Cool3c 癮科技

結合Xe3P與LPDDR5x，Intel以Crescent Island加速GPU鎖定AI推論需求

Chevelle.fu發佈結合Xe3P與LPDDR5x，Intel以Crescent Island加速GPU鎖定AI推論需求，最新資訊於2026-11-10 15:06：級工作站到資料中心級的需求，可自單卡、8卡擴展到機架級的80卡，設定為中小企業至大型企業內部、雲端服務等裝置端AI推論加速應用。瞄...#(253961)

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靠近顯示卡遊戲就會變快 實際試用「無線GPU」

高橋真紀發佈靠近顯示卡遊戲就會變快 實際試用「無線GPU」，最新資訊於2026-10-28 15:48：U，透過 Wi-Fi 7 實現「社群運算」，讓多裝置共享 GPU 算力。此方案為 AI 與創作等高負載工作，提供一個繞開雲端服務的本機運算新選項。#(253464)

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NVIDIA與Oracle擴大部署Vera Rubin平台至數百萬瓩規模，Vera CPU亦納入Oracle Clou…

Chevelle.fu發佈NVIDIA與Oracle擴大部署Vera Rubin平台至數百萬瓩規模，Vera CPU亦納入Oracle Cloud Infrastucture行列，最新資訊於2026-10-28 14:20：與NVIDIA擴大合作，能支援高度依賴GPU的前沿模型訓練與模型服務，並能處...#(253494)

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蘋果14吋基礎版MacBook Pro更新M6處理器，6.5萬元起最高可選32GB記憶體、4TB儲存

Chevelle.fu發佈蘋果14吋基礎版MacBook Pro更新M6處理器，6.5萬元起最高可選32GB記憶體、4TB儲存，最新資訊於2026-10-27 22:05：升30%，AI性能提升25%。同時借助雙16核NPU與在GPU融合AI加速設計，較前一代大舉提升AI性能，並可選配螢幕奈米紋理。...#(253471)

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蘋果iMac升級M6處理器，5萬元起並提供7款鮮明配色

Chevelle.fu發佈蘋果iMac升級M6處理器，5萬元起並提供7款鮮明配色，最新資訊於2026-10-27 22:35：GPU，且Thunderbolt連接不也同樣降規，或許亦可視為屆時M6版MacBook Air可能的處理器規格。▲M6版iMac提供高達7種顏色供選擇新款iMac同樣於202...#(253472)

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NVIDIA Rubin Ultra將由CPO技術串聯576個GPU作為單一大型GPU

Chevelle.fu發佈NVIDIA Rubin Ultra將由CPO技術串聯576個GPU作為單一大型GPU，最新資訊於2026-10-23 12:31：同封裝)與NVLink技術連接576個GPU，使其成為一個超大規模的GPU，並足以執行10兆參數的模型。達15 Exaflops FP4、5 ...#(253319)

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AMD進度超前實現RDNA 2 GPU支援FSR 4.1計畫，筆電APU、Ryzen Z掌機、Xbox遊戲機同樣受惠

Chevelle.fu發佈AMD進度超前實現RDNA 2 GPU支援FSR 4.1計畫，筆電APU、Ryzen Z掌機、Xbox遊戲機同樣受惠，最新資訊於2026-10-21 12:09：AMD在2026年5月藉宣布使RDNA 3架構的Radeon RX 7000支援FSR 4.1超取樣之際，預告將...#(253219)

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AMD傳推出16 CU GPU的Ryzen AI 7 HX 455

Chevelle.fu發佈AMD傳推出16 CU GPU的Ryzen AI 7 HX 455，最新資訊於2026-10-20 10:48：相同的8核Zen 5 CPU，但GPU提升至16 CU，能帶來更流暢的遊戲體驗。在中高價位帶提供更強大的GPU▲Ryzen AI 7 HX 455傳具備比Ryze...#(253178)

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NVIDIA為DLSS 5、DLSS幀生成釋出更具效率的新模型

Chevelle.fu發佈NVIDIA為DLSS 5、DLSS幀生成釋出更具效率的新模型，最新資訊於2026-10-14 10:13：X 40、RTX 50的DLSS幀生成導入新模型，其中DLSS 5的新模型大舉改善執行效率與減少模型參數，僅需現行一半的GPU效能即可達到相同的視覺效果，而DLSS幀...#(252983)

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Intel以Intel GPU D系列、基於Xeon處理器開放式機架與開放軟體協助客戶擴展代理式AI

Chevelle.fu發佈Intel以Intel GPU D系列、基於Xeon處理器開放式機架與開放軟體協助客戶擴展代理式AI，最新資訊於2026-10-13 13:14：Intel於OCP全球高峰會聚焦兩大重點，包括公布原代號Crescent Island的Intel GPU D系列技術細節，以及...#(252928)

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AMD鎖定代理式AI推出AMD Helion機架系統，可彈性配置全CPU或CPU+GPU架構

Chevelle.fu發佈AMD鎖定代理式AI推出AMD Helion機架系統，可彈性配置全CPU或CPU+GPU架構，最新資訊於2026-10-13 11:35：AMD宣布為滿足代理式AI世代的智慧型AI基礎設施需求，規劃基於OCP規範的AMD Helion機架系統，延續AMD Helios的開放...#(252925)

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高通使Android環境支援DirectX API可能的原因是為了Googlebook

