說明使用目的。數發部約需7個工作天進行審核，通過後才會提供授權帳號供下載，目前提供的檔案格式包含通用的PDF與JSON，符合國際共享資料的FAIR原則 (可查找、可取得、可互通、可再利用)。</p><p class="ck-section"><strong>解決最頭痛的「版權」問題：一次性授權</strong></p><p class="ck-section">對於開發者來說，訓練AI最怕踩到著作權地雷。對此，數發部與經濟部智財局合作制定了專屬的授權條款。</p><p class="ck-section">採用「一次性授權」模式，在授權人同意下，讓提供的語料能合法用於AI訓練 (包含重製、改作、編輯等)。相對地，被授權人 (開發者)也有義務標示資料來源，同時產出的內容需標示為以AI生成，並且確保訓練成果不會與原語料「實質近似」，以保障原創者的市場價值。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點：資料是AI時代的石油，但「量」與「質」仍是挑戰</strong></p><p class="ck-section">筆者認為，數發部推出主權AI語料庫，是台灣AI發展基礎建設中極為關鍵的一塊拼圖。</p><p class="ck-section">過去一年，我們看到許多基於Llama或GPT微調的繁中模型，雖然對話流暢，但在涉及台灣法律、歷史、原住民文化或在地用語時，往往還是會「露餡」。官方出面整合高品質、經人工審核的政府數據，確實能大幅提升國產模型的「純度」。</p><p class="ck-section">不過，6億組Tokens規模對於現代 LLM 的訓練量來說，其實還僅是九牛一毛 (動輒數兆組Tokens規模起跳)。未來的挑戰在於如何從「中央政府」擴散到「地方政府」，甚至「民間企業」。唯有讓更多私部門的數據 (如新聞媒體、出版社、學術機構)在合理的授權與分潤機制下願意加入，這個語料庫才能真正成為台灣AI的大腦，而不僅僅是政府法規的資料庫。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/the-department-of-data-science-and-technology-has-launched-the-beta-version-of-the-taiwan-sovereignty-ai-corpus-releasing-600-million-tokens-of-traditional-chinese-data-in-the-first-wave/" target="_blank">https://mashdigi.com/the-department-of-data-science-and-technology-has-launched-the-beta-version-of-the-taiwan-sovereignty-ai-corpus-releasing-600-million-tokens-of-traditional-chinese-data-in-the-first-wave/</a></li></ul></div>

前 Google TPU 開發者、Groq 創辦人 Jonathan Ross 加入 NVIDIA 雙方簽署推論技術授…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/e0db51e6-7630-494b-932c-71e74d4779b9.jpg"></div><p class="ck-section">曾參與 Google TPU 開發的 Groq 創辦人 Jonathan Ross 宣布加入 NVIDIA，雙方並簽署推論技術授權協議，強化 AI 加速與軟硬體整合布局。<br><br>以極速推論晶片LPU聞名的AI新創Groq稍早<a href="https://groq.com/newsroom/groq-and-nvidia-enter-non-exclusive-inference-technology-licensing-agreement-to-accelerate-ai-inference-at-global-scale">宣布</a>，已與NVIDIA簽署一項關於推論技術的「非獨佔授權協議」。</p><p class="ck-section">更令人驚訝的是，Groq的靈魂人物、同時也是前Google TPU核心開發者身分的創辦人Jonathan Ross，將帶領部分核心團隊直接加入NVIDIA。這雖然不是一場傳統意義上的公司併購，但「人才與技術」的實質轉移，無疑將對AI推論市場造成重大影響。</p><p class="ck-section"><strong>創辦人「跳槽」去合作夥伴？Groq強調公司獨立性</strong></p><p class="ck-section">根據公告內容，這項協議是非獨佔性質的，意味著Groq作為一家公司仍將繼續獨立運作。然而，人事變動卻相當劇烈：包含執行長Jonathan Ross與營運長兼總裁Sunny Madra等主要核心成員，將轉戰NVIDIA，負責推動授權技術的開發與普及。而原財務長 (CFO) Simon Edwards將接任成為新Groq執行長，繼續帶領公司營運，旗下的GroqCloud雲端服務也不受影響。</p><p class="ck-section"><strong>關於Groq：專為LLM推論而生的LPU</strong></p><p class="ck-section">Groq成立於2016年，總部位於加州山景城。創辦人Jonathan Ross曾是Google的 TPU (Tensor Processing Unit) 團隊創始成員之一。</p><p class="ck-section">與NVIDIA GPU採用平行運算處理圖形與AI不同，Groq研發了名為LPU (Language Processing Unit) 的專用處理器，採用確定性 (Deterministic) 架構，專門針對大型語言模型 (LLM) 的「推論」 (Inference)環節進行優化。其展現出的Token生成速度往往令市場驚艷，Jonathan Ross曾自豪地表示：「其他人只依賴 GPU，而我們的優勢在於客製化晶片」。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點：NVIDIA的「反向防禦」與「技術收編」</strong></p><p class="ck-section">筆者認為，這樁交易雖然名義上是「授權」，但本質上更像是一場精準的「人才收購」 (Acqui-hire)。</p><p class="ck-section">NVIDIA目前雖然在AI訓練 (Training) 端擁有絕對統治力，但在推論 (Inference) 端，Groq的LPU架構確實展現出比GPU更高的效率與更低的延遲。透過這次合作，NVIDIA不僅取得了Groq的關鍵推論技術授權，更直接把最懂這項技術的Jonathan Ross納入麾下。</p><p class="ck-section">這樣做有兩個好處：</p><p class="ck-section">• <strong>避開反壟斷審查：</strong>如果NVIDIA直接全資收購Groq，勢必會引發各國監管機構的強力阻擋。透過「授權 + 挖角」的方式，既拿到了技術與人，又能保全Groq的獨立殼公司，是相當高明的商業操作。</p><p class="ck-section">• <strong>補強推論版圖：</strong>隨著AI應用落地，推論算力的需求將大於訓練。NVIDIA透過此舉能快速強化自身在推論端的技術護城河，防止Groq或其他ASIC廠商坐大。</p><p class="ck-section">至於失去創辦人的Groq未來將何去何從？雖然官方強調營運照舊，但靈魂人物離去後，這家曾經的明星獨角獸是否還能維持創新動能，恐怕得打上一個大問號。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/jonathan-ross-former-google-tpu-developer-and-founder-of-ai-startup-groq-has-joined-nvidia-and-the-two-parties-have-signed-a-licensing-agreement-for-inference-technology/" target="_blank">https://mashdigi.com/jonathan-ross-former-google-tpu-developer-and-founder-of-ai-startup-groq-has-joined-nvidia-and-the-two-parties-have-signed-a-licensing-agreement-for-inference-technology/</a></li></ul></div>

傳NVIDIA曾測試Intel 18A製程 不過沒有進一步的進展

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/5340436a-227b-478b-a5c5-3cf5a4865c2a.jpg"></div><p class="ck-section">根據路透社一篇關於陳立武在與川普會晤後成功為Intel爭取到續命機會的報導提及，爆料者聲稱NVIDIA曾在宣布與Intel達成戰略合作後，以Intel的18A製程測試晶片，但僅此於測試階段，NVIDIA並未進一步採用Intel的18A製程。</p><p class="ck-section">先別急著斷定NVIDIA對Intel的18A製程有疑慮，這項消息似乎應證Intel目前定調將18A全力投入自有晶片展示實力，並把代工的可能性押寶在後續的14A製程，而非急著向潛在客戶延攬訂單；同時NVIDIA與Intel雙方簽署合作協議時，Intel執行長陳立武也表示並未涉及晶圓代工，專注在雙方的技術合作。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/6186058d-abee-4313-8354-319376ebde2a.jpg"><figcaption>▲先別急著認為NVIDIA不滿A18製程，因為NVIDIA已經多年並未採用當時最先進的製程</figcaption></figure><p class="ck-section">從客觀的角度，Intel目前比起爭取客戶訂單，更傾向讓客戶看到Intel先進製程已經有可穩定量產的能力，畢竟Intel過往即便有再雄厚的晶圓生產技術，但從未有大規模代工經驗，以及自14奈米後停滯不前的情況，還有14奈米後不盡理想的製程表現，都使得客戶多半保留觀望。</p><p class="ck-section">此外若以NVIDIA當前的晶片生產策略，NVIDIA已經多次未在第一時間使用最先進製程，而是傾向使用已經穩定的製程，就如同預計在2026年推出的Rubin GPU，也僅預計使用3nm製程而非2nm製程，另外先前爆料NVIDIA也將包下基於台積電2nm製程的A16製程，也許是使得NVIDIA僅停留在18A製程晶片試產沒有進一步進展的原因之一。</p>

騰訊繞道以運算租賃方式獲得NVIDIA B200資源 傳與日本雲端服務商簽署12億美金GPU租賃合約

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/55ea575e-1435-4bc5-add1-0ead18837685.jpg"></div><p class="ck-section">雖然美國政府透過出口管制限制中國科技公司無法取得AMD、Intel與NVIDIA的高效能資料中心晶片，中國政府也設法扶持中國科技公司產品禁止中國科技公司購買美國晶片，但技術性能落差擺在眼前，中國科技公司早已透過各種管道千方百計取得NVIDIA最新的AI晶片，除了走私以及將消費級晶片改裝外，英國金融時報報導，騰訊將透過運算租賃模式間接獲得NVIDIA GB200的算力。</p><p class="ck-section">根據金融時報報導，日本雲端服務商Datasection近期與一家大型客戶簽署約12億美金的合約，該客戶可獲得Datasection所具有的15,000顆Blackwell的部分運算資源；根據爆料指出，所謂的大型客戶的背後即是中國騰訊，騰訊利用第三方作為掩護與Datasection簽署合約。</p><p class="ck-section">這項方式是遊走在中美政策的灰色地帶，因為無論是美國或是中國的規定，都是遏止美國高級AI晶片流入中國，相對先前中國科技廠商利用新加坡等第三地將AI晶片走私到中國境內，由於此次傳出騰訊是租賃日本雲端服務商的算力，在廣義上並未違反規定。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/258850ed-6ab1-49e2-a52a-a66b3c9077e2.jpg"><figcaption>▲即使美國放行特規版輸出到中國，性能仍不及透過租賃模式取得的標準版</figcaption></figure><p class="ck-section">相較中國科技廠商迫不得已使用中國特規版的AI晶片或是軟硬體環境都還未成熟的中國AI晶片方案，租賃模式反而是以更低的風險取得與國際接軌的運算性能，即便美國政府願意解禁特規版Blackwell輸出到中國、中國政府願意放行，受規範限制的特規晶片勢必不及滿血版的GB200。</p>

三星挖角曾任職Arm、Intel的前AMD資深副總裁負責Exynos部門

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/d7561e38-82b9-42eb-aef5-2b6e0aca33bd.jpg"></div><p class="ck-section">三星在2025年底大肆宣傳即將用於Galaxy S26系列的Exynos 2600處理器，顯示三星雖然近期於旗艦機採用高通平台，但仍希冀自研Exynos能有重振雄風的一天；與此同時，三星延攬資歷相當豐富的AMD前副總裁John Rayfield擔任三星奧斯丁研究中心及先進運算實驗室的資深副總裁，希望以他豐富的資歷增強Exynos處理器的戰力。</p><p class="ck-section">倘落從John Rayfield的個人資歷，不難理解三星挖角他的原因，因為John Rayfield曾在1996年至2004年間擔任Arm的研發與技術行銷副總裁，後續於NXP擔任Amr MCU架構與生態系的資深負責人，還有包括Imagination Technologies的技術長，Intel消費端AI、VPU的資深副總裁與AMD運算及圖形事業群的副總裁。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/e2054ea8-d2d2-4f2f-b9bb-18234d7915ba.jpg"><figcaption>▲他在正式宣布加入三星的文章特別點出Exynos 2600在GPU研發與系統整合的工程突破</figcaption></figure><p class="ck-section">在John Rayfield於個人簡歷提到他於系統、SoC與軟體都有豐富的開發經驗，並具備包括CPU、GPU、NPU的技術背景；John Rayfield宣布加入三星的個人文章中也不忘讚揚Exynos 2600於工程的突破，特別強調在GPU以及系統整合的出色表現。從他的個人履歷中，除了較早期曾在Arm任職8年以及Code Red任職6年，後續多半都在同一家公司任職約兩年至3年左右轉換跑道，有些好奇他會在三星待多久。</p>

