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Arm 推出 Performix 效能分析工具 AI 助理協助開發者加速最佳化

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/1a95c9af-3210-4312-823c-1b550fdeb435.webp"></div><p class="ck-section">Arm 發表免費效能分析工具 Performix，可與 GitHub Copilot、Gemini 等 AI 助理無縫整合，助開發者在代理式 AI 時代精準調校程式效能。<br><br>隨著運算架構從單純的大型語言模型 (LLM)加速邁向能自主執行任務的「代理式AI」 (Agentic AI)，軟體工作負載的複雜度正呈現指數級上升。為了解決開發者在系統除錯與效能調校上的需求，Arm正式發表一款名為「Arm Performix」的全新免費效能分析工具套件。</p><p class="ck-section">這款工具不僅能深入底層晶片抓取效能瓶頸，更主打能與GitHub Copilot、Gemini等AI助理無縫整合，讓AI代理本身也能參與程式碼的最佳化過程，進一步鞏固Arm在雲端與次世代AI基礎設施中的軟體生態系發展。</p><p class="ck-section"><strong>將硬體冷數據，轉化為「可執行」的最佳化路徑</strong></p><p class="ck-section">傳統的效能分析工具往往只針對單一的、需要高度人工介入的應用程式設計，並且需要開發者具備極其深厚的硬體架構知識，才能從海量的數據中看出端倪。</p><p class="ck-section">Arm Performix的出現，則是開創全新的效能工具類別。它能在系統運行時，直接從基於Arm架構設計的晶片 (包含從雲端佈署到最新的Arm AGI CPU)中收集資料。針對記憶體頻寬、延遲、快取效率及CPU利用率等核心指標，提供系統級的全面分析。</p><p class="ck-section">更重要的是，Performix能將這些底層的「冷數據」 (Cold Data)，轉化為真實場景中具引導性且可執行的最佳化路徑。開發者不再需要被動地瞎子摸象，而是能依照系統指示，精準針對低效率的環節進行程式碼調校。</p><p class="ck-section"><strong>首創與AI助理協作：讓AI幫你找Bug與調校</strong></p><p class="ck-section">這套工具最引人注目的亮點，在於其對現代自動化工作流程的深度支援。</p><p class="ck-section">透過Arm MCP伺服器，開發者與AI助理能夠直接利用GitHub Copilot、Gemini或Codex等工具來運行Performix。這意味著，開發者只需在熟悉的開發環境中下達分析指令，AI助理就能直接調度Performix進行效能評估，並且將分析結果與建議的程式碼同步呈現。這種將效能評估轉化為「持續且自動化」的回饋迴路，正是代理式AI時代最迫切需要的開發模式。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點</strong></p><p class="ck-section">Arm這次推出Performix工具，背後反映的是晶片戰爭已經從「硬體規格的拼搏」正式延伸到「開發者體驗的爭奪」。</p><p class="ck-section">過去幾年，包含AWS (<a href="https://mashdigi.com/ai-computing-power-isnt-just-about-gpus-meta-expands-its-alliance-with-aws-deploying-tens-of-millions-of-graviton-chip-cores-to-drive-agent-based-ai/">Graviton</a>)、微軟 (<a href="https://mashdigi.com/microsoft-is-secretly-developing-project-strong-armed-this-project-uses-generative-ai-to-automatically-and-painlessly-port-x64-code-to-the-arm-architecture-platform/">Cobalt</a>)到Google (<a href="https://mashdigi.com/googles-axion-customized-processor-built-on-arm-architecture-is-just-one-of-the-initial-steps-to-increase-cloud-infrastructure/">Axion</a>)，各大雲端巨頭紛紛投入基於Arm架構的自研CPU設計，藉此追求更高的能源效率與性價比。然而，要讓廣大的企業客戶願意把原本跑在x86架構上的複雜資料庫與AI應用搬遷過來，除了硬體夠強，還需要極度友善的「搬家工具」與「效能調校指南」。</p><p class="ck-section">而代理式AI (AI Agents)的崛起，更讓軟體堆疊變得比以往更深、更破碎 (涉及多個API呼叫、記憶體讀寫與邏輯推論)。Arm Performix不只做給「人類開發者」使用，更以一套標準介面讓「AI 助理」可以直接調用。</p><p class="ck-section">當AI代理不僅能幫忙寫Code，還能自己呼叫底層效能工具來找出自己哪裡跑得慢，並且自我修正時，這才是真正發揮了代理式AI的核心價值。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/arm-introduces-performix-a-performance-analytics-tool-to-help-developers-and-ai-assistants-accelerate-optimization-in-the-era-of-agent-based-ai/" target="_blank">https://mashdigi.com/arm-introduces-performix-a-performance-analytics-tool-to-help-developers-and-ai-assistants-accelerate-optimization-in-the-era-of-agent-based-ai/</a></li></ul></div>

AMD與Intel公布ACE AI加速擴展，做為未來x86 CPU的標準矩陣加速架構

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/e23bc32d-2243-4df6-a7d5-cb31c8efe5e8.webp"></div><p class="ck-section">AMD與Intel在2024年共同成立x86生態諮詢小組，希望透過x86陣營合作而非單打獨鬥，使愈趨複雜的技術與架構發展能夠透過共同協力更為順遂，該計畫公布了4項關鍵功能，包括FRED、AVX10、ChkTag和ACE，而AMD及Intel聯手公開ACE(AI Compute Extensions)白皮書，揭示ACE將作為未來x86 CPU的標準矩陣加速架構。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="zxx" dir="ltr"><a href="https://t.co/J7YwCJIjol">https://t.co/J7YwCJIjol</a></p>— Game.Keeps.Loading (@G_melo_ding) <a href="https://twitter.com/G_melo_ding/status/2049501105462411529?ref_src=twsrc%5Etfw">April 29, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">ACE是在Intel及AMD共通合作之下，針對AI運算需求為x86 CPU開發的一項新矩陣加速擴展功能；ACE結合AMD與Intel的理念與技術，還有x86生態諮詢小組對AI產業的洞察，ACE將顯著提升矩陣乘法的效能、可擴展性與效率，同時可與AVX10無縫整合，藉此使x86生態系提供通用的矩陣加速。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/a154851c-acde-437b-bbd1-43fecc743efc.webp"><figcaption>▲ACE是AVX10指令集的擴充，旨在因應AI需求支援廣泛主流AI格式的原生矩陣乘法</figcaption></figure><p class="ck-section">簡單的說，ACE可視為AMD及Intel合作的AVX10指令集的擴充，並支援當前主流AI格式的原生矩陣乘法，諸如INT8、OCP FP8、OCP MXFP8、OCP MXINT8、BF16等，並導入為AVX10指令集設計基於外積運算的矩陣加速。活用外積運算的ACE可在使用相同輸入向量對比AVX10使用乘積累加運算高出16倍運算密度。</p><p class="ck-section">雖然現在提到AI運算多半會聯想到GPU異構或是NPU一類的加速器，但CPU仍在許多AI運算扮演重要的角色，無論是AMD或Intel也無不持續為CPU內的AI加速運算架構進行擴充，透過雙方共同建構的ACE，可預期未來無論是選擇AMD或是Intel，都可受惠這項列入未來x86 CPU標準矩陣加速架構而更無縫的使用。</p>

Corsair推出ThermalProtect PCIe 5.1 600W 12V-2x6電源線，異常高溫主動關閉GP…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/5b9fd17e-bed4-4365-9c99-c198be8510cd.webp"></div><p class="ck-section">雖然隨著12VPWR介面轉向12V-2x6供電介面數年，但市場仍頻傳高階顯示卡因為種種因素導致連接器熔毀甚至顯示卡起火意外，故許多電源供應器與電線供應商也持續推出新技術設法降低意外，其一就是透過電源供應器主動的輸出管理控制盡可能平均分攤每一路的功率，從源頭避免特定纜線過載，另一種就是從纜線設計進行增強；Corsair海盜船推出ThermalProtect PCIe 5.1 600W 12V-2x6電源線，主打透過溫度感知，在纜線發生異常高溫時主動關閉顯示卡避免受損。</p><p class="ck-section">Corsair ThermalProtect PCIe 5.1 600W 12V-2x6電源線強調可相容任何原生12V-2x6電源供應器，不限搭配Corsair電源供應器使用，最大的特熱是在電源線導入ThermalProtect技術，強調該技術與原本Corsair電源用於保護電源供應器本身的OPT不同，ThermalProtect旨在保護電源線以及與之連接的電源及顯示卡。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/41ef75ba-b972-4ae8-812b-8cc46a94b4e7.webp"><figcaption>▲其工作方式是偵測纜線的溫度，當超過65度視為異常主動告知GPU關閉避免意外</figcaption></figure><p class="ck-section">其工作方式是在纜線加入新的溫感硬體，透過連接到12V-2x6母座的sense0、sense1的感測接腳，即可偵測纜線的發熱狀態，倘若纜線溫度超過65度，就會主動透過感測接腳發出指令要求顯示卡關閉，且僅需幾毫秒就可完成感測到關閉的任務。根據Corsair說明，由於該模式是直接關閉GPU，故理論上雖然顯示器畫面會黑掉，但系統仍在正常運轉。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/1f389664-2782-4e23-bac5-695c32638c69.webp"><figcaption>▲Corsair表示多數的纜線高溫源自接觸不良造成的供電不均，多半重新插好即可排除</figcaption></figure><p class="ck-section">不過畢竟顯示卡已經直接被關閉，使用者仍僅能強制關機，同時Corsair提到由於是纜線發生異常發熱，故建議先打開機殼側板把手靠近纜線(但不要碰觸)，倘若在2.5公分距離仍感受明顯溫度，則打開側板讓電腦把發熱自然散去；Corsair提到這類的纜線異常發熱通常是由於纜線接觸不良導致功率集中在特定幾路，接著取下纜線檢查，如果連接器沒有損毀再重新安裝並確認插到底，ThermalProtect PCIe 5.1 600W 12V-2x6纜線的連接器也具備雙色設計用於確認。</p>

用於Pixel 11的Tensor G6部分規格曝光，採新CPU架構配5年前的PowerVR GPU作為提升NPU的成…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/f7280ff9-38f1-4eba-aeab-33fe18f20525.webp"></div><p class="ck-section">根據外媒Android Authority獲得的爆料資訊，預計用於Google Pixel 11系列的Tensor G6處理器將透過新舊混雜的方式試圖在成本與必要的性能之間取得平衡，據稱為了降低成本與盡可能把晶圓空間用於NPU，Tensor G6將採用已經問世6年的PowerVR GPU，搭配最新一代的Arm CPU組合、但CPU核心數量也從過往8核減少為7核。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">採用原本Tensor G4備案中的5年前GPU架構</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/e6799019-82d0-4a6c-90ec-3cae0f828cf2.webp"><figcaption>▲Tensor G6爆出的GPU型號是傳聞Tensor G4另一個開發案的舊GPU，甚至比Tensor G5的GPU還舊</figcaption></figure><p class="ck-section">根據Android Authority聲稱自熱心網友節錄自Mystic Leaks的Telegram帳號的資訊，雖然大篇幅遮蔽關鍵資訊，但卻透露Tensor G6將以Arm C系列CPU搭配5年前就問世的PowerVR CXT-48-1536、也就是原本傳聞用於Tensor G4的GPU，不過據稱由於適逢Tensor將自三星轉往台積電代工，最終Tensor G4採用Arm的Mali-G715 GPU。</p><p class="ck-section">Imagination Technologies於2021年推出的PowerVR CXT-48-1536是當時的高階架構，但從世代反而比Tensor G5的PowerVR DXT-48-1536還更舊，恐怕遊戲娛樂的性能也難以有明顯的突破，但更雪上加霜的是倘若又重演Tensor G5上市初期驅動程式狀況連連的歷史，可能又會產生另一次的打擊，畢竟在Android處理器生態，PowerVR GPU的能見度遠低於Arm Mali不是沒有原因的。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">雖採Arm C1 CPU但比常規旗艦處理器少一核</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/09/cf8f8f6b-2101-4382-b6f0-146a58b8be08.jpg"><figcaption>▲Arm C1系列處理器是Arm 2025年公布的新世代架構，不過Tensor G6卻採用獨特的7核配置</figcaption></figure><p class="ck-section">另外爆料的圖片也指出Tensor G6將轉向Arm C1 CPU的組合，將以單一4.11GHz的Arm C1-Ultra搭配4核3.38GHz Arm C1-Pro與雙核2.65GHz的Arm C1-Pro組成，呈現罕見的7核配置，倘若以日常使用其實不會有太大的問題，但選擇7核配置的原因也難脫降低Arm授權成本與減少面積占用有關。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">成本控制押寶NPU與AI提升體驗</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/ea31d8cb-64ee-406e-9ffa-305f07e71d54.webp"><figcaption>▲Google押寶NPU與AI結合提升Pixel手機體驗，將效能最大化視為其次</figcaption></figure><p class="ck-section">可預期的是Tensor G6奇特的7核心世代CPU搭配5年前舊GPU的拼裝配置，是要在成本可控的前提最大化NPU性能，透過把成本盡可能聚焦在NPU打造新一代以AI體驗主導的使用體驗，其實有些類似高通Snapdragon X平台在AI PC的策略也是盡可能使用NPU而非CPU或GPU，但問題就是Tensor G6的做法猶如買了AMD Ryzen 7 9700X結果搭配GeForce RTX 3060要跟一群Ryzen 7 9800X3D搭配GeForce RTX 5080的主機比拚。</p><p class="ck-section">Google自與Pixel 6系列一起推出Tensor處理器後，一直以設法實現Pixel 5手機當時透過高通中高階CPU提供效能、續航平衡的使用體驗，不過畢竟Google多仍選擇使用高階架構，加上看似合理的硬體配置理論不敵實際運作狀況，Tensor處理器持續落得性能、續航兩失的情況，當然由於並非所有手機用戶都著重遊戲體驗或跑分，尤其對Pixel手機的受眾更是如此，也可能造成Google勇於大膽新舊拼裝。</p>

NVIDIA追加12GB筆電版GeForce RTX 5070，但Framework筆電選配價相對8GB版足以買一台M…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/81546129-90a6-4d99-b055-7c07552812fe.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA在2026年4月28日的GeForce Game Ready驅動程式的公告中提到，NVIDIA為了因應記憶體供需吃緊、但市場對GeForce RTX GPU仍有強烈需求的情況，推出配有24Gb GDDR7顆粒的12GB版GeForce RTX 5070筆電版，並作為銜接多數筆電顯示卡已達16GB配置、提供與GeForce RTX 5070筆電版性能匹配的更充裕記憶體容量，但8GB版本的GeForce RTX 5070筆電版，不過根據Framework給出的GeForce RTX 5070兩個版本的價差則令人乍舌。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">NVIDIA officially announced the 12GB version of their RTX 5070 Laptop GPU, and we're happy to share that we have a new Graphics Module for Framework Laptop 16 with it. This is our 3rd Graphics Module, and we're living up to the promise of graphics upgradeability in a laptop! <a href="https://t.co/4vsMyXLeSr">pic.twitter.com/4vsMyXLeSr</a></p>— Framework (@FrameworkPuter) <a href="https://twitter.com/FrameworkPuter/status/2049168922675401057?ref_src=twsrc%5Etfw">April 28, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/7afacf11-e22b-4690-a08a-0fd22f65b0cc.webp"><figcaption>▲率先提供報價的Framework的價差令人乍舌，增加4GB的代價將近2萬元</figcaption></figure><p class="ck-section">根據Framework可選配顯示卡的Framework Laptop 16，首先須選擇最高階的Ryzen AI 9 HX 370才可選配12GB版的GeForce RTX 5070，搭配8GB版本的加購價為21,400元，但選擇12GB則一口氣提高至40,800元，價差高達19,400元，等同再加500元即可購入基礎版的MacBook Neo，單就Framework的報價，增加4GB VRAM的代價令人乍舌，不過還未知是Framework本身由於少量批次導致報價偏高，或一開始12GB版的報價就相當高。</p><p class="ck-section">GeForce RTX 5070 12GB筆電版與原本的8GB版本基礎規格完全相同，沿用相同的GB206 GPU與相同的CUDA核心數量，記憶體仍維持128bit，但透過把顆粒從16Gbps改為24Gbps，使相同數量的記憶體顆粒之下的單位容量提高50%。</p>

經典模擬器重生 Super ZSNES 全面強化登陸多平台

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/a4678aef-0082-4a35-a820-161f8ea6ff3a.webp"></div><p class="ck-section">傳奇 SNES 模擬器 ZSNES 原開發團隊推出全新續作 Super ZSNES，搭載 GPU 強化引擎支援高解析度與 3D 效果，已登陸 Windows、Mac 與 Android，iOS 版即將上線。<br><br>對於曾經歷過DOS與早期Windows時代的資深玩家來說，「ZSNES」絕對是當年回味超級任天堂 (SNES，日規為SFC)遊戲的代名詞，而在歷經長達近20年的沉寂後，這款堪稱模擬器界傳奇的軟體竟奇蹟似地宣告回歸。原開發團隊zsKnight與Demo近日正式推出<a href="https://zsnes.com/">名為「Super ZSNES」的全新續作</a>，這款打掉重練的現代化模擬器，不僅導入由GPU驅動的畫質強化引擎，更一口氣登上Windows、Mac與Android多平台，準備再次喚醒玩家的童年記憶。</p><p class="ck-section"><strong>打掉重寫的強悍心臟：導入「Super Enhancement Engine」</strong></p><p class="ck-section">根據開發者zsKnight與Demo的說明，Super ZSNES並非只是基於舊版原始碼的簡單修補，而是從頭開始完全重寫的全新軟體。</p><p class="ck-section">新版本最大的亮點，在於搭載由GPU負責運算的「Super Enhancement Engine」 (超級強化引擎)。這套引擎為老遊戲帶來了史無前例的現代化升級，包含：</p><p class="ck-section">• <strong>高解析度渲染與寬螢幕支援：</strong>讓原本受限於4:3比例與低解析度的像素畫面，能在現代高畫質螢幕上銳利呈現。</p><p class="ck-section">• <strong>解鎖硬體超頻：</strong>許多超任老遊戲 (如部分射擊遊戲或同畫面物件過多時)受限於當年主機CPU效能而為人詬病的「嚴重卡頓」現象，現在可透過模擬器超頻直接克服，實現絲滑流暢的遊玩體驗。</p><p class="ck-section">• <strong>Mode 7畫面的3D高度貼圖：</strong>針對超任特有的Mode 7偽3D旋轉縮放特效 (常見於《瑪利歐賽車》或RPG世界地圖)，引擎能運算出真實的3D高度貼圖，帶來更具立體感的視覺衝擊。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/r5twUkvYFpA" 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">• <strong>無壓縮音訊處理：</strong>提供更純淨的遊戲原聲表現。</p><p class="ck-section">當然，對於追求「原汁原味」的硬派復古玩家，開發團隊也保留相關選項，允許一鍵關閉所有現代化強化功能，回歸傳統的掃描線與原始畫質。</p><p class="ck-section"><strong>更精準的核心、經典高畫質UI與「無AI參與」宣言</strong></p><p class="ck-section">在底層模擬的精準度上，開發團隊強調Super ZSNES內建比原版ZSNES「精準得多」的CPU與音訊核心。現代模擬器必備的即時存檔 (Save states)、快轉與倒轉 (Rewind)功能也一應俱全。</p><p class="ck-section">有趣的是，團隊特別保留當年ZSNES極具標誌性 (且深受玩家喜愛)的復古圖形使用者介面 (UI)，並且將其升級為高解析度版本。此外，開發者還幽默地在官方說明中加上了一句「No Vibe Coding」的保證，強烈暗示這款模擬器的程式碼全是由人類工程師親手敲出，並未使用時下流行的AI輔助編程工具。</p><p class="ck-section"><strong>跨平台支援：iOS版本即將上線</strong></p><p class="ck-section">目前，Super ZSNES已經釋出針對Windows、Mac，以及Android平台的早期測試版本，玩家可以前往官網下載體驗。官方同時預告，受惠於近期蘋果App Store政策的<a href="https://mashdigi.com/apple-approves-utm-se-the-first-pc-simulator-to-be-put-on-the-app-store-for-use-on-ios-ipados-and-visionos-devices/">放寬</a>，適用於iOS系統的版本也已經在籌備中，即將推出。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/a-nostalgic-trip-for-hardcore-gamers-the-classic-super-nintendo-emulator-dormant-for-20-years-is-reborn-with-the-original-creator-personally-recommending-a-completely-rebuilt-version-super-zsne/" target="_blank">https://mashdigi.com/a-nostalgic-trip-for-hardcore-gamers-the-classic-super-nintendo-emulator-dormant-for-20-years-is-reborn-with-the-original-creator-personally-recommending-a-completely-rebuilt-version-super-zsne/</a></li></ul></div>

Intel Arc Pro驅動將GPU可分配記憶體自87%提升至93%，藉此執行更大的AI模型

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/b6b0bf9b-f125-4a06-908e-aaef6f04e025.webp"></div><p class="ck-section">Intel為商用及專業級的Arc Pro釋出302.0.101.8517 - Q1.26 R2版驅動程式，最大的意義是對於採用統一記憶體架構的內顯商用機型(如筆電、迷你桌機)，因為這個版本的驅動程式進一步釋放GPU可分配的記憶體上限，自原本的87%提高至93%，使GPU分配的記憶體容量更大、藉此執行更大的AI模型。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/7253f348-3e44-4cfb-b71c-64e5437606c3.webp"><figcaption>▲Intel Arc Pro驅動解放GPU記憶體分配上限，從原本87%提高至93%</figcaption></figure><p class="ck-section">舉例來說，以32GB的系統組態，舊版驅動程式的上限是可分配28GB的記憶體予GPU使用，新版驅動程式則可分配到30GB記憶體，而64GB的系統原本可分配56GB記憶體，新版驅動程式足以達到60GB，雖然看似增加幅度不大，不過卻可能就是特定參數模型從無法使用變成可直接使用的差異。</p><p class="ck-section">不過從使用體驗的出發點，32GB記憶體的系統倘若分配30GB給予GPU，僅剩2GB記憶體供系統使用的情況恐怕會相當不流暢，以實際考量可能要分配到如此高的比重，至少還是要在64GB統一記憶體的機型使用比較合理。</p>