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/1d6190e1-891b-4975-b448-1b7cc98b319e.webp"></div><p class="ck-section">根據知名科技媒體極客灣在Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6的介紹影片中提到，高通似乎有意使Snapdragon在Android環境能支援Direct X，減少在Android環境執行Windows遊戲時的GPU API轉譯，筆者在看到這則消息後有些懷疑背後的動機；在高通Snapdragon高峰會的Snapdragon X PC團訪環節，筆者詢問高通這項計畫是否屬實，雖然現場受訪者並未能確認是否屬實，不過在旁另一位技術人員表示他雖不確定是否內部實際狀況，但倘若有這樣的規劃，應該是為了與Google合作的Googlebook，而非為了少數使用Snapdragon手機執行Windows遊戲的狂熱玩家。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">Googlebook執行的系統是Android of PC</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/14210b78-394a-4d86-899a-62e8a1ca8580.webp"><figcaption>▲Googlebook的硬體效能優於以往的Chromebook，也因此可能透過中介方式在上面執行PC遊戲</figcaption></figure><p class="ck-section">Googlebook的本質並不單純是Chromebook的高階版本，而是Google傳聞已久、以Android貫串所有設備型態的高階PC，其作業系統雖然為PC桌面風格，但背後的底層則已經是與Android同源，這也成為高通可能為了Googlebook投入Android環境對DirectX API的原生支援。</p><p class="ck-section">就如同Google在Windows PC推出Play Games for PC，在Googlebook要求比Chrome使用更高規格的硬體之下，除了既有的Android遊戲程式，Google也許有意反向操作，使Chromebook可透過中介軟體反過來執行Windows PC遊戲，相較於為了少數狂熱玩家，筆者認為Googlebook是促使高通投入在Android環境原生支援DirectX API的動機也更為合情合理，不過正如開頭所說，高通並未證實是否真的已經投入這樣的開發，只是現場工作人員給出一個合理且更具說服力的動機。</p><p class="ck-section">不過如此一來，假設Google真的有意推動透過中介軟體使Googlebook可執行Windows PC遊戲，理論上Intel也可能同樣投入類似的開發。</p>

Snapdragon Insider影音創作者分享利用代理式AI高效率的剪接精彩旅遊短片

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/f5d61faf-f9de-4f20-b44c-73ded27e6a8c.webp"></div><p class="ck-section">對於影音創作者，呈現精彩的短片並不容易，除了主題的構思、加入各種元素等等，還要把橫跨多種創作設備如相機、手機、無人機、智慧眼鏡等拍攝的片段分類，或是在剪接的過程臨時想起還有欠缺的元素；高通在2026年的Snapdragon高峰會最後一天的主題演講首次邀請Snapdragon Insider上台，這位Josha Timothy不僅是影音創作者，也同時是AI狂熱者，他在台上介紹如何活用Snapdragon強大的效能結合代理式AI把他跨裝置拍攝的內容變成一段精彩的短片。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">利用代理式AI協助整理內容與剪接</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/8ad9cfb9-175c-4842-bc0b-e9e876cef9a0.webp"><figcaption>▲對許多專業內容創作者最頭透的就是怎麼把多種創作設備拍攝的大量素材進行分類</figcaption></figure><p class="ck-section">Josha Timothy在搭載Snapdrgaon X2 Elite Extreme的華碩Zenbook A16執行代理應用程式，並串接到FFmpeg影片編輯軟體，他將在夏威夷茂宜島使用Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6的QRD工程手機、三星Galaxy S26 Ultra、雲台相機、無人機、智慧眼鏡等創作設備所紀錄的內容放進資料夾，並透過AI代理進行多步驟的影音剪輯。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/93d2dc01-3c4f-4009-a727-419000e555cd.webp"><figcaption>▲FFmpeg由GPU加速執行，而代理式AI則100%透過Hexagon NPU執行</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/49e316c2-5fb2-49ed-9c9d-f3f7fefa3b7a.webp"><figcaption>▲利用AI分析影片元素，可快速地歸納及檢索相關素材</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/651af73e-32ac-4d63-8242-fbc4135b3a12.webp"><figcaption>▲透過將想法告訴AI代理，AI代理就會協助找出符合描述的素材並匯入到片軌</figcaption></figure><p class="ck-section">在此次的示範，FFmpeg是使用Snapdragon X2 Elite Extreme的Adreno GPU進行加速執行，而代理式AI應用則由Hexagon NPU高效率的執行，使Zenbook A16讓執行的應用程式以最適合的架構進行高效率的運算；當Josha Timothy匯入資料夾後，利用AI分析資料夾內的影片的元素，Josha Timothy就把他對於影片呈現的想法告訴AI代理，由AI幫他將具有符合條件的影片片段匯入FFmpeg的時間軸，構成一段精彩的影音短片。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/74cdf7c3-ea77-4697-9de7-c3d7b74912b7.webp"><figcaption>▲透過高效能的異構設計，可在裝置端實現高效率的AI代理影片剪輯</figcaption></figure><p class="ck-section">隨著裝置端AI代理的技術越來越強大，透過把AI、創作工具串接，影音創作者不再需要把大量的時間耗費在素材的分類，可把更多心力用於構思如何呈現理想的影片結果，而這一切都能由兼具強大異構效能、可支援多步驟AI代理的Snapdrgaon平台實現；也許不久後的將來，只要專心的拍攝素材、並把腦中的想法告訴搭載Snapdragon平台的手機，就能輕鬆地獲得一部精采的旅遊紀錄。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">活用專業的APV格式拍攝實現高畫質的素材</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/2dc39f01-20cb-466d-8198-4acf5e3756b4.webp"><figcaption>▲Josha Timothy偏好使用高效率的APV格式拍攝素材，且強調可透過支援APV的Android版Premier在手機進行剪輯</figcaption></figure><p class="ck-section">此外，Josha Timothy提到他的影片會優先選擇APV格式(Advanced Professional Video)，APV是由高通、Google、Adobe與三星倡議的先進影片格式，能夠以小檔案容量紀錄高畫質的影片，不僅廣泛被許多旗艦級Android手機所支援，包括Adobe Premier、Davinci Resolve與此次在Zenbook A16作為剪接的FFmpeg等創作軟體皆以支援，Josha Timothy甚至還可在搭乘交通工具的瑣碎時間，使用Android的Adobe Premier進行一部分的影片剪輯。</p>