NVIDIA RTX Pro 5000 推出 72GB 版本 生成圖像快 3.5倍

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/dcf82a1f-629d-4eeb-bf68-965de549d847.png"></div><p class="ck-section">NVIDIA 發表 RTX Pro 5000 72GB 顯示卡，大幅提升 AI 生成效能，預期可加速 AI 代理開發及大型運算工作流程。<br><br>隨著生成式AI從單純的問答進化到複雜的「代理式AI」 (Agentic AI)，開發者對於桌機端的算力與記憶體需求也跟著水漲船高。NVIDIA稍早正式宣布採用最新Blackwell顯示架構的NVIDIA RTX PRO 5000專業繪圖卡，即日起新增72GB記憶體版本，並且正式對外供貨。</p><p class="ck-section">這款新卡主要是為了填補現有48GB版本與更高階產品之間的空缺，讓資料科學家、AI開發者與創意專業人士在面對龐大的LLM (大型語言模型)，或是複雜的3D渲染任務時，不再被記憶體容量給卡住脖子。</p><p class="ck-section"><strong>解決AI開發的「記憶體焦慮」</strong></p><p class="ck-section">為什麼需要72GB？NVIDIA指出，隨著AI發展進入「代理式AI」時代，系統往往需要同時串接多個工具、執行RAG (檢索增強生成) 流程，以及處理多模態的理解任務。意味GPU必須同時在記憶體中暫存多個AI模型、數據源與程式碼格式。</p><p class="ck-section">全新的RTX PRO 5000 72GB搭載高速傳輸的GDDR7記憶體，容量相較於原本的48GB版本增加了 50%。這多出來的空間，讓開發者可以在地端工作站直接訓練、微調 (Fine-tune) 或原型設計更大的模型，不需要動不動就將資料上傳到雲端資料中心，進而確保了資料隱私、低延遲與成本效益。</p><p class="ck-section">在效能方面，基於Blackwell顯示架構的RTX PRO 5000 72GB可提供高達2142 TOPS的AI運算效能，有效解決多工負載下的瓶頸。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/cb0f1662-4c0f-4b15-9de6-1d3f509c8db0.png"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/cb0f1662-4c0f-4b15-9de6-1d3f509c8db0.png"></a></p><p class="ck-section"><strong>效能實測：生成圖像快3.5倍</strong></p><p class="ck-section">根據NVIDIA官方釋出的數據，在生成式AI的標準基準測試中，RTX PRO 5000 72GB的表現相當強悍：</p><p class="ck-section">• <strong>圖像生成：</strong>效能是前代硬體的3.5倍。</p><p class="ck-section">• <strong>文字生成：</strong>效能是前代硬體的2倍。</p><p class="ck-section">• <strong>3D渲染：</strong>在Arnold、Chaos V-Ray、Blender等路徑追蹤引擎，以及D5 Render、Redshift等即時渲染器中，渲染時間縮短了最高4.7倍。</p><p class="ck-section">• <strong>工程設計：</strong>電腦輔助工程 (CAE) 與產品設計的圖形效能提升超過2倍。</p><p class="ck-section"><strong>實際應用：從NASA到虛擬製片</strong></p><p class="ck-section">目前已有新創公司率先採用這款新卡，工程設計生成式AI軟體商InfinitForm (NVIDIA Inception成員)執行長Michael Bogomolny表示，目前正利用RTX PRO 5000 72GB來優化其CUDA加速軟體，協助Yamaha Motor與NASA等客戶加速產品創新與製造最佳化。</p><p class="ck-section">而在影視產業，虛擬製片公司Versatile Media則利用其72GB記憶體容量來處理更複雜的即時渲染場景，其製作中心總經理Eddy Shen 指出：「對於電影級的虛擬製作來說，記憶體容量直接轉化為創作自由」。</p><p class="ck-section"><strong>上市資訊</strong></p><p class="ck-section">NVIDIA RTX PRO 5000 72GB Blackwell GPU即日起透過全球合作夥伴正式發售，包括Ingram Micro、麗臺科技 (Leadtek)、紫光 (Unisplendour) 與 xFusion等廠商，為系統整合商提供打造AI Ready 工作站的全新核心選項。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/memory-increased-by-50-nvidia-rtx-pro-5000-launches-72gb-version-blackwell-architecture-unleashes-full-power-to-assist-in-agent-based-ai-development/" target="_blank">https://mashdigi.com/memory-increased-by-50-nvidia-rtx-pro-5000-launches-72gb-version-blackwell-architecture-unleashes-full-power-to-assist-in-agent-based-ai-development/</a></li></ul></div>

三星正式發表Exynos 2600 不忘宣揚三星2nm GAA製程與創新散熱技術

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/025cfc7c-591c-4993-a293-791632ffb262.jpg"></div><p class="ck-section">三星於2025年12月19日正式公布全新旗艦應用處理器Exynos 2600，不過除了例行性的架構設計介紹，三星也不忘宣揚Exynos 2600採用的2nm GAA製程與稱為HPB的散熱創新技術，似乎希冀以Exynos 2600帶動產業對三星2nm GAA製程的關注。</p><p class="ck-section">市場傳聞，Exynos 2600僅會使用在特定市場的非Ultra的Galaxy S26系列機型，所有的Galaxy S26 Ultra與多數非Ultra的Galaxy S26機型將採用高通Snapdragon 8 Elite Gen 5。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">首次邁入全大核設計，著重NPU、GPU與ISP著重與AI深度結合</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/539874b3-8dd8-4cc0-b09e-94cb9636a441.jpg"><figcaption>▲雖仍採用10核心但導入全大核配置，另外GPU強調支援基於AI的圖像增強</figcaption></figure><p class="ck-section">Exynos 2600已經標註進入大規模量產，死守三星近期Exynos的10核心配置，不過終於跟進高通、聯發科採全大核配置，採用Arm基於Armv9.3最新的C1系列CPU IP，以單一3.8GHz的C1-Ultra搭配3核3.25GHz的C1-Pro搭配6核 2.75GHz的C1-Pro。</p><p class="ck-section">因應目前三星著重宣傳Galaxy AI技術，Exynos 2600搭載32K MAC NPU的AI引擎，相較EXYNOS 2500於生成式AI應用提升113倍效能，此外強調具備低功耗的特色，以及具備虛擬化安全性以及硬體式的混合後量子密碼(PQC)安全技術。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/jJU7U0ffNOs" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><p class="ck-section">Exynos 2600搭配的GPU是支援硬體光追加速的Xclipse 960，強調導入新架構，運算性能較前一代提高2倍，光追性能也提升50%，同時受益最新的ENSS(Exynos神經超取樣)技術，可實現基於AI的超解析與幀生成，令人好奇的是三星原本的Xclipse GPU是基於AMD RDNA技術，不知道此次提到基於AI的ENSS，是否表示是基於RDNA 4的特別版本，倘若如此後續也有機會循先前模式轉化為RDNA 4.5予AMD用於整合型GPU。</p><p class="ck-section">除了生成式AI，三星也強調進一步擴展影像處理(相機功能)的AI技術，透過導入AI視覺感知的VPS使ISP可分辨圖片與影片的細節並進行即時處理，同時能耗較前一代減少50%，此外也導入深度學習影像降噪技術提升低光環境影像品質，還可支援最高3.2億畫素的感光元件，也許是在為三星後續新感光元件鋪路。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">創新散熱設計與宣揚三星2nm製程</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/dd20d556-55a5-49e5-9a5c-c80c18f33d56.jpg"><figcaption>▲主打HPB散熱技術使晶片更為穩定</figcaption></figure><p class="ck-section">Exynos 2600是三星2nm GAA製程首款量產產品，三星在頁面大肆宣揚2nm GAA的創新，諸如包括對每個IP的精確最佳化，包括增強CPU架構與最佳化，使不同的工作負載都能以更好的效率使用資源。</p><p class="ck-section">另一個重點是Exynos 2600所使用的HPB技術，HPB全稱是Heat Path Block，結合High-K(高介電常數)材質使熱傳導路徑獲得增強，能降低16%熱阻，進而使晶片內部發熱更快傳導致外部，高負載下更易維持晶片穩定、低發熱。</p>

NVIDIA正式宣布RTX 5000 72GB Blackwell工作站GPU 為開發者、資料科學家提供巨量記憶體

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/d1b3f831-4742-40db-a943-d1d1447e363a.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA繼RTX 5000 48GB Blackwell後，已經於2025年10月底在官網追加桌上型工作站推出RTX 5000 72GB Blackwell，相較既有版本增加50%記憶體容量，使其足以執行更大參數的模型，提供開發者、資料科學家等專業人士新選擇，NVIDIA直至12月才正式宣布推出這款大容量記憶體版本的RTX 5000 72GB Blackwell。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">擴增1.5倍記憶體帶來更多可能性</span></h3><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/e298fef7-48e3-47fa-b8f9-9a3827b1d9d8.jpg"><figcaption>▲基本性能與48GB版本相同，但記憶體增加1.5倍滿足特定領域需求</figcaption></figure><p class="ck-section">RTX 5000 72GB Blackwell與現行48GB版本具有相同的基礎性能，包括相同的GPU運算性能及記憶體頻寬，但記憶體擴增到72GB後，則能夠在單GPU組態執行更大參數的模型，同時多卡組態也進一步提供其它競品所難以望其項背的超大記憶體容量，且價格成本也相較RTX 6000 Blackwell更低一些。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">AI及內容創作皆受益新架構與大容量記憶體有所突破</span></h3><p class="ck-section">相較前一世代架構，Blackwell展現極為出色的性能，RTX 5000 72GB Blackwell於影像生成優於上一代3.5倍，而文字生成的性能則高出2倍。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/9c23c753-c534-48cf-bc54-412235c8f150.jpg"><figcaption>▲除了新架構帶來的基礎性能世代提升，具量記憶體也有助執行更大參數模型</figcaption></figure><p class="ck-section">且新架構不僅只對AI應用帶來幫助，也大幅提升內容創作的渲染表現，於Arnold、Chaos V-Ray與Blender等路徑追蹤引擎還有D5 Render及Redshift等即時渲染應用，可較前一代縮減4.7倍渲染時間，在電腦輔助工程與產品設計，可帶來2倍以上的效能提升，更不用說巨量的記憶體有助於處理更高解析度內容、更多多邊形與更複雜光影場景。</p>