Nutanix 推全棧 AI 基礎架構 支援 Dell、AMD、Cisco 打破硬體綁架

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/ffa3c35e-d547-40b5-a807-afead78e1e7a.webp"></div><p class="ck-section">Nutanix 推出 Nutanix Cloud Platform 重大更新，整合 AI 基礎架構、裸機 Kubernetes 與進階儲存，並擴大與 Dell、AMD、Cisco 等硬體廠商合作，助企業突破硬體供應鏈限制。<br><br>在生成式AI逐漸從「對話輔助」走向能自主執行任務的「代理型AI」 (Agentic AI)時代，企業級IT基礎架構正面臨著效能、彈性與硬體供應鏈的多重夾擊。混合多雲運算業者Nutanix近期宣布，旗下核心解決方案Nutanix Cloud Platform (NCP)推出多項重大更新。這波更新不僅正式將AI基礎架構、Kubernetes裸機佈署與進階儲存功能納入全棧平台中，更一口氣擴展了與Dell、AMD、Cisco 及 Lenovo等硬體巨頭的深度認證。</p><p class="ck-section">Nutanix試圖向企業傳遞：在AI算力需求狂飆與硬體缺貨的雙重壓力下，Nutanix能讓企業在不被特定硬體綁死的前提下，順利完成基礎架構的現代化轉型。</p><p class="ck-section"><strong>Nutanix全棧火力全開：為AI與現代化應用鋪路</strong></p><p class="ck-section">為了迎接Agentic AI帶來的運算負載，Nutanix這次在軟體層面端出多項關鍵更新：</p><p class="ck-section">• <strong>Nutanix代理型 AI解決方案 (早期體驗)：</strong>這套曾在NVIDIA GTC 2026亮相的全堆疊平台，將原本割裂的運算、儲存、網路與Kubernetes服務深度整合，為企業打造安全且高效的AI虛擬化底層，預計今年下半年正式推出。</p><p class="ck-section">• <strong>NKP Metal (早期體驗)：</strong>針對極度渴求效能的AI訓練任務，這項新功能允許企業跳過傳統虛擬機器，直接在實體伺服器 (裸機)上佈署Kubernetes叢集，徹底釋放高密度GPU的算力。</p><p class="ck-section">• <strong>NUS 5.3統一儲存 (正式上市)：</strong>專為「AI工廠」設計的高效能儲存層。除了支援與Google Cloud及OVHcloud之間的無縫資料分層 (Smart Tiering)，未來還將加入RDMA加速功能，大幅提升AI訓練資料集在傳輸時的吞吐量。</p><p class="ck-section">• <strong>Nutanix Data Lens 2.0 (正式上市)：</strong>強化實體隔離 (Air-gapped)與暗網環境下的資安防護，提供勒索軟體分析與資料稽核，確保企業在推動AI應用的同時兼顧資料主權與安全性。</p><p class="ck-section"><strong>歷來最大規模的硬體與儲存生態系擴張</strong></p><p class="ck-section">Nutanix深知，軟體再強也必須有足夠寬廣的硬體相容性才能落地。為了打破當前市場硬體供應鏈不穩定的枷鎖，Nutanix這次祭出其史上最大規模的生態系擴展。</p><p class="ck-section">在運算伺服器方面，除了持續擴大搭載AMD EPYC CPU的伺服器產品線外，Nutanix更預告將支援採用AMD GPU加速的AI運算伺服器，同時也將加深與Cisco (整合至AI Factory與AI Pod)及聯想 (全堆疊支援 ThinkSystem)的策略合作。</p><p class="ck-section">在儲存設備方面，Nutanix展現極高的開放性。除了新增對Dell PowerFlex同步災難復原的支援外，更強化與Pure Storage的整合，並且預告今年稍晚將正式支援 NetApp ONTAP (涵蓋AFF與FAS系列)，意味著企業可以繼續沿用或採購他們最信任的外部儲存設備，並且無縫接入Nutanix的雲端管理平台中。</p><p class="ck-section"><strong>零拷貝遷移與NCM 2.0：加速「去VMware化」與多雲治理</strong></p><p class="ck-section">值得注意的是，Nutanix這次正式推出零拷貝遷移 (Zero-copy migrations)功能，允許企業直接將工作負載從VMware vSphere Virtual Volumes原地遷移至AHV vDisks。這項無需漫長資料複製過程的技術，顯然是為了加速吸納那些對博通收購VMware後，對於授權模式感到不安的企業客戶。</p><p class="ck-section">此外，全新重構的Nutanix Cloud Manager (NCM 2.0)則解決大型分散式企業的痛點，允許IT團隊透過單一主控台，跨越多個站點與網域進行大規模叢集管理，並且將「成本治理」 (Cost Governance)功能直接帶入地端部署環境，確保所有計費與預算資料不會外流至雲端SaaS服務中。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/nutanix-releases-full-stack-ai-infrastructure-expanding-its-dell-amd-and-cisco-ecosystems-and-breaking-free-from-hardware-constraints/" target="_blank">https://mashdigi.com/nutanix-releases-full-stack-ai-infrastructure-expanding-its-dell-amd-and-cisco-ecosystems-and-breaking-free-from-hardware-constraints/</a></li></ul></div>

Intel Xe GPU架構確定持續發展，但短期不會再出現Arc消費級獨立顯示卡

Meta 大舉採購 AWS Graviton 晶片 數千萬核心驅動代理式 AI

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/a69c9896-e813-4afb-b966-4ab9b5314ae9.webp"></div><p class="ck-section">Meta 與 AWS 宣布重大合作，將大規模佈署 Graviton 5 處理器，成為全球最大 Graviton 客戶之一，以應對代理式 AI 的 CPU 密集型運算需求。<br><br>Meta與AWS稍早宣布達成一項重大協議：Meta將大規模佈署AWS自行研發的Graviton處理器，初期採用規模高達「數千萬個核心」，一舉成為全球最大的Graviton客戶之一。這項合作不僅延續了雙方的長期戰略夥伴關係，更凸顯隨著能自主規劃與執行任務的「代理式AI」 (Agentic AI)崛起，CPU密集型的工作負載正大幅攀升，而專為雲端打造的客製化晶片，將成為驅動新世代AI應用的關鍵引擎。</p><p class="ck-section"><strong>為何是CPU？代理式AI帶動運算架構轉型</strong></p><p class="ck-section">過去幾年，生成式AI的發展高度依賴GPU進行龐大的矩陣運算與模型訓練。然而，隨著AI技術邁入下一個階段，越來越多企業開始導入代理式AI。這類系統不再只是被動回答問題，而是能夠自主推理、規劃步驟，甚至呼叫外部工具完成複雜任務。</p><p class="ck-section">Meta基礎設施主管Santosh Janardhan指出，代理式AI的工作負載 (包含即時推理、程式碼生成、資料搜尋，以及多步驟的任務協調，本質上屬於「CPU密集型運算」，意味這些工作需要極低延遲與高度邏輯協調能力，而這正是AWS Graviton處理器所擅長的領域。</p><p class="ck-section"><strong>Graviton5的硬體優勢：3nm製程與Nitro系統加持</strong></p><p class="ck-section">為了應付Meta龐大的AI推理需求，AWS這次端出的硬體陣容極具競爭力。</p><p class="ck-section">• <strong>頂尖規格與能效：</strong>最新一代的AWS Graviton5晶片採用先進的3nm製程，配備高達192個核心。與前一代相比，其快取記憶體容量大幅提升5倍，核心間的通訊延遲減少33%，整體效能提升達25%，對於需要持續推理、快速處理資料的代理式AI系統相當重要。</p><p class="ck-section">• <strong>底層架構的最佳化：</strong>Graviton深度整合AWS獨家的Nitro系統。這套系統架構允許Meta直接存取裸機硬體 (Bare Metal)，並且透過Elastic Network Adapter (ENA)與EBS儲存裝置，在不犧牲效能的前提下無縫運行Meta自有虛擬機器。</p><p class="ck-section">• <strong>跨節點的高速通訊：</strong>針對需要將大規模任務分配到眾多處理器上協調的代理工作流，Graviton5執行個體支援Elastic Fabric Adapter (EFA)，能實現伺服器節點之間極低延遲、高頻寬的數據通訊。</p><p class="ck-section"><strong>多元化運算資源成為戰略要務</strong></p><p class="ck-section">Meta長期以來透過Amazon Bedrock來支援其新一代AI發展，如今進一步深耕底層硬體。正如Meta基礎設施主管所強調：「多元化運算資源是一項策略要務」。透過佈署數千萬個Graviton運算核心，Meta得以在控制成本與能源消耗的前提下，實現極具規模的AI基礎設施擴展。</p><p class="ck-section">而除了與AWS合作，實際上Meta在今年3月也宣布與Arm合作導入<a href="https://mashdigi.com/arm-launches-its-first-self-branded-chip-the-arm-agi-cpu-in-partnership-with-meta-to-seize-the-opportunity-in-proxy-based-ai-server-market/">其首款自製伺服器處理器AGI CPU</a>，主要藉由低功耗、高性能運算特性，擴大用於各類代理式AI，並且將其與Meta自研的AI加速晶片「MTIA」協同運作，藉此實現在大規模AI系統中更有效率的運算調度，而雙方也承諾將在未來多個世代的產品路線圖中持續深入合作。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/9755a303-9a00-41d0-b717-97ffd5100380.webp"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/9755a303-9a00-41d0-b717-97ffd5100380.webp"></a></p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/ai-computing-power-isnt-just-about-gpus-meta-expands-its-alliance-with-aws-deploying-tens-of-millions-of-graviton-chip-cores-to-drive-agent-based-ai/" target="_blank">https://mashdigi.com/ai-computing-power-isnt-just-about-gpus-meta-expands-its-alliance-with-aws-deploying-tens-of-millions-of-graviton-chip-cores-to-drive-agent-based-ai/</a></li></ul></div>

Google 砸 400 億美元投資 Anthropic 並提供 5GW TPU 算力支援

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/08/b680d824-6346-433a-9750-89bd94f8d3aa.jpg"></div><p class="ck-section">Google 計畫向 AI 新創 Anthropic 投入 400 億美元，採分階段對賭協議，同時承諾提供 5GW 規模運算資源，強化雙方在生成式 AI 領域的合作布局。<br><br>在生成式AI的算力軍備競賽中，科技巨頭與AI新創之間的「聯姻」關係，正在以驚人的金額不斷刷新紀錄。據<a href="https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-24/google-plans-to-invest-up-to-40-billion-in-anthropic">彭博新聞報導指稱</a>，Google計畫向其頻繁交手的競爭對手暨合作夥伴Anthropic額外投入高達400億美元 (約新台幣1.3兆元)的鉅額資金。這筆投資並非單純的現金注資，同樣是伴隨著一份深度的硬體基礎設施綁定協議。</p><p class="ck-section">Anthropic去年10月下旬才確定與Google Cloud合作，雙方確認簽訂<a href="https://mashdigi.com/anthropic-expands-partnership-with-google-cloud-signing-a-multi-billion-dollar-deal-to-acquire-one-million-tpus/">數百億美元協議</a>，並且由Anthropic取得百萬顆TPU運算資源。另一方面，Anthropic在不久前也與AWS簽下<a href="https://mashdigi.com/a-high-stakes-bet-on-ai-computing-power-anthropic-signs-a-10-year-5gw-computing-power-deal-with-aws-while-amazon-invests-a-staggering-25-billion-to-solidify-the-alliance/">十年5GW算力長約</a>，更由亞馬遜向其加碼投資250億美元。</p><p class="ck-section">加上此次傳出將由Google額外投資400億美元，並且提供未來5GW規模的TPU算力資源，再次凸顯矽谷近期針對AI產業發展頻繁出現「我先投資你，你再使用我的算力資源」的「循環交易」 (Circular deal)形式。</p><p class="ck-section">同時，這也凸顯Anthropic在公有雲服務與AI晶片的選擇上，採取「不把雞蛋放在同一個籃子裡」的保底策略。透過同時吸納Google、亞馬遜雙方的資金與算力資源，Anthropic不僅確保龐大的AI經費來源，更能在Google Cloud、AWS之間取得談判籌碼與平衡。</p><p class="ck-section">這樣的情況並非僅出現在Anthropic與Google Cloud、AWS之間合作關係，包含OpenAI與微軟，以及與NVIDIA之間簽署合作協議形式一樣。AI新創能藉由獲取大型雲端服務商或晶片業者巨額投資，除了能藉由這些資金支撐大量消耗經費的AI模型訓練、相關技術發展，而雲端服務商、晶片業者則能透過此類投資確保AI新創持續使用其產品，進而在AI市場佈局維持更大版圖，比方NVIDIA能確保其GPU始終成為AI新創導入首選，雲端服務商也能因此確保其解決方案被高度採用。</p><p class="ck-section"><strong>400億美元的對賭：100億美元頭期款與300億美元里程碑獎金</strong></p><p class="ck-section">根據Anthropic方面的說法，Google這次投資採用分階段的「對賭協議」結構：</p><p class="ck-section">• <strong>首期注資：</strong>Google將以Anthropic目前的估值，先行投入100億美元資金。</p><p class="ck-section">• <strong>里程碑獎勵：</strong>若Anthropic在未來能達成特定的效能與業務里程碑，Google將會再加碼提供高達300億美元資金。</p><p class="ck-section">除了現金之外，這筆交易最核心的價值在於「算力承諾」。基於Anthropic現有使用Google TPU與伺服器的承諾，Google將在2027年為其提供高達5GW (吉瓦)規模的運力資源，對於極需訓練下一代超大型語言模型的Anthropic來說，將是穩固未來競爭力的保障。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/is-this-another-power-grab-a-game-of-transferring-computing-power-from-one-hand-to-the-other-google-is-reportedly-set-to-invest-another-40-billion-in-anthropic-and-provide-5gw-of-tpu-computing-powe/" target="_blank">https://mashdigi.com/is-this-another-power-grab-a-game-of-transferring-computing-power-from-one-hand-to-the-other-google-is-reportedly-set-to-invest-another-40-billion-in-anthropic-and-provide-5gw-of-tpu-computing-powe/</a></li></ul></div>

微軟推自願優退方案紓解 AI 基建支出壓力 最多涵蓋 7% 美國員工

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/e3698cdd-cefb-4183-9407-ec6b004089d1.jpg"></div><p class="ck-section">微軟推出首次自願離職方案，針對資深總監以下符合「年齡加年資達 70」條件的美國員工，預計最多涉及 8750 人，用以平衡龐大的 AI 基礎設施資本支出。<br><br>在經歷2025年的萬人大裁員後，微軟似乎仍在尋求進一步瘦身的方法，但這次的手段顯得相對溫和。根據<a href="https://www.cnbc.com/2026/04/23/microsoft-plans-first-voluntary-retirement-program-for-us-employees.html">CNBC電視台</a>報導，微軟正計畫針對美國全職員工推出首次的「自願離職」 (Voluntary Buyouts)優退方案。據悉，這項計畫將適用於資深總監 (Senior Director)及以下層級，同時符合「年齡與年資相加等於或大於70」條件的員工申請。</p><p class="ck-section">外界評估，這波優退計畫最多將涵蓋微軟美國境內約7%的人力。雖然微軟尚未正式證實此消息，但市場普遍認為，這與微軟為持續擴張AI基礎設施而產生的龐大資本支出壓力脫不了關係。</p><p class="ck-section">「70法則」：最高波及8750名美國境內員工</p><p class="ck-section">根據內部消息指出，微軟這次的自願離職方案設定明確門檻：員工的職級必須在資深總監 (含)以下，並且其「年齡」加上在微軟服務的「年資」總和，必須達到70 (含)以上才能申請此優退方案。</p><p class="ck-section">這是一套在許多傳統大企業中常見的優退計算公式，目的鼓勵資深員工提早退休或轉換跑道。截至2025年6月的數據顯示，微軟在美國約擁有12萬5000名員工。若以報導中預估的7%比例來計算，這意味著當微軟在今年5月正式啟動該計畫後，可能會有多達8750名員工收到這份附帶優厚遣散費的「買斷」合約。</p><p class="ck-section"><strong>歷經2025年大裁員後的「溫和手段」</strong></p><p class="ck-section">相比微軟在去年5月與7月祭出、總計高達1萬5000人的無差別大規模裁員，這次的「自願」申請優退方案顯得較具人情味。</p><p class="ck-section">在CNBC電視台取得的內部備忘錄中，微軟執行副總裁兼人資長Amy Coleman形容這項計畫：「我們的期望是，這項計畫能讓符合資格的同仁，在公司慷慨的資源支持下，能夠按照自己的條件與意願，選擇邁出下一步」。</p><p class="ck-section"><strong>醉翁之意不在裁員，而是在平衡AI資本支出</strong></p><p class="ck-section">如果說2025年的裁員是為了精簡管理層級，並且重整剛完成收購的動視暴雪與既有Xbox遊戲業務，那麼2026年的這波優退，其背後最大的驅動力很可能就是AI。</p><p class="ck-section">值得注意的是，這並非代表著AI工具已經取代微軟這些員工的工作，進而導致人力過剩，真正的原因顯然在於微軟對AI算力軍備競賽的「極度燒錢」。根據微軟財報顯示，在2026財年第二季的資本支出已經高達375億美元，其中絕大部分都砸向全球資料中心的建設與高階AI晶片採購。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點</strong></p><p class="ck-section">微軟祭出優退方案，清楚地反映目前矽谷科技業者在「生成式AI轉型期」所面臨的財務焦慮與資本重新分配。</p><p class="ck-section">在華爾街的放大鏡下，微軟一方面必須證明其Azure雲端與Copilot服務能透過AI帶來實質營收增長；另一方面又必須無止盡地採購NVIDIA GPU、建置散熱與電力基礎設施，以防在模型訓練與推論的算力競賽中掉隊。</p><p class="ck-section">當基礎設施的支出 (CapEx)呈現指數型飆升時，企業能動刀的自然是經常性的人事費用 (OpEx)。透過針對通常薪資結構較高的資深員工推出自願優退方案，微軟可以在不引發社會與內部員工強烈反彈的前提下，進行一次「平靜的組織換血與薪資瘦身」，而省下來的人事成本，將被轉化為伺服器機櫃裡的晶片算力，這顯然就是AI時代下，科技業者為了維持獲利平衡所必須付出的代價。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/looking-for-funding-for-its-massive-ai-infrastructure-spending-reports-suggest-microsoft-is-offering-a-voluntary-early-retirement-plan-for-its-us-employees-expected-to-cover-7-of-its-workforce/" target="_blank">https://mashdigi.com/looking-for-funding-for-its-massive-ai-infrastructure-spending-reports-suggest-microsoft-is-offering-a-voluntary-early-retirement-plan-for-its-us-employees-expected-to-cover-7-of-its-workforce/</a></li></ul></div>

聯發科在2026北京車展展現主動式AI智慧座艙願景，結合400 TOPS的C-X1平台與CUDA生態系展現強大性能與多…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/16177a74-10a9-4aed-b5da-68054561ee82.jpg"></div><p>聯發科繼2025年4月於中國上海車展宣布Dimensity Auto系列智慧座艙旗艦平台C-X1與車載通訊平台MT2739後，再於2026年4月北京車展宣示邁入主動式AI智慧座艙，以具有400 TOPS的C-X1平台與相容CUDA生態系為基礎，為平台挹注強大的性能與多模型並行潛能，並透過與NVIDIA合作實現從雲到端的平台一致性，使車廠、開發者能迅速在Dimensity Auto環境實現主動式AI智慧座艙應用。</p><h3><span style="color:#f39c12;">強大平台與CUDA生態系加速實現主動式AI智慧座艙</span></h3><p>Dimensity Auto的C-X1旗艦晶片基於3nm製程，具備NVIDIA的Blackwell架構與DLA加速器，不僅可實現達400 TOPS的AI性能，同時在與NVIDIA CUDA生態系、開發環境串接之下，可實現從AI模型訓練到落地的開發一致性，同時透過硬體與演算法加速，可將大模型運算的頻寬壓縮至原本1/10，顯著提升運算效率與降低延遲。</p><p>此外C-X1可支援多程序服務(MPS)，可實現多個大模型任務共享GPU，在執行複雜指令時高效率的調度多個模型，使吞吐量提高50%，進而提升多任務互動與代理AI模型體驗；透過Dimensity AI開發套件NeuroPilot SDK，其內建Flexible LLM Toolkit包含一系列大模型部署工具，可將大模型高效率的導入裝置端運算，並透過與全球主流AI模型商合作，提前實現新模型的相容與最佳化。</p><h3><span style="color:#f39c12;">高效能、多模型並行實現新一代主動AI座艙情境</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/fb6dc450-6e0d-4b85-bfe0-8ae28aaef727.webp"><figcaption>▲C-X1借助相容NVIDIA CUDA生態系與具備強大性能，將加速把主動式AI帶到新一代軟體定義車輛</figcaption></figure><p>透過高性能運算及可並行執行多模型，Dimensity Auto平台可透過提供完整座艙感知API，整合包括視覺、語音、情緒等感知數據預先串接AI代理所需的訊息，協助車廠、開發者高效率的開發AI應用。此外透過靈活的雲到端協作工具，車廠與開發者可依據實際應用靈活調度雲與端的協作。</p><p>同時透過支援標準應用協議如MCP、SKILL，可讓AI代理模型把地圖、社群、通訊、音樂、美食與支付等多元雲服務整合到智慧座艙，並主動在駕駛需要的情境提供資訊；此外C-X1具有3A遊戲級的圖形運算性能，可為智慧座艙的娛樂及視覺介面提供絕佳的沉浸式介面。</p><h3><span style="color:#f39c12;">結合聯發科優勢通訊技術</span></h3><p>當然新一代的車輛技術也不脫與網路的銜接，聯發科也展現Dimensity Auto平台整合先進5G、衛星通訊、Wi-Fi 8及雙藍牙的新衣代車載聯網方案，透過MT2739可支援相容3GPP R18標準、NB-NTN及NR-NTR衛星通訊的先進的5G-Adcvanced通訊，還支援車載三路上行、雙卡雙通的能力，使車聯網更具靈活彈性。</p><p>由於MT2739平台可提供L3、L4等級先進輔助駕駛的即時通訊，聯發科也預計與中國指標企業、物流業者推出無人計程車與無人物流配送車，將在2026年於中國上線。針對車內連接，聯發科則規劃導入頻寬提升、更省電且更低延遲的Wi-Fi 8技術，以及透過雙頻藍牙帶來更豐富的車內連接應用場景。</p>