極客灣稱高通出手開發在Android環境的DirectX驅動，使旗艦Android手機更流暢的執行Windows遊戲

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/58e97703-c4f7-4ae3-bd84-4e2e1fe96a74.webp"></div><p class="ck-section">雖然Android旗艦晶片的性能極為出色，也不遜於許多PC處理器的整合內顯，但受到Android產品級距落差甚大，Android生態系鮮少能像iOS針對頂級晶片性能開發PC級AAA內容，於是有一群熱血的開發者嘗試透過轉譯方式在Android環境執行AAA遊戲，雖然有許多實證的例子，但在缺乏官方支援下仍未能做到盡善盡美，同時轉譯也會導致效能耗損；知名中國科技媒體極客灣在Snapdrgaon 8 Elite Extreme Gen 6的前瞻影片提到，高通正著手推出Android環境的DirectX驅動，並實際展示執行Windows PC版的黑悟空：神話及電馭叛客2077。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">試圖打破Android遊戲生態僵局的手段</span></h2><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/qZxclaQU1wI" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/25b42185-510f-4e44-9e91-ab97bd78c264.webp"><figcaption>▲高通不乏使Adrerno支援DirectX的能力，只是Android並不使用DirectX故沒有必要性(照片為基於Snapdragon 7系列的Snapdragon C入門Windows PC平台設備)</figcaption></figure><p class="ck-section">針對Windows裝置，高通已有因應PC裝置型態的Snapdragon X系列平台，不過別忘了追溯在Snapdragon X出現前的Snapdragon PC平台更趨近於手機處理器，且近期公布針對入門級Windows PC的Snapdragon C，本質更是等同於Snapdragon C，故使Adreno GPU支援Direct X對於高通並不是問題，只是在Android的環境並不需要刻意支援DirectX，因為Android的遊戲並不依賴、也未使用DirectX API。</p><p class="ck-section">不過隨著微軟Windows對於Arm指令集CPU的支援越來越友善，不少開發者發現Snapdragon平台的潛力，現在也可透過像是GameNative或GameHub將PC遊戲透過轉譯方式在Android環境執行，一般而言，為了對應DirectX API，多半會透過Mesa Turnip驅動；根據極客灣的說法，高通有意改善轉譯的效率，直接出手使Android的GPU驅動程式也能支援DirectX，如此一來在執行Windows PC遊戲時，也省卻GPU需要重新轉譯的問題。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">促使高通投入Android的DirectX支援的動機在哪？</span></h2><p class="ck-section">不過筆者比較好奇的是，光是靠玩家社群有可能促使高通投入資源開發Android環境的DirectX驅動嗎？因為從結果來說，真的要遊玩PC遊戲，高通仍有Snapdragon X平台，或是甚至Valve也針對特定搭載Snapdragon處理器的掌機提供SteamOS系統，在Android本來就不仰賴DirectX API的情況下，還有考慮Google可能的反應，這樣的說法值得玩味。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/823e462a-f708-4ea9-a6e3-e7ef1abe62fd.webp"><figcaption>▲Google在Windows推出Play Games for PC供遊玩Android遊戲，有無可能Google或微軟計畫反向在Android提供正式的PC遊戲執行環境？</figcaption></figure><p class="ck-section">由於筆者在看到這篇文章的隔一天，台灣高通已安排與高通PC產品相關負責人進行聯訪，也許屆時有機會可詢問；不過筆者推測，或許高通願意開發Android環境的DirectX驅動，很可能與Google及微軟其中一方、甚至是雙方的計畫有關，畢竟目前Google Android難以跨足PC，而微軟Windows早就放棄手機，為了面對蘋果完善的跨裝置生態，Google與微軟不得不合作積極進行跨裝置體驗，甚至Google還在Windows推出Google Play Games for PC的官方版模擬器，現在將計畫反過來使Android可執行Windows PC遊戲似乎也很合理。</p>