OpenAI 傳與 Amazon 商談額外 100 億美元募資 條件為使用 AWS 自研 AI 晶片

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/fd14e551-36fa-44fb-bf35-9c6b39cec1a4.jpg"></div><p class="ck-section">據傳 OpenAI 正與 Amazon 商討獲取額外 100 億美元資金援助，並計畫採用 AWS 自主開發晶片，以支援其大型 AI 模型運算與未來擴展需求。</p><p class="ck-section">根據<a href="https://www.theinformation.com/articles/openai-talks-raise-least-10-billion-amazon-use-ai-chips">The Information網站報導</a>，知情人士透露OpenAI正與亞馬遜展開洽談談判，計畫籌集高達100億美元 (甚至更多)的額外資金。而這筆交易的附帶條件相當關鍵：OpenAI將承諾使用亞馬遜的AI晶片。</p><p class="ck-section"><strong>剛簽完雲端約，現在談入股？</strong></p><p class="ck-section">早在今年11月初，OpenAI就宣布與亞馬遜達成長達7年、總價值高達380億美元 (約新台幣1.2兆元)的<a href="https://mashdigi.com/openai-announced-a-cloud-computing-partnership-agreement-with-amazon-for-up-to-38-billion-officially-adding-aws-to-its-ai-computing-supply-chain/">雲端服務採購合約</a>。</p><p class="ck-section">當時的公告指出，AWS將為OpenAI提供基於Amazon EC2的超級伺服器叢集，預計在2026年底前完成佈署。此次傳出進一步的投資談判，顯示雙方合作可能將從單純的「客戶關係」升級為「戰略夥伴」。</p><p class="ck-section"><strong>瞄準AWS自研晶片，擺脫NVIDIA宰制</strong></p><p class="ck-section">報導中提到的「使用亞馬遜AI晶片」是整起事件的亮點。目前AI模型訓練極度依賴NVIDIA的GPU，但昂貴的價格與緊繃的產能一直是OpenAI的痛點。</p><p class="ck-section">亞馬遜近年積極發展自家的Trainium (訓練) 與Inferentia (推論) 系列晶片，試圖挑戰NVIDIA的霸主地位。如果OpenAI點頭採用AWS晶片來訓練或運行其GPT系列模型，不僅能讓OpenAI降低算力成本，對亞馬遜來說，更是自家晶片效能最好的廣告看板。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點：算力去中心化，微軟怎麼看？</strong></p><p class="ck-section">筆者認為，OpenAI此舉再次證明「算力即權力」。在微軟已經投資130億美元的情況下，OpenAI仍轉向亞馬遜尋求百億美元資金，顯示其燒錢速度遠超想像，而Sam Altman顯然不希望公司的命脈完全掌握在單一雲端服務商，或單一硬體供應商手中。</p><p class="ck-section">這是一種典型的「避險策略」，透過引入亞馬遜這個富爸爸，OpenAI可以在微軟與亞馬遜之間取得議價權。而對亞馬遜而言，錯過了生成式AI的第一波爆發後，若能透過投資綁定OpenAI使用自家晶片，將是在AI雲端戰場上彎道超車微軟Azure的絕佳機會。</p><p class="ck-section">不過，微軟是否會動用合約條款來阻擋這筆交易，將是後續觀察的重點。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/openai-is-reportedly-in-talks-with-amazon-for-an-additional-10-billion-in-funding-with-plans-to-use-awss-self-developed-chips/" target="_blank">https://mashdigi.com/openai-is-reportedly-in-talks-with-amazon-for-an-additional-10-billion-in-funding-with-plans-to-use-awss-self-developed-chips/</a></li></ul></div>

AI 落地從資料治理開始 炬識科技推動成立「台灣資料管理協會」

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/0a418d22-66aa-4034-9e17-08766e85f409.jpg"></div><p class="ck-section">炬識科技促成台灣資料管理協會成立，強調 AI 導入需以穩固資料基礎為核心，並對齊國際資料治理標準，加速企業 AI 應用成熟度。</p><p class="ck-section">生成式 AI 雖然喊得震天價響，但許多企業在導入時往往面臨同一個尷尬問題：「模型很強，但餵進去的資料卻是一團亂」。為了解決這個痛點，台灣 Data & AI 系統整合業者炬識科技 (Athemaster)宣布，由創辦人顏良修攜手 33 位資料專家共同發起的「台灣資料管理協會」 (TDAMA)正式成立，目標是協助台灣產業建立一套「可驗證」、「可運作」的資料基礎建設。</p><p class="ck-section"><strong>導入國際標準 DMBOK，讓大家講「同一種語言」</strong></p><p class="ck-section">TDAMA 的首要任務，就是解決台灣企業在資料治理上「各自為政」的亂象。協會宣布將對齊國際知名的 DAMA (Data Management Association) 及其 DMBOK (Data Management Body of Knowledge) 知識體系。</p><p class="ck-section">首任理事長顏良修指出，資料治理是 AI 應用的基石。過去大家對什麼是「高品質資料」定義不一，導致溝通成本極高。TDAMA 希望透過推廣統一的資料管理方法與認證，讓跨組織之間能有共同的語言，確保資料能被信任、重用且合規，進而加速 AI 的商業價值轉化。</p><p class="ck-section"><strong>產官學大串連，瞄準「主權 AI」議題</strong></p><p class="ck-section">這次協會的陣容相當豪華，首屆理監事成員橫跨了學術界、金融、零售、高科技製造、軟體與顧問業等七大領域。除了推廣技術，協會在籌備期間受世新大學戴豪君教授與政大萬幼筠教授啟發，特別將「主權 AI」與「數據公益」納入核心宗旨。</p><p class="ck-section">這意味著 TDAMA 不僅僅是一個技術交流平台，更將在台灣在地法規 (如個資法、AI 基本法)的架構下，探索如何建立符合國家利益與社會公益的資料治理模式。</p><p class="ck-section"><strong>首屆理監事名單亮眼</strong></p><p class="ck-section">TDAMA 第一屆理監事名單也同步出爐，由 顏良修 出任理事長，常務理事包括線性成長數位執行長 廖力寬、前國家資通安全會報技術服務中心主任 簡宏偉 等人；常務監事則由 郭立欣 擔任。此外，析數智匯 (AsiaAnalytics) 也在招募階段率先成為團體會員，顯示產業界對此議題的高度重視。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點：AI 時代的「下水道工程」終於有人做了</strong></p><p class="ck-section">筆者認為，台灣過去在硬體製造（如 AI 伺服器、晶片）上擁有世界級的話語權，但在軟體的「資料治理」這塊，卻長期處於相對被忽視的狀態。這就像蓋了一座外觀華麗的摩天大樓，但地下的水電管線卻沒接好。</p><p class="ck-section">TDAMA 的成立雖然聽起來不那麼「性感」，做的是苦工般的「下水道工程」，但這卻是台灣 AI 產業能否從「代工」轉向「應用」的關鍵。如果沒有統一的標準與高品質的資料流，再強的 GPU 也算不出正確的答案。透過與國際標準 DMBOK 接軌，希望能讓台灣企業在擁抱 AI 時，不再被髒資料（Dirty Data）給卡住脖子。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/ai-implementation-begins-with-establishing-a-solid-data-foundation-athemaster-leads-the-establishment-of-the-taiwan-data-management-association-to-align-with-international-standards/" target="_blank">https://mashdigi.com/ai-implementation-begins-with-establishing-a-solid-data-foundation-athemaster-leads-the-establishment-of-the-taiwan-data-management-association-to-align-with-international-standards/</a></li></ul></div>

SK Hynix宣布與NVIDIA共同開發下一代AI SSD產品 最快2026年底公開原型

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/f783a385-cadd-48cd-9e30-8e31d3b16e92.jpg"></div><p class="ck-section">SK Hynix繼與Sandisk合作共同開發基於DRAM堆疊的HBF高頻寬儲存技術後，SK Hynix公開表示已經與NVIDIA合作，開發為AI技術所開發、性能較傳統SSD高出十倍的AI SSD，NVIDIA將其稱為「Storage Next」，而Sk Hynix稱為AI-N P(AI NAND Performance)，雙方已經進入概念驗證階段，預期2026年底公布原型，預期性能可達1億IOPS。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">AI戰場從AI模型訓練擴大到推論落地的挑戰</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/0d9b03c0-654c-4ff3-99ba-f6aab2df371a.jpg"><figcaption>▲雖然HBM解決GPU與加速器的記憶體瓶頸，但成本高、容量不足成推論阻礙</figcaption></figure><p class="ck-section">HBM之所以在AI高速運算領域成為不可或缺的一部分，即是受到傳統記憶體是為CPU主導的運算所設計，導致傳輸架構、頻寬會影響GPU等待記憶體傳輸，HBM記憶體透過將DRAM堆疊的方式帶來更高的頻寬與減少延遲，使HBM的資料能高速向GPU傳輸。</p><p class="ck-section">不過隨著AI技術逐步發展，除了前端的AI模型訓練以外，AI推論開始落地，使AI推論需求成為新戰場；雖然HBM記憶體可提供高速的傳輸技術，但由於本質是基於揮發性記憶體的DRAM，且容量單位成本高昂，推論技術需要具備更大容量、更具成本效益的方式，也是當前儲存領域開始投入為AI而開發的NAND技術。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">SK Hynix已投入三大類AI NAND領域</span></h3><p class="ck-section">根據韓國媒體報導，SK Hynix已經積極布局AI NAND技術，包括與NVIDIA共同開發的AI-N P(Storage Next)，與Sandisk合作的AI-N B(HBF)以外，還有一款著重具HDD級大容量與SSD性能的高成本效益的AI-N D。</p><p class="ck-section">AI-N P是為了確保處理大規模推論巨量資料輸出與輸入核心技術，盡可能減少AI運算與儲存間的瓶頸，提升處理速度與能源效率，據稱SK Hynix將為此開發新架構的NAND以及控制器。</p><p class="ck-section">至於與Sandisk合作的HBF，將由Sandisk提供快閃記憶體設計與大容量NAND技術，以SK Hynix的VFO技術將DRAM及NAND進行堆疊封裝(據稱採用16層DRAM與NAND堆疊封裝)，使HBF能夠提供較傳統NAND更高的頻寬，並作為HBM技術的互補。</p>

蘋果自研AI晶片Baltra可能仍聚焦在AI推論

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/ce77727d-98e1-4edb-b921-26485a78b88f.jpg"></div><p class="ck-section">蘋果在這波AI浪潮仍處於相對落後的地位，許多進階AI服務在自行開發未能達到預期成果後選擇與其它AI領導者合作，不過就如同蘋果一貫的做法，倘若蘋果覺得技術有利可圖、有辦法自己開發就會默默投入開發等待開花結果；現在傳出蘋果預計在2027年公布首款針對AI的Apple Silicon，代號為Baltra。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="en" dir="ltr">JUST IN: Apple, <a href="https://twitter.com/search?q=%24AAPL&src=ctag&ref_src=twsrc%5Etfw">$AAPL</a>, is developing its first server chip for AI, code-named "Baltra," and is working with Broadcom, <a href="https://twitter.com/search?q=%24AVGO&src=ctag&ref_src=twsrc%5Etfw">$AVGO</a>, on the crucial networking technology to avoid buying from Nvidia, <a href="https://twitter.com/search?q=%24NVDA&src=ctag&ref_src=twsrc%5Etfw">$NVDA</a></p>— unusual_whales (@unusual_whales) <a href="https://twitter.com/unusual_whales/status/2000609783045361778?ref_src=twsrc%5Etfw">December 15, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">2024年之際，就已有傳聞指稱蘋果找上博通合作開發專屬的AI晶片，並聲稱採用台積電的N3E製程；不過客製化AI晶片用途很廣，到底蘋果Baltra會是一款提供自訓練到推論的全功能AI晶片，或是著重特定領域的晶片；現在有爆料進一步指稱，Baltra將會如現行多數AI ASIC一樣，是針對AI推論所開發。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="en" dir="ltr">On that Apple AI chip<br><br>Basically I doubt they'll do a massive cluster, but maybe something closer to a GB300 style with like 64 chips all to all with larger high bandwidth LPDDR memory<br><br>Should be significantly cheaper than most current chips and match the needs <a href="https://t.co/I6OJSFBCyb">pic.twitter.com/I6OJSFBCyb</a></p>— Max Weinbach (@mweinbach) <a href="https://twitter.com/mweinbach/status/2000628123516252248?ref_src=twsrc%5Etfw">December 15, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">其論點是蘋果在一連串的AI模型訓練受挫後，選擇與Google合作，由Google以Gemini為基礎，為蘋果進行客製化的Apple Intelligence模型訓練，而蘋果預期以Baltra自建推論伺服器的方式為客戶提供基於雲的AI推論服務。另外也有分析師聲稱蘋果將採用類似GB300的設計，透過多晶片構成大型叢集，並搭配大容量、高頻寬LPDDR記憶體，這也是針對推論的合理配置。</p><p class="ck-section">蘋果選擇與Google合作，還有投入自研ASIC的關鍵仍與蘋果及NVIDIA長年的恩怨情仇有關，藉由與Google合作進行訓練，以及具備推論ASIC晶片，即可避免再向NVIDIA採購AI加速晶片，另外由於用於推論的ASIC設計相對全功能ASIC來的單純，雖然可同樣向Google採購TPU，但蘋果顯然傾向自行持有不假他人之手。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/c3d98c14-8ea4-48be-aee7-e2c5767bd546.jpg"><figcaption>▲蘋果由於選擇自架雲端AI伺服器，採用自研晶片也相對自Google採購TPU更有彈性與確保交期</figcaption></figure><p class="ck-section">畢竟蘋果從早期搭配NVIDIA GPU的MacBook產生先天架構引發的故障後，兩者關係長期陷入冰點，諸如MacBook雖曾一度開放外接GPU功能，但透過禁止NVIDIA提供驅動程式阻止MacBook搭配NVIDIA顯示卡的可能。</p>