SpaceX S-1 文件揭露自研 GPU 計畫挑戰 NVIDIA 與台積電市場地位

3DMark macOS 獨立版上線 解除 App Store 限制支援離線安裝

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/d6670ff1-44b0-4f50-b392-2ea9cb9946e6.webp"></div><p class="ck-section">UL Solutions 正式推出 3DMark macOS 獨立版，用戶可直接從官網下載，支援企業授權與離線安裝，解決媒體測試新機時的聯網限制問題。<br><br>知名效能測試軟體3DMark的開發商UL Solutions宣布，正式為macOS平台推出獨立版 (Standalone)的3DMark測試應用程式，意味無論是一般玩家、企業用戶，或是科技媒體，現在都能直接從3DMark官方網站下載軟體，並且啟用授權，不必再受限於Mac App Store的發行管道。特別是對於經常需要在封閉環境下測試最新Mac硬體的媒體與開發者而言，新增的「離線安裝」功能將能更方便使用3DMark測試功能。</p><p class="ck-section"><strong>補足發行管道，完整支援企業與媒體授權</strong></p><p class="ck-section">去年，UL Solutions首度將3DMark<a href="https://mashdigi.com/ul-solutions-releases-3dmark-performance-test-software-for-mac-models-running-natively-with-metal-api/">帶入macOS生態</a>，讓玩家與媒體得以透過Wild Life Extreme、Solar Bay、Solar Bay Extreme，以及跨平台的Steel Nomad與Steel Nomad Light等指標性測試項目，精準量測新款Mac設備的真實遊戲效能與光線追蹤實力。</p><p class="ck-section">不過，初期依賴應用程式商店 (例如Mac App Store)的發行模式，在授權管理與安裝彈性上存在一定的侷限。而隨著「獨立版」測試軟體正式上線，UL Solutions宣布3DMark macOS版本目前已經全面支援常規版授權，以及3DMark for Enterprise (企業版)授權。</p><p class="ck-section">而對科技媒體從業人員而言，這項更新帶來兩大實用優勢：</p><p class="ck-section">• <strong>媒體授權打通：</strong>測試人員現在可以直接使用原有的評論員授權 (Reviewers’ licenses)在macOS裝置上解鎖並運行所有測試項目。</p><p class="ck-section">• <strong>純離線安裝：</strong>透過獨立版安裝檔，測試人員能直接從隨身碟、實體硬碟或內部網路磁碟機進行軟體安裝。在測試尚未發表或處於嚴格保密協議 (NDA)之下、無法連接外部網際網路下載安裝的新機時，這項功能顯得格外重要。</p><p class="ck-section">即日起，用戶可直接前往3DMmark官網購買3DMark macOS版本。而已經擁有3DMark獨立版授權的用戶，則可登入帳戶後直接下載對應的安裝檔。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點</strong></p><p class="ck-section">UL Solutions這次為macOS推出3DMark獨立版，表面上看似只是單純的發行管道改變，實際上卻是反映蘋果Mac機種在「高階圖形與遊戲市場」的地位已經開始變得不容忽視。</p><p class="ck-section">過去，Mac在遊戲領域往往被邊緣化，但隨著蘋果透過M系列晶片不斷強化硬體級光線追蹤、動態快取 (Dynamic Caching)等GPU效能，加上近期《電馭叛客2077》等3A大作陸續登上Mac平台，市場也需要一個能與Windows PC陣營跨平台直接比對的標準化量測工具 (如不具備光追性能量測數據的Steel Nomad，或是主打光追性能量測的Solar Bay)。</p><p class="ck-section">作為硬體測試的第一線，筆者非常樂見獨立版的推出。在過去，為了測試未上市的Mac設備，媒體往往必須想方設法繞過需聯網認證的機制，或是面臨缺乏企業級測試工具的窘境。3DMark macOS獨立版提供離線安裝，不僅解決過往僅能透過連網下載的限制，更宣告macOS開始被UL Solutions視為與Windows同等重要的一線測試平台，也代表Mac與PC在遊戲效能上的對比，將進入全面數據化、標準化的新階段。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/break-free-from-app-store-restrictions-3dmark-launches-a-standalone-macos-benchmark-fully-supporting-enterprise-licensing-and-offline-installation/" target="_blank">https://mashdigi.com/break-free-from-app-store-restrictions-3dmark-launches-a-standalone-macos-benchmark-fully-supporting-enterprise-licensing-and-offline-installation/</a></li></ul></div>

Intel稱P Core與E Core在遊戲的性能微乎其微，軟體最佳化不佳可能導致30%性能差距

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/181c2757-9441-40c9-9b9c-78bc3b2ea347.webp"></div><p class="ck-section">Intel副總裁暨總經理Robert Hallok在接受外媒PC Games Hardware採訪時提出有趣的論點，一個是雖然玩家認為如果遊戲透過E Core執行的性能會比較差，甚至有媒體實證將E Core完全關閉後的性能顯著提高，但實際上在軟體最佳化得宜的情況，以E Core執行遊戲相對P Core只有1%的落差，但如果軟體未能最佳化，恐怕會產生達30%的性能差。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">P Core與E Core遊戲性能僅1%落差</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/1d759ee0-d8c1-43f8-99c1-43b45f957664.webp"><figcaption>▲現代遊戲對於CPU的需求低於GPU，加上E Core性能也足以媲美舊款Intel Core對一般遊戲已相當充裕</figcaption></figure><p class="ck-section">Robert Hallok指出，雖然P Core理論上具有更高的性能，而E Core則著重能源效率，兩項核心的架構也不完全相同，不過在執行遊戲的情境的CPU運算負載情況產生的效能差並非來自架構，反而是遊戲及引擎未能針對P Core及E Core的設計進行最佳化，導致再將兩種核心行為視為相同的情況產生資源錯誤調度、執行緒不平衡與幀時間不一致。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">軟體未能最佳化將影響30%遊戲效能</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/27f7ac11-68f6-46ea-ba1d-afd1297a4fe6.webp"><figcaption>▲異構CPU以及遊戲、引擎未能正確調度資源是導致產生E Core不利遊戲性能誤解的主因</figcaption></figure><p class="ck-section">由於Intel過往的行銷總是將最頂級的CPU與玩家CPU畫上等號，不斷洗腦要有最好的遊戲體驗就得買核心最多、時脈最高的處理器，Robert Hallok表示他的言論可能會對他造成麻煩，但他深信整個PC遊戲產業、尤其發燒遊戲玩家嚴重低估軟體對遊戲體驗的重要性，他指出雖然可以簡單暴力的使用更快的硬體提升遊戲效能，但取決在最佳化的程度，甚至會導致有30%的性能未能發揮。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">異構雙架構產生資源調度複雜性</span></h3><p class="ck-section">Intel自第12代Core開始採用P Core與E Core的混合架構，雖然確實在多工與生產力應用獲得有效的提升，然而由於兩種架構的設計差異，雖然CPU本身具有執行緒調度管理功能，但牽涉到遊戲及引擎是否能夠正確分配任務，導致發生上述任務調度影響性能。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">E Core足以擔當執行遊戲大任</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/68274fa4-eeda-4c0e-badf-7f99d6f2a4f7.webp"><figcaption>▲Intel的Panther Lake在執行遊戲時會以E Core而非P Core，遊戲幀率仍相當出色</figcaption></figure><p class="ck-section">在2026年CES活動期間，筆者與Intel工作人員詢問為什麼搭載Panther Lake平台的輕薄筆電能夠平衡調度資源提供流暢的遊戲表現，除了XeSS技術與軟體最佳化以外，最大的關鍵就是在執行遊戲的其間盡可能以E Core而非P Core執行任務，因為即便E Core是為了節能設計，但實際性能也足以媲美2、3年前的頂級Intel Core處理器，值得注意的是定位在PC掌機的Core Ultra G3系列處理器的傳聞規格也是在高階Panther Lake的設計基礎減少P Core數量。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">仍需與遊戲、引擎開發者解決資源調度問題</span></h3><p class="ck-section">不過現階段Intel面臨的問題恐怕還是在與遊戲業者、引擎開發商能否攜手，將CPU資源正確的進行調度，但可預期勢必會有資深的玩家吐槽最根本的原因還是Intel將性能與節能兩種核心使用不同的架構，而非如競爭對手AMD是透過單一架構的細微差異化，導致Intel需花費更多時間解決軟體面的資源分配與調度問題。</p>

前AMD FSR負責人表示大量FidelityFX及GPUOpen團隊核心成員跳槽到NVIDIA或Intel

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/a025d25b-b2be-4c2c-b9fe-bffa16655cef.webp"></div><p>雖然科技業跳槽時有耳聞，不過當一項重要技術的核心團隊成員大量出走多半就不是好消息；根據曾參與FSR至FSR4的前AMD前FSR負責人Colin Riley爆料，許多曾任職AMD FidelityFX及GPUOpen核心團隊的優秀人才大批出走，並跳槽到NVIDIA或Intel。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="reddit-embed-bq" style="height:500px" data-embed-height="667"><a href="https://www.reddit.com/r/radeon/comments/1stifyh/domipheus_exfsr_432_lead_claims_most_members_of/">Domipheus, ex-FSR 4/3/2 lead, claims most members of GPUOpen/FFX teams went to NVIDIA and Intel</a><br> by<a href="https://www.reddit.com/user/AthleteDependent926/">u/AthleteDependent926</a> in<a href="https://www.reddit.com/r/radeon/">radeon</a></blockquote><script async src="https://embed.reddit.com/widgets.js" charset="UTF-8"></script></div><p>Colin Riley也已經自AMD離開加入另一家JECO軟體公司，他指出雖然他並未參與FSR Ray Regeneration光線重建技術，不過他認識這項技術的負責人，而他已經自AMD離開加入NVIDIA，同時他自己任職期間在FSR 4發表時期的總監也同樣跳槽到NVIDIA；此外AMD開源GPU加速運算計畫GPUOpen的負責人則跳槽到Intel，同時也指出還有多位優秀的工程師已離開AMD團隊。Colin Riley回顧他在AMD的時期，表示FSR團隊曾一度士氣高昂且員工流動率低，但「情況後來發生變化」。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/42c45262-f39d-4d77-9dea-65846d4752a1.webp"><figcaption>▲Colin Riley曾參與FSR 4的開發，不過他爆料包括他當時的主管、GPUOpen負責人與許多核心團隊成員紛紛出走加入NVIDIA或Intel</figcaption></figure><p>現在的運算產業就如同NVIDIA執行長黃仁勳就不斷強調已經邁入軟體定義，無論是運算或是遊戲、娛樂、內容生產應用都大量仰賴軟體，作為GPU廠商也必須培養強力的軟體開發團隊作為後援，幾乎可說NVIDIA當前的霸業很大的一部分就是極早就建立龐大的軟體團隊及積極開發與探索新技術，相較之下AMD則顯得比較被動，不過雖然FSR遲遲未能迎頭趕上NVIDIA的DLSS，但確實每一代都有持續的進步，然而以往不太常流動的團隊卻在某個時間點大量出走，恐怕也會對後續發展造成一定程度的影響。</p><p>至於為什麼FSR及GPUOpen核心團隊人員紛紛出走，Colin Riley並未明確指出原因；不過如果從當前產業的現況推測，恐怕與AMD把資源聚焦在利潤更高、炙手可熱的AI及運算領域有關，尤其AI正處在蓬勃發展期，對於軟體及應用的持續開發需求激增，但反觀AMD在遊戲娛樂卻顯得委靡不振，雖是目前兩大家用遊戲機的指定合作夥伴，但在個人電腦顯示卡領域接連敗退，恐怕導致AMD看淡FSR部門的原因。</p><p>然而為何靠著AI發大財的NVIDIA似乎比較沒聽聞類似的情況，甚至還不斷為DLSS推陳出新(儘管許多新技術爭議不斷)，筆者認為應與NVIDIA一方面在資源分配壓力較低(用AI部門營收就足以遠超娛樂部門支出)，同時NVIDIA在AI技術將遊戲娛樂與AI運算相互結合，許多DLSS的應用仍與NVIDIA在其它領域如數位孿生、科學模擬息息相關，可能也是使NVIDIA即便被酸放棄玩家，還不斷更新DLSS為玩家提供新功能的關鍵。</p>

SK Hynix宣布量產192GB SOCAMM記憶體模組，強調為NVIDIA Vera Rubin平台設計

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/bb075bbd-1e04-4118-8dbe-2e8067d8621f.webp"></div><p>基於LPDDR的SOCAMM模組是由NVIDIA與美光Micron為新一代資料中心所制定的記憶體模組，結合省電、高頻寬的LPDDR記憶體以及緊湊且容易融合到液冷系統的設計，希冀為新一代資料中心提供兼具節能、高效能但同時又具有可維護性的新型記憶體模組；隨著NVDIA於Vera Rubin全面導入新版的SOCAMM2模組，美光也不再是唯一的供應商，其中SK Hynix在2026年4月20宣布已開始量產192GB SOCAMM2模組，並強調是為NVDIA Vera Rubin平台設計。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/e673d48c-b05b-4d96-9939-26cae23b4456.webp"><figcaption>▲SK Hynix投產的SOCAMM2模組為192GB容量</figcaption></figure><p>SK Hynix強調已投入量產的192GB SOCAMM2模組採用1cnm製程DRAM，相較傳統RDIMM模組提高一倍的頻寬，能源效率則提升75%以上，但僅有30%的體積；SK Hynix寄望透過SOCAMM2模組可從根本解決訓練與推論的數千億參數的LLM模型預到的記憶體瓶頸問題。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/53631d3c-1506-451f-9275-fe5beebe6324.webp"><figcaption>▲SOCAMM 2僅有RDIMM的30%體積，同時更適合用於全液冷散熱架構</figcaption></figure><p>不過與NVIDIA共同合作開發SOCAMM模組的美光則已於2026年3月的NVIDIA GTC大會宣布採用32Gb顆粒的256GB SOCAMM2模組，相對SK Hynix量產的192GB版本具有更高的容量密度。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/85a8b9c6-4576-4aec-a493-d95d71a47ab0.webp"><figcaption>▲美光標榜SOCAMM2相較傳統RDIMM可提升75%能源效率</figcaption></figure><p>此外值得玩味的是AMD也宣稱將在預計於2027年推出第6代EPYC Verano的伺服器導入SOCAMM2模組，表示至少在2026年可能僅有NVIDIA的Vera Rubin平台會有比較顯著的SOCAMM2模組需求，雖然基於Arm架構的Vera Rubin系統總需求理應低於x86處理器搭配Rubin GPU的組合，但考慮到當前資料中心規模越來越大、記憶體容量需求，仍會帶動三大記憶體供應商前仆後繼設法以SOCAMM2模組打入Vera Rubin供應鏈。</p>

Framework Laptop 13 Pro 搭載 Panther Lake 處理器上市 堅持模組化設計推 OCuL…

Xbox副總裁表示Project Helix仍將作為Xbox第一方主機，但仍可能將晶片授權給華碩ROG、微星推出授權主機

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/a5748e04-3579-4f46-9ee9-3f4e80b54c17.webp"></div><p class="ck-section">由於有華碩ROG Xbox Ally的合作掌機在前，科技業開始傳聞微軟下一代Xbox遊戲機很可能循相同模式授權給PC品牌如華碩ROG及微星，甚至可能放棄自行推出Xbox遊戲機；微軟新任Xbox資深副總裁Jason Ronald在個人X(前Twitter)闢謠，嚴格來說只解惑了一半，表示Project Helix計畫仍是微軟第一方Xbox主機。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">Project Helix will be available as a 1st party Xbox console.</p>— Jason Ronald (@jronald) <a href="https://twitter.com/jronald/status/2046441220231340424?ref_src=twsrc%5Etfw">April 21, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">為什麼會說只闢謠了一半？主要是主要是Jason Ronald並未澄清會否提供Xbox主機授權計畫；根據種種跡象，Project Helix在系統層跳脫以往為遊戲機量身打造的作業系統環境，將循ROG Xbox Ally模式以Windows搭配Xbox模式構成「類Xbox主機體驗」，同時微軟與AMD共同為Project Helix開發的處理器也傳出將透過授權模式提供給第三方，藉此分攤成本與增加靈活性。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/a2847e8f-6422-4126-89f0-a2f3caeb01d9.jpg"><figcaption><span style="background-color:rgb(242,242,242);color:rgb(51,51,51);">▲有了ROG Xbox Ally的先例，很難不聯想微軟會授權第三方生產Xbox認證遊戲機</span></figcaption></figure><p class="ck-section">考慮到知名AMD爆料者Kepler L2稱Project Helix的客製化晶片於GPU不再採用客製化架構，而是沿用RNNA 5 GPU，但即便使用AMD標準架構，以遊戲機至少搭配等同中高階GPU的規模，Project Helio的客製化處理器也不太可能透過AM5插槽或筆電腳位相容，與微軟合作的第三方品牌仍需重新為相容主機生產專用的主版。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/dfefaba1-c822-4373-abda-21488e12653a.webp"><figcaption>▲或許Xbox相容主機將會像NVIDIA DGX Spark的相容機一樣，微軟提供完整的主板與指定組件、品牌商專注於外型與軟體差異化</figcaption></figure><p class="ck-section">不過考慮到Project Helix的時空情境以及ROG Xbox Ally的合作模式，甚至可大膽推測Project Helix在主板設計等一開始就是與華碩、微星或知名的電腦代工業者合作，藉此降低內部研發與設計成本，最終很可能如同NVIDIA的DGX Spark以及授權相容機型一樣，華碩與微星將採購微軟制定的標準主板與特定組件，本身專注在外型與軟體功能的差異化。</p>

NVIDIA ReSTIR光線追蹤新演算法獲突破，較路徑光線追蹤提升3倍性能

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/16a92e45-4a4b-40bb-ae7c-1f89bd7034c8.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA積極透過與遊戲開發商合作，以路徑光線追蹤(Path Ray Tracing)產生更細緻的光影效果，但即便是搭載GeForce RTX 5090，在拿掉DLSS增強後的複雜光線與高解析度條件的原生幀率稱不上流暢，過低的原生幀率即便搭配畫格生成也會產生體感的不流暢；NVIDIA宣布ReSTIR光線追蹤演算法獲得突破，號稱可較路徑光線追蹤提高2至3倍流暢度，且已經達生產就緒階段。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/4931eec0-59f2-4980-94b4-7226e74081af.webp"><figcaption>▲現行的路徑光線追蹤雖改善性能與視覺效果，但對於高解顯示卡仍造成極大負擔</figcaption></figure><p class="ck-section">隨著GPU整合硬體光線追蹤加速技術，當前新一代3A遊戲的光影效果有著近乎電影級的即時效果，以往需要透過工作站重新渲染的光影效果，現在幾乎可透過一張消費級顯示卡呈現，但產業也不可能止步於簡單的光線效果，尤其AAA遊戲正透過更多的即時光線使場景變得更逼真，但越多的光線也會增加演算負擔，尤其在許多3A遊戲啟用路徑光線追蹤後，原生幀率往往在30fps前後徘徊。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/HiSexy6eoy8" 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 ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/51722aa5-5f89-49af-8ee0-8d4c94d6bd95.webp"><figcaption>▲ReSTIR全新演算法大幅改善性能，同時聲稱已達生產就緒階段</figcaption></figure><p class="ck-section">NVIDIA ReSTIR演算法並非新技術，在2020年就已經釋出展示，不過此次則強調在演算法獲得顯著的突破大幅改善延遲與品質，新演算法透過最佳畫統一直接光照及全局光照，並利用既有技術降低顏色噪聲與雜訊遮蔽，進而提升性能及品質，相對路徑光線追蹤可提升2至3倍效能，還可消弭現行光線追蹤技術產生的視覺異常，當前已經達到「生產就緒」階段。</p>

傳微軟Xbox Project Helix遊戲機晶片將直接使用RDNA 5 GPU架構，不再進行任何客製化

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/d2de1d08-c3c3-4294-9ffc-72e74fc6c7ef.webp"></div><p>根據知名AMD技術爆料者KeplerL2爆料，微軟下一代Xbox Project Helix遊戲機晶片將直接使用AMD RDNA 5架構，不再針對GPU架構進行任何客製化，此傳聞被視為與Xbox Project Helix遊戲機實質上是一台執行Xbox模式的Windows PC有關，畢竟若本質為Windows主機，考慮到平台最佳化、驅動程式等因素，使用客製化架構反而會增添複雜度。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/97d70f64-7492-4339-bce2-edb378966d4e.jpg"><figcaption>▲PlayStation 5及PlayStation 5 Pro的GPU是以RDNA 2為基礎的大量修改版，架構融入多個RDNA世代的特性</figcaption></figure><p>Sony PlayStation與微軟Xbox接連兩代主機都是採用AMD的客製化平台解決方案，同時在晶片架構也進行一定程度的客製化，尤其Sony也公開其PS5與PS 5 Pro都並非採用AMD標準的RDNA架構，而是將多個世代的RDNA架構特性結合，降低新主機開發的複雜度，微軟的Xbox主機晶片的GPU也同樣經過一定程度的客製化，作為因應遊戲機封閉環境更容易最佳化的手段。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/73409911-0dcd-4527-8520-d213bd96cae3.jpg"></figure><p>不過此次傳出Xbox Project Helix遊戲機不再針對GPU進行客製化，雖然對於玩家影響不大，畢竟玩家不會涉及前端的內容開發，但對於遊戲機產業而言，可視為微軟Xbox遊戲機從以往的完全客製化晶片朝向基於x86的半客製化晶片，再邁向以既有架構構成平台方案的下一個時代，或許也可視為微軟在遊戲機的策略更偏向以在Windows執行Xbox服務的平台策略取代過往主機硬體導向的策略，對遊戲開發者也有助跨平台內容開發。</p><p>KeplerL2指出，Project Helix的客製化晶片仍將對比目前Xbox主機有顯著的提升，但提升幅度不及AMD曝光的文件中聲稱PS6晶片在光追對比PS5提高10倍的差距；不過微軟將透過針對RDNA 5的AMD FSR Diamond提供一系列升級的超解析、降噪與畫格生成等AI增強技術。</p><p>市場預期微軟應該會在2027年公布下一代Xbox Project Helix主機。</p>