高通Snapdragon 8 Elite Gen 6雙旗艦同步登場，AI徹底融入架構環節涵蓋感知、遊戲至代理式AI體驗

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/99dd1bce-2f71-488b-9a2d-d3f68956674c.webp"></div><p>高通於2026年9月22日在夏威夷茂宜舉行Snapdragon高峰會，首要的重點就是全新的手機旗艦行動運算平台Snapdragon 8 Elite Gen 6，而且正如先前預告，高通一口氣公布2款Snapdragon 8 Elite Gen 6，包括標準版Snapdragon 8 Elite Gen 6以及Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6，而且皆採用嶄新的架構與2nm製程，將新一代的體驗帶到更高層級。</p><h2><span style="color:#f39c12;">因應代理式AI的全新融合AI架構</span></h2><p>正如高通在前導預告提及，Snapdragon 8 Elite Gen 6系列貫徹將AI融入整個架構，透過記憶體子系統提升AI執行的流暢，同時NPU更因應代理式AI加入全新Element加速器，同時Sensing Hub也進一步提升輕度AI的執行性能與減少能耗，並首度在Adreno GPU管線整合AI加速，與相機息息相關的ISP也增強與NPU的聯合協作，把AI體驗融入使用手機的每個情境，同時也能在手機可靠、高效率的進行AI多步驟代理。此外Snapdragon 8 Elite Gen 6系列也導入全新Snapdragon X105 5G基頻數據，還有使用全新的FastConnect 8000無線子系統。</p><h2><span style="color:#f39c12;">新一代Oryon CPU具高時脈及全新快取子系統</span></h2><p>正如先前預告，Snapdragon 8 Elite Gen 6系列採用2+6的全大核自研Oryon架構，其中2核心Prime Core達到5GHz的驚人時脈，而6核心Performance Core亦具備4GHz的時脈，為Snapdragon 8 Elite Gen 6奠定出色的基本CPU性能基礎。</p><p>但與此同時，為因應新一代運算負載與代理式AI對於CPU的需求，Snapdragon 8 Elite Gen 6系列導入稱為Oryon Flex Cache的技術，以16MB共享快取池減少資料在核心之間轉移的頻繁存取，能夠降低多工時的操作延遲。借助Oryon Flex Cache，Snapdragon 8 Elite Gen 6系列不僅容許異構核心共享快取池，並可動態分配快取容量，使更大的任務集停駐在快取避免溢出到記憶體影響性能，同時有助使用較少系統記憶體配置下維持峰值效能。</p><h2>Sensing Hub升級雙micro NPU，Hexagon NPU結合全新Element加速</h2><p>高通為了提供裝置全時感知，在多代前的Snapdragon平台導入Sensing Hub感知平台，並納入精簡的micro NPU使其支援基礎AI運算，Snapdragon 8 Elite Gen 6系列的Sensing Hub獲得大幅的升級，導入雙micro NPU設計，足以執行200M參數的小模型，同時相對前一代NPU提高85%的性能，還能提升20%的能源效率，使裝置更聰明、省電的進行全時感知。</p><p>此外Snapdragon 8 Elite Gen 6系列的Hexagon NPU除了持續提升基本性能，也因應代理多步驟加入全新的Element加速架構，同時將快取提升50%，使Snapdragon 8 Elite Gen 6系列在執行代理AI任務時能夠更為節能與迅捷。</p><h2><span style="color:#f39c12;">Adreno GPU整合矩陣加速與HPM快取</span></h2><p>Snapdragon 8 Elite Gen 6系列的GPU延續3 Slice設計，時脈達1.45GHz，並具備18MB的HPB快取，同時在管線首次整合矩陣(Matrix)加速核心，使渲染管線可直接受惠神經網路加速並應用於圖像加速，搭配Adreno Neural Fusion神經網路增強技術的AI超解析與AI幀生成，每瓦效能大增40%；而且不光只是帳面技術，高通亦率先Unreal Engine、Unity及網易Messiah合作整合Adreno Neural Fusion，包括暗區突圍、暗黑破壞神：永生不朽、模擬農場26、崩壞：星穹鐵道、燕雲十六聲等18款遊戲亦已率先支援。</p><h2><span style="color:#f39c12;">打通與Hexagon深度整合的新一代Spectra ISP</span></h2><p>此外，Snapdragon 8 Elite Gen 6系列的Spectra ISP也同樣大舉提升，除了採用3路AI ISP，可支援8K60高畫質錄影與4K120高速慢動作以外，亦能與Hexagon NPU深度協作運算，實現較前一代每畫素達256倍的AI數據運算。</p>

高通Snapdragon 8 Elite Gen 6與Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/7541033b-2d88-49e3-a851-02b11e689f6a.webp"></div><p class="ck-section">高通於2026年Snapdragon高峰會首度公布雙旗艦，推出Snapdragon 8 Elite Gen 6與Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6兩款頂級行動平台，且不同於競品雙旗艦中的其中一款是前一代產品的增強版，Snapdragon 8 Elite Gen 6與Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6皆是採用嶄新架構，高通也提供一份關於兩款旗艦平台的定位差異與比較。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">Snapdragon 8 Elite Gen 6與Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/0c6f1254-7b9b-44ea-a5e6-8f1bc6df215d.webp"><figcaption>▲兩款平台的特性比較</figcaption></figure><p>Snapdragon 8 Elite Gen 6與Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6比較像是對應2025年Snapdragon 8 Gen 5與Snapdrgaon 8 Elite Gen 5，兩款晶片皆大量採用新架構級製程，然而在細部設計仍有區別，且相較上一世代產品不僅只是核心數量或時脈的縮減。</p><p>根據高通提供的資訊，Snapdragon 8 Elite Gen 6與Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6雖然採用相同世代的Oryon CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU、Spectra ISP，但顯然Extreme版本於NPU、GPU配有更大容量的快取，同時在GPU架構融合專用於AI圖像增強的Adreno矩陣加速器，此外相機功能也支援更高規格的格式。</p>

聯發科推出為Googlebook而生的Dimensity CX C10 Max，延續旗艦級全大核CPU及第8代NPU

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/a5c40d5b-3215-418a-8bfc-356f2c42f288.webp"></div><p>隨著Gggole正式公布定位於Chromebook之上的高階PC產品Googlebook於指定市場開放預購，作為晶片平台合作夥伴之一的聯發科旋即宣布推出專為Googlebook設計的旗艦天璣PC級平台Dimensity CX C10 Max，延續天璣旗艦系列一貫全大核設計與第8代NPU，為深度整合Gemini Intelligence的Googlebook挹注充裕的效能與出色的能耗效率。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/VVgch9veaOY" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><h2><span style="color:#f39c12;">近似天璣9400架構配置</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/e0fd85d3-ba29-4644-8edb-b6e46df25b8b.webp"><figcaption>▲Dimensity CX C10 Max的架構與天璣9400有諸多相似之處</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/0294b6c2-a856-4919-b252-dadc7315776f.webp"><figcaption>▲Dimensity CX C10 Max具備8核全大核、11GPU、55 AI TOPS NPU並採用台積電3nm製程</figcaption></figure><p>Dimensity CX C10 Max的架構配置近似天璣9400系列，採用單核Cortex-X925、3核Cortex-X4及4核心Cortex-A720構成全大核CPU配置，輔以Mali-G925MC11 GPU，以及高達550AI TOPS的NPU 890，同時具備出色影像處理能力、支援32MP主鏡頭的Imagiq 1090 AI-ISP，挹注可高效流暢執行CheomeOS、Android雙生態系資源及Gemini Intelligence的基礎；此外Dimensity CX C10 Max還支援Wi-Fi 7以及藍牙6.0等先進連結平台，與可支援雙4K顯示輸出的特性。</p>