魔物獵人：荒野展示PC版第四次內容更新前後差異 顯著改善性能與更穩定的幀率波動

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/cb4d3cb0-3a67-42ab-a0bb-5f2a4e62dd08.jpg"></div><p class="ck-section">魔物獵人：荒野(Monster Hunters：Wilds)推出除了內容本身的爭議以外，PC平台的效能不佳、不穩定也是導致諸多玩家給予負評的原因；雖然每一次的大型更新Capcom都強調修復性能問題，但除了沒有太明顯的改善以外甚至還引發新問題，不過隨著2025年12月16日釋出第四次大型更新，Capcom強調進行達100項的性能改善，Capcom特別釋出以建議硬體規格比較第四版與第三版在相同情境的差異，效能似乎獲得相當程度的提升。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/SvkZDIXOXj0" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/o9xT9N9WaGc" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><p class="ck-section">兩段短片皆是以FullHD解析度搭配中等設定、基本圖像增強(不含幀生成)作為設定，分別以AMD Ryzen 5 5600X搭配Radeon RX 6600顯示卡，以及Intel Core i5-10400搭配NVIDIA GeForce RTX 2060 Super兩項推薦配置進行比較，以抗衡鎖刃龍、煉獄鱆的片段作為參考；可看到相較第三版，第四版的平均幀率約略提升10fps，最低幀也稍稍增加，但更值得注意的是Steam監視器的幀率監控曲線變動更為平穩。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/a903ac49-34c6-452f-8365-888c2c83ce37.jpg"><figcaption>▲Capcom預計在2026年1月及2月持續改善性能</figcaption></figure><p class="ck-section">不過此次更新只是個開始，Capcom預計在2026年1月再針對PC版本進行專屬的性能提升，除了CPU、GPU的最佳化，還將追加CPU設定、圖形設定與畫質預設組合，還有縮減著色器編譯時間、改善VRAM使用量與改善使用高解析材質包的紋理串流速度；2026年2月將針對全平台追加3D模組多邊形網格的品質層次，並確認記憶體相關運算是否還有進一步改善空間。</p><p class="ck-section">雖然魔物獵人：荒野由於強調為次世代遊戲機設計，採用較複雜的互動場域設計，上市初期強調不會推出掌機版本(主要是需要占用相當龐大的RAM)，但許多玩家已經在Steam Deck與其它PC掌機以最低限度執行，隨著持續進行性能改善措施，也許可以期待後續能在Switch 2推出野不一定。</p>

Intel 收購 AI 新創獨角獸 Sambanova 金額下修為 16 億

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/976a61cb-2fc3-4e07-8998-d5e130e61337.jpg"></div><p class="ck-section">Intel 收購 AI 晶片新創 Sambanova 的交易金額下修至約 16 億美元，顯示 AI 產業估值趨於保守，也反映大型科技公司投資策略轉向審慎。</p><p class="ck-section">今年11月傳出Intel有意以50億美元收購<a href="https://mashdigi.com/intel-is-reportedly-in-talks-to-acquire-ai-startup-sambanova-for-5-billion-aiming-to-accelerate-its-ai-transformation-through-its-rdu-architecture-design/">AI新創SambaNova</a>，預計藉由RDU架構設計加速AI轉型消息後，目前則是再次傳出<a href="https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-12/intel-nears-1-6-billion-deal-for-ai-chip-startup-sambanova">實際交易金額可能縮減至16億美元</a>。</p><p class="ck-section">依照彭博新聞報導指稱，相比先前傳出將以50億美元收購SambaNova的消息，此次消息則是指稱此筆交易金額可能僅以16億美元左右價格成交。</p><p class="ck-section">若此價格屬實，對於SambaNova而言無疑是「流血價」。這家成立於2017年的新創公司，在2021年募資時的估值就已超過50億美元，而這也反映當前AI硬體市場強者恆強(NVIDIA獨大)的局勢下，二線AI晶片新創面臨生存壓力與估值修正的事實。</p><p class="ck-section"><strong>執行長陳立武是關鍵推手</strong></p><p class="ck-section">這樁潛在交易背後，Intel現任執行長陳立武 (Lip-Bu Tan) 的角色耐人尋味。</p><p class="ck-section">SambaNova的投資人陣容原本就相當豪華，包括SoftBank、Google Ventures，以及Intel自家的Intel Capital。至於陳立武個人的投資公司Walden International也是早期投資人之一，而陳立武本人在去年5月曾被任命為SambaNova的執行董事，因此在這層深厚淵源關係上，被外界視為促成雙方談判加速的關鍵催化劑。</p><p class="ck-section"><strong>買它做什麼？瞄準「推論」與「整機」市場</strong></p><p class="ck-section">SambaNova的核心競爭力在於其DataScale系統與SN40L處理器，專注於高效能的生成式AI推論 (Inference) 與微調 (Fine-tuning)。不同於NVIDIA專注在通用GPU運算，SambaNova採用的是軟體定義硬體 (Software Defined Hardware)的架構，因此對Intel來說，收購SambaNova有幾個戰略意義：</p><p class="ck-section">• <strong>補強推論算力：</strong>隨著Gaudi系列在市場上與H100/B200的競爭陷入苦戰，SambaNova技術能提供Intel在特定領域 (如大型語言模型推論)的差異化優勢。</p><p class="ck-section">• <strong>整機解決方案：</strong>SambaNova不只賣晶片，更擅長提供包含硬體、編譯器到模型服務 (Model-as-a-Service) 的完整解決方案，這正是Intel目前試圖轉型「系統晶圓代工」與「企業AI服務」所欠缺的拼圖。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點：併購容易整合難</strong></p><p class="ck-section">筆者認為，Intel此舉顯然是為了快速縮短與競爭對手的技術差距。16億美元對於現在財務吃緊的Intel來說不算小數目，但也許是不得不為的賭注。</p><p class="ck-section">不過，Intel過去在AI領域的併購紀錄並不算完美 (例如當年的Nervana與Habana Labs的整合陣痛期)。這次若真能拿下SambaNova，如何將其獨特的架構順利融入Intel現有的OneAPI生態系，並且不與自家的Gaudi產品線產生排擠效應，將是陳立武團隊最大的考驗。</p><p class="ck-section">目前Intel、SambaNova皆拒絕對此消息發表評論，交易最快可能在數週內定案，但也可能因盡職調查而延後。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/reports-suggest-that-intels-acquisition-of-ai-chip-unicorn-sambanova-has-been-significantly-reduced-to-1-6-billion/" target="_blank">https://mashdigi.com/reports-suggest-that-intels-acquisition-of-ai-chip-unicorn-sambanova-has-been-significantly-reduced-to-1-6-billion/</a></li></ul></div>

Dell內部信透露電腦價格將調高數百美金 反映DRAM及NAND顆粒未見趨緩的飆漲

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/17e8e82b-e8ca-43fd-a94d-a5a455f2fc7d.jpg"></div><p class="ck-section">由於AI、資料中心等產業對記憶體、儲存需求飆漲並遠高於產能，導致DRAM、NAND自2025年下半年瘋狂飆漲，個人電腦產品也首當其衝；根據Business Insider報導，它們掌握Dell一封針對商用電腦銷售人員的內部信件，指示2025年底前將大幅調漲電腦售價，希望銷售人員趕快向客戶遊說採取行動。</p><p class="ck-section">Dell內部信指稱受到儲存與記憶體漲價，且供應商也限制供貨影響，Dell旗下Pro與Pro Max電腦依據配置的不同，將至少高出上百美金以上，而且還提到即便現在下定也無法確保交機時保有與下定相同的報價，但指示銷售人員告訴客戶先下手為強避免受到更大的衝擊。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/f5997bdb-9a4e-4622-93b1-716d72056b8d.jpg"><figcaption>▲DRAM及NAND受AI與資料中心劇烈需求短時間供需失衡，個人電腦產品只能反映成本調漲價格</figcaption></figure><p class="ck-section">Dell搭載32GB的筆電與桌機將調高130美金至230美金不等，選配到128GB可能高出520美金至765美金，選擇1TB SSD將調高55美金至135美金，選擇配有6GB VRAM的NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell GPU將高出66美金，選擇24GB VRAM的NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell GPU達530美金。</p><p class="ck-section">考慮到Dell的規模，其它筆電製造商也勢必陷入相同的困境，尤其這波的DRAM與NAND缺貨短時間難以改善，消費性市場及企業除非不得已，否則可能會因此降低汰舊換新與擴充的意願。現在也傳出PC與手機品牌為了因應衝擊，再度考慮推出低規配置的機型。</p>

Intel新AI策略除著重推論型GPU外將透過代工模式提供客製化ASIC晶片

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/79cb0635-8d6b-4c87-93f5-d91cd565e143.jpg"></div><p class="ck-section">Intel於2024年狀況急轉直下有許多原因，但錯失AI市場絕對是原因之一，至今Intel仍未能如AMD一樣提出較為具體的策略；不過Intel資深副總裁John Pitzer在巴克萊銀行舉辦的Barclays 23rd Annual Global Technology Conference大會解釋Intel進入陳立武時代的AI策略，即是自有產品聚焦推論，以代工業務爭取客製化ASI訂單。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/1a5ae0fc-7278-4747-91e0-1969170d270a.jpg"><figcaption>▲Intel預計在2026年下半年推出專為邊際推論開發的Crescent Island GPU</figcaption></figure><p class="ck-section">John Pitzer提到當前AI技術正從中心化轉向邊際，Intel正在開發一款能耗效率經過最佳化的推論型GPU產品(應該就是2025年10月公布的Crescent Island)，另一項則是ASIC的代工業務，除了循博通Marvell的線型代工設計方式以外，受到Intel持有晶圓代工業務的優勢，有助於爭取大型資料中心業者直接與晶圓代工合作的新模式。</p><p class="ck-section">相較現行大型資料中心業者與無晶圓ASIC業者合作，Intel本身擁有豐富的ASIC設計經驗以外，加上還具備晶圓代工業務，可提供一條龍式的垂直服務，並能縮減晶片的上市時間，只要晶圓代工技術能夠穩定，應該有機會與其它ASIC業者搶食客製化ASIC大餅。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/66fe115a-7393-46e9-a435-142f635ac940.jpg"><figcaption>▲Intel當前百頁待興，與其投注大量資源試圖從NVIDIA搶食AI方案大餅不如利用NVLink Fusion切入相關供應鏈</figcaption></figure><p class="ck-section">不過這也表示陳立武現階段的政策傾向不與AMD、NVIDIA提供自訓練到推論的完善系統競爭，而是採取較為保守的方針；考慮到Intel當前百業待興，比起押寶需要耗費大量資源投入的完整AI方案，不如尋求能以優勢技術切入的市場利基點，像是加入NVIDIA的NVLink Fusion就是試圖從AMD手中搶下搭配NVIDIA加速解決方案的CPU大餅的策略。</p>