繼三星、SK Hynix後美光也加入3GB GDDR7記憶體戰局

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/35ec4e0e-6bc5-4b41-b575-c40646475159.webp"></div><p class="ck-section">雖然HBM記憶體是高階AI運算GPU不可缺的尖端記憶體技術，不過許多邊際端裝置的GPU則仰賴GDDR記憶體；隨著AI對於記憶體容量要求越來越高，三星搶先推出3GB(24GGb)容量的GDDR7記憶體，並用於NVIDIA行動版的GeForce RTX 5090 24GB，而SK Hynix也在2026年2月宣布3GB GDDR7，美光在近期也於官網列出3GB GDDR7，顯示三大主要記憶體供應商皆跨足3GB記憶體。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/c6066863-2512-41eb-890e-c2caa17b57df.webp"><figcaption>▲美光列出兩種傳輸性能的3GB GDDR7</figcaption></figure><p class="ck-section">目前市面上多數的GDDR7為2GB(16Gb)顆粒，而更大容量的3GB GDDR7記憶體則有助以同樣的顆粒數量達到更大的容量，如RTX 5090 24GB行動版就是以8顆3GB GDDR7記憶體構成；目前美光提供兩種規格的3GB GDDR7記憶體，分別是28GTPS與32GTPS，現階段28GTPS產品已經開始量產，而32GTPS仍在測試階段。</p><p class="ck-section">雖然可預期三大記憶體供應商開始提供3GB GDDR7記憶體後，能夠提升高階GPU產品的容量，但另一方面，如28GTPS傳輸速度的產品或許能為中價位產品帶來新契機。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/6fd42e9c-2ded-492d-861c-8732a770d5dd.webp"><figcaption>▲NVIDIA傳出由於GDDR6供貨問題有意將RTX 5050改為9GB GDDR7配置</figcaption></figure><p class="ck-section">近期傳聞NVIDIA有意為入門級的GeFoece RTX 5050改用3GB GDDR7顆粒，構成9GB GDDR7的配置，取代現行8GB GDDR6版本，另傳出雖然3GB GDDR7記憶體顆粒性能遠優於RTX 5050原本的2GB GDDR6顆粒，但由於從4個記憶體通道減少為3個記憶體通道，實際的性能相差無幾，但對消費者則等同換取額外的1GB容量。</p>

造假Intel Core Ultra G3X Extreme掌機處理器CPU-Z截圖意外釣出真實規格與GPU命名爆料

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/9616e9a4-9e38-4ac6-bfa1-d941f8649397.jpg"></div><p class="ck-section">Intel於2026年CES的Core Ultra Series 3處理器發表會預告將師法AMD針對掌機推出處理器，爆料者HXL張貼一張聲稱為Intel Core Ultra G3X Extreme掌機處理器的CPU-Z截圖，旋即被另一名知名爆料者Jaykihn表示該截圖是以Core Ultra X7 358H偽造，並透露Intel Core Ultra G3X Extreme的一部分規格細節。市場預期Intel可能會於2026年CES公布Intel Core Ultra G3X Extreme掌機處理器。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">Fake.<br><br>4.8GHz and 18MB L3 is incorrect.<br><br>It appears to be a spoofed 358H.<br><br>G3 Extreme should be 4.7GHz, 12MB L3.<br><br>Also, the product name is Intel Arc G3 Extreme, not Intel Core G3 Extreme. <a href="https://t.co/MZrF963qzW">https://t.co/MZrF963qzW</a></p>— Jaykihn (@jaykihn0) <a href="https://twitter.com/jaykihn0/status/2046069426059903043?ref_src=twsrc%5Etfw">April 20, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">根據Jaykihn表示，HXL公布的CPU-Z截圖是以Core Ultra X7 358H偽造，並表示Intel Core Ultra G3X Extreme的真正Boost時脈為4.7GHz，L3快取為12MB而非18MB(由於少了2個P Core)，此外正確的GPU名稱將稱為Intel Arc G3 Extreme。不過Jaykihn並未糾正CPU的核心配置，也許表示Intel Core Ultra G3X Extreme將採用2P+8E+4LP E的14核CPU配置。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/5b976b82-0187-44f3-bd1c-f2269e210a35.jpg"><figcaption>▲考慮到遊戲掌機需求與筆電不同，Intel透過減少2個P Core抑制能耗</figcaption></figure><p class="ck-section">以Intel Core Ultra G3X Extreme與Core Ultra X7 358H的基本帳面規格比較，最大的差別應該就是減少2顆P Core作為抑制能耗的手段；在CES的訪談中，Intel表示Panther Lake的核心資源調度會盡量在執行遊戲時把負載優先分配給Arc GPU，而CPU則由兼具多核心性能與能源效率較佳的E Core執行而非著重單執行緒的P Core，考慮到新一代E Core的性能表現，可理解針對遊戲而非日常及內容創作的掌機這樣的配置仍可發揮出色的遊戲性能。</p><p class="ck-section">除了配有頂級版本Intel Core Ultra G3X Extreme以外，Intel傳還會有另一款更平易近人的Intel Core Ultra G3X，規格則可能是以配有Arc B370 GPU的Core Ultra 5 338H為基礎，CPU則可能從原本4P+4E+4LP E減少為2P+4E+4LP E的10核心，時脈也可能會更下修。</p>

AMD確認第6代EPYC伺服器處理器將支援DDR5及LPDDR5x，Verano伺服器將支援SOCAMM2模組

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/fa698398-08ff-4637-a591-c87660da2c64.webp"></div><p>雖然目前資料中心記憶體仍多採用DDR記憶體，不過隨著能耗效率越來越受重視，LPDDR記憶體也越來越受重視，尤其隨著NVIDIA攜手記憶體製造商針對新一代資料中心設計打造具有擴充與維護性SOCAMM模組後，其它資料中心廠商也陸續響應；AMD於一篇介紹LPDDR5x對資料中心重要性的部落格文章明確指出預計2027年推出的第6代EPYC處理器將支援DDR5及LPDDR5x，其中代號Verano的第6代EPYC伺服器將支援LPDDR5x SOCAMM2，並搭配未來數代Instinct GPU構成系統。</p><p>AMD表示，由於搭載LPDDR5x的SOCAMM2模組獲得JEDEC認證，將有助資料中心可在兼具節能以及模組化可維護性的條件採用LPDDR5記憶體；AMD強調功耗是現代資料中心面臨的嚴苛挑戰，雖然外界多關注CPU及GPU等晶片的能耗效率，但記憶體也是整體能號的一環，為了進一步提高能耗效率降低營運成本，LPDDR5x SOCAMM2就顯得重要。</p><p>LPDDR5x相對DDR5的優勢在於能源效率，本身就是設計在低電壓環境執行，並具備更出色的低功耗以及閒置時的能耗管理，尤其現行資料中心的每一套伺服器都可能配備動輒TB級記憶體，LPDDR5x節能的優勢也更為明顯；此外LPDDR5x還有相對DDR5更好的頻寬，雖然採用DDR5的下一代RDIMM將超過8,000MT/s、MRDIM甚至達12,800MT/s以上，不過能兼具省電與高頻寬的SOCAMM2則有助大規模資料中心以更好的能源效率執行。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/9beceafa-7c2c-4de3-bb3d-94ae651a1986.webp"><figcaption>▲DDR5 RDIMM發展成熟且成本相對低廉，但SOCAMM2節能且更不占空間的特性後勢看好</figcaption></figure><p>同時初始就是為了資料中心配置設計的LPDDR5x SOCAMM2也相對發展成熟的DDR5 RDIMM有更好的空間利用率；固然RDIMM模組有高容量、高性能與成熟的生態系，但也更為耗電且佔用空間，同時期設計也不利於散熱；相較之下與主板平行安裝的SOCAMM2具有更小的面積，同時可結合風冷與水冷散熱系統使系統在長時間運作更為穩定。</p><p>AMD也提到，由於LPDDR5x原本是為了行動裝置而非伺服器設計，在可靠性、可用性與可維護性與DDR5 DIMM仍有差異，不過LPDDR5X SOCAMM正在縮減這些差距，包括增加封裝晶片、軟體與記憶體控制器提升可靠性，但目前仍在逐步增強中；不過由於包括美光、三星與Sk Hynix都已經公布或展示新一代LPDDR5x SOCAMM，AMD也與這些供應商緊密配合，預計可順利用於下一代資料中心平台。</p><p>但AMD強調由於基於標準DRAM的RDIMM生態系相當成熟，產能及價格仍相對LPDDR5x具有優勢，後續的DDR6也預計帶來更高的效能，短期內RDIMM仍會視產業的主流，不過隨著JEDEC正式將SOCAMM2納入標準，未來的發展性仍相當看好。</p>

Intel Core Series 3平價行動處理器正式公布，與Core Ultra Series 3技術同源鎖定主流…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/1ce324cf-23fa-469e-a18b-3bfedbe73735.webp"></div><p class="ck-section">Intel於2026年CES除了發表代號Panther Lake的Core Ultra Series 3系列處理器以外，還有採用相同IP架構及Intel 18A製程的平價版本、代號Wildcat Lake的Core Series 3處理器；Intel於2026年4月6日宣布Intel Core Series 3處理器開始向合作夥伴供貨，將涵蓋消費級與邊際裝置兩種產品線，預計2026年第二季推出終端產品，將有超過70款裝置問世。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/702285a8-f6e8-4205-b8a0-0679bd0488be.webp"><figcaption>▲對比前一代平台生產力應用性能提高2.1倍</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/1bb65b44-23b3-4ae9-8f1d-6d34ca7b41f4.webp"><figcaption>▲GPU的AI算力提高2.7倍</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/c722282e-2d4a-42ae-a90b-197bcae73fc6.webp"><figcaption>▲特定負載的能耗大幅降低</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/e52bc6d6-6165-42c2-a327-75daf3a5263b.webp"><figcaption>▲相對5年前的第11代Core i7性能大幅領先</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/bc9174a6-5ae4-4250-a7e5-d208a009d076.webp"><figcaption>▲觀看串流內容可達18.5小時續航力</figcaption></figure><p class="ck-section">Intel強調Core 7 360相對上一代Core 7 150U的創作與內容生產性能提升2.1倍，GPU AI算力提高2.7倍，在特定負載能耗降低64%，相對5年前Core i7-1185G7單核心效能提高47%、多核效能提高41%，並可提供長達18.5小時的串流內容觀看續航力，以及12.5小時的文書辦公續航，搭配特效的視訊會議約9.5小時。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/18bc392c-29f4-44c2-b42f-4c36cb2f7383.webp"><figcaption>▲Wildcat Lake基本架構與Panther Lake同源，關鍵製程也為Intel 18A</figcaption></figure><p class="ck-section">Intel Core Series 3採用與Intel Core Series Ultra 3相同架構的P Core及E Core，不過最多僅提供2 P Core+4 LP-E Core的組合，GPU也相對精簡，最高為雙核Xe3 GPU，NPU可提供最高17 AI TOPS；平台可支援7,467MT/s的LPDDR5x或6,400MT/s的DDR5記憶體，平台具備最多6條PCIe總線，可提供2個Thunderbolt 4以及2個USB 3.2及8個USB 2.0，平台基礎TDP為15W，可設定至最高35W TDP。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/c0b533c4-2c7f-4ee7-8e80-6087e4cf5479.webp"><figcaption>▲消費版共6款型號，除入門款為5核CPU+1核GPU，其餘皆為6核CPU+2核GPU</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/421cb8dc-3007-438e-8071-4cfc9b4ab84a.webp"><figcaption><span style="background-color:rgb(242,242,242);color:rgb(51,51,51);">▲商用型號多了一款無NPU的Core 5 305</span></figcaption></figure><p class="ck-section">Intel Core Series 3包含6款商用型號及7款邊際運算型號，基本型號相同，包含Core 7 360、Core 7 350、Core 5 330、Core 75320、Core 5 315及Core 3 304，除了入門款Core 3 304僅有5核CPU與單一Xe GPU外，其餘型號皆為6核CPU與2核Xe GPU，邊際運算則多了一款沒有NPU的6核CPU+單核Xe GPU的Core 5 305。</p>

達梭系統攜手金屬中心導入虛擬雙生與 AI 技術 攻佔氫能與伺服器散熱市場

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/8678935b-d922-46fd-b3f6-8e68ddf65444.webp"></div><p class="ck-section">達梭系統與台灣金屬工業研究發展中心簽署合作備忘錄，整合虛擬雙生與生成式 AI 技術，聚焦高壓氫能材料與 AI 伺服器散熱兩大應用。<br><br>在AI算力需求爆發與全球淨零碳排趨勢的雙重驅動下，達梭系統 (Dassault Systèmes)宣布與台灣金屬工業研究發展中心 (MIRDC)簽署合作備忘錄，雙方將深度整合達梭系統領先全球的「虛擬雙生」 (Virtual Twin)與生成式AI技術，首波合作火力將聚焦目前產業界最棘手的兩大挑戰：高壓氫材料及零組件壽命分析，以及AI伺服器散熱分析，藉此協助台灣供應鏈加速數位轉型，提升在全球市場的競爭韌性。</p><p class="ck-section">這場簽約儀式由達梭系統SIMULIA銷售暨市場行銷副總裁Sebastien Gautier與金屬中心董事長劉嘉茹共同簽署，並且由駐法國台北代表處大使郝培芝出席見證，凸顯台法雙方在尖端工業技術合作上的高度重視。</p><p class="ck-section"><strong>焦點一：為氫能供應鏈打底，建構高壓氫氣材料壽命模型</strong></p><p class="ck-section">隨著全球積極尋找替代能源，氫能被視為下一代綠能發展的關鍵。不過，高壓氫氣儲存與輸送設備對金屬材料的耐受度有著極其嚴苛要求，而傳統的破壞性物理測試不僅耗時且成本高昂。</p><p class="ck-section">透過此次合作，金屬中心將運用其與法國機械工業技術中心 (CETIM)共同開發的高壓氫氣疲勞測試與材料分析模型，並且全面導入達梭系統的3DEXPERIENCE平台與虛擬雙生技術。透過精準的數位模擬分析，研究人員能在虛擬環境中反覆測試材料在極端高壓下的金屬疲勞與壽命表現，將大幅縮短台灣氫能供應鏈在開發耐用、安全零組件時的研發週期與成本。</p><p class="ck-section"><strong>焦點二：迎戰HPC算力狂潮，AI伺服器散熱技術再升級</strong></p><p class="ck-section">另一個合作重頭戲，則聚焦台灣目前最具優勢的AI伺服器代工產業。</p><p class="ck-section">隨著高效能運算 (HPC)晶片 (如NVIDIA新世代GPU架構)功耗屢創新高，傳統氣冷已經無法滿足散熱需求，而先進的液冷與熱流管理更成為伺服器設計核心。金屬中心將結合達梭系統3DEXPERIENCE平台強大的熱流模擬技術，透過多種生成式AI演算法，針對高階AI伺服器開發更前瞻的散熱解決方案，不僅有助於優化能源管理策略，更能實現資料中心的實質節能與增強監控能力。</p><p class="ck-section"><strong>產研雙強聯手，邁向「生成式經濟」</strong></p><p class="ck-section">金屬中心董事長劉嘉茹指出，金屬中心長期深耕精密金屬加工與材料技術，此次引進達梭系統的AI技術，未來將擴大研發領域，協助國內業者從基礎材料、關鍵零組件到系統模組產品，實現全面的AI智慧化轉型。</p><p class="ck-section">達梭系統大中華區總裁張鷹則強調，AI轉型與永續發展正以前所未有的速度交匯。達梭系統的目標是透過3DEXPERIENCE平台，針對包含半導體、能源在內的各產業提供精準的數位模擬場域，引領客戶邁向「生成式經濟」 (Generative Economy)的願景。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/%E9%81%94%E6%A2%AD%E7%B3%BB%E7%B5%B1%E6%94%9C%E6%89%8B%E5%8F%B0%E7%81%A3%E9%87%91%E5%B1%AC%E5%B7%A5%E6%A5%AD%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%99%BC%E5%B1%95%E4%B8%AD%E5%BF%83%EF%BC%8C%E5%B0%8E%E5%85%A5%E8%99%9B/" target="_blank">https://mashdigi.com/%E9%81%94%E6%A2%AD%E7%B3%BB%E7%B5%B1%E6%94%9C%E6%89%8B%E5%8F%B0%E7%81%A3%E9%87%91%E5%B1%AC%E5%B7%A5%E6%A5%AD%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%99%BC%E5%B1%95%E4%B8%AD%E5%BF%83%EF%BC%8C%E5%B0%8E%E5%85%A5%E8%99%9B/</a></li></ul></div>

Intel Xe3P GPU架構仍未有用於消費級獨顯的規畫

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/1a5ae0fc-7278-4747-91e0-1969170d270a.jpg"></div><p class="ck-section">Intel於Panther Lake使用的Xe3架構GPU有著出色的能耗效能比，也令玩家期待作為Xe3架構高性能版本的Xe3P架構是否能提供物美價廉的獨顯選擇，然而根據爆料者Jaykihn聲稱，直至目前為止，Intel的Xe3P架構僅明確表示會使用在資料中心及工作站產品，並未提及是否有消費級產品規畫。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">Nope.</p>— Jaykihn (@jaykihn0) <a href="https://twitter.com/jaykihn0/status/2044415505054699900?ref_src=twsrc%5Etfw">April 15, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">Intel於2025年10月宣佈將會在代號Crescent Island的推論資料中心GPU採用Xe3P架構，預計在2026年下半年推出樣品，也是Xe3P的代號首次正式出現在Intel的產品藍圖之中；然而Intel雖在代號Battlemage的Xe2P架構推出Arc B580及Arc B570兩款產品，不過市場反應平淡。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/229d92e1-1cec-4505-ad11-142d5b54e35d.webp"><figcaption>▲考慮到Arc獨顯反應平淡、Arc Pro資料中心產品需求較高，Intel Xe3P未計畫用於消費級獨顯似乎可理解</figcaption></figure><p class="ck-section">考慮到目前Intel獨顯在市場的競爭力仍不足，但反過來工作站與資料中心對於GPU加速器的需求仍不斷增長，如果Intel僅將Xe3P架構的獨立顯示產品用於工作站產品並不意外，畢竟相對消費級產品利潤更高。但另外也傳出Intel會在Nova Lake世代推出一款獨特的桌上型處理器，透過較少的CPU搭配Xe3P架構內顯，帶來具有平衡效能的整合處理器。</p>

赤血沙漠於4月更新正式支援Intel Arc GPU，同步導入XeSS 3.0超解析及幀生成

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/08424c97-2901-47c7-9938-bbc20d09c5d6.jpg"></div><p class="ck-section">受到許多玩家矚目的韓國遊戲開發商Pearl Abyss推出的開放世界遊戲赤血沙漠(Crimson Desert)在上市初期由於不支援Intel GPU、建議玩家選擇退款引發喧然大波，尤其適逢Intel正積極推出Core Ultra 300系列的Arc B390之際，後續Intel還規畫推出掌機處理器，甚至Intel還公開聲明對於已於早期全力支援赤血沙漠遊戲開發最終卻不支援Intel GPU感到失望；或許是受外界壓力，赤血沙漠於2026年4月11日的1.03.00更新支援Intel Arc GPU。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/0d78b467-e3db-48b7-a4f7-b820f4fa3d03.jpg"></figure><p class="ck-section">在赤血沙漠的更新公告中，赤血沙漠除了宣布正式支援Intel Arc GPU外，也允諾將持續改善各類Intel GPU的相容性及效能；此外也在超解析與幀生成項目加入Intel XeSS 3.0與Intel XeSS Frame Generation，不過提及如果在Intel Arc A系列同時啟用XeSS 3.0及XeSS Frame Generation則可能會引發不正常。</p><p class="ck-section">由於赤血沙漠上市初期的情況並非單純未對Intel GPU最佳化，而是無法在使用Intel GPU的裝置執行遊戲，加上直接在官網公告建議玩家退款才引發爭議。</p>

Intel 與 Google 深化合作 Xeon 處理器與客製化 IPU 成 AI 資料中心基石

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/835e7622-dd37-4832-b953-a112bfb47d3d.jpg"></div><p class="ck-section">Intel 與 Google 宣布多年深度戰略合作，強調 CPU 與客製化 IPU 在異質化 AI 系統中的關鍵角色，打造平衡高效的次世代資料中心基礎設施。<br><br>在AI算力需求呈現爆發性成長的當下，外界往往將目光全數聚焦在GPU等運算加速器上。而Intel與Google稍早則是共同宣布一項涵蓋多年的深度戰略合作，將推動次世代AI與雲端基礎設施的發展，並且在現代「異質化」 (Heterogeneous)的AI系統架構發展中，強調CPU與IPU (客製化基礎設施處理器)依然扮演著不可或缺的關鍵角色。</p><p class="ck-section">當AI模型的訓練與推論架構變得越來越龐大且複雜，基礎設施的建構已經不再只是單一加速晶片的單打獨鬥，而是一場關乎整體系統架構平衡的綜合戰役。</p><p class="ck-section"><strong>Xeon處理器穩居系統核心：從協調排程到通用運算</strong></p><p class="ck-section">「AI不僅僅在加速器上運行，它在系統上運行，而CPU正是這些系統的核心」。這不僅是業界的現狀，也是本次Google與Intel合作的基調。</p><p class="ck-section">隨著AI應用的快速普及，雲端基礎設施的複雜度大幅提升，系統對於資料前置處理、運算資源排程 (Orchestration)，以及整體系統層級效能的依賴度越來越高。對此，Google Cloud宣布將持續在旗下針對工作負載最佳化的執行個體 (Instances)中，擴大佈署Intel Xeon處理器。</p><p class="ck-section">其中，最受矚目的便是採用最新一代Intel第六代Xeon處理器，藉此驅動Google Cloud的C4與N4執行個體。這些運算平台不僅能支援大規模的AI訓練協調，也能同時處理對延遲極度敏感的推論任務以及傳統的通用型運算 (General-purpose computing)，展現CPU難以被完全取代的泛用性優勢。</p><p class="ck-section"><strong>擴大客製化IPU共同開發，釋放核心運算量能</strong></p><p class="ck-section">除了傳統的CPU業務，Intel與Google也宣布將擴大在「客製化ASIC IPU」領域的共同開發。</p><p class="ck-section">在超大型 (Hyperscale)資料中心與AI環境中，網路封包傳輸、儲存管理與系統安全防護等任務，往往會吃掉CPU龐大的運算資源。而IPU的作用，就是將這些繁雜的基礎設施任務從主機CPU端「卸載」 (Offload)下來。例如NVIDIA提出運算架構，會將部分網路封包分配運算會轉由SmartNIC協助分擔處理，讓CPU能將更多運算效能集中在更重要項目。</p><p class="ck-section">透過導入這些可程式化的硬體加速器，不僅能大幅提升伺服器的整體資源利用率與能源效率，還能讓雲端服務供應商在不增加整體系統複雜度的前提下，實現更具可預測性的大規模擴展。Xeon CPU與客製化IPU的緊密整合，形同為AI系統找到了一個「通用算力」與「專用基礎設施加速」的完美平衡點。</p><p class="ck-section"><strong>雙方高層喊話：平衡的系統架構才是AI的未來</strong></p><p class="ck-section">針對此次深化合作，Intel執行長陳立武點出其戰略意義：「AI正在重塑基礎設施的建構與擴展方式。擴展AI需要的不僅僅是加速器，它更需要『平衡的系統』。而CPU與IPU是滿足現代AI工作負載在效能、效率與彈性需求上的核心樞紐」。</p><p class="ck-section">Google AI基礎設施資深副總裁暨首席技術長Amin Vahdat也呼應這個觀點：「從訓練協調到推論部署，CPU與基礎設施加速技術依然是AI系統的基石。Intel在過去近二十年來一直是我們值得信賴的合作夥伴，他們未來的Xeon處理器發展藍圖，讓我們有信心能持續滿足日益增長的工作負載需求」。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/ai-computing-power-cant-rely-solely-on-gpus-intel-and-google-deepen-their-collaboration-with-xeon-processors-and-customized-ipus-becoming-the-cornerstone-of-next-generation-data-centers/" target="_blank">https://mashdigi.com/ai-computing-power-cant-rely-solely-on-gpus-intel-and-google-deepen-their-collaboration-with-xeon-processors-and-customized-ipus-becoming-the-cornerstone-of-next-generation-data-centers/</a></li></ul></div>