Google攜手高通將Snapdragon X Elite引入Googlebook

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/3fe4a76d-4759-4de1-82ec-087d6fbe694e.webp"></div><p class="ck-section">Google於2025年Snapdragon高峰會宣布將與高通合作將Snapdragon X平台支援Chromebook，於2026年高通Snapdragon高峰會前夕，Google正式宣布定位在Chromebook之上的新一代高階PC裝置Googlebook，高通旋即也公布將透過Snapdragon X助力Googlebook帶來流暢執行Gemini Intelligence、Google Play App及全天續航力的體驗。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">Snapdragon X提供Googlebook充裕的性能與出色的續航力</span></h2><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/e9f55153-8306-4f25-b87e-16940f354105.webp"></figure><p class="ck-section">Snapdrgaon X雖是第一世代的Snapdragon X平台，不過仍有著出色的12核心CPU、Adreno GPU、45 TOPS NPU以及優異的能耗管理，同時支援Wi-Fi 7、藍牙5.4等先進連接技術，在與Google深度合作下可發揮Googlebook新一代融合Gemini AI的嶄新PC裝置體驗。</p>

微星將推出相對平價版MSI Claw 8 EX AI+，改搭Arc G3、512GB SSD便宜300美金

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/22ed2f5e-cc68-4f5e-bc5e-5c04b70e61d8.webp"></div><p class="ck-section">微星MSI Claw 8 EX AI+展現Intel認真看待PC掌機後所規劃的Arc G3 Extreme處理器的優異表現，然而高達5.3萬元的價格比起前一代產品漲幅驚人；不過VideoCardz在美國零售通路CompSource找到一款相對平價的MSI Claw 8 EX AI+ CG3M，價格相對原本搭載Arc G3 Extreme機型CG3EM的1,800美金下調至1,500美金，雖然同樣不便宜但也相對便宜。</p><p class="ck-section">MSI Claw 8 EX AI+ CG3M上市時間仍未定</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">改搭10Xe3 GPU的Arc G3處理器與512GB SSD</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/7011c919-20a9-4ce5-a02c-5644c6662111.webp"><figcaption>▲MSI Claw 8 EX AI+ CG3M處理器改用10Xe3 GPU的Arc G3，另外儲存也降為512GB</figcaption></figure><p class="ck-section">價格相對便宜的CG3M機型其實已經在命名方式透露與現行CG3EM的差異，MSI Claw 8 EX AI+ CG3EM搭載Arc G3 Extreme處理器，而MSI Claw 8 EX AI+ CG3M則採用次一階、10Xe3 GPU的Arc G3處理器，另外儲存也縮減至512GB，但記憶體仍舊大方地配置32GB，並未因此縮減為24GB，兩款機型理應共享多數的資源，不過也許MSI Claw 8 EX AI+ CG3M會採用不同的機身配色也不一定。</p><p class="ck-section">不過據透露，Intel似乎有意與AMD搶食更入門等級的PC掌機，可能會推出以4Xe3 GPU版本的入門級Arc G3掌機處理器，然而圖形效能恐怕會顯得有些尷尬。</p>

NVIDIA B200伺服器殘值不降反升，達推出時售價的158%

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/08/8da495a2-60e2-4ad4-8cd1-0e9a87e52588.jpg"></div><p class="ck-section">隨著NVIDIA Vera Rubin即將陸續出貨，於2024年公布的Blackwell世代的B200儼然就成為舊款產品，然而在AI對於運算性能的需求仍不斷增加之下，至今性能仍舊優異的NVIDIA B200的推估殘值不僅不是下降或維持平盤，反而是達到推出時建議售價的158%。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">市場需求踴躍但數量稀少導致殘值不降反升</span></h2><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="en" dir="ltr">GPU financing has become a core pain point in AI infrastructure. AI startups report that instead of reserving one year of compute, they're increasingly asked to reserve three while putting down 30-40% upfront.<br><br>Compute providers aren't imposing these onerous terms arbitrarily:… <a href="https://t.co/LFBOII7o3T">https://t.co/LFBOII7o3T</a></p>— Silicon Data (@Silicon_Data) <a href="https://x.com/Silicon_Data/status/2100306584828264782?ref_src=twsrc%5Etfw">September 16, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.x.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">根據Silicon Data報導，NVIDIA B200目前的殘值不僅未變低，反而超出原本上市時的報價，即便已經大量出貨一年，由於市場仍供不應求，尤其即便NVIDIA Vera Rubin推出在即，但畢竟遠水救不了近火不知何時才能獲得Vera Rubin，同時NVIDIA B200仍具有出色的推論性能與能耗性能比，也有相對成熟且廣泛的資源，也因此導致B200推估殘值反而上升。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/12/55ea575e-1435-4bc5-add1-0ead18837685.jpg"><figcaption>▲即便Vera Rubin推出在即、競爭對手虎視眈眈，然而性能依舊優越、生態系完整的B200仍因優異的表現使殘值不降反增</figcaption></figure><p class="ck-section">此外，世代較舊的A100、H100雖然不像B200不降反升，不過其殘值卻比起產業一般3年與5年的折舊狀況理想，其中H100的材質甚至還曾一度提高至60%以上，如今也還有58%，而A100即便問世長達6年以上，但也還有高於一般預測5年後剩下20%以上的25%殘值。</p>