NVIDIA公布資料中心AI GPU監管技術 重申沒有硬體追蹤、遠端關閉與後門

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/3bf2ad96-d774-4de9-848b-02a2f0638735.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA宣布正式為大型跨區域資料中心的AI GPU推出AI GPU遠端監測技術，不過由於先前曾被傳出NVIDIA開發一套可偵測、定位以及遠端關閉非法AI GPU功能的技術，NVIDIA在新聞稿重申這項技術是提供營運商更有效追蹤大量AI GPU運作情況的選擇性功能，NVIDIA也無法進行硬體定位追蹤、遠端關閉或留有後門。</p><p class="ck-section">NVIDIA這項軟體解決方案是提供客戶額外的選擇性功能，可透過視覺化界面監控NVIDIA GPU叢集，使雲端夥伴、企業具備洞察儀表板，協助它們提升整個運算基礎設施的GPU穩定性與可用性；該軟體可提供GPU叢集的使用狀況、配置與顯示錯誤，同時用戶端軟體代理程式將進行開源。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/f528ad4b-a33b-4f74-a6a3-d6f124226811.jpg"><figcaption>▲NVIDIA將為服務商提供一套以視覺化監管所屬GPU叢集的軟體，便於客戶更有效的掌握旗下GPU資源與使用狀況</figcaption></figure><p class="ck-section">NVIDIA強調這項開發中的軟體功能可協助資料中心營運商用於追蹤用電峰值，以利提升能源效率，追蹤整個GPU叢集的使用率、記憶體頻寬與互連的健康狀況提前因應，盡早發現散熱異常避免過熱與造成零組件老化，還有確認軟體配置與設定的一致性，以及偵測錯誤與異常以便及早排除。</p><p class="ck-section">該項服務將提供一個用戶端的軟體代理，安裝代理後，可將節點級的GPU遠端監控資料串流到NVIDIA NGC託管的入口網站，並透過儀表板視覺化GPU叢集的利用率，並提供全域或運算區域的資料；此外這項工具也將進行開源，讓客戶可整合到自己的解決方案。</p>

新創公司Tiiny AI公開可執行120B AI模型的口袋尺寸AI電腦 搭12核Arm CPU與NPU與80GB記憶體

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/5e072cb4-311e-44b4-96f5-bed865b7d44a.jpg"></div><p class="ck-section">一家AI新創公司Tiiny AI宣布將在CES展示口袋尺寸的超級電腦Tiiny AI Pocket Lab，外表像是一顆大功率行動電源，但卻足以執行120B參數的大型語言模型，且僅需極低的功耗，關鍵在於該平台搭載一顆客製化的Arm架構CPU異構處理器與高達80GB的記憶體。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/11689fc3-3179-4e96-801b-4e09a1c4b9e5.jpg"><figcaption>▲Tiiny AI Pocket Lab採用客製化CPU搭配獨立NPU的異構運算，約190TOPS性能與80GB記憶體足以執行120B參數模型</figcaption></figure><p class="ck-section">根據官方資料，Tiiny AI Pocket Lab採用SoC與獨立NPU的客製化異構運算模組，可提供約190TOPS的性能，平台約30WTDP、實際能耗約65W；雖然已AI平台而言性能不算太好，但借助搭載80GB LPDDR5記憶體，足以在裝置端執行120B參數模型。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/9f133d48-0c65-4a19-97b6-4ea97b84fee2.jpg"><figcaption>▲實現執行120B模型的關鍵是利用稀疏化技術與開源的異構推論引擎</figcaption></figure><p class="ck-section">除了龐大的80GB記憶體以外，Tiiny AI利用兩種技術使其可執行120B參數模型，一種是基於神經元等級的稀疏化技術TurboSparse，另一種則是可動態把運算負載分配到CPU與GPU、並於GitHub開源的異構推論引擎PowerInfer。</p><p class="ck-section">雖然DeepSeek掀起一股AI模型精簡瘦身的風潮，不過現實就是經過瘦身後參數較大的模型仍有其優勢，導致不少專為推論開發的新平台紛紛把重點放在「可執行」大型模型而非追求純性能，故具有大容量的記憶體也成了另一種方式；然而除了對於該平台實際表現仍待經過驗證外，隨著近期記憶體價格飆漲也對這款配置80GB LPDDR5x的產品的量產能力與價格增添變數。</p>

知名晶片架構師Jim Keller質疑CUDA Tile將使CUDA護城河失靈 因為將降低CUDA移植到其它平台門檻

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/88f4060e-2ae1-4532-a45e-d146fb1ccdec.png"></div><p class="ck-section">NVIDIA於NVIDIA CUDA 13.1推出全新NVIDIA CUDA Tile，透過基於tile的平行編程虛擬指令集，為CUDA增添新方式，然而知名晶片架構師Jim Keller對此感到不解，表示NVIDIA Tile的方式將簡化既有支援CUDA的程式碼移植到非CUDA GPU，進而使CUDA護城河失靈。</p><p class="ck-section">對於開發者而言，相較過往基於SIMT的CUDA給予程式設計師具備更大自主權但需要手動最佳化，CUDA Tile導入基於Tile的程式設計模型與名為Tile IR的底層虛擬機器，透過把GPU偽裝成採用Tile運算的「類TPU」，使AI開發者可專注在結構化矩陣運算、捲積等技術。</p><p class="ck-section">然而CUDA Tile與傳統的SMMIT並非二擇一，開發者仍可依據運算需求彈性選擇使用哪種方式，為透過CUDA GPU開發提供新的選項，不過相較原生為Tile開發的TPU，CUDA Tile的效率仍會相對差一些，但前提是兩者性能是在對等的前提之下。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="en" dir="ltr">Curious. Did Nvidia end the Cuda "moat" ? If they move to tiles like most other hardware, the AI kernels will be easier to port.<a href="https://t.co/ggeT0RUbfv">https://t.co/ggeT0RUbfv</a></p>— Jim Keller (@jimkxa) <a href="https://twitter.com/jimkxa/status/1997732089480024498?ref_src=twsrc%5Etfw">December 7, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">Jim Keller的論點是建立在Tile是目前AI業界普遍使用的方法，當CUDA導入CUDA Tile，意味著能夠把像是支援Tile的Triton框架作為中介，先把CUDA程式碼轉移到Triton、進而移植到非CUDA的GPU，未來開發者不再需要撰寫支援特定架構的CUDA程式碼，理論上在CUDA開發的結果有望更不被CUDA制約。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/ce71e0aa-268a-47a3-85e3-6c3bc52fccc7.png"><figcaption>▲Jim Keller認為CUDA Tile降低把CUDA應用程式移植到其它非CUDA硬體門檻，可能自毀CUDA護城河</figcaption></figure><p class="ck-section">雖然Jim Keller的說法並非毫無根據，然而CUDA畢竟是CUDA，即便對外採取更為開放的架構，但NVIDIA對自家硬體的最佳化仍非其它競爭者能在短時間內迎頭趕上，移植歸移植，要使非CUDA硬體能夠獲得最佳化的效果恐怕仍需繁瑣的微調，使用CUDA GPU仍可事倍功半。</p><p class="ck-section">值得一提的是Jim Keller目前正任職AI晶片新創Tenstorrent並擔任總裁及技術長，旨在提供較NVIDIA GPU更具經濟效益的AI晶片解決方案，並鎖定NVIDIA GPU無法涵蓋的特定AI市場。</p>

NVIDIA CUDA Tile 架構築深護城河 GPU 也能變身 TPU

川普將以收取25%回饋作為批准NVIDIA H200銷往中國的條件 透露習近平對此積極回應

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/d2b7d4f4-2041-4bcc-8922-9cba3b5ab452.jpg"></div><p class="ck-section">在歷經波折後，美國總統川普宣布鬆綁AI晶片輸出中國的重大決策，在以抽取25%回饋為條件的前提下，將批准NVIDIA的H200晶片銷售到中國，川普在個人社群平台Truth Social聲稱中國國家主席習近平也對此提議給出積極回應。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/59a1f1c6-621c-4231-876a-9483a230468b.jpg"><figcaption>▲H200僅是H100的記憶體規格升級版，但性能仍勝過中國特規版的H20</figcaption></figure><p class="ck-section">川普指稱，有條件解除美國高階AI晶片輸出到中國有助提升美國就業、增強美國製造業與史美國納稅人受益；此外不光是NVIDIA，該提案也同樣適用於包括AMD及Intel在內等美國運算晶片供應商。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/34d446e2-d8f6-4acb-833e-554e4b610428.jpg"><figcaption>▲H200的性能仍落後於目前的Blackwell，而2026年NVIDIA還將公布下一代的Rubin GPU</figcaption></figure><p class="ck-section">值得玩味的是，H200仍非NVIDIA最新架構，僅是Hopper架構的小改版版本，主要透過提升記憶體規格獲得較H100更高的性能，不過基本性能仍遠勝受到諸多限制的中國特別版H20晶片，但除了性能仍遠落後於已經進行2次改版的現行Blackwell架構外，隨著2026年NVIDIA將公布Rubin GPU，H200將會進一步被拉開性能差。</p>

三星 4nm 晶片良率傳突破 70% 獲美 國 AI 新創上億美元 OPU 訂單

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/26bc6316-7409-476f-a04f-edc955cf784b.jpg"></div><p class="ck-section">傳聞三星 4nm 製程良率已突破 70%，並獲得美國 AI 新創 Tsavorite 超過 1 億美元的 OPU 訂單。<br>在經歷良率挑戰與客戶流失的陣痛期後，三星的晶圓代工業務似乎迎來了曙光。根據<a href="https://www.ajunews.com/view/20251207160927464">報導指稱</a>，三星在4nm製程技術上取得了關鍵突破，其良率目前已提升到60%至70%的水平，並且成功爭取到美系AI客戶的大單。</p><p class="ck-section"><strong>拿下Tsavorite訂單，主攻OPU架構</strong></p><p class="ck-section">報導指出，美國AI新創Tsavorite Scalable Intelligence已向三星預訂總價值超過1億美元 (約新台幣32.5億元) 的晶片訂單。</p><p class="ck-section">這筆訂單主要生產的是Omni Processing Unit (OPU) 晶片，而這類晶片採特殊架構設計，將CPU、GPU與記憶體直接整合在單顆晶片上，目標解決AI運算中常見的傳輸頻寬瓶頸。</p><p class="ck-section">雖然去年11月即有外媒提及Tsavorite已經獲得AI晶片預訂單，但當時並未透露製造商，如今韓媒確認其晶片將由三星代工，顯示三星在中高階製程與整合能力上，重新獲得了部分市場的信任。</p><p class="ck-section"><strong>訂單回流訊號？從礦機到Tesla AI5</strong></p><p class="ck-section">除了此次的 OPU 訂單外，三星先前也傳出獲得兩家中國礦機廠商的晶片訂單，更在今年10月與Tesla簽訂<a href="https://mashdigi.com/tesla-announces-launch-of-a-fully-autonomous-robotaxi-service-by-year-end-with-its-self-developed-ai5-chip-manufactured-by-samsung-and-tsmc/">AI5晶片的代工協議</a>。</p><p class="ck-section">儘管以金額來看，Tsavorite的1億美元訂單相比三星整體的營運規模仍屬「小單」，但對於亟需證明良率穩定性與技術實力的三星代工部門而言，這被視為業務復甦的重要一步。</p><p class="ck-section"><strong>2nm GAA良率傳達50%，力拚2027轉正向現金流</strong></p><p class="ck-section">除了4nm製程回穩，三星在下一代製程的佈局也持續推進。今年稍早有消息指稱，三星首款採用2nm GAA (環繞閘極) 技術的SoC——Exynos 2600，其量產良率已爬升至約50%，預期將有部分應用在明年即將推出的Galaxy S26系列機種，顯示公司正全力推動新工藝的良率爬坡。</p><p class="ck-section">根據行業預期，隨著良率改善與訂單回流，三星有望在2026年實現約690億美元的利潤，更將目標放在2027年讓旗下的晶圓代工部門整體轉為正向現金流，試圖在台積電 (TSMC) 獨大的高階代工市場中，站穩第二供應商的關鍵地位。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/samsung-reportedly-achieved-a-key-breakthrough-in-4nm-process-yield-reaching-70-and-secured-over-100-million-in-opu-orders-from-us-ai-startup-tsavorite/" target="_blank">https://mashdigi.com/samsung-reportedly-achieved-a-key-breakthrough-in-4nm-process-yield-reaching-70-and-secured-over-100-million-in-opu-orders-from-us-ai-startup-tsavorite/</a></li></ul></div>