Meta 追加 210 億美元投資 CoreWeave 確保 AI 算力供應

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/669d27cd-c9e8-402b-a057-c9c3b14fbc23.jpg"></div><p class="ck-section">Meta 與 AI 雲端基礎設施供應商 CoreWeave 簽署新協議，追加 210 億美元訂單至 2032 年，同步自建資料中心，以雙軌戰略支撐新款大型語言模型開發。<br><br>面對人工智慧領域深不見底的算力需求，Meta再次以龐大的資本展現其在這場軍備競賽中不落人後的決心。根據<a href="https://www.coreweave.com/news/coreweave-and-meta-announce-21-billion-expanded-ai-infrastructure-agreement">最新消息</a>指出，Meta承諾向AI雲端基礎設施供應商CoreWeave追加高達210億美元的訂單。這筆自2027年一路延伸至2032年的新合約，將疊加在先前已公布的142億美元協議之上。</p><p class="ck-section">儘管Meta<a href="https://mashdigi.com/meta-is-investing-27-billion-to-build-the-largest-data-center-in-history-it-is-also-funding-the-construction-of-seven-natural-gas-power-plants-in-an-attempt-to-quell-public-discontent-over-ais-hig/">本身也斥巨資自建資料中心</a>，但在剛發表全新「Muse Spark」模型的關鍵節點上，對外租用搭載巨量NVIDIA晶片的算力農場，顯然已經成為科技巨頭們分散風險、確保研發動能不可或缺的「雙軌」戰略。</p><p class="ck-section"><strong>自建與外租並行：Meta的算力雙軌戰略</strong></p><p class="ck-section">這份稍早公布的新協議，明確界定Meta與CoreWeave之間從2027年至2032年的深度合作關係；而雙方在去年9月達成的142億美元合作協議，則將持續履行至2031年。</p><p class="ck-section">CoreWeave作為近年來迅速崛起的AI雲端新星，其資料中心內佈署數以十萬計的NVIDIA GPU，專為AI模型的訓練與推論提供基礎設施。</p><p class="ck-section">有趣的是，Meta並非沒有自建能力。就在今年3月，Meta才剛宣布將砸下100億美元在美國德州興建一座超大型資料中心。對此，CoreWeave執行長Mike Intrator接受CNBC採訪時表示：「他們當然可以自己買算力硬體。然而，不知何故，這些有能力自己買晶片的人，依然覺得有必要向我們購買服務，這歸功於我們所交付的產品品質」</p><p class="ck-section"><strong>資本支出翻倍狂飆，全為支撐「Muse Spark」願景</strong></p><p class="ck-section">Meta大舉搜刮算力的背後，是其不斷膨脹的AI研發野心與資本支出。</p><p class="ck-section">根據Meta先前公布的財報預測，該公司計畫在今年投入高達1150億至1350億美元的資本支出。這個數字不僅遠超華爾街預期，更幾乎是2025年的兩倍之多。</p><p class="ck-section">儘管Meta的核心廣告業務已經從AI技術中獲得實質收益，但在最前沿的基礎模型領域，他們仍面臨來自OpenAI、Anthropic與Google的激烈競爭。為了彎道超車，Meta不僅重金打造Superintelligence Labs團隊，更在稍早才剛風光發表備受矚目的全新大型語言模型「Muse Spark」。</p><p class="ck-section">Mike Intrator在受訪時<a href="https://www.cnbc.com/2026/04/09/meta-commits-to-spending-additional-21-billion-with-coreweave-.html">指出</a>，Meta從業界四處網羅頂尖AI人才，而這些熟悉各種基礎設施的專家，最終都認為CoreWeave的環境能讓他們更有效率地發揮實力。</p><p class="ck-section"><strong>CoreWeave的戰略紅利：擺脫對單一巨頭的過度依賴</strong></p><p class="ck-section">對於去年剛完成IPO上市的CoreWeave而言，Meta這張210億美元的超級大單，除了帶來豐厚的營收預期，更重要的戰略意義在於「客戶結構的健康化」。</p><p class="ck-section">在2024年，微軟一家客戶就佔據CoreWeave高達62%的營收來源。Mike Intrator強調，在拿下Meta的新合約後，未來將不再有任何單一客戶佔據公司總營收的35%以上。</p><p class="ck-section">目前，CoreWeave正處於高速擴張的資本密集期。截至2025年底，其資產負債表上背負210億美元的債務，並且在今年3月為了應付新合約所需的基礎設施，又額外借貸85億美元。儘管槓桿極高，但市場似乎仍買單其商業模式，CoreWeave今年的股價已累計上漲約24%，表現優於大盤。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/ai-computing-power-anxiety-meta-invests-an-additional-21-billion-to-partner-with-coreweave-ensuring-sufficient-firepower-for-model-training-through-a-two-pronged-approach/" target="_blank">https://mashdigi.com/ai-computing-power-anxiety-meta-invests-an-additional-21-billion-to-partner-with-coreweave-ensuring-sufficient-firepower-for-model-training-through-a-two-pronged-approach/</a></li></ul></div>

中國掌機AYN被要求將Odin 3掌機的晶片由Snapdragon 8 Elite正名為Dragonwing Q8

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/7f8706b3-0a0e-4cf2-80cd-ad793f829011.jpg"></div><p class="ck-section">高通Snapdragon平台的品牌已經廣泛被手機消費者認知，不過隨著高通策略性的將工業應用產品改使用全新的Dragonwing品牌後，也影響一些非手機產品的平台品牌使用；如中國音樂播放機品牌海貝在2025年底的高階音樂播放機就強調使用高通Dragonwing Q8，根據外媒Retro Handhelds指稱，中國掌機品牌AYN發信請求他們修改Odin 3的處理器敘述，由原本聲稱的Snapdragon 8 Elitee改為Dragonwing Q8，同時AYN官網也把原本的描述改掉。</p><p class="ck-section">過往高通僅使用Snapdragon單一品牌，無論消費級或嵌入式產品皆以Snapdragon行銷，是故即便是拿掉內建5G網路與部分功能的嵌入式產品，也同樣稱為Snapdragon；當Snapdragon品牌已經深植手機用戶內心時，音樂播放機與Android掌機品牌也紛紛把處理器對應的Snapdragon手機晶片型號作為描述產品處理器的方式；不過顯然在高通積極把產品區隔後，高通開始要求合作客戶釐清Snapdrgaon與Dragonwing兩個產品線。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/ea88843b-6da1-42ac-a77d-7af31a0b3d24.jpg"><figcaption>▲AYN Odin 3的Dragonwing Q8實質上與Snapdragon 8 Elite的基本硬體架構相同</figcaption></figure><p class="ck-section">以這次AYN Odin 3為例，它的處理器的基本架構基本上與Snapdragon 8 Elite相同，皆為2+6 Orin CPU、Adreno 830 GPU與3nm製程，但由於是屬於移除基頻數據機的嵌入式用版本，故產品已被劃分到Dragonwing系列。</p><p class="ck-section">雖然Retro Handhelds對AYN採用的平台實質是Dragonwing系列而非Snapdragon系列感到焦慮，但以實際而言問題並不大，畢竟兩者的區別僅是產品定位而非功能差異，加上這類Android遊戲掌機多半並未經過Google的GMS認證、甚至外銷版本的Play服務都是遊走在Google灰色地帶的透過APK掛載，故即便搭載手機級Snapdragon平台，是否提供系統更新與安全維護仍取決於AYN。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/5ee40513-4336-4638-a30f-32f466e01320.jpg"><figcaption>▲雖然高通仍提供Snapdragon G系列掌機處理器，但更新的頻率較慢導致小眾掌機品牌寧可使用物聯網級處理器</figcaption></figure><p class="ck-section">從結果論，主要的問題仍出在高通對於非手機、PC與車載平台的消費級裝置的晶片定位不明，高通曾針對Android掌機推出過Snapdragon G系列處理器，但並未積極進行更新，即便是2025年的Snapdragon G3 Gen 3也僅是對應Snapdragon 8 Gen 3的硬體架構，撇除未知的報價，對於求新求快的小眾掌機品牌寧可選擇性能更好的Dragonwing Q8，但也可能引發對高通產品分類不熟悉的消費者質疑。</p>

NVIDIA加速Gemma 4於RTX PC、DGX Spark與Jetson邊際AI模組部署，加速推進代理AI應用

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/94b1c49a-14b7-4883-8b33-6baf0c586a88.png"></div><p>隨著Google釋出再次顛覆AI模型性能的開源AI模型Gemma 4，也吸引許多開發者、AI嘗鮮者前仆後繼於邊際裝置安裝體驗，NVIDIA亦宣布攜手Google將Gemma 4針對NVIDIA GPU最佳化，使Gemma可於搭載NVIDIA RTX GPU的PC、工作站、DGX Spark迷你超級電腦、NVIDIA Jetson Orin Nano邊際AI模組等將效能最大化。</p><p>Gemma 4提供E2B、E4B、26B MoE與31B等版本，因應邊際運算至高效能GPU等不同層級具備合適且強大的性能；Gemma 4可支援多種任務，包括推論、程式開發、代理、視覺、影片與音訊能力、交錯式多模態輸入以及支援超過35種語言、並於超過140種語言進行預訓練等特色。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/0a3d1e98-8591-4765-a7d7-0643621b45d7.jpg"><figcaption>▲E2B與E4B模型可於Jetson Nano等邊際AI裝置提供超低延遲的高效率執行</figcaption></figure><p>其中針對高效率、低延遲的邊際推論打造的E2B以及E4B模型可在包括Jetson Nano模組等多種裝置以近乎零延遲完全離線執行，而26B MoE與31B模型則鎖定高效能推論與開發者，尤其適合用於代理AI任務，可於搭載NVIDIA RTX GPU的AI PC及工作站與DGX Spark進行高效率執行。同時Gemma 4亦可相容熱門的OpenClaw，使用者能夠建構個人檔案、應用程式與工作流擷取脈絡的裝置端智慧代理，體現任務自動化。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/29240adb-ad7d-41c6-9119-73537f26807c.png"><figcaption>▲NVIDIA以RTX 5090與Apple M3 Ultra比較強調4種Gemma模型皆可達2.3倍以上的性能差，其中著重原始性能的31B甚至達2.7倍性能差</figcaption></figure><p>為了讓NVIDIA GPU用戶可以順利部署Gemma 4，NVIDIA攜手Ollama及llama.cpp合作，用戶可透過下載Ollama執行Gemma 4，或安裝llama.cpp後透過搭配Gemma 4的GGUF Hugging Face checkpoint使用；同時Unsloth也同步提供支援、可透過Unsloth Studio提供的最佳化及量化模型實現高效率的Gemma 4裝置端微調與部屬。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/f9559447-f8eb-4366-bf5e-829fdad91eac.jpg"><figcaption>▲DGX Spark可高效率的執行所有規模的Gemma 4模型</figcaption></figure><p>透過NVIDIA RTX GPU執行Gemma 4模型可實現極大化的效能，透過Tensor Core可加速AI推論、進而為裝置端實現更高吞吐與更低延遲，同時CUDA軟體堆疊則可確保與主流框架、工具的相容，使模型於Day-0即可高效率執行，也因此，用戶可於具備NVIDIA GPU技術的各式裝置擴展Gemma 4部署，無論是邊際、AI PC、工作站或DGX Spark，皆可在不需大量額外最佳化執行使用。</p>

用於MacBook Neo的邊角料版A18 Pro晶片存量不足以滿足市場需求，蘋果面臨停產或漲價的兩難

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/1e5c84ca-9a76-4215-ba29-6307fd98f144.jpg"></div><p>蘋果平價版筆電MacBook Neo熱賣程度已經遠超蘋果預期，也使蘋果陷入兩難問題；MacBook Neo是透過精算後的結果，作為能夠壓低成本的關鍵，就是MacBook Neo搭載的A18 Pro並非用於iPhone的6 GPU版本，而是5GPU版本，源自將iPhone 16 Pro系列的A18 Pro微瑕疵品封印1核GPU，然而蘋果由於iPhone已經改朝換代至iPhone 17系列、iPhone 16系列的Pro機型早已停產，意味著蘋果早已不再生產A18 Pro。</p><p>蘋果最初預估將生產500萬台至600萬台MacBook Neo，但除了MacBook Neo由於價位以及合宜的基本性能大受歡迎，隨著鋁金屬及記憶體價格飆漲，MacBook Neo更顯物美價廉，不過遠超預期的結果就造成蘋果面對更糾結的成本考量、尤其MacBook Neo在目前蘋果產品中又是利潤相對較差的產品。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/60900067-6ba6-4f19-951c-8db69338c162.jpg"><figcaption>▲爆料稱MacBook Neo的A18 Pro並非新生產，而是來自iPhone 16 Pro系列生產過程的微瑕疵品存料</figcaption></figure><p>蘋果現在陷入的問題是如果為了滿足市場需求增產MacBook Neo，在原本微瑕疵的A18 Pro顯然不足以滿足市場需求，蘋果將不得不重啟A18 Pro生產，但如此一來就等同回到原本的量產成本，失去是藉由微瑕疵品壓低成本的優勢，倘若不漲價就會影響利潤，但漲價後是否仍受歡迎，且更別忘了倘若蘋果打算追加訂單，也不確定能否爭取到台積電額外的產能。</p><p>由於傳出蘋果已經規劃循MacBook Neo現在的模式，預計在2027年將現行iPhone 17 Pro系列的A19 Pro微瑕疵品生產下一代的MacBook Neo，蘋果是否必要為了當前的熱賣犧牲利潤擴大目前MacBook Neo的產能，或是僅將庫存耗盡直接等下一代產品問世，會是蘋果在透過MacBook Neo推廣MacOS生態以及獲利之間的拉鋸。</p>

AMD強調廣泛產品組合支援不同規模Gemma 4模型，滿足雲端、工作站至個人裝置需求

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/8d7e614b-c52c-4ebf-a83c-5442ad00b158.png"></div><p>Google於2026年4月釋出全新開源模型Gemma 4，標榜與Gemini 3技術同源，相較前一代不僅提升準確率與上下文長度，且表現與參數高出20倍的模型不相上下，同時以4種參數規模涵蓋自裝置端到雲端及資料中心層級；AMD也旋即宣布旗下廣泛的產品組合於Day-0即支援Gemma 4，為不同參數規模的Gemma 4提供最佳化解決方案。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/db484b2e-f975-4f71-929d-0667fc1aab1d.jpg"><figcaption>▲Gemma 4提供4種參數規模，涵蓋自邊際裝置端、混合專家到原生性能三種需求</figcaption></figure><p>AMD標榜以Instinct GPU滿足雲端及企業資料中心規模所需，而Radeon GPU則可用於AI工作站層級規模，Ryzen AI處理器能提供AI PC與裝置端推論需求；開發者可透過支援XDNA 2 NPU的Lemonade Server佈署特定Gemma 4模型，模型可透過Ryzen AI LLM軟體堆疊部署，或以Lemonade Server進行整合，並預計即將推出的Ryzen AI軟體版本中提供更廣泛的NPU支援。</p>

整合NVIDIA RTX GPU的Intel處理器要等到Razer Lake之後世代，且為獨立產品線

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/293595a6-5fe3-4d44-8ee1-83985778c3ae.jpg"></div><p>NVIDIA宣布投資Intel，同時Intel也成為NVIDIA NVLink的合作夥伴，除了在資料中心合作外，Intel也表示將推出一款整合NVIDIA GPU的高性能處理器；根據爆料源Jaykihn表示，傳聞中整合RTX GPU的Intel處理器代號為Serpent Lake，須待至接替Nova Lake的Razer Lake之後，而且Serpent Lake會是一款獨立產品。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">Serpent Lake</p>— Jaykihn (@jaykihn0) <a href="https://twitter.com/jaykihn0/status/2040847527029669903?ref_src=twsrc%5Etfw">April 5, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p>Jaykihn在爆料中稱預計於2027至2028年公布的Razer Lake當中的Razer Lake-AX將會是Intel用於與AMD Halo系列處理器競爭的產品，不過仍會採用Intel內部的GPU；而在Razer Lake之後的平台將以Titan Lake作為代號，但整合NVIDIA RTX GPU的Serpent Lake則會是相同世代的獨立分支產品。</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"></figure><p>不過值得玩味的是NVIDIA預期在2026年公布採用Arm指令集CPU的PC級處理器，屆時與Intel合作後，該如何區分除了CPU架構外兩款產品的差異，但可預期隨著Serpent Lake加入戰局，支援大容量統一記憶體的高階整合式處理器市場會更為熱鬧。</p><p>此外雖然傳出Intel將朝統一CPU架構邁進取代現行P Core與E  Core雙架構並行，原本傳出Intel有望在Titan Lake導入統一CPU架構，不過Jaykihn則稱Intel直至Titan Lake仍會使用代號Copper Shark的獨立P Core設計，很可能統一架構的開發計畫比預期延遲。</p>

傳高通Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro的CPU世代性能提升未達20%，不過GPU有亮點

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/4411182e-54bf-4353-983d-63dcbf001dc0.jpg"></div><p class="ck-section">高通預期於2026年9月公布新一代旗艦手機平台Snapdragon 8 Elite Gen 6系列，根據中國爆料源定焦數碼聲稱，不同於先前Snapdragon 8系列每一代的CPU性能都有20%以上的提升，預期使用2nm製程的Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro在CPU的提升幅度並未達20%，但GPU提升則值得期待。</p><p class="ck-section">根據傳聞，Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro雖然維持2核心Prime Core配置，但不再直接搭配相同時脈的6核心Performance Core，而是改搭3+3兩組不同時脈設定的Performance Core，藉此在整體效能與能耗效率更為平衡；無獨有偶，聯發科天璣9600也傳出將採用類似的2+3+3 CPU配置。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/f1b4ab4d-771a-4dfc-a6bb-fd943052f7a1.jpg"><figcaption>▲以往高通旗艦手機CPU隔代提升幅度都有超過20%</figcaption></figure><p class="ck-section">也許是時脈達到了一個門檻，也許是在整體使用比起CPU的效能最大化現在更需要提升能耗效率，定焦數碼稱Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro的CPU不再有20%以上的提高；但是Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro採用的Adreno A850 GPU則有顯著的升級，並具備更大的快取與支援LPDDR6，將在純效能與AI有更顯著的提升。</p><p class="ck-section">由於接連多代的Snapdragon 8處理器的CPU都有較前一代高出20%的性能表現，也許表示在能耗受限的大前提下，手機的CPU發展終於到了一個新門檻，或是意識到資源可分配到其它可改善體驗的架構。</p>

微軟轉向付費訂閱策略 Copilot 達成「大膽銷售目標」

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/b6d76062-c1c0-420a-8a84-fc563d4f198f.jpg"></div><p class="ck-section">微軟因應華爾街投資人壓力，改變 AI 變現策略，將 Copilot 從免費附加品轉為獨立付費訂閱服務，第一季成功達成銷售目標。<br><br>面對華爾街投資人對於「AI鉅額投資何時能變現」的強烈關注，微軟顯然已經調整好腳步。根據微軟商業業務執行長Judson Althoff日前在內部會議中<a href="https://www.cnbc.com/2026/04/02/microsoft-executive-touts-copilot-traction-after-analyst-pressure.html">透露</a>，微軟在聽取市場回饋後，已經大幅轉變其人工智慧的銷售策略：不再將Copilot視為軟體套裝中的免費附屬品或體驗版，而是轉向積極推動獨立付費訂閱。這項策略的急轉彎，不僅讓微軟在截至今年3月底的第一季內，成功達成內部設定「極具野心」 (Audacious)的銷售目標，更為整個生成式AI產業的商業化路徑打下了一劑強心針。</p><p class="ck-section"><strong>策略轉向的導火線：華爾街的現實考驗</strong></p><p class="ck-section">微軟之所以在第一季急需證明Copilot的變現能力，主要來自於龐大的資本支出，更面臨投資人的耐心耗盡：</p><p class="ck-section">• <strong>3%的殘酷現實：</strong>在今年1月份的數據顯示，微軟龐大的企業客戶群中，僅有約3% (約1500萬個席位)願意每月掏出30美元訂閱Copilot附加服務。這個數字雖然不小，但相比Microsoft 365龐大裝機量，顯然還有極大成長空間。</p><p class="ck-section">• <strong>基礎設施的成本壓力：</strong>為了支撐AI運算，微軟在資料中心與GPU算力上投入數百億美元。華爾街越來越焦慮這些資本支出 (CapEx)能否轉化為具備高黏著度與高毛利的訂閱營收。這種焦慮一度反映在微軟第一季的股價波動上，迫使高層必須給出實質的成績單。</p><p class="ck-section"><strong>從「免費體驗」走向「高單價變現」</strong></p><p class="ck-section">微軟的應對之道，是徹底改變前線業務團隊的銷售語言與目標設定。</p><p class="ck-section">• <strong>過去的作法 (擴大接觸面)：</strong>在去年底之前，微軟的策略偏向「無阻力採用」，經常將Copilot作為現有Microsoft 365客戶的免費福利或搭售優惠，目的是為了讓用戶養成使用習慣，並且將AI融入日常工作流中。</p><p class="ck-section">• <strong>現在的作法 (價值銷售)：</strong>回應分析師的壓力，微軟商業團隊轉向「硬派推銷」 (Hard sales)。不再將Copilot當作體驗產品，而是將其視為一款獨立的企業級生產力工具。微軟開始主動要求企業買單，並且透過具體的數據向企業採購決策者證明，每人每月30美元的投資，能夠換來多少具體的工時節省與生產力回報。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點</strong></p><p class="ck-section">微軟這次在第一季順利達標，其意義不僅僅是一份漂亮的內部財報，而是對整個企業級軟體市場說明：「企業預算確實容得下高價的AI工具，前提是要懂得銷售價值」。</p><p class="ck-section">過去一年，業界普遍懷疑在經濟環境不明朗的情況下，企業是否願意為每位員工每月額外增加30美元的軟體開銷。微軟這次的成功證明，如果供應商能主動將AI從「實驗性質的酷炫科技」轉化為「能算出投資報酬率的生產力資產」，企業端還是願意買單。</p><p class="ck-section">可以預見的是，微軟的這套「停止免費大放送、強攻投資報酬率」的劇本，很快就會被Google (Gemini for Workspace)、Salesforce (Slack)等其他軟體業者複製。2026年的企業AI戰場，不僅要比起誰的模型參數更大，更關鍵是誰的業務團隊能更精準地說服財務長們掏出預算。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/has-wall-street-pressure-worked-microsofts-shift-in-ai-monetization-strategy-moving-to-a-paid-subscription-model-for-copilot-has-resulted-in-ambitious-sales-targets/" target="_blank">https://mashdigi.com/has-wall-street-pressure-worked-microsofts-shift-in-ai-monetization-strategy-moving-to-a-paid-subscription-model-for-copilot-has-resulted-in-ambitious-sales-targets/</a></li></ul></div>