SteamOS正積極提升NVIDIA顯示卡相容性，已經能動但效能還未最大化

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/08/33a3e579-c074-4893-966e-46a88ae1c267.jpg"></div><p class="ck-section">Steam Deck的成功，使基於Linux的SteamOS成為遊戲玩家的新選擇，有不少玩家嘗試在搭載AMD GPU的PC主機安裝使用，不過SteamOS仍面臨兩項比較大的問題，一者是還未能說服反作弊程式推出Linux系統版本，另一個是無法支援NVIDIA GPU，不過SteamOS開發團隊現在正積極聚焦在解決NVIDIA GPU支援問題。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">亟欲打通7成以上玩家的選擇</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/4889366f-e117-495f-9d01-e0e867779a5d.webp"><figcaption>▲Steam硬體調查報告中，NVIDIA用戶超過7成</figcaption></figure><p class="ck-section">受惠Valve與AMD深度合作，SteamOS在AMD的GPU有良好的相容性，同時也逐步可使用與PC相同的遊戲增強技術，而由於Steam Frame無線VR頭戴顯示器採用高通平台，開發團隊也一併打通對高通處理器的支援，甚至還提供使用特定高通處理器的第三方掌機的版本；但就現實來看，Steam硬體調查當中，使用NVIDIA GPU的玩家比重仍高達7成，倘若未能支援NVIDIA GPU，就無法再擴大SteamOS的用戶群。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">已經能動、但最佳化效果仍舊不佳</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/b2e5c70e-069a-43f5-80e1-013e4e4861ed.webp"><figcaption>▲SteamOS團隊已經成功啟用NVIDIA GPU驅動踏出第一步，但性能仍不及Windows環境</figcaption></figure><p class="ck-section">SteamOS對於AMD有不錯的最佳化的原因，不僅在於AMD與Valve共同合作打造Steam硬體的客製化處理器，AMD向來在Linux驅動程式的動作相當積極；然而SteamOS開發團隊目前也已經先成功使SteamOS能夠順利使用NVIDIA驅動程式，然而能用歸能用，相較PC平台的效能仍有待加強，但是完成最重要的第一步，後續就能夠把開發資源投注在最佳化。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">反作弊軟體要靠市佔解決</span></h2><p class="ck-section">至於反作弊軟體對Linux的支援，恐怕就是要靠市佔率去說服，就如同微軟與高通先在Windows使部分反作弊軟體願意推出Arm架構原生版本，在NVIDIA宣布推出基於Arm CPU的RTX Spark後，更多反作弊軟體加入對Arm架構的原生支援，是故有力的支持者、市占(或是金錢)絕對是說服開發者的關鍵，若SteamOS能因為支援NVIDIA GPU吸引更多玩家使用，也有助於讓反作弊軟體改變態度。</p>

傳AMD及NVIDIA將下一代消費級顯示卡延至2028年，不過AMD可能會在2027年先推出中階RDNA 5顯卡

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/22404908-5281-455d-833d-953a1d2cbc25.webp"></div><p class="ck-section">在近幾年，無論是AMD或是NVIDIA在消費級顯示卡多採取2年一次的架構更新升級，然而隨著產業發展重心轉移到AI產業，又遭逢記憶體供應不足，知名爆料者Kepler_L2聲稱AMD與NVIDIA下一代消費級GPU架構產品恐怕要比預期更晚、直至2028年才會推出，然而AMD據稱會先行在2027年先公布一款代號AT2的中階RDNA 2顯示卡。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">消費市場放緩似乎已成定局</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/06/eaa8c0c9-fb04-4934-acdb-4549550e060c.webp"><figcaption>▲AMD同樣傳出2028年才會大舉推出RDNA 5架構產品</figcaption></figure><p class="ck-section">雖然2年一度更新消費級GPU架構是大原則，不過從NVIDIA近幾次的步調，似乎也看出NVIDIA消費級顯示卡更新的週期一次比一次放緩，不過下一代產品還需面臨記憶體供應的不確定性，先進製造產能也優先給予AI產品，也可能是導致AMD及NVIDIA延遲產品更迭周期的原因。同時熟悉內線消息的Benchlife也聲稱截至目前為止板卡品牌都還未收到NVIDIA下一代產品開案的通知。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/6f63b61f-9036-4731-8329-b55b28c2c183.webp"><figcaption>▲透過AI提升遊戲體驗使顯示卡產品週期更為延長似乎是產業共識</figcaption></figure><p class="ck-section">然而與此同時，AMD、NVIDIA甚至Intel都更聚焦在透過AI提升遊戲體驗，NVIDIA與AMD都將把神經網路渲染活用在遊戲領域，其中NVDIA的DLSS 5亦已正式推出，使既有的顯示卡能借助軟體功能獲得新體驗，有助於在產品更迭周期延長的情況仍持續維持玩家熱度。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">AMD是認真要提前推新卡或是下一代遊戲主機的副產物？</span></h2><p class="ck-section">Kepler_L2指出，雖然AMD的RDNA 5架構新顯示卡直至2028年才會大舉登場，但卻會在2027年推出代號AT2的中階RDNA 5顯示卡，據稱採用40個CU配置，效能表現則足以與NVIDIA RTX X080等級抗衡。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/06/f70139d9-9124-4235-a555-6820dacc677c.webp"><figcaption>▲AMD在2027年先推出中階RDNA 5顯示卡，有可能是為了下一代遊戲機需求布局的附加產物</figcaption></figure><p class="ck-section">然而有趣的是，若以傳聞下一代遊戲機的架構與時間點，傳聞下一代Xbox「Project Helix」不再使用複雜的全客製化晶片設計，轉向使用類似Steam Machine以AMD既有CPU與GPU組合的方式，或許這款產品真正的目的並非搶先取得市場聲量，而是為了因應下一代遊戲機量產需求的附加產物，恐怕屆時也高機率類似Radeon RX 9070系列上市初期長時間缺貨。</p>