NVIDIA 2026年GTC訂於3月16日至19日，同樣選在加州聖荷西舉辦

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/c1e91de0-59b4-4ab8-9088-ecefbf48dfde.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA已經公布2026年年度盛會GTC的時間地點，將在2026年3月16日至19日之間，同樣於美國加州聖荷西舉辦，主題演講則訂於3月16日；NVIDIA GTC 2026同樣聚焦下一波AI創新，預期將聚焦各行業領域的突破性技術，包括物理AI、AI工廠、代理AI及推論。至於實作坊將在3月15日舉辦。</p><p class="ck-section">GTC 2026提供可親臨主題演講現場的限量大會方案以及僅限參與展覽交流的僅限展覽方案，四日大會方案早鳥優惠2,172美金；同時也將提供無法親臨現場的開發者也透過註冊活動收看、收聽諸多技術議程，部分場次可提供即時文字問答，線上方案全程免費。GTC報名：<a href="https://www.nvidia.com/zh-tw/gtc/pricing/?regcode=no-ncid&ncid=no-ncid" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GTC 2026</a></p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/59676ee4-aee3-4b7b-b24e-3cc55fb60052.jpg"><figcaption>▲GTC 2026的重點為全新大改版的Vera Rubin架構組合</figcaption></figure><p class="ck-section">GTC 2026將是NVIDIA再一次重要活動，適逢2年一度的GPU加速硬體架構大改版以及4年一度的CPU更新，NVIDIA將在此場盛會宣布新一代Vera CPU、Rubin GPU以及相關平台，同時可預期NVIDIA也會進一步揭露下一代NVLink技術，還有NVLink Fusion聯盟的新進展，其中與Intel的合作更令人矚目。</p>

傳一度成三星晶圓代工票房毒藥的4nm製程已達6成以上良率 除HBM4外還取得美國AI公司單晶片處理器訂單

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/0592c270-83b7-4afe-b1db-e558a7ab883b.jpg"></div><p>三星的4nm製程可說是三星在與台積電競爭失利的原因，然而韓國媒體報導，三星4nm製程獲得大幅改善，良率已經提高到60%至70%，除了預計用於生產HBM4記憶體，還獲得美國AI新創Tsavorite Scalable Intelligence的OPU訂單，所謂的OPU是一種在單晶片整合CPU、GPU及記憶體的整合型處理器。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/6c3bea68-9e02-4335-8058-838dc7a82108.jpg"><figcaption>▲非最先進製程雖然乍看不亮眼，不過除了生產成本導向晶片外在小晶片架構盛行的現在卻經常扮演非核心功能的生產大任</figcaption></figure><p>據稱Tsavorite Scalable Intelligence的4nm OPU訂單達1億美金，雖然不算是一份大訂單，不過也表示對於一些並不追求最先進製程的技術而言，三星有望透過成熟製程擴大與台積電的競爭，除了一部分成本考量的晶片產品外，尤其現在小晶片設計盛行，許多高階晶片紛紛透過多種製程混合，三星的4nm製程也有望生產一些像是I/O控制等功能的非核心功能晶粒。</p>

NVIDIA黃仁勳受訪表示DGX-1推出時僅有Elon Musk獨具慧眼下了第一份訂單給OpenAI

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/14c31ba5-12d9-49b3-9d63-bd2cf240f188.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA的DGX加速運算電腦是當前整個AI產業爭奪的神兵利器，主因也是由於NVIDIA的CUDA加速運算技術因OpenAI的ChatGPT再度發揚光大並建立龐大的AI運算生態系；而NVIDIA執行長黃仁勳在參加Joe Rogan Experience節目時，提到回顧NVIDIA推出第一款DGX-1超級電腦後乏人問津的情況，當年出手購買第一套DGX-1的客戶是甫成立OpenAI的Elon Musk。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/3hptKYix4X8" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><p class="ck-section">NVIDIA在2016年斥資數十億美金研發第一款系統級的DGX-1，然而回到10年前，當時運算產業仍是由CPU運算引領，主流觀點仍認為封閉的Cuda運算終將衰亡，AI也還未造成浪潮，以至於DGX-1推出後並未獲得產業關注；然而Elon Musk為當時投注的非營利組織OpenAI購買第一套DGX-1，黃仁勳更親送DGX-1到舊金山並交給Elon Musk，也使得NVIDIA在推出DGX Spark後，再由黃仁勳親送第一套給予Elon Musk。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/6cdda859-d21a-4de0-8326-351864e6eeb2.jpg"><figcaption>▲為了呼應Open AI購買第一套DGX-1系統，黃仁勳於DGX Spark推出時再度親交第一套給Elon Musk</figcaption></figure><p class="ck-section">然而隨著AI技術因GPU加速運算獲得突破性增長，NVIDIA的GPU加速運算技術與CUDA生態系一夕之間成為當紅炸子雞，加上NVIDIA採取開放軟體生態系，使得乍看下封閉的CUDA生態有豐沛的資源，同時NVIDIA也攜手生態夥伴積極在軟體提供持續最佳化，使採用NVIDIA GPU加速硬體的系統仍可在生命週期獲得性能提升，以長期佈局成功在AI世代卡位。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/4d1209e0-acbe-47d7-8dad-8007b30756cb.jpg"><figcaption>▲Tesla汽車早期也是採用NVIDIA的Tegra平台，後續為降低成本改用自研設計，但在自駕前端技術仍擺脫不了NVIDIA加速運算技術</figcaption></figure><p class="ck-section">不過NVIDIA與Elon Musk的Tesla的關係也相當有趣，回顧NVIDIA進軍車用電子領域時，Tesla也曾是先行採用NVIDIA Tegra車用平台的客戶，但在不久後Tesla為了成本控制轉向使用自行規劃的車載平台，同時也積極發展自研的AI晶片發展自駕技術，但最終仍不敵成本、研發速度與資源考量，大量採購NVIDIA伺服器做為AI自駕技術的訓練設備。</p>

亞馬遜 CEO：自研 AI 晶片 Trainium 已成數 10 億美元業務 Anthropic 就採用超過 50 萬…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/23c87333-843a-4005-88c0-304f4f055160.jpg"></div><p class="ck-section">亞馬遜 CEO表示，<strong>自研 AI</strong> <strong>晶片</strong> <strong>Trainium</strong> 已成為<strong>數 10 億美元的業務</strong>，並透露 <strong>Anthropic</strong> <strong>使用了超過 50 萬顆 Trainium 2</strong> <strong>晶片</strong>，訓練及構建下一代的Claude模型。<br><br>在AI加速運算晶片市場幾乎由NVIDIA獨霸的局面下，亞馬遜顯然已經成功殺出一條血路。亞馬遜執行長Andy Jassy<a href="https://x.com/ajassy/status/1996066784252969450">表示</a>，AWS自研AI運算晶片Trainium業務，目前已達到數十億美元的營收規模，代表其在降低AI運算成本的策略已經獲得市場支持。</p><p class="ck-section"><strong>Trainium2獲10萬家企業採用，性價比成關鍵</strong></p><p class="ck-section">Andy Jassy指出，目前的Trainium2晶片業務發展動能強勁。根據AWS官方公布數據，Trainium2的生產量已經超過100萬顆，並且有超過10萬家企業透過Amazon Bedrock服務平台使用該晶片提供算力。</p><p class="ck-section">Andy Jassy直言，Trainium之所以能從龐大的雲端客戶群中脫穎而出，關鍵在於其擁有高於其他GPU選項的性價比優勢。意味亞馬遜藉由提供比NVIDIA更便宜、但在特定工作負載下效能相當，甚至更好的自研運算方案，藉此吸引對成本敏感的企業客戶。</p><p class="ck-section"><strong>Anthropic包辦50萬顆算力，「Project Rainier」成關鍵推手</strong></p><p class="ck-section">AWS執行長Matt Garman在受訪時證實，亞馬遜的重要戰略合作夥伴Anthropic貢獻良多。</p><p class="ck-section">Matt Garman透露，雙方合作的<a href="https://mashdigi.com/aws-expands-the-application-scope-of-its-own-processors-and-introduces-more-customized-designs-in-servers-to-meet-the-needs-of-artificial-intelligence-execution/">「Project Rainier」計畫</a>中，Anthropic 使用了超過50萬顆Trainium2 晶片，並且用於訓練及構建下一代的Claude模型。這也解釋了亞馬遜為何願意對Anthropic進行鉅額投資，更換取對方將AWS作為主要模型訓練夥伴的承諾。</p><p class="ck-section"><strong>Trainium3效能翻4倍，下一代傳將「打不過就加入」？</strong></p><p class="ck-section">在AWS re:Invent大會上，Amazon也正式展示其<a href="https://mashdigi.com/aws-launched-ultraservers-powered-by-trainium-3-chips-and-announced-that-trainium-4-will-support-nvidia-nvlink-fusion-interconnect-technology/">Trainium3晶片</a>，號稱速度比前代快4倍、功耗更低。</p><p class="ck-section">然而，面對NVIDIA憑藉CUDA軟體生態系築起的強大護城河，亞馬遜似乎也準備了更靈活的戰略。報導指出，未來的Trainium4晶片設計，將考慮支援與NVIDIA GPU在同一系統中互通運作 (透過NVIDIA的NVLink Fusion技術)。</p><p class="ck-section">這代表Amazon未來可能不再採取硬碰硬的「取代」策略，而是提供一種混合架構，讓客戶能在AWS雲端平台上同時導入NVIDIA的通用性，以及Trainium晶片的成本優勢。</p><p class="ck-section">從目前的營收規模來看，亞馬遜的自研晶片業務發展顯然已經站好更穩的步伐。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/amazon-ceo-our-self-developed-ai-chip-trainium-has-become-a-multi-billion-dollar-business-anthropic-uses-over-500000-trainium-2-chips/" target="_blank">https://mashdigi.com/amazon-ceo-our-self-developed-ai-chip-trainium-has-become-a-multi-billion-dollar-business-anthropic-uses-over-500000-trainium-2-chips/</a></li></ul></div>