NVIDIA展示神經紋理壓縮技術，可將VRAM用量降至2成以下或使畫質提升

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/59f26b2f-e840-4ee3-b573-3aa3c9ff1e97.jpg"></div><p>NVIDIA於2023年曾介紹稱為神經紋理壓縮(NTC)的技術，不過迄今還未看到有遊戲開發商進行實作，而在NVIDIA於2026年3月的GTC 2026大會的分組會議影片中，NVIDIA在「Introduction to Neural Rendering」的議程再度介紹神經紋理壓縮技術，強調僅需使用15%記憶體容量即可實現相同的品質，或在相同的記憶體占用大幅提升影像品質。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/29d6f34a-67fb-4c82-8e0d-95db95579068.jpg"><figcaption>▲神經紋理壓縮是基於機器學習而非生成式AI，每次處理都會得到相同的結果</figcaption></figure><p>雖然神經紋理壓縮技術結合AI技術，然而並未使用生成式AI，而是透過機器學習、進行具有確定性的紋理解壓縮；神經紋理壓縮不會直接儲存每個紋理元素，而是將紋理壓縮成緊湊、且經過機器學習得到的潛在特徵，在執行神經紋理壓縮時，GPU的小型神經網路可依據這些特徵重建紋理，不須從記憶體載入大型的紋理資訊，且由於這些經過壓縮的特徵是基於機器學習，處理相同的壓縮特徵資料只會得到相同的結果，與具有不確定性的生成式AI截然不同。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/-H0TZUCX8JI" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><p>神經紋理壓縮包含兩個元件，包括將原始素材極小化的潛在紋理，以及位置編碼；潛在紋理是把紋理元素視為描述材質屬性的特徵向量，而位置編碼則是把UV座標傳遞至解碼器前提供高頻空間資訊、協助神經網路重建原本在壓縮表欠缺的清晰細節與重複圖案；神經網路紋理壓縮技術的訓練則如同標準神經最佳化循環，由神經網路接收位置編碼的UV座標與潛在紋理進行重建，並將結果與原始紋理比對計算重建耗損，以此收斂至神經網路足以達到原始素材品質為止。</p><p>神經紋理壓縮相較傳統紋理壓縮技術可帶來三種好處，一是顯著提高紋理材質的壓縮比、使相同的VRAM容納更多紋理，此外不須拆分或減化資料即可將許多複雜的壓縮材質通道進行壓縮，也由於紋理壓縮資料變小，可減少硬碟占用使檔案縮小、下載更快。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/c1444c37-14a1-4f50-b7b4-155ee53b37a3.jpg"><figcaption>▲在BCn紋理壓縮需佔用高達6.5GB的VRAM</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/d92bf345-74b0-4fb6-b1f7-731c035754ec.jpg"><figcaption>▲改用NTC技術大幅減少至970MB</figcaption></figure><p>NVIDIA在展演影片舉了兩個案例，一個是Tuscan Villa，在這個示範若使用傳統的BCn紋理壓縮，將佔用高達6.5GB的VRAM，倘若改用神經紋理壓縮僅需970MB；另一個示範是餐桌，在同樣使用970MB的壓縮檔案，使用神經紋理壓縮不僅可提升紋理的品質，還可避免傳統BCn紋理壓縮技術造成的偽影。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/2cf816a7-2f49-4d76-aa65-86abc9e1b7bd.jpg"><figcaption>▲以同樣使用970MB，BCn會出現壓縮偽影</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/939f80c2-39c9-4ea4-9e5f-3ceceea20ce6.jpg"><figcaption>▲NTC不僅避免偽影產生，整體影像品質也獲得提升</figcaption></figure><p>雖然這項技術是由NVIDIA提出，但畢竟採用的是機器學習技術，只要GPU本身有辦法處理機器學習，無論是AMD、Intel的GPU都能導入這項技術，而且AMD與Intel確實都在強化其GPU的AI加速器技術；尤其隨著預期記憶體報價與供應短時間無法回到常軌，預期主流顯示卡的VRAM將會維持好一段時間不會增加的前提下，加上SSD價格也同樣飆升，有著可降低VRAM使用、遊戲檔案大小的優勢，應該也會促使神經紋理壓縮被許多AAA級遊戲開發商採納。</p>

Sony 收購英國 AI 新創 Cinemersive Labs 強化 PlayStation 視覺運算能力

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/48120622-f0e8-4907-9825-93109c57cea7.jpg"></div><p class="ck-section">Sony Interactive Entertainment 宣佈收購英國 AI 新創 Cinemersive Labs，將 2D 轉 3D 技術整合進 PlayStation 遊戲開發，未來搭配 PSSR 升頻技術，為次世代主機鋪路。<br><br>為了進一步強化PlayStation平台在視覺渲染與AI領域的技術優勢，索尼互動娛樂<a href="https://sonyinteractive.com/en/news/blog/sony-interactive-entertainment-acquires-cinemersive-labs/">宣佈</a>收購總部位於英國的AI技術新創公司Cinemersive Labs。該團隊成員未來將併入索尼互動娛樂旗下的「視覺運算小組」 (VCG,Visual Computing Group)，期望透過其將2D影像轉化為3D空間 (3D volumes)的專利AI技術，為未來的PlayStation遊戲帶來突破性的視覺逼真度與渲染效率。</p><p class="ck-section"><strong>從虛擬實境應用走向遊戲底層開發</strong></p><p class="ck-section">Cinemersive Labs過去最為人熟知的產品，是一款名為「Parallax」的虛擬實境應用程式。</p><p class="ck-section">這款App讓使用者能透過自然的頭部擺動，以3D視角觀看由傳統智慧型手機或專業雙鏡頭相機拍攝的「視差照片」 (Parallax photos)。為了實現這項功能，Cinemersive Labs開發了一套客製化的AI工具，能精準地將一般的2D平面影像「深度化」，轉換為具備空間感的3D體積模型。而Sony顯然看上這套AI工具在遊戲底層開發應用的巨大潛力。</p><p class="ck-section">索尼互動娛樂在聲明中指出：「收購完成後，Cinemersive Labs團隊將加入索尼互動娛樂視覺運算小組 (VCG)，並且為我們在推動遊戲內最先進視覺運算的廣泛努力中做出貢獻。這包含應用機器學習來強化遊戲視覺效果、改善渲染技術，並為玩家解鎖全新層級的視覺真實度 (Visual fidelity)」。</p><p class="ck-section"><strong>AI升頻與渲染：PlayStation的未來核心戰略</strong></p><p class="ck-section">事實上，機器學習與AI已經成為Sony提升PlayStation主機圖形效能的核心戰略，而VCG小組正是這項任務的操盤手，其研究領域涵蓋了遊戲渲染、影片編碼，以及生成式AI模型。</p><p class="ck-section">以PlayStation 5 Pro為例，其最大賣點除了更強的GPU之外，便是首度導入的「PlayStation光譜超解析度」 (PSSR)AI 升頻技術。透過PSSR技術，主機能在較低的基礎解析度下進行渲染，再利用AI運算將畫面精細地放大至4K畫質，進而大幅提升遊戲幀率。Sony甚至在今年3月剛釋出了更新版的PSSR技術，進一步榨出PlayStation 5 Pro的極限效能。</p><p class="ck-section"><strong>為未來硬體鋪路：Project Amethyst</strong></p><p class="ck-section">除了深耕現有的PSSR技術，Sony目前也正與晶片合作夥伴AMD展開一項<a href="https://mashdigi.com/sony-and-amd-unveil-project-amethyst-their-next-generation-playstation-graphics-technology-development-plan/">名為「Project Amethyst」</a>的多面向深度合作計畫。該計畫目標為未來的次世代主機 (預期為<a href="https://mashdigi.com/sony-confirms-the-launch-of-the-playstation-6-development-plan-emphasizing-that-device-side-computing-will-still-be-the-core-experience/">PlayStation 6</a>)大幅提升光線追蹤 (Ray Tracing)的硬體架構與更先進的AI升頻表現，其中有可能加入Cinemersive Labs團隊技術。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/1LCMzw-_dMw" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/sony-acquires-uk-ai-startup-cinemersive-labs-to-enhance-playstations-visual-processing-capabilities-specializing-in-2d-to-3d-conversion-technology/" target="_blank">https://mashdigi.com/sony-acquires-uk-ai-startup-cinemersive-labs-to-enhance-playstations-visual-processing-capabilities-specializing-in-2d-to-3d-conversion-technology/</a></li></ul></div>

AI 新創 poolside 2GW 算力夢碎 CoreWeave 合作破局轉向 Google 救急

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/6e65c46c-58f7-47ed-bd74-d97ef67c74c1.jpg"></div><p class="ck-section">AI 新創 poolside 與 CoreWeave 合作宣告破局，20 億美元融資也告吹，德州「Project Horizon」超級資料中心計畫陷入停滯，目前急尋 Google 等雲端巨頭接手。<br><br>曾發下豪語要打造從「天然氣發電到人工智慧」完全垂直整合的AI程式碼新創poolside，如今正面臨巨大的資金與基礎設施危機。根據<a href="https://www.ft.com/content/24168508-e2a1-447d-b1a0-44a0be0c0550">金融時報最新報導</a>，poolside原先與新興雲端供應商CoreWeave達成的超級算力合作協議已宣告破局，而一筆由NVIDIA領投、高達20億美元的融資案也隨之告吹。為了挽救這座位於德州、極具野心的2GW (吉瓦)規模AI資料中心計畫，poolside目前正急尋新的雲端與資料中心合作夥伴，甚至已找上Google等科技巨頭洽談，試圖讓<a href="https://poolside.ai/blog/announcing-project-horizon">這項名為「Project Horizon」的超級基建</a>起死回生。</p><p class="ck-section"><strong>20億美元融資與超級合約雙雙告吹</strong></p><p class="ck-section">回顧去年10月，poolside曾高調宣布與GPU雲端供應商CoreWeave<a href="https://poolside.ai/videos/coreweave-partners-with-poolside-to-power-ai-expansion">達成歷史性的戰略合作</a>。當時的協議內容將由CoreWeave為poolside提供超過40000顆NVIDIA最頂級的GB300 NVL72晶片運算叢集，並且承諾作為德州2GW算力園區「Project Horizon」的首期主力租戶與營運夥伴。</p><p class="ck-section">然而，建置如此龐大基礎設施的資金缺口顯然超乎雙方預期。金融時報引述消息人士指出，poolside原本寄望於一筆由NVIDIA領投、規模高達20億美元的新一輪融資，藉此支撐這個龐大計畫。但隨著這筆關鍵融資的最終談判宣告破裂，連帶導致poolside無力支付硬體與建置費用，最終讓與CoreWeave之間的基礎設施部署合約被迫取消。</p><p class="ck-section"><strong>野心勃勃的Project Horizon陷入停擺</strong></p><p class="ck-section">這座讓poolside傾盡全力、甚至面臨財務危機的「Project Horizon」，原本被視為解決AI產業「缺電」痛點的指標性專案：</p><p class="ck-section">• <strong>繞過電網的「廠網合一」：</strong>該園區位於能源豐富的德州二疊紀盆地 (Permian Basin)，計畫直接利用當地的天然氣資源，透過航空衍生型燃氣渦輪機進行在地發電 (Behind-the-meter)，徹底解決美國電網容量不足的瓶頸。</p><p class="ck-section">• <strong>模組化的龐大巨獸：</strong>園區規劃在568英畝的土地上分八個階段開發，最終目標是達到2GW規模的供電與運算能力，專門用於訓練擁有多兆參數的新一代人工智慧模型。</p><p class="ck-section">如今，失去CoreWeave這個關鍵的基礎設施營運商與硬體後盾，這片廣大的開發用地與發電計畫暫時陷入停滯狀態。</p><p class="ck-section"><strong>急尋救命稻草：轉向Google等傳統雲端巨頭</strong></p><p class="ck-section">不願眼睜睜看著龐大算力藍圖就此胎死腹中的poolside，目前正積極在矽谷尋求備案。</p><p class="ck-section">報導指出，poolside已開始與Google，以及其他幾家大型雲端服務供應商進行談判。poolside試圖利用手中已經搞定土地與天然氣能源許可的德州園區作為談判籌碼，希望能找到願意接手這座資料中心開發案、並能提供他們充沛算力資源的新戰略夥伴。</p><p class="ck-section">對於近期同樣在積極尋找穩定電力來擴充資料中心的Google而言，poolside手上的天然氣發電園區確實具有一定的戰略吸引力；但要一口氣吞下2GW規模的初期建置成本與不確定的開發風險，即便是科技巨頭也必須經過極度審慎的評估。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/a-2gw-computing-power-dream-shattered-ai-startup-poolsides-collaboration-with-coreweave-breaks-down-reportedly-turning-to-google-for-a-lifeline-in-data-centers/" target="_blank">https://mashdigi.com/a-2gw-computing-power-dream-shattered-ai-startup-poolsides-collaboration-with-coreweave-breaks-down-reportedly-turning-to-google-for-a-lifeline-in-data-centers/</a></li></ul></div>

AMD將於7月下旬舉辦Advancing AI大會，EPYC Venice與Instinct MI 450將與NVID…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/aa3d6017-4a13-442f-827c-7c928ffeaf59.jpg"></div><p class="ck-section">AMD宣布於2026年7月22日至7月23日在美國舊金山舉辦2026年的Advancing AI大會，聚焦企業與雲端的下一代系統與相關環境，並由AMD執行長Lisa Su親自主持主題演講。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/96405820-7ae6-45e3-9aba-5d11c2207e68.jpg"><figcaption>▲AMD將藉Helios系統與NVIDIA的Vera Rubin平台交鋒</figcaption></figure><p class="ck-section">Advancing AI是AMD為AI運算產品舉辦的大型活動，聚焦EPYC CPU與Instinct加速GPU產品；預期2026年AMD將圍繞在進一步與NVDIA Vera Rubin平台正面交鋒的EPYC Venice與Instinct MI 450兩款產品，以及基於這兩大平台的全新Helios機架系統，同時預期AMD也會釋出新版ROCm。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/04/058b5050-d320-4a82-ae8e-63680c7f4e9b.jpg"><figcaption>▲預期AMD會在Advancing AI預覽Instinct MI 500特色</figcaption></figure><p class="ck-section">除此之外，AMD也勢必在Advancing AI大會預覽下一代的AI產品藍圖，可能會進一步透露將在2026年推出、採用Zen 7架構的EPYC Verano CPU還有下一代加速器Instinct MI 500的細節。</p>

Razer Blade 16 2026 年版發表 搭載 Intel Core Ultra 9 386H 與 RTX 5…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/513042d6-ccdf-42a1-a2cf-8c9a6f528d12.jpg"></div><p class="ck-section">Razer 在台推出 2026 年版 Blade 16，搭載 Intel Core Ultra 9 386H 處理器與 NVIDIA GeForce RTX 50 系列顯示卡，維持 1.49 公分輕薄機身下電池續航力提升 60%，宣告高效能電競筆電進入全天候作戰時代。<br><br>Razer今日 (3/26)在台宣布推出2026年版性能筆電Blade 16，不僅換上Intel Core Ultra 9 386H處理器使核心數提升33%，更導入LPDDR5X-9600MHz高速記憶體與NVIDIA GeForce RTX50系列顯示卡，更在維持僅1.49公分的輕薄機身下，透過進化的真空均熱板與AI平台優化，讓電池續航力有感提升60%，宣告高效能電競筆電正式進入「全天候作戰」時代。</p><p class="ck-section"><strong>核心硬體：Intel 18A架構與NVIDIA Blackwell的強強聯手</strong></p><p class="ck-section">2026年版Blade 16的性能增長並非小幅迭代，而是整體的架構躍升：</p><p class="ck-section">• <strong>Intel Core Ultra 9 386H：</strong>16核心配置，核心數較前代提升達33%。更重要的是，其內建NPU提供50 TOPS算力，滿足Copilot+ PC的AI創作與即時翻譯需求。</p><p class="ck-section">• <strong>NVIDIA GeForce RTX50系列GPU：</strong>搭載NVIDIA Blackwell架構、支援DLSS 4技術。搭配Razer HyperBoost功能與專屬散熱墊，特定型號的熱設計功耗更控制在175W。</p><p class="ck-section">• <strong>9600MHz極速記憶體：</strong>系統最高配置64GB LPDDR5X-9600MHz記憶體，這是目前市面上傳輸速度最快的規格，對於高負載的AI運算與影音開發工具具備顯著優勢。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/3edfbe11-cb68-41e4-afc8-7d47be8d9c8b.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/3edfbe11-cb68-41e4-afc8-7d47be8d9c8b.jpg"></a></p><p class="ck-section"><strong>視覺與音效：HDR 1000 OLED與7.1.4環繞音場</strong></p><p class="ck-section">螢幕表現一直是Blade系列筆電的強項，2026年版更將標準拉高到專業影像創作等級：</p><p class="ck-section">• <strong>頂級OLED面板：</strong>16吋QHD+ 240Hz OLED螢幕，具備1000000:1超高對比，並且獲得VESA DisplayHDR TrueBlack 1000認證，HDR模式下峰值亮度達1100 nits。</p><p class="ck-section">• <strong>專業色準：</strong>每台機器出廠皆經過Calman驗證，涵蓋100% DCI-P3廣色域，滿足設計師對於精準色彩的要求。</p><p class="ck-section">• <strong>6單元音響系統：</strong>升級後的音響架構包含4個高音與2個低音單體，搭配THX Spatial Audio+音訊技術，能提供具備虛擬高度聲道的7.1.4環繞音效，大幅提升遊戲聽音辨位的精準度。</p><p class="ck-section"><a href="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/84a4f0e4-8e72-4124-8dd0-a5d6e7cf3d64.jpg"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/84a4f0e4-8e72-4124-8dd0-a5d6e7cf3d64.jpg"></a></p><p class="ck-section"><strong>續航與連接：不再受限於插座的旗艦機</strong></p><p class="ck-section">得益於Intel最新架構的低功耗核心優化，新款Blade 16在執行生產力任務時的電池效率，相比2025年版提升60%。實測可提供約13小時的工作續航，或是15小時的影片播放時間，這對於一台搭載頂規顯卡的電競筆電來說極其難得。</p><p class="ck-section">連接性方面，這款筆電也預先佈署未來數年的規格，包含高達120 Gbps傳輸速度的Thunderbolt 5，以及提供超低延遲無線連接穩定性的Wi-Fi 7與藍牙6.0。</p><p class="ck-section"><strong>建議售價與上市資訊</strong></p><p class="ck-section">Razer Blade 16 (RTX 5080 / 32GB記憶體)：建議售價為新台幣11萬4999元，即日起於Razer.com與RazerStores正式開賣。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/a-powerful-balance-between-performance-and-slimness-the-2026-razer-blade-16-boasts-higher-end-hardware-specifications-and-is-only-1-49-cm-thick/" target="_blank">https://mashdigi.com/a-powerful-balance-between-performance-and-slimness-the-2026-razer-blade-16-boasts-higher-end-hardware-specifications-and-is-only-1-49-cm-thick/</a></li></ul></div>

Razer 2026年式Blade 16改搭Panther Lake及最高RTX 5090獨顯，纖薄電競筆電再創性能高峰

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/9b7268bb-4bf0-4d4a-bf84-929a88205b26.jpg"></div><p>Razer公布2026年式的旗艦纖薄獨顯筆電Razer Blade 16，採用Intel新一代Panther Lake架構的Core Ultra 9 386H處理器，並搭配達9,600MT/s的LPDDR5記憶體與最高NVDIA GeForce RTX 5090獨顯，為纖薄獨顯筆電再創效能極限。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/308efa92-ef65-47c0-abe1-265f6087ab53.jpg"><figcaption>▲基礎機型搭配RTX 5080與1TB SSD</figcaption></figure><p>搭載Core Ultra 9 385H與NVIDIA GeForce RTX 5080、32GB RAM與1TB儲存的Razer Blade 16建議售價為114,999元；此外選擇升級RTX 5090與2TB SSD須加價33,000元、為147,999元，若要升級64GB記憶體需搭配RTX 5090與2TB SSD，售價為164,999元。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/e15f7b62-d75b-4783-85bc-ebc2326c1a31.jpg"><figcaption>▲搭載Panther Lake架構的Core Ultra 9 386H平台與NVIDIA獨顯</figcaption></figure><p>2026年式Razer Blade 16延續纖薄、高效能的產品定位，再14.9mm厚、重2.14公斤的設計，搭載基於Panther Lake架構、具有高速PCIe通道的Core Ultra 9 386H處理器，對比前一代機型核心數量激增33%，亦可支援Copilot+ PC的增強AI功能，搭配板載最高64GB LPDDR5X-9600記憶體(不可擴充或更換)可兼具高效能與較以往DDR5機型更出色的整體能耗，使續航力較過往機型大幅提升，最高可達13小時日常使用或15小時影片播放。</p><p>此外Razer Blade 16可選擇搭配GeForce RTX 5080或是GeForce RTX 5090獨立顯示，透過Blackwell架構與支援革命性的DLSS技術滿足玩家需求，對於創作者亦可切換至Studio驅動，進一步以GPU加速釋放內容創作軟體的性能。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/d3feef28-3935-4176-b0ab-18fcdc3682cd.jpg"><figcaption>▲採用真空均溫板、薄型散熱片與雙風扇散熱系統</figcaption></figure><p>此外Razer Blade 16還採用真空均溫板、超薄散熱片與雙風扇維持系統穩定。對於進一步追求高效能的玩家或創作者，可透過Razer HyperBoost功能，搭配Razer Laptop Cooling Pad散熱配件可將特定型號的顯示卡TGP提升至175W。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/f3dfb985-a626-4096-b580-b6e6668e9d90.jpg"><figcaption>▲具有16吋240Hz QHD OLED，內建喇叭升級至6喇叭</figcaption></figure><p>Razer Blade 16具備16吋QHD+ 240Hz的G-Sync OLED面板，並通過VESA DisplayHDR TrueBlack 1000認證及Calman專業色彩校正，還涵蓋100% DCI-P3色域，與僅0.2ms反應時間，不僅具有高幀率，也具備出色的沉浸式視覺，同時內建揚聲器亦升級至THX技術的6喇叭音效，於視、聽全面升級。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/0a5dc1c3-e622-467d-a0b9-a3f7e76e2903.jpg"><figcaption>▲其中一埠USB Type-C為80Gbps Thunderbolt 5，非對稱模式可達120Gbps頻寬</figcaption></figure><p>此外Razer Blade 16也具備升級的連接介面，包括達最高120Gbps(非對等模式)的Thunderbolt 5介面，還有支援藍牙6.0、Wi-Fi 7，雖為纖薄設計，但仍提供包括3個USB 3.2 Gen 2 Type-A、1個Thunderbolt 5、1個Thunderbolt 4、全尺寸HDMI 2.1與UHS-II SD讀卡機。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/yxFBMtse8LA" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure>