vivo再度攜手聯發科首發天璣9600 Pro，於9月21日上海公布X500 Pro系列

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/06a3836e-a26e-4468-b497-c3fc1b803e23.webp"></div><p class="ck-section">在聯發科年度旗艦手機平台天璣9600 Pro的發表活動，數度提及與vivo深度合作，而vivo於9月16日正式宣布，將在2026年9月21日於上海舉辦的vivo X500 Pro系列發表會首發天璣9600 Pro晶片，並以天璣9600 Pro的運算與AI性能，增強影像處理、智慧應用與效能表現。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">天璣9600 Pro以更強大性能與深度融合AI助X500 Pro再創巔峰</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/13385453-06c0-42a0-ba18-164cedb621b0.webp"><figcaption>▲聯發科攜手vivo將在X500 Pro系列首發天璣9600 Pro，其AI及影像特色新功能也預計落實在X500 Pro上</figcaption></figure><p class="ck-section">天璣9600 Pro為聯發科新一代頂級手機平台，在架構深度為融合AI體驗最佳化，並藉由Arm新一代CPU及GPU IP還有台積電2nm製程使性能大舉提升，但同時也在架構設計與AI增強技術相互結合帶來更優異的能源效率，同時也支援基於AI增強的遊戲體驗。</p><p class="ck-section">此外天璣9600透過雙NPU架構具備出色的主動感知能力，無論是全時感知或新一代生成式應用皆進一步獲得擴展，同時全新的Imagiq 1290 ISP能與NPU相輔相成，帶來新一代運算攝影及增強影像，除了支援4K240p高速慢動作、CS-ISP 4K60電影級一鍵輸出、4K 120電影級log還有答17EV的高動態影像，也都預計落實在X500 Pro系列的技術中。</p>

NVIDIA新增84GB VRAM的RTX PRO 5500 Blackwell工作站版本，規格與RTX 5090如出…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/97682eea-9a21-41b9-bfa6-f215d45fd080.webp"></div><p class="ck-section">或許是肥水不落外田，既然市面上有許多第三方業者將消費級的GeForce RTX 5090改裝成工作站加速卡，NVIDIA在RTX PRO專業工作站加速卡產品線悄悄新增RTX PRO 5500，CUDA核心，配有僅次於RTX PRO 6000的84GB ECC VRAM，同時也提供PCIe Gen 5 x 16的主動式氣冷，以及提供可搭配液冷解決方案的RXM版。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">專為機櫃工作站設計</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/1476fe92-bbf4-4c41-859b-8a4ec517ae93.webp"><p class="source"><a href="https://www.pny.com/nvidia-rtx-pro-5500-blackwell" target="_blank" rel="noopener noreferrer">PNY</a></p><figcaption>▲PNY網站列出的規格確認採用與RTX 5090相同的CUDA核心數量，不過高達84GB的ECC GDDR7是最大的價值</figcaption></figure><p class="ck-section">在NVIDIA官方的頁面並未提供RTX PRO 5500 Blackwell工作站版本的完整規格，僅提及搭載1,398GB/s的84GB ECC GDDR7，以及答600W最大功耗，不過於NVIDIA官方合作夥伴PNY的介紹頁面，明確列出具備21,760個CUDA Core，也等同RTX PRO 5500 Blackwell的核心與GeForce RTX 5090相同。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/3c03fac3-bbf3-4863-a1c8-0a26d7bc0023.webp"><figcaption>▲NVIDIA在官方說明頁面強調這款產品是針對機櫃式工作站產品設計而非用於桌上型工作站</figcaption></figure><p class="ck-section">此外，RTX PRO 5500 Blackwell強調是鎖定機櫃式工作站部署設計，並提供氣冷或液冷方式，提供IT團隊將GPU集中存入託管機櫃、於使用者之間共享與持續擴充，並且不需要單獨配備桌上型硬體。</p>

NVIDIA攜手Perplexity將Portable Compute自Linux環境擴展至Windows系統，同時提…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/afafb512-9d53-40b0-8144-f6ffd60697e3.webp"></div><p>Perplexity宣布與NVIDIA合作，將Portable Compute在DGX Spark與Linux環境的RTX PC擴展至搭載NVIDIA RTX技術的Windows PC，包括RTX PC及RTX Pro工作站等具備24GB以上VRAM裝置皆可於Windows環境體驗代理式AI；Portable Compute由NVIDIA Perplexity共同開發，可於裝置端透過NVIDIA GPU加速驅動代理程式模式，進而實現裝置端多步驟任務。</p><p>Windows及Linux的Portable Computer下載：<a href="https://www.perplexity.ai/hub/products/portable-computer" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Portable Computer</a></p><h2><span style="color:#f39c12;">為用戶提供裝置端的多元代理應用</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/ceec57fb-b1c3-477b-87ce-9da7e77411ba.webp"><figcaption>▲Portable Compute繼支援Linux環境的RTX Spark與RTX PC後，現在也釋出Windows版本並提供為RTX GPU最佳化的模型及簡化的設定程序</figcaption></figure><p>Portable Compute是Perplexity的裝置端版本，將本機與雲端AI整合到單一應用程式，使用戶能夠在具備隱私的環境享受可規劃與執行多步驟任務的代理式AI在各種領域的助益的同時，並減少對雲端代理執行支付的費用；倘若執行內容仍需要龐大的算力，亦可在裝置端完成一定程度的任務後，將去識別化的資料交由雲端運算處理，透過混合運算在隱私及性能之間取得平衡。</p><p>用戶在同意使Portable Compute可存取Microsoft Outlook、OneDrive、Word、Google Drive、Gmail、Slack及GitHub等應用程式後，即可同時串接與存取這些應用程式，構成連貫的代理任務；此外Portable Compute簡化裝置端模型如Qewn 3.8 27B的設定，同時事先針對RTX GPU最佳化，不須研究模型配置或執行複雜的軟體堆疊，即可享受裝置端代理的益處。</p><p>舉例來說，透過Portable Compute，用戶可整理已連結GitHub專案中尚未關閉的pull request、找出後續與標註內容過時的文件，協助進行程式碼審查；或在安全的個人裝置檢視券商對帳單與數位文件，找出定期收取的費用並在分析結果引用相關檔案與頁碼，實現精確的財務分析；或是在裝置端分析客戶註冊資料，找出使用者流失的環節，並將重點發現分享至已連結的Slack頻道。</p>