霹靂布袋戲世界跨足多人沉浸VR 歡迎來到霹靂宇宙大戲院12月4日起高雄開展

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/b4ebe634-36b3-4ee7-ba94-dc2250017ec6.jpg"></div><p class="ck-section">霹靂布袋戲可說是台灣家喻戶曉的文化題材，同時霹靂布袋戲亦與時俱靜的投入各式文創領域挑戰各種可能；由霹靂國際多媒體授權與建構故事核心、哇哇科技研發製作打造的沉浸式作品「歡迎來到霹靂宇宙大戲院」將在文策院支持下，於2025年12月4日於「VIVELAND VR虛擬實境樂園 高雄棧柒庫」開展，利用5G低延遲技術，讓多人同時漫遊在霹靂布袋戲的世界觀。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/67c699a1-f4e8-4151-95cb-0577851b036a.jpg"><figcaption>▲參加活動可獲得隨機限量角色閃卡1張</figcaption></figure><p class="ck-section">歡迎來到霹靂大戲院自2025年12月4日起至2026年3月4日於VIVELAND VR虛擬實境樂園 高雄棧柒庫舉辦，全票為600元，並提供2,000元的4人團體票，凡參加活動可獲得專屬「限量角色閃卡」1張(全套5款隨機贈送)：<a href="https://tour.ibon.com.tw/event/68f9e2f27da9885572067b6b/?isInternalTester=true" target="_blank" rel="noopener noreferrer">iBon購票</a></p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/1X2M2l3KKS8" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><p class="ck-section">歡迎來到霹靂宇宙大戲院建構在霹靂布袋戲的世界觀，以打破線性時間軸的時空交錯建構一趟穿越之旅，不同時期的經典角色在當中跨時空相遇，並以「儒、道、佛」三教聖地作為靈感基礎進行延伸與原創；在約40分鐘的體驗中，透過「大空間多人走動式VR技術」，玩家能彼此組隊穿梭在8大場景，以真實的移動與肢體動作突破實體空間限制。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/a5a7b8df-8e93-4ab3-ba11-8c8a73af0bf7.png"><figcaption>▲活用大空間多人走動式VR技術，將霹靂布袋戲的世界化為結合視、聽與實境戰鬥的沉浸式娛樂</figcaption></figure><p class="ck-section">歡迎來到霹靂宇宙大戲院由哇哇科技融合動畫與即時遊戲互動，呈現霹靂布袋戲獨有的「影視視覺震撼」、「武打美學張力」以及「口白聽覺感受」，以VR沉浸式體驗融合視、聽與實境戰鬥的全新娛樂方式。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/fJVCSPS75w4" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><p class="ck-section">此外為了避免VR體驗常見的暈眩但又要保有沉浸感，製作團隊透過場景設計刻意放大視覺效果，搭配大空間的實際走動機制，使視覺與身體移動更容易同步，此外互動設計採「化繁為簡」的方式，運用符號視覺化巧思，將劇中聲光效果提取出具有代表性的色彩與圖騰轉化為直覺動作；同時透過「直覺優先」的設計方式，以自然肢體動作取代繁瑣的操作指令，降低初次體驗VR的控制門檻，使注意力專注在眼前的聲光展演與欣賞經典角色交鋒。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/89a44a88-89cc-46a5-aa7a-fb56cea45adc.png"><figcaption>▲霹靂宇宙大戲院可支援最多6人一組、最多5組同步體驗，背後須具備龐大的算力與低延遲同步</figcaption></figure><p class="ck-section">歡迎來到霹靂宇宙大戲院可支援1至6人為一組共遊，VIVELAND VR虛擬實境樂園 高雄棧柒庫則最多可容納5組玩家同步體驗，為了支撐如此複雜的演算與視覺效果，背後的系統由茂綸協助並與哇哇科技共同量身打造，採用具備48核CPU與192GB記憶體的圖睿Supreme100，透過SupremeRAID SR-1001-FD08以GPU RAID方式整合低延遲同步與空間運算模組，達到毫秒級的臨場體驗。</p>

記憶體產能短缺 Raspberry Pi 4/5 開發板宣布漲價 同步推出低價入門款

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/5cf2b289-61d5-496c-a78c-2fd31f6a97fd.jpg"></div><p class="ck-section">AI 基礎設施需求導致記憶體產能短缺，Raspberry Pi 4/5 開發板宣布漲價，但同時推出低價入門款，以平衡市場對不同規格開發板的需求。<br><br>受到全球AI基礎設施擴建浪潮影響，記憶體需求激增導致供應鏈吃緊。Raspberry Pi稍早<a href="https://www.raspberrypi.com/news/1gb-raspberry-pi-5-now-available-at-45-and-memory-driven-price-rises/">宣布</a>，將從即日起調漲旗下多款產品售價，受影響範圍涵蓋Raspberry Pi 4及Raspberry Pi 5部分型號，漲幅介於5至25美元不等。</p><p class="ck-section">Raspberry Pi執行長Eben Upton在官方部落格發文表示，目前記憶體價格調漲壓力主要來自AI基礎設施的競爭，但強調一旦價格回穩，預期將能取消相關漲價措施，認為這樣的情形僅為「暫時」。</p><p class="ck-section"><strong>16GB版Raspberry Pi 5漲幅達25美元，Compute Module 5也遭殃</strong></p><p class="ck-section">根據官方公布的漲價清單，記憶體容量越大的型號漲幅越高：</p><p class="ck-section">• <strong>Raspberry Pi 5 (16GB)：</strong>從原本120美元漲至145美元 (漲幅25美元)。</p><p class="ck-section">• <strong>Raspberry Pi 5 (8GB)：</strong>從原本80美元漲至95美元 (漲幅15美元)。</p><p class="ck-section">• <strong>Raspberry Pi 4 (4GB/8GB)：</strong>分別調漲5美元與10美元。</p><p class="ck-section">此外，工業應用的Compute Module 5 16GB版本也調漲了20美元，將以140美元起跳價格銷售。</p><p class="ck-section"><strong>逆勢推45美元的1GB版Raspberry Pi 5，規格不縮水</strong></p><p class="ck-section">不過，Raspberry Pi同步宣布推出全新1GB記憶體版本Raspberry Pi 5，建議售價僅45美元 (約新台幣1450元)。</p><p class="ck-section">這款入門新選擇在核心規格上並未縮水，同樣搭載2.4GHz運作時脈的四核心Arm Cortex-A76處理器，並且保留了雙頻Wi-Fi與PCI Express插槽。對於記憶體需求不高的輕量級專案而言，將是體驗Raspberry Pi 5效能的最經濟選擇。</p><p class="ck-section"><strong>AI狂吃記憶體，DIY玩家受池魚之殃</strong></p><p class="ck-section">Eben Upton解釋，AI應用對高頻寬記憶體 (HBM) 的貪婪需求，正對Raspberry Pi採用的LPDDR記憶體產能造成影響，進而導致成本飆升。這也反映了當前科技產業的現況：AI需求如同吸塵器般吸光市場上的記憶體與GPU資源，連帶讓其他領域的硬體成本面臨上漲壓力。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/demand-for-ai-infrastructure-has-led-to-a-shortage-of-memory-capacity-prompting-raspberry-pi-4-5-development-boards-to-announce-price-increases-and-the-simultaneous-launch-of-lower-priced-entry-level/" target="_blank">https://mashdigi.com/demand-for-ai-infrastructure-has-led-to-a-shortage-of-memory-capacity-prompting-raspberry-pi-4-5-development-boards-to-announce-price-increases-and-the-simultaneous-launch-of-lower-priced-entry-level/</a></li></ul></div>

中國稱AMD 2026年二階段調漲Radeon顯示卡價格 漲幅至少20美金起、2026年不會有新Radeon顯示卡

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/26b1ecac-9cba-4c83-8404-903cea611e70.jpg"></div><p class="ck-section">隨著DRAM供貨不足以滿足市場需求，日前已經傳出AMD將通知合作夥伴調漲顯示卡售價、NVIDIA不再提供GPU搭配GDDR的綑綁銷售；根據中國顯示卡資訊網站博板堂指稱，AMD預計在2026年進行二階段調漲Radeon顯示卡售價，第一階段8GB VRAM產品將漲價20美金、16GB版本漲價40美金，第二階段漲幅再增加一倍，同時AMD在2026年不會推出新的Radeon顯示卡。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/a22c77ed-ebb4-4e1a-a644-850fac8b2102.jpg"><figcaption>▲倘若AMD如傳聞是依據記憶體容量加價，恐怕現行視為超值的入門級16GB產品的優勢將不再</figcaption></figure><p class="ck-section">倘若爆料屬實，對於一些入門級16GB的顯示卡可能會造成相當程度的衝擊，因為AMD的調漲模式是針對記憶體容量而非產品層級，倘若相同VRAM容量不同等級產品疊加的價格相同，原本被視為高CP值的產品將不再具競爭力，最終的結果應會導致在解決DRAM缺貨潮之前，預算導向的玩家降低系統汰舊換新的意願。</p><p class="ck-section">不同於前幾次GPU價格飆漲是如挖礦、盤商控價等因素，這次GPU晶片商、板卡品牌與通路實際上不會因為調漲顯示卡價格明顯受惠；目前記憶體缺貨潮主因是DRAM供應不足，DRAM、儲存記憶體長期處於價格低迷，導致主要記憶體供應商不願承擔過量生產的風險，但適逢AI基礎設施對於記憶體需求飆漲，在產能短期不會大幅調整且漲價仍有客戶買單的情況下，最終消費級產品就被迫成為犧牲品。</p>