Intel公布具有32個Xe Core、32GB記憶體的Intel Arc Pro B70工作站顯示卡，同步推出升級3…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/245d8c72-11ec-499f-a070-43b09830d783.jpg"></div><p>Intel於針對商用與專業產品的Intel Pro Day 2026活動公布有史以來最高規格的Xe GPU產品Intel Arc Pro B70，具有高達32個Xe Core與配置32GB VRAM，可惜的是並非消費級GPU，而是鎖定工作站與AI應用的專業產品；同時Intel也一併公布原本Intel Arc Pro B60的增強版本，維持20個Xe Core配置與僅有200W TDP設定，但記憶體增加至20GB滿足新一代AI應用需求。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/a4de794e-408e-4cb4-ba2b-814296b5116e.jpg"></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/16120983-64dc-43e7-9f99-3e4d7b72c6f7.jpg"></figure><p>Intel Arc Pro B70是有史以來Intel最高效能的Arc GPU，具有高達32個Xe Core，可達367 TOPS，並可於160W至290W之間進行配置，對比2025年推出的Arc Pro B60效能提升幅度達69%，此外配有高達32GB的記憶體，對於裝置端AI應用可支援更長的上下文，亦可支援基於PCIe的多GPU組態，假想敵設定為僅有24GB記憶體的NVIDIA的NVIDIA RTX Pro 4000。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/f63c0ff9-e11e-491b-9315-fc77cce23164.jpg"></figure><p>至於Arc Pro B65則在維持相同性能的前提透過記憶體增加至32GB支援更長的上下文。</p>

高通分享為何掌握越多自研架構對高通發展裝置智慧更為重要，以及實體AI對於多SoC或SoC搭配加速器的抉擇

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/39250f77-0ab6-4a28-82a3-484ed221bf77.jpg"></div><p>在高通2026年的媒體春酒，筆者與同桌的台灣高通人員聊到高通目前的策略布局，由於並非正式的訪談，也是與不僅一位交流的內容，所以就不列出受訪者，提到包括高通在邁入自主CPU架構後於SoC設計自主權的重要，高速通道技術的影響，以及於實體AI架構設計的多SoC或SoC搭配加速器的抉擇。</p><h3><span style="color:#f39c12;">自主CPU微架構突破授權微架構設計限制提升擴展性</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/02/aecfcd4d-6ce4-47c7-a02d-c9977edf2fa0.jpg"><figcaption>▲高通藉由掌握自主架構建構彈性的結構模組，有助於因應不同需求擴展</figcaption></figure><p>高通人員提到，高通原本就掌握網通、GPU與NPU架構自主設計能力，然而自與Arm合作採用Cortex微架構轉向自研的Oryon CPU架構，對於高通在產品與技術的擴展相當重要，透過掌握自主的微架構設計，高通得以結合長年在行動運算的經驗與對不同領域運算需求的洞察，不僅可量身設計能源效益及效能更佳的微架構。</p><p>同時高通在SoC內也導入模組化的設計，即便並非小晶片，透過將架構設計模組化，高通能夠因應不同的算力、運算需求進行擴展，在目前Snapdragon手機平台、Snapdragon X PC平台甚至Dragonwing平台，高通正活用這項優勢規劃產品，預期後期的新一代資料中心產品也會延續這項策略。</p><h3><span style="color:#f39c12;">裝置端結合高速通道的進行擴展的理由</span></h3><p>因為筆者留意到高通先前公布Dragonwing IQ10平台時，描述中提到Dragonwing IQ10可透過擴充加速器提升AI TOPS，也向高通問及相關技術；高通人員表示這是受惠於Dragonwing IQ10搭載高速的PCIe通道，故可搭配高通的AI加速器產品進一步擴充性能。</p><p>在工業物聯網、自主AI等裝置端AI的需求與資料中心、伺服器仍有所不同，符合經濟效益、通用的PCIe通道技術仍扮演重要的角色，透過高通SoC與加速器的組合，能夠進一步針對需要更複雜AI推論的應用情境獲得合宜的效能，且相對直接SoC化則提供對於不同算力的彈性，畢竟不是所有的工業應用都需要700 AI TOPS的NPU算力。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/8fd9daf4-fb9a-48d3-86eb-09397d107004.jpg"><figcaption>▲在講求高速、低延遲互連的大規模運算，高通選擇在資料中心加入NVLink Fusion聯盟</figcaption></figure><p>另一方面，高通在雲端高效能運算則宣布加入NVIDIA的NVLink Fusion陣容，在大規模高效能運算領域，高頻寬、低延遲的高速通道技術仍有其重要性，加上NVIDIA NVLink不僅具備超越PCIe規範的性能，同時也有經市場驗證的可靠性，此舉是作為高通因應目前高效能運算趨勢的彈性布局。</p><h3><span style="color:#f39c12;">一個大腦搭配外掛或是多個大腦的不同情境需求</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/26d19f8a-bdbc-4517-8d7b-9d04a1898f36.jpg"><figcaption>▲實體AI除了以SoC搭配加速器，對於一些具複雜機構的機器人也會考慮多SoC分攤運算與控制任務的作法</figcaption></figure><p>另外也提到在工業嵌入式、實體AI等，目前產業對於該使用多個大腦(SoC)或是由一個SoC搭配加速器的應用場景不盡相同，雖然透過單一個SoC搭配針對推論最佳化的加速器理論上有助發揮最大的能源效益，不過並不一定適用所有的應用情境，像這樣的組合也許適用機構較單純的實體AI設備或自主機器人。</p><p>不過如大規模影像處理應用、複雜結構自主機器人等應用，以多個SoC串接則有其意義；如大量、多路影像處理，由於每個SoC可以提供獨立的訊號輸入、編解碼，透過大量的SoC連接有助於迅速處理大量的影像內容，相對單一SoC搭配加速器或GPU更具優勢。</p><p>另一類多SoC組合的需求則是應用於具有複雜機構的自主機器人，這一類的應用可能會是由一顆頂級SoC負責主要運算與決策AI，搭配另一顆主要用於結合AI進行動作控制的高階處理器或即時處理器，利用兩個處理器相互協助取代單一處理器進行複雜混合任務的風險。</p>

Intel表示已及早提供赤血沙漠前期開發支援，對遊戲上市不支援Arc GPU表達失望

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/6a6f7988-6f8d-4c7c-a3e0-2be27ba6475c.jpg"></div><p class="ck-section">由韓國遊戲開發商Pearl Abyss推出的開放世界遊戲赤血沙漠(Crimson Desert)是2026年3月備受矚目的新作品，然而正當Intel大力推廣Core Ultra 300系列的Arc B390 GPG具有突破性的遊戲效能時，赤血沙漠在上市初期不僅未對Intel的Arc GPU最佳化，基本上是不支援Arc GPU；當事情傳開時，部分玩家可能將矛頭指向Intel，然而Intel對外媒發表公開聲明，表示在赤血沙漠開發時就全力提供支援，對Pearl Abyss上市不支援Arc GPU表示失望，並請玩家聯繫Pearl Abyss。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/VWIw_f8e9Pg" 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">Pearl Abyss在赤血沙漠的官方問答明確指出赤血沙漠不支援Intel的Arc GPU，而且還直接表示如果已經購買遊戲並打算獲得對Arc GPU的支援的玩家應該直接退款，顯示Pearl Abyss並沒有打算花費心力支援Intel Arc GPU，但Pearl Abyss也沒有對為什麼不支援Arc GPU發表任何聲明。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/9616e9a4-9e38-4ac6-bfa1-d941f8649397.jpg"></figure><p class="ck-section">雖然赤血沙漠僅是個案，但對於積極推廣Arc GPU的Intel不啻為另一次的打擊，畢竟Intel還計畫在接下來推出基於Panther Lake架構的PC掌機專用處理器，與AMD的Ryzen Z系列處理器一較高下，然而一但部分熱門大作不僅並未進行最佳化，甚至直接選擇不支援，即便屆時Panther Lake的掌機處理器體質再好，對玩家的吸引力也還不如停留在舊架構的Ryzen Z2系列。</p>

AMD Lisa Su親赴三星簽署AI記憶體策略合作，以三星代工下一代產品為條件換HBM4與DDR5

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/93858fb1-c3ea-4f57-bbd5-0b25a5a9458c.jpg"></div><p class="ck-section">新一代AI運算基礎設施對記憶體容量需求不斷攀升，在先進記憶體製造商產能有限的前提，各尖端AI解決方案廠商也主動出擊透過各種手段搶占記憶體資源；三星宣布與AMD簽署先進AI記憶體策略合作備忘錄，由AMD執行長Lisa Su親赴三星韓國平澤最先進晶圓廠與三星電子副董事長暨執行長全永鉉簽署合約，此外也提到三星將會為AMD下一代產品進行代工。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/4618be94-d745-4923-9c36-e4d5006e882e.jpg"><figcaption>▲AMD執行長Lisa Su親赴韓國平澤三星工廠簽署合作備忘錄，一併參觀三星工廠</figcaption></figure><p class="ck-section">依據備忘錄，三星將為AMD下一代AI加速器AMD Instinct MI455X GPU的HBM4記憶體主要供應商，此外還將作為代號Venice的第6代EPYC處理器的先進DRAM供應夥伴，共同開發最佳化的DDR5記憶體；此外AMD與三星將緊密合作，進一步開發針對AI與資料中心的先進記憶體。</p><p class="ck-section">作為新聞稿當中還提到雙方將探討代工合作機會，應該也是作為AMD取得三星記憶體的關鍵籌碼，三星將會為AMD下一代產品提供代工合作。不過由於當前AI產品組合相當複雜，不確定AMD將透過三星製成生產哪個環節的產品。</p>

Intel等不及微軟進階著色器預載功能先推出概念相同的Precompiled Shaders，首波13款遊戲支援提升首…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/1bbeffd7-bb73-4585-8c77-dac8e3ee432c.png"></div><p>由於每個品牌、不同價購的GPU之間有些差異，導致在PC平台初次執行遊戲以及更新驅動程式後需要進行耗時的著色器編譯；微軟為了解決這項痛點，於2025年GDC宣布推出Advanced Shader Delivery(進階著色器預載)技術，透過提供通用的著色器編譯檔案使初次執行遊戲省略過程，進而加速初次執行時間；雖然進階著色器預載將支援市面上所有的GPU，不過看起來Intel是等不及微軟出手，宣布推出概念相同的Precompiled Shaders，首波有13款遊戲入列。</p><p>Intel Precompiled Shaders初期將先支援Steam平台的特定遊戲，但也宣布將與微軟合作，預計在2026年內擴大對Windows平台遊戲的支援。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/7e712e56-f7d6-45e1-8969-6da6022a48b4.jpg"><figcaption>▲首波支援的遊戲清單</figcaption></figure><p>初期支援的遊戲有13款，包括：<br>黑神話：悟空，邊緣禁地4，決戰時刻：黑色行動6，決戰時刻：黑色行動7，電馭叛客2077，戰神：諸神黃昏，高譚騎士，霍格華茲的傳承，NBA 2K26，Starfield，浩劫殺陣2：車諾比之心，上古卷軸IV：湮滅重製版與天外世界2。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/da864cb1-4e17-4d65-99b5-15e79dd54f74.png"><figcaption>▲搭配Arc B850依據遊戲不同平均約縮減2倍初次執行時間</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/52544b9b-7d01-48ce-b282-f8c72c0da966.png"><figcaption>▲搭載Core Ultra X9 388H的筆電約可減少2倍的初次載入時間</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/c2ef993d-30d8-4797-9cf4-5eb4957feded.png"><figcaption>▲Core Ultra 9 288V筆電約可縮減3倍的初次載入時間</figcaption></figure><p>Precompiled Shaders的原理與微軟進階著色器預載相同，同樣先透過Intel的雲端基礎設施針對遊戲進行著色器編譯並產生敘述檔，當使用Arc GPU的玩家安裝支援Precompiled Shaders的遊戲時，Intel顯示卡應用程式會自動檢查並下載對應的描述檔，啟動遊戲時即可載入描述檔省卻著色器編譯的時間。</p><p>Intel強調，在省卻執行著色器編譯過程後，玩家在第一次執行遊戲可縮減1.3倍至5倍時間，此外在遊玩遊戲時也不會因為即時的著色器編譯消耗資源導致遊戲卡頓，同時史首次載入遊戲就有流暢的效能體驗。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/f059a22f-98d4-4f1d-a417-56c1b143e80c.png"></figure><p>不過目前這項功能並未預設開啟，使用者須將Intel Arc軟體更新到新板，並在設定中手動開啟Intel Precompiled Shaders；一但開啟Intel Precompiled Shaders，軟體會自動將系統中支援Intel Precompiled Shaders技術的遊戲下載描述檔，後續下載對應的新遊戲也將自動下載描述檔。</p><p> </p>

NVIDIA 開發中國專用 Groq 晶片搶佔 AI 推論市場

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/fdf6f78f-6ec3-4986-9c59-6154d8bfd081.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA 繼重啟 H200 生產後，再傳準備開發可銷往中國的 Groq AI 推論晶片，最快 5 月就緒，鎖定推論市場龐大商機。<br><br>在美國出口管制持續影響全球AI晶片供應鏈的背景下，NVIDIA正採取雙軌策略，積極重返中國市場。路透新聞<a href="https://www.reuters.com/world/china/nvidia-preparing-groq-chips-that-can-be-sold-chinese-market-sources-say-2026-03-17/">取得消息</a>指出，繼執行長黃仁勳證實已重啟符合規範的H200晶片生產之後，NVIDIA更傳出準備開發一款可銷往中國市場的Groq AI推論晶片，最快預計於今年5月準備好。</p><p class="ck-section"><strong>從H200重啟到Groq佈局</strong></p><p class="ck-section">正在加州聖荷西舉行的GTC 2026大會上，黃仁勳表示在取得美國川普政府核發的出口許可，並且收到中國客戶的採購訂單後，目前已經重啟H200 AI晶片的生產。這款基於前代Hopper架構的晶片，是輝達在嚴苛出口限制下，少數能合法銷往中國的高階AI晶片產品。</p><p class="ck-section">而路透新聞更引述兩位熟悉內情的消息人士透露，NVIDIA正在準備開發一款能夠在中國市場銷售的Groq AI推論晶片。NVIDIA去年底以<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/">高達170億美元的交易</a>，取得AI新創公司Groq的關鍵技術授權，並且在此次GTC 2026大會上宣布多款基於Groq技術設計、三星製程生產的<a href="https://mashdigi.com/nvidia-unveils-more-detailed-roadmap-for-the-2028-feynman-generation-introducing-rosa-cpus-and-extending-the-optoelectronic-convergence-architecture-of-the-rubin-generation/">LPU推論晶片產品陣容</a>，被視為積極佈局目前市場需要反應更快、運作成本更低的推論市場。</p><p class="ck-section"><strong>鎖定AI「推論」的龐大機會</strong></p><p class="ck-section">NVIDIA計劃將Groq晶片運用於推論 (inference)領域，也就是AI系統回答問題、編寫程式碼或用戶執行任務的環節。在本次GTC展示的產品規劃中，NVIDIA確認將Groq晶片與預計今年下半年正式出貨的Vera Rubin結合，藉此創造具備更高訓練加速能力與推論速度表現的AI運算平台。</p><p class="ck-section">黃仁勳表示推論的拐點已經到來，市場需求將會不斷上升，同時更預計直到2027年，AI基礎建設市值將會超過1兆美元規模。</p><p class="ck-section">而接下來的推論市場將面臨筆訓練市場更激烈的競爭，除了NVIDIA取得的Groq，包含Google早已藉由自身TPU進行推論加速，而AWS方面也已經透過自有Inferentia晶片加快推論速度，而中國境內的百度、華為等業者也已經具備自有推論晶片，因此NVIDIA若只是單憑Groq晶片競爭AI推論市場，可能略顯單薄，或許會考慮搭配綁定加速訓練使用的GPU，以完整的解決方案吸引中國市場業者採購。</p><p class="ck-section"><strong>非降級版的中國戰略</strong></p><p class="ck-section">值得注意的是，消息人士向路透新聞表示，這款正為中國市場準備的晶片，既不是降級版本，也非專為中國市場製造的「特供版」，與過去NVIDIA因應出口管制，被迫推出效能較低的A800、H800或H20等「特供」策略不同。</p><p class="ck-section">消息人士指出，這款新的Groq晶片變體能夠適應並與其他系統協同工作，預計將在5月準備就緒。不過，NVIDIA方面並未對此傳聞作出回應。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/locking-in-the-massive-business-opportunities-of-ai-inference-after-confirming-the-restart-of-h200-production-nvidia-is-now-reportedly-developing-a-groq-chip-specifically-for-china/" target="_blank">https://mashdigi.com/locking-in-the-massive-business-opportunities-of-ai-inference-after-confirming-the-restart-of-h200-production-nvidia-is-now-reportedly-developing-a-groq-chip-specifically-for-china/</a></li></ul></div>

GTC 2026：迷你超級電腦DGX Spark更新4機節點叢集功能，助企業更易部署代理AI

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/5423751a-444f-4f8b-9352-8f1f74eea262.jpg"></div><p>NVIDIA於2025年推出搭載GB10超級晶片的DGX Spark迷你超級電腦，為個人開發者與企業提供小巧且具有與搭載NVIDIA GPU加速技術之雲端、資料中心及超級電腦等架構與軟體一致的開發環境；NVIDIA於GTC 2026宣布為DGX Spark推出叢集功能，自原本雙機串聯擴展至4機串聯，且強調性能幾乎接近線性擴展，使企業不需部署複雜的傳統機架伺服器系統，即可長時間餘地端環境執行自主代理AI，開發成果亦可無縫轉移到資料中心或雲端，與NVIDIA在GTC宣布的NemoClaw開源軟體堆疊搭配相益得彰。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/5423751a-444f-4f8b-9352-8f1f74eea262.jpg"><figcaption>▲所有搭載GB10的機型皆可受惠此次功能更新進行最多4節點叢集串接</figcaption></figure><p>DGX Spark借助此次功能更新，可進一步擴展算力與記憶體容量，最多可實現512GB的可用記憶體容量；NVIDIA亦在技術部落格提供適合執行的模型規模的參考建議；單一節點可支援達120B參數，而雙節點則可擴展至支援400B參數的模型，當將3個節點以環狀排列則是用於微調大型模型或小型模型訓練，以4個透過RoCE 200 GbE交換器連接的節點則可支援達700B參數的先進模型、通訊密集工作負載與地端AI工廠等推論伺服器使用。</p><p>NVIDIA提到，在節點與節點之間通訊量極小的應用，使幾乎每個GPU執行的內容基本上獨立、僅在最後一次將運算結果聚合的情況，DGX Spark叢集的推論能力可近乎線性擴展，例如NVIDIA Issac Lab的強化學習就是在每個節點獨立執行多個模擬並蒐集最後的結果；不過倘若工作負載需要在多個節點之間頻繁、持續交換資料內容，例如執行大型語言模型推論，就會使性能並非隨節點數量線性提升。</p><p>完整設定方式可見NVIDIA官方技術部落格：<a href="https://developer.nvidia.com/blog/scaling-autonomous-ai-agents-and-workloads-with-nvidia-dgx-spark/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">NVIDIA</a></p><p>此外，雖然NVIDIA的合作夥伴皆為同樣搭載NVIDIA GB10晶片的相容機型冠上不同的名稱，不過這些機型的硬體架構本直皆相同，故也適用此次更新的多節點叢集擴展。</p>

GTC 2026：Intel Xeon 6成為x86架構之NVIDIA DGX Rubin NVL8的Host CPU

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/9b0e5def-41c2-4d27-bf5d-03487260d2d2.jpg"></div><p class="ck-section">雖然NVIDIA於GTC 2026聚焦自研CPU的Vera處理器，不過仍為主流的x86架構提供NVIDIA DGX Rubin NVL8系統，這套NVIDIA DGX Rubin NVL8則是由Intel的Xeon 6處理器作為Host CPU，Intel強調在AI自大規模訓練轉向及時推論的趨勢，負責管理GPU加速系統之間任務協調、記憶體存取、模型安全與吞吐的Host CPU重要性不斷提升，Xeon 6可提供領先的效能、效率並建立在客戶賴以擴充推論工作的x86軟體生態系。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/a69191c5-5cdc-4d67-becd-745cbb6c3465.jpg"><p class="source">© Intel Corporation</p><figcaption>▲Xeon 6處理器成為x86架構的DGX Rubin NVL8的Host CPU</figcaption></figure><p class="ck-section">Xeon 6處理器具備支援高速記憶體、於多元工作負載維持平衡效能、較低的長期持有成本與成熟且經企業認證的軟體生態，輔以提供強大的PCIe通道與I/O能力，因此成為NVIDIA DGX Rubin NVL8系統所搭配的Host CPU；除了出色的每瓦效能，也具備AI軟體堆疊生態系的最佳化支援，包括新增對NVIDIA Dynamo的支援，實現CPU與GPU之間的異構推論。</p><p class="ck-section">同時Xeon 6也是因應現代AI基礎架構所設計的處理器，不僅具備跨資料中心、雲端至邊際的可擴充部署能力，也針對CPU至GPU資料路徑的端對端機密運算提供硬體級隔離與遠端驗證的。Intel Trust Domain Extensions(Intel TDX)技術，增強安全基礎。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/d8ae4f7f-74d3-4386-aed9-fa3e9a931aa7.jpg"><figcaption>▲單一DGX Rubin NVL8由2個Xeon 6處理器透過PCIe與8個以NVLink串接的Rubin GPU構成</figcaption></figure><p class="ck-section">NVIDIA DGX Rubin NVL8延續當前如DGX B300等Blackwell系統當中Intel Xeon 6776P建立的架構基礎，並在此經驗證的基礎進一步將效能、經驗與系統專業技術引入NVIDIA DGX Rubin NVL8；同時Xeon 6具有多項可釋放GPU最大潛力的技術，包括可確保資料持續高速傳輸至GPU的Priority Core Turbo，還有能確保在複雜推論工作負載維持調度、排程與資料遷移順暢與高效的單執行緒效能。</p><p class="ck-section">Xeon 6處理器還支援最高8TB系統記憶體，滿足大型模型與日益增長的KV快取需求，同時採用MRDIMM技術使頻寬較前一代平台提升2.3倍，並提供充裕且高速的PCIe Gen 5通道。</p>