儘管小米玄戒O3支援LPDDR6，但記憶體頻寬仍落後採用LPDDR5的蘋果A20 Pro

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/4d67b425-4695-431d-abb6-9f423a3b44da.webp"></div><p>蘋果A系列應用處理器向來都是手機行動處理器在效能的標竿，雖然迄今仍維持Arm指令集自研架構的6核心配置，但即便Android陣營憑藉總核心數量勉強在多核心效能取得微幅領先，但單核心性能卻奠定Android陣營難以超越的表現；雖然2026年Android旗艦晶片將陸續透過支援LPDDR6做為賣點，不過首發的小米玄戒O3卻在記憶體頻寬敗給使用LPDDR5X的蘋果A20 Pro。</p><h2><span style="color:#f39c12;">關鍵可能是記憶體通道配置</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/645c1569-a286-46e3-b1b4-42b3f4fe463a.webp"><figcaption>▲玄戒使用4通道記憶體實現113.8GB/s記憶體頻寬</figcaption></figure><p>儘管小米玄戒O3與蘋果A20 Pro都使用96bit的記憶體匯流排，不過使用LPDDR5X的蘋果「僅」有9,600MT/s，小米的LPDDR6則可達10,667MT/s；玄戒的記憶體配置是採用4x24bit的記憶體配置，不過蘋果想當然爾不會公開這些資訊，除非後續上市後外媒進行拆機深度解析，但之前傳出蘋果可能為了各種理由使用6通道配置。</p><p>蘋果使用6通道配置並非毫無道理，因為對於蘋果而言可能是有著整體配置及成本方面的戰略考量，現行蘋果為了Apple Intelligence不得不把iPhone的RAM提升至12GB，同時蘋果也不像Android陣營提供更大RAM的配置，在iPhone 18 Pro系列以單一12GB為目標下，6通道意味著使用的是6組2GB RAM顆粒。</p><h2><span style="color:#f39c12;">更高的頻寬有助提升體驗及代理式AI體驗</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/9d2ca717-a225-426a-9460-fa089b9aec5f.webp"><figcaption>▲A20 Pro據稱採用6通道記憶體，以更多通道數提升記憶體頻寬帶來更低延遲的AI代理體驗</figcaption></figure><p>透過6通道記憶體配置，在目前第一世代LPDDR6還未能與技術成熟的LPDDR5X拉開決定性的性能的情況下，最終使A20 Pro記憶體頻寬能夠優於玄戒O3。</p><p>同時記憶體頻寬提升的優勢也連帶提高裝置使用的流暢度，更重要的是提供裝置端AI體驗，現在更傳出A20 Pro配置雙16核NPU的目的是最大限度地提高裝置端代理的體驗，據稱在特定負載的AI性能甚至優於此次表現相當亮眼7核心GPU，而更高的記憶體頻寬則有助於在AI需要頻繁傳輸資料時提升速度與降低延遲，進而提升代理AI體驗。</p>

AMD新增AM5的Ryzen 5 7500及AM4的Ryzen 5 5500F兩款舊架構主流處理器

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/f6243323-29a4-42c8-b2c6-a7169ceafd07.webp"></div><p class="ck-section">雖然AMD Ryzen處理器已經邁入AM5插槽的Zen 5架構世代，也預期會在2027年公布下一代消費級Zen 6架構Ryzen，不過如同AMD對於舊平台的允諾一樣，AMD仍持續在市場提供舊架構與AM4插槽的新品，在2026年下半年分別推出Zen 4架構AM5插槽的Ryzen 5 7500及Zen 3架構AM4插槽的Ryzen 5 5500F兩款主流處理器。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">65W帶有基礎內顯的Ryzen 5 7500</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/f4433c5f-821c-48b1-9b76-331f9da7a7e3.webp"><figcaption>▲Ryzen 5 7500可視為Ryzen 5 7500F配有陽春內顯的版本</figcaption></figure><p class="ck-section">Ryzen 5 7500基本上與現行無內顯的Ryzen 5 7500F如出一轍，同樣都隸屬代號Raphael架構的6核心產品，唯一的區別是Ryzen 5 7500具有陽春的雙核RDNA 2 GPU，意味著不像Ryzen 5 7500F非得有一張獨立顯示卡才能使用。</p><p class="ck-section">Ryzen 5 7500具有3.7GHz基礎時脈與5GHz的Boost時脈，配備6MB L2快取及32MB L3快取，設定為65W TDP。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">無獨顯的Ryzen 5 5500F</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/18446325-eefc-42e9-a1d9-7fe49bf32f71.webp"><figcaption>▲Ryzen 5 5500本質是AM4桌上型CPU架構把L3砍半成APU級的主流處理器</figcaption></figure><p class="ck-section">雖然目前AMD有一款Ryzen 5 5500，不過這是新公布的Ryzen 5 5500F並不是拿掉內顯的Ryzen 5 5500，Ryzen 5 5500本質是隸屬Cezanne APU產品，Ryzen 5 5500F則是不折不扣的Vermeer桌上型CPU產品，但是相較同樣Vermeer世代的Ryzen 5 5500T將L3快取砍半，等同與Cezanne架構相同。</p><p class="ck-section">Ryzen 5 5500F具有3GHz的基礎時脈與4GHz的Boost時脈，具備3MB L2快取與16MB的L3快取，設定為65W TDP。</p>

AI新創d-Matrix加入NVIDIA NVLink Fusion生態系，將Raptor XPU整合至NVIDIA…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/889fb32c-ffc3-4ebc-8c7a-c3ebe2c0318c.webp"></div><p class="ck-section">AI推論新創公司加入NVIDIA NVLink Fusion生態系夥伴，借助NVIDIA NVLink Fusion技術，將新一代Raptor XPU