蘋果 AI 負責人 John Giannandrea 明年卸任 將挖角來自微軟的 Amar Subramanya

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/09/756b5d00-8353-4081-9add-6bb38c0e536f.jpg"></div><p class="ck-section">來自 Google 的現任蘋果 AI 負責人 John Giannandrea 將於明年卸任，下一任將由也是曾任職 Google 與微軟的 Amar Subramanya 接替。<br><br>蘋果稍早公布<a href="https://www.apple.com/newsroom/2025/12/john-giannandrea-to-retire-from-apple/">人事異動</a>，確認負責機器學習與AI策略的資深副總裁John Giannandrea將於明年春季卸任，意味這位曾在Google擔任AI技術主管、自2018年加入蘋果，並且直接向執行長Tim Cook彙報的AI大將，即將為其7年的蘋果職涯將畫下句點。</p><p class="ck-section">與此同時，蘋果也宣布延攬曾先後在微軟與Google任職的Amar Subramanya擔任AI副總裁，未來將向軟體工程資深副總裁Craig Federighi彙報，並且主導基礎模型與AI安全等關鍵技術發展。</p><p class="ck-section"><strong>John Giannandrea時代結束：Siri進度延誤成導火線？</strong></p><p class="ck-section">現年60歲的John Giannandrea雖在AI領域發展資歷顯赫，但在其領導下的蘋果AI技術發展，卻被蘋果內部與外界認為「落後業界競爭對手至少兩年」。不僅Apple Intelligence姍姍來遲，新版Siri的推出時程也被一再推遲，甚至蘋果官方更對外承認開發進度不如預期。</p><p class="ck-section">根據彭博新聞報導<a href="https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-01/apple-artificial-intelligence-head-to-leave-after-ai-struggles?srnd=phx-technology">指稱</a>，Tim Cook已經對John Giannandrea領導AI團隊的能力<a href="https://mashdigi.com/because-the-new-version-of-siri-which-is-the-focus-of-the-apple-intelligence-service-has-not-been-launched-yet-apple-has-reportedly-changed-its-development-team/">失去信心</a>。因此在John Giannandrea於明年春季正式卸任前，除了將期轉任顧問角色，原先由John Giannandrea管轄的AI團隊也將面臨拆分，分別向軟體負責人Craig Federighi、營運長Sabih Khan，以及服務負責人Eddy Cue彙報，意味蘋果計畫將AI更深度整合至各個產品線內。</p><p class="ck-section"><strong>挖角微軟Amar Subramanya救火，主導基礎模型</strong></p><p class="ck-section">而接手蘋果AI技術發展的Amar Subramanya，先前曾在Google任職長達16年，當時負責帶領Gemini助理服務工程團隊，並且在今年7月才刚跳槽微軟擔任AI業務副總裁，目前則是被蘋果挖角接手AI技術發展。</p><p class="ck-section">Amar Subramanya未來將專注於AI模型開發、機器學習研究與AI安全，而這些恰好是蘋果當前亟需追趕的核心技術。</p><p class="ck-section"><strong>機器人團隊軍心渙散，技術負責人跳槽Tesla</strong></p><p class="ck-section">除了AI高層人事異動，蘋果的基層研發團隊也面臨人才流失危機，尤其是在機器人領域。</p><p class="ck-section">蘋果機器人研究科學家與技術負責人Yilun Chen稍早在其<a href="https://www.linkedin.com/in/yilunc2016/">LinkedIn頁面</a>宣布離職消息，並且確認轉投Tesla，將加入Optimus人形機器人團隊。</p><p class="ck-section">這是繼今年9月初，蘋果機器人首席AI研究員<a href="https://www.linkedin.com/in/jianzhangpurdue/">Jian Zhang</a>跳槽Meta 之後，蘋果機器人團隊再次流失人才。加上目前負責Apple Intelligence底層技術的模型團隊也有多名成員先後離職，顯示蘋果在自研AI系統進展受挫後，正在面臨嚴重的內部人才流失危機。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/%E8%98%8B%E6%9E%9Cai%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B2%A0%E8%B2%AC%E4%BA%BAjohn-giannandrea%E7%A2%BA%E5%AE%9A%E6%98%8E%E5%B9%B4%E5%8D%B8%E4%BB%BB%EF%BC%8C%E6%8C%96%E8%A7%92%E5%BE%AE%E8%BB%9Famar-subramanya/" target="_blank">https://mashdigi.com/%E8%98%8B%E6%9E%9Cai%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B2%A0%E8%B2%AC%E4%BA%BAjohn-giannandrea%E7%A2%BA%E5%AE%9A%E6%98%8E%E5%B9%B4%E5%8D%B8%E4%BB%BB%EF%BC%8C%E6%8C%96%E8%A7%92%E5%BE%AE%E8%BB%9Famar-subramanya/</a></li></ul></div>

NVIDIA 開源 Alpamayo R1 推理視覺語言模型 賦予自駕車常識判斷能力

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/fb5f6ef7-1b76-46a5-bc6a-6676769fb108.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA 開源 Alpamayo R1 推理視覺語言模型，賦予自駕車常識判斷能力，有助於提高自動駕駛系統在複雜環境下的安全性和可靠性。<br><br>NVIDIA稍早於加州聖地牙哥舉辦的NeurIPS AI會議上，正式推出<a href="https://blogs.nvidia.com/blog/neurips-open-source-digital-physical-ai/">名為「Alpamayo-R1」的全新開源AI模型</a>。這是一款專為自動駕駛研究設計的「推理視覺語言模型」 (Reasoning Vision Language Model)，將成為實體AI (Physical AI) 的骨幹技術，讓車輛能像人類一樣具備「駕駛常識」，並且處理細微的駕駛決策。</p><p class="ck-section"><strong>首款專注自駕的視覺語言動作模型，具備「思考」能力</strong></p><p class="ck-section">NVIDIA宣稱，Alpamayo-R1是業界首款專注於自動駕駛領域的視覺語言動作模型 (Vision Language Action Model)，而此模型基於NVIDIA旗下Cosmos-Reason模型所打造。</p><p class="ck-section">不同於傳統模型直接反應，Cosmos-Reason具備「推理」 (Reasoning)能力，能在做出回應前先進行思考與決策分析。這意味Alpamayo-R1能同時處理文本與圖像資訊，讓車輛不僅能「看見」周遭環境，更能進一步理解情境，並且做出更像人類的判斷邏輯。</p><p class="ck-section">NVIDIA在<a href="https://blogs.nvidia.com/blog/neurips-open-source-digital-physical-ai/">部落格文章</a>中指出，這類具備推理能力的技術，對於企業邁向Level 4自動駕駛 (即在限定區域與特定條件下的完全自動駕駛) 相當重要。NVIDIA希望藉此賦予自駕車輛更多「常識」 (common sense)，藉此應對複雜的道路狀況。</p><p class="wp-video ck-section"><a href="https://mashdigi.com/wp-content/uploads/ov-neurips-25-blog-corp-blog-1280x680-1.mp4">https://mashdigi.com/wp-content/uploads/ov-neurips-25-blog-corp-blog-1280x680-1.mp4</a></p><p class="wp-video ck-section"><a href="https://mashdigi.com/wp-content/uploads/construction_worker.mp4">https://mashdigi.com/wp-content/uploads/construction_worker.mp4</a></p><p class="ck-section">目前Alpamayo-R1已經在GitHub與Hugging Face平台上以開源形式提供使用。</p><p class="ck-section"><strong>推出「Cosmos Cookbook」開發指南</strong></p><p class="ck-section">除了模型本身，NVIDIA也同步在GitHub釋出「Cosmos Cookbook」開發指南。這是一套包含逐步指南、推論資源，以及後期訓練 (post-training) 工作流程的完整工具包。</p><p class="ck-section">Cosmos Cookbook可協助開發者更有效地針對特定使用案例，訓練與佈署Cosmos模型，內容涵蓋數據策展 (data curation)、合成數據生成 (synthetic data generation)，以及模型評估等關鍵環節。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/9d1870e8-1508-4b57-ad7d-b884447ffff3.gif"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/9d1870e8-1508-4b57-ad7d-b884447ffff3.gif"></a></p><p class="ck-section"><strong>鎖定實體AI下一波浪潮</strong></p><p class="ck-section">此次新公布內容也呼應NVIDIA執行長黃仁勳 (Jensen Huang) 近期不斷強調的觀點：AI的下一波浪潮將是「實體AI」。</p><p class="ck-section">NVIDIA首席科學家Bill Dally先前也曾表示，機器人最終將在世界扮演巨大角色，而NVIDIA的目標是「為所有機器人製造大腦」。透過Alpamayo-R1與Cosmos生態系統佈局，NVIDIA目前正積極將其先進GPU算力延伸至機器人與自駕車等實體應用領域。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/nvidia-has-released-the-open-source-alpamayo-r1-inference-visual-language-model-giving-autonomous-vehicles-the-ability-to-make-common-sense-judgments/" target="_blank">https://mashdigi.com/nvidia-has-released-the-open-source-alpamayo-r1-inference-visual-language-model-giving-autonomous-vehicles-the-ability-to-make-common-sense-judgments/</a></li></ul></div>

傳NVIDIA成台積電A16製程唯一客戶 預計用於Rubin之後的Feyman GPU

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/889ae0da-e2ed-4f15-8875-ed748f4a7e8a.jpg"></div><p class="ck-section">根據電子時報報導，NVIDIA率先確認成為台積電下一代A16製程的首家客戶，也是台積電A16製程的唯一一家確認的客戶，台積電高雄P3廠將因應NVIDIA產品藍圖於2027年量產A16製程；NVIDIA預計使用A16製程生產接替Rubin的下一代GPU架構Feyman，此外傳出蘋果在使用2nm製程後將跳過A16製程直接導入台積電A14製程。</p><p class="ck-section">由於考量成本與技術成熟度，NVIDIA鮮少在第一時間優先導入台積電最先進製程，例如Blackwell架構是採用5nm改良版的4nm製程，預期在2026年公布的Rubin架構則傳出使用3nm製程，屆時台積電最新製程預期將是2nm製程。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/889ae0da-e2ed-4f15-8875-ed748f4a7e8a.jpg"><figcaption>▲電子時報稱NVIDIA為台積電A16唯一客戶，預計用於生產Feyman GPU</figcaption></figure><p class="ck-section">根據台積電介紹，A16的關鍵技術重點是將導入稱為超級電軌(SPR)的背面供電設計，強調可提升邏輯密度及效能，並可降低壓降提升供電效率，相對N2P在相同電壓可提高約8-10%性能、相同時脈功耗減少15-20%，並提升1.1倍晶片密度。另外電子時報也稱台積電除規劃A16製程生產基地。</p>

NVIDIA 投資 Synopsys 20 億美金入股 加速晶片設計與數位孿生

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/363bb80e-772c-4f71-98ed-ee4b497f099e.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA 投資電子設計自動化 (EDA)業者 Synopsys  20億美金，以加速晶片設計與數位孿生技術發展，強化 NVIDIA 在晶片設計工具鏈中的影響力。<br><br>NVIDIA與電子設計自動化 (EDA)業者Synopsys (新思科技)宣布達成擴大戰略合作夥伴關係，將使AI與加速運算深入整合至晶片設計、汽車、航太等工程領域。作為合作的一部分，NVIDIA更宣布對Synopsys進行20億美元的股權投資 (以每股414.79美元購入普通股)，顯示雙方在未來技術發展上的緊密綁定與承諾。</p><p class="ck-section"><strong>整合CUDA-X與AI物理技術，加速全線EDA工具應用</strong></p><p class="ck-section">根據協議，這項為期多年的合作將建立在雙方既有技術基礎上，重點放在藉由NVIDIA運算優勢來「重新工程化」 (re-engineer)現有的設計流程。</p><p class="ck-section">具體來說，Synopsys將利用NVIDIA CUDA-X函式庫與AI物理 (AI physics) 技術，全面加速其旗下的運算密集型應用程式，範疇涵蓋晶片設計、物理驗證、分子模擬、電磁分析乃至光學模擬等。</p><p class="ck-section">NVIDIA執行長黃仁勳表示：「CUDA GPU加速運算正在徹底改變設計，從原子到電晶體，並且從晶片到完整系統，在電腦內部創造功能齊全的數位孿生」。</p><p class="ck-section"><strong>Agentic AI入列，Synopsys AgentEngineer結合NVIDIA NIM微服務</strong></p><p class="ck-section">此次合作的另一大亮點，則是是代理式 AI (Agentic AI)技術的應用。</p><p class="ck-section">雙方將整合Synopsys AgentEngineer技術與NVIDIA的代理式 AI技術堆疊 (包含NVIDIA NIM微服務、NeMo Agent Toolkit與Nemotron模型)，目標實現讓整個EDA與模擬分析工作流程提升自主設計 (autonomous design)能力，讓AI代理能主動協助工程師處理複雜任務。</p><p class="ck-section"><strong>數位孿生與雲端化</strong></p><p class="ck-section">此外，雙方也將利用NVIDIA Omniverse與NVIDIA Cosmos等技術，為半導體、機器人、汽車與能源等產業，構建下一代的高精度數位孿生 (Digital Twins)，實現虛擬設計與驗證。同時，雙方也計畫推動GPU加速工程解決方案的雲端化 (Cloud-ready)，讓不同規模的工程團隊都能存取這些高效能工具。</p><p class="ck-section">Synopsys執行長Sassine Ghazi強調，開發下一代智慧系統的複雜性與成本，需要電子與物理的深度整合，而Synopsys與NVIDIA正是提供此類AI驅動解決方案的最佳組合。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/nvidia-invests-2-billion-in-electronic-design-automation-eda-company-synopsys-to-accelerate-chip-design-and-digital-twins/" target="_blank">https://mashdigi.com/nvidia-invests-2-billion-in-electronic-design-automation-eda-company-synopsys-to-accelerate-chip-design-and-digital-twins/</a></li></ul></div>