GTC 2026：NVIDIA 推出太空運算平台搭載 Rubin GPU 將 AI 智慧帶往軌道

GTC 2026：NVIDIA 2028 年 Feynman 世代藍圖升級 Rosa CPU 搭光電融合架構

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/f6e342db-1924-48f0-81f3-cd363d298c74.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA 在 GTC 2026 大會揭露至 2028 年產品藍圖，Feynman 世代將導入 Rosa CPU、擴展光電融合架構，並整合 Groq 的 LP40 LPU，強化 AI 推論效能。<br><br>在GTC 2026大會上一口氣公布Vera Rubin平台細節、BlueField-4 STX儲存架構到太空運算等消息之後，NVIDIA執行長黃仁勳進一步揭露截至2028年的加速運算產品藍圖。這份藍圖不僅正式確認將持續整合Groq LPU設計，更指出「Feynman」次世代加速運算平台將進一步擴展光電融合架構，藉此增加更多AI推論所需傳輸頻寬。</p><p class="ck-section"><strong>Rubin世代納入Groq LPU，2027年推出Rubin Ultra</strong></p><p class="ck-section">根據黃仁勳在GTC 2026大會中公布的最新架構藍圖，NVIDIA在與AI晶片新創公司Groq建立合作關係後，已正式將Groq的LPU (語言處理單元)正式納入其長期產品規劃。</p><p class="ck-section">按照規劃，預計於2026年下半年正式出貨的Vera Rubin平台，將會整合Groq的LP30 LPU，而在2027年預計推出的強化版本Rubin Ultra，則會整合LP35 LPU，其中將支援NVFP4精度，更預計在進入Feynman世代時，推進至LP40 LPU設計，並且藉由NVLink進行連接。</p><p class="ck-section"><strong>Feynman世代：堆疊式架構、客製化HBM設計、擴展光電並行網路架構</strong></p><p class="ck-section">而在2028年預計推出的次世代架構Feynman，將會首度在裸晶 (Die)採堆疊設計，並且整合客製化HBM高頻寬記憶體，同時以NVLink技術與LP40 LPU連接，實現與GPU更有效率協作。</p><p class="ck-section">此外，Feynman世代也會加入名為Rosa的全新CPU，並且搭配下一代BlueField-5 DPU。而從Rubin世代開始將共同封装光學元件設計 (CPO)用於Spectrum 6 102T網路晶片之後，在Feynman世代將更進一步把共同封装光學元件設計用於NVLink 8 (第八代NVLink)，以及下一款Spectrum 7 204T網路晶片，藉此對應更高資料傳輸頻寬，至於網路控制晶片也會更新至CX10。</p><p class="ck-section">不過，黃仁勳目前尚未透露Feynman世代是否也會比照Rubin世代額外推出Ultra規格，但預期也會有類似產品規劃，藉此符合先前預告每年一更的產品發展策略。</p><p class="ck-section"><strong>機架策略轉向：Operon與Kyber並行，後者將扛下超大規模擴展重任</strong></p><p class="ck-section">至於在機架系統的規劃方面，NVIDIA也確立了未來的雙軌並行策略。根據藍圖，隨著預計於2027年問世的Kyber機架系統即將到來，NVIDIA 的機架級產品線將進行策略性分工。</p><p class="ck-section">黃仁勳確認，屆時將維持現行Operon機架系統與新一代Kyber機架系統並行的策略。而在2028年推出的Feynman世代，Kyber系統將接替Operon成為超大規模擴展的主要設計，預計從Rubin世代可達NV144規模，在Feynman世代一口氣擴展至NVL1152規模，藉此對應未來更高的AI工廠運算密度。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點：NVIDIA 的「系統級戰爭」與競爭對手的追趕難題</strong></p><p class="ck-section">NVIDIA在GTC 2026釋出的這份產品藍圖，其戰略意義遠超單純的晶片規格升級，更象徵NVIDIA的競爭維度正式從「晶片對晶片」的軍備競賽，升級為「系統對系統」的總體戰爭。</p><p class="ck-section">首先，收編Groq技術的戰略意圖清晰可見，主要藉由Groq的LPU技術補齊自身在AI推論階段的不足 (相比訓練的加速運算，推論往往需要更敏捷且不過度耗費電力等成本的運算特性)，藉此提供從訓練到推論的無縫體驗，對於市場接下來更龐大的代理式AI應用需求極為重要。</p><p class="ck-section">其次，Feynman世代預告擴展的光電融合架構，將是NVIDIA下一個十年的關鍵護城河，不僅藉由自身GPU加速運算優勢持續提高AI模型訓練效率，此次更藉由Groq的LPU強化推論效益，甚至更進一步透過光電融合實現整體算力規模向外擴展 (Scale-out)，同時也讓博通 (Broadcom)在共封裝光學設計應用佈局面臨競爭壓力。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/nvidia-unveils-more-detailed-roadmap-for-the-2028-feynman-generation-introducing-rosa-cpus-and-extending-the-optoelectronic-convergence-architecture-of-the-rubin-generation/" target="_blank">https://mashdigi.com/nvidia-unveils-more-detailed-roadmap-for-the-2028-feynman-generation-introducing-rosa-cpus-and-extending-the-optoelectronic-convergence-architecture-of-the-rubin-generation/</a></li></ul></div>

GTC 2026：NVIDIA推出Space-1 Vera Rubin太空運算模組，為太空領域提供基於AI的創新能力

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/9e2917a7-8893-422e-9a55-46d70a57d67b.jpg"></div><p class="ck-section">NVIDIA於GTC 2026大會宣布NVIDIA Space-1 Vera Rubin太空運算模組，將資料中心級的運算利凝聚到尺寸、重量與能號受限的尺寸，將最新的加速運算模組帶到軌道資料中心、地面地理空間成像與自主太空操作等創新領域。</p><p class="ck-section">包括Aetherflux、Axiom Space、Kepler Communications、Planet、Sophia Space與Starcloud等太空領域產業領導者皆著手使用NVIDIA加速運算平台作為下一代的軌道與地面太空任務的基礎。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/9e2917a7-8893-422e-9a55-46d70a57d67b.jpg"><figcaption>▲NVIDIA Space-1 Vera Rubin為空間、重量級與能耗受限興的衛星提供伺服器級運算力</figcaption></figure><p class="ck-section">NVIDIA Space-1 Vera Rubin平台採用NVIDIA全新AI加速運算架構，相較NVIDIA H100可實現25倍的太空AI運算能力。同時NVIDIA也一併提供具備出色AI運算、影像感知、資料加速處理等高能源效率的NVIDIA IGX Thor、NVIDIA Jetson Orin可作為衛星、衛星軌道維修裝置及宇宙感測平台的最佳平台；而NVDIIA RTX PRO 6000 Blackwell伺服器版GPU可提供地面地理空間成像龐大的吞吐量，提供較CPU進行海量影像儲存高出100倍的效能。</p>

GTC 2026：NVIDIA公布實作神經網路著色技術的DLSS 5，2026年第三季正式推出

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/fd4c2665-d968-4418-ae57-89c18c8b4b52.jpg"></div><p class="ck-section">隨著GPU加速運算技術引領AI成為引領運算技術的發展後，NVIDIA GTC大會儼然成為AI技術的指標性頂尖活動，適逢為首款具備NVIDIA引領AI關鍵的CUDA技術基礎的可程式化著色器的GeForce 3問世25周年，NVIDIA罕見的於GTC大會發表消費級技術DLSS 5，原因無他，因為DLSS 5的關鍵即是實作神經網路著色技術的新一代AI圖像應用。</p><p class="ck-section">DLSS 5預計於2026年第3季正式推出</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/dJACkKbN-Eo" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">將電影級渲染化為遊戲即時效果</span></h3><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/7fc89f40-368a-4e08-9c55-e8a916afa4c8.jpg"><figcaption>▲神經網路著色技術將利用RTX顯示卡的Tensor Core為提供即時的影像增強，使遊戲中的材質、光影達到電影等級</figcaption></figure><p class="ck-section">神經網路著色是NVIDIA及微軟於2025年GDC所宣布的技術，旨在活用RTX GPU當中的AI加速單元Tensor Core提升著色性能，透過自遊戲引擎直接取得的色彩與向量資訊，透過可理解場景的語意模型，進一步提升光線與材質效果，將以往需要透過龐大運算力且非即時的電影級渲染化為即時渲染。</p><p class="ck-section">NVIDIA強調DLSS 5提供遊戲開發者提供了精細的強度、色彩分級和遮罩控制，使美術人員可決定增強效果的應用位置和方式，進而維持每款遊戲獨特的視覺效果。雖然DLSS 5是重大的DLSS技術進展，但採用與既有DLSS及NVIDIA Reflex技術相同的 NVIDIA Streamline框架，從而使開發者將DLSS 5無縫整合。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">多家遊戲開發商與熱門作品宣布支援</span></h3><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/7db9ac1a-412f-4b0b-bd80-ffcffc45246a.jpg"><figcaption>▲多款已經上市與即將推出的遊戲作品宣布將支援DLSS 5</figcaption></figure><p class="ck-section">包括Bethesda、CAPCOM、Hotta Studio、網易、NCSOFT、S-GAME、騰訊、育碧和華納兄弟遊戲等遊戲開發商皆宣布將在旗下遊戲導入DLSS 5技術，包含AION 2、刺客信條：暗影者、Black State、餘燼重生之都Cinder City、三角洲行動、霍格華茲的傳承、逆水寒、永劫無間、異環、影之刃零、惡靈古堡9：安魂曲、殘影之海、Starfield、上古卷軸 IV：湮滅重製版、燕雲十六聲。</p>

AMD看準AI龍蝦熱潮發表代理電腦專文，並為具有強大AI性能的Ryzen AI Max平台提供OpenClaw最佳配置…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/62a176e6-d6c2-43fc-a5f7-e0831ccaef9e.jpg"></div><p>被稱為「養龍蝦」的OpenClaw症引發一波「代理電腦」熱潮，除了可選配大容量統一記憶體的蘋果Mac以外，若要採用x86處理器及環境，可搭配達128GB統一記憶體的AMD Ryzen AI Max處理器則是最佳選擇；AMD看準龐大的消費者需求，於官方部落格釋出一篇關於「代理電腦」的文章，同時也提供將Ryzen AI Max+平台效能最大化的使用者指南與最佳已知配置。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/cd8e4b96-fcb7-47eb-9052-7fee53cef1cd.jpg"><figcaption>▲AMD強調Ryzen AI Max處理器可提供充裕的異構運算能力與豐沛的統一記憶體</figcaption></figure><p>AMD於部落格文章提到，PC端的AI已經從聊天機器人轉化至人工智慧代理，強大的代理需要強大的運算力，也是AMD Ryzen AI Max平台的優勢所在。不同於傳統電腦是由人類直接操作，由人類打開應用程式、發出命令並執行，代理電腦則是持續執行、同步處理多個任務與在多個工具之間自主切換。</p><p>自主電腦是一種嶄新的設備，專為全天候執行AI所設計，可置於家中或辦公室，且維持全時在線、全時可用與全時執行，人類與自主電腦的關係不再是動手操作，而是將任務委託給代理電腦，用戶將委任代理電腦執行代理程式，進而自行執行相關的應用程式。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/cc0f3036-b829-4aea-8f1d-79a40cb9158f.jpg"><figcaption>▲目前市面上已經可取得多元型態的Ryzen AI Max裝置</figcaption></figure><p>雖然目前的雲端系統可實現出色的代理性能，但也非所有任務都適合且需要放在大規模資料中心，然而若要在裝置端執行代理任務，就需要強大的硬體、高頻寬統一記憶體、高性能的平行運算與執行複雜AI的架構，這也是AMD Ryzen AI Max平台所具備的優勢，同時AMD與合作夥伴也提供多種裝置、包括筆電或小型桌上型系統，皆可用於執行這些代理任務。</p><p>倘若有意在Ryzen AI Max平台執行OpenClaw，AMD也提供一份針對Radeon GPU的指南提供基本教學與最佳化配置：<a href="https://www.amd.com/en/resources/articles/run-openclaw-locally-on-amd-ryzen-ai-max-and-radeon-gpus.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Run OpenClaw Locally On AMD Ryzen AI Max+ Processors and Radeon GPUs</a></p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/01/cd8e4b96-fcb7-47eb-9052-7fee53cef1cd.jpg"></figure>

Intel宣布參與NVIDIA 2026年GTC大會，預告雙方要幹大事

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/f3e3a1bd-bfce-4420-bb79-1af53808b4fc.jpg"></div><p class="ck-section">Intel於2026年NVIDIA GTC大會舉辦前夕預告將在此次盛會登台，並將結合雙方優勢為大規模建造AI的夥伴提供創新潛能、提升效率與創造新機會；這也是Intel、甚至是整個x86處理器陣營首次宣布將在GTC曝光。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">Intel at <a href="https://twitter.com/NVIDIAGTC?ref_src=twsrc%5Etfw">@NVIDIAGTC</a>? Yep!<br><br>This is just the next step in our partnership as we combine strengths to unlock new innovations, efficiencies, and opportunities for partners building AI at scale.<a href="https://t.co/iq1PCZyDQt">https://t.co/iq1PCZyDQt</a> <a href="https://t.co/QDdmsyEW99">pic.twitter.com/QDdmsyEW99</a></p>— Intel Business (@IntelBusiness) <a href="https://twitter.com/IntelBusiness/status/2032566871744983552?ref_src=twsrc%5Etfw">March 13, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">由於NVIDIA側重於自身GPU加速運算領域，即便已經推出數代的DGX系統，以往仍淡化對搭配的CPU的描述，且多半NVIDIA優先選擇的x86處理器是優先選擇當時最充裕的PCIe通道的處理器，故並未固定與AMD與Intel搭配。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/09/b28ebbc0-890f-48b1-a3d0-d9e08740d0e9.jpg"><figcaption>▲Intel成NVLink Fusion聯盟成員，也是x86處理器首次支援NVLink技術</figcaption></figure><p class="ck-section">然而Intel於2026年參與GTC大會的關鍵，即是NVIDIA與Intel於2025年9月18日宣布雙方合作，除了NVIDIA挹注50億美金予Intel，Intel也成為NVIDIA NVLink Fusion聯盟成員，這也意味著後續相對僅能透過PCIe介面與NVIDIA GPU連接的AMD EPYC處理器，Intel Xeon將可透過NVLink技術與NVIDIA GPU發揮更大的綜效。</p><p class="ck-section">不過適逢NVIDIA於2026年GTC正式公布採用自研Olympus架構、支援空間多執行續的Vera CPU，也令人好奇NVIDIA與Intel合作能夠帶來哪些全新的變革；但不可諱言的是雖然NVIDIA積極推廣與自研Arm架構處理器的組合，不過整體運算業界仍較偏好搭配熟悉的x86處理器。</p>

搭載Tensor G5的Pixel 10 XL即便使用更大的電池，遊戲續航力甚至遠落後電池小一截的三星Galaxy S…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/09/e0ffd8c9-51e4-4c98-8e04-8319254daa97.jpg"></div><p class="ck-section">Google的Tensor G5處理器雖然已經轉移到台積電製程，然而以Arm舊CPU架構、非主流的Imagination Technologies GPU組合的設計仍未帶來消費者預期的升級感，扣除Pixel 10系列上市初期由於GPU驅動未能最佳化甚至落後Pixel 9的情況，在三星Galaxy S26系列問世後，更透露續航力還不及搭載Exynos 2600、電池容量更小的星Galaxy S26。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/f47511ff-cf6d-44de-bf0a-9d99e2b0d59b.jpg"><figcaption>▲GSMArena使用的比較基準為Exynos 2600版的Galaxy S26</figcaption></figure><p class="ck-section">Pixel 10系列的Tensor G5雖然採用台積電先進製程，但其CPU遠落後高通、聯發科及三星，仍採用Arm於2023推出的CPU微架構，至於GPU則選擇不具備光追且冷門的Imagination IMG DXT-48-1536 GPU，雖然理論性能並不差，但IMG的驅動似乎未能及時趕上。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/20f4c5f6-afa6-4d0c-9f94-b801fc7fd8ae.jpg"><p class="source"><a href="https://www.gsmarena.com/samsung_galaxy_s26-review-2942p3.php" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GSMArene</a></p><figcaption>▲Pixel 10 Pro XL的續航力輸給不少電量更低的競品，其中遊戲續航力是嚴重的弱項</figcaption></figure><p class="ck-section">雖然使用先進製程可改善一部分的能耗，但採用較舊的架構注定其能耗效率勢必低於使用世代更新架構的產品；從GSMArena於Galaxy S26評測的電池續航力比較，電池容量高出900mAh的Pixel 10 XL遜於電池容量更小的Galaxy S26，甚至還略落後2025年僅有4,000mAh電量的Galaxy S25，尤其遊戲續航力幾乎僅有列表中其它機種的一半，僅有影片播放續航力表現被拍開。</p><p class="ck-section">不過續航力牽涉的範圍錯綜複雜，也不光只是由於處理器本身，還包括螢幕與系統底層的最佳化，像是小米中國版的小米17 Pro Max也曾被指出由於系統底層執行過多雜項，導致雖然電池容量相對iPhone 17 Pro Max大了許多，但續航力卻未如預期呈現等比增加。</p>

MacBook Neo 搭 A18 Pro 能跑 Windows 但 8GB 記憶體爲一大限制

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/6ab7c61f-4312-48c8-9ba9-fd67ca0f919e.jpg"></div><p class="ck-section">Parallels 證實搭載 A18 Pro 處理器的 MacBook Neo 可執行虛擬 Windows 系統，但受限於 8GB 記憶體和無風扇設計，僅適合輕度使用。<br><br>蘋果最新推出的平價筆電<a href="https://mashdigi.com/?s=MacBook+Neo">MacBook Neo</a>，搭載原本用於iPhone的A18 Pro處理器，知名虛擬機軟體開發商Parallels<a href="https://kb.parallels.com/en/131100#9">進一步證實</a>，其虛擬化軟體Parallels Desktop確實能在這款定價599美元、新台幣19900元起跳的入門機種安裝、執行Windows作業系統。不過，雖然初步測試顯示運作「穩定」，但受限於硬體規格，這項玩法可能僅限於輕度體驗。</p><p class="ck-section"><strong>A18 Pro處理器具備跨系統運算實力</strong></p><p class="ck-section">在MacBook Neo剛發表時，外界並不確定這款入門機種是否有足夠的底層運算能力來執行Windows應用程式。而從Parallels近期在官網更新文章中指出，初步測試顯示其軟體在該設備上運行「穩定」，但具體的效能表現仍在評估當中。</p><p class="ck-section">MacBook Neo採用處理器，是首見於iPhone 16 Pro的A18 Pro。由於這款處理器與目前Mac機種使用的M系列處理器同樣基於Arm架構，因此它依然具備在Parallels Desktop環境下的Windows虛擬機執行能力。</p><p class="ck-section"><strong>「能跑」不代表「好用」：記憶體與散熱的雙重挑戰</strong></p><p class="ck-section">不過，「能做到」並不代表「可以這麼做」。對於只打算輕度使用Windows的MacBook Neo用戶來說，Parallels Desktop理論上是個可行的選項，但任何會對CPU或GPU造成重大負擔的操作，依然會面臨以下問題：</p><p class="ck-section">• 記憶體捉襟見肘：MacBook Neo僅配備8GB記憶體，而根據Parallels的說明，Windows 11運作的記憶體容量最低要求就高達4GB。這意味在虛擬機環境同時執行Windows時，剩餘給macOS作業系統及其應用程式的運作空間將會變得更小，代表將會明顯著拖垮筆電的整體效能 。</p><p class="ck-section">• 無風扇降頻機制：MacBook Neo缺乏散熱風扇設計，當處理器偵測到CPU或GPU處於高負載時，便會自動降低時脈速度 (降頻)作為保護。</p><p class="ck-section">綜合上述原因，這絕對不是一款為重度使用者 (Power users)打造的設備。</p><p class="ck-section"><strong>官方建議與產品定位</strong></p><p class="ck-section">如果用戶真的需要經常在Mac上使用Windows系統，Parallels官方建議購買具備16GB以上統一記憶體的蘋果筆電，例如全新搭載M5處理器的新款MacBook Air，或是新款全數採用16GB以上記憶體容量的MacBook Pro系列。</p><p class="ck-section">不過，若是撇除跨系統的虛擬機需求，單純作為一台日常使用的筆電，MacBook Neo依然是定位599美元價位的最佳機種。</p><p class="ck-section"><strong>分析觀點</strong></p><p class="ck-section">Parallels的這項測試結果，其實揭示蘋果的Apple Silicon市場策略極大成功。一顆為智慧型手機設計的A18 Pro晶片，不僅能順暢推動macOS作業系統，甚至還能扛起虛擬化Windows 11 on Arm的重任，這在x86架構陣營是難以想像的跨界實力。</p><p class="ck-section">但回歸現實面，硬體的物理限制依然存在。2026年的今天，8GB記憶體作為單一系統的文書處理或許綽綽有餘，但要挑戰「雙系統並行」無疑是強人所難。MacBook Neo作為完美勝任輕辦公與教育市場的平價機種，實際上還是有其物理上的限制，因此如果有運行Windows特定專業軟體的需求，還是建議多捏一點預算，直上16GB記憶體的規格，絕對會是更理智的選擇。</p><div class="source"><h3>資料來源</h3><ul><li><a href="https://mashdigi.com/the-a18-pro-can-also-run-windows-parallels-confirms-that-the-macbook-neo-also-supports-virtual-machines-but-8gb-of-memory-is-a-major-drawback/" target="_blank">https://mashdigi.com/the-a18-pro-can-also-run-windows-parallels-confirms-that-the-macbook-neo-also-supports-virtual-machines-but-8gb-of-memory-is-a-major-drawback/</a></li></ul></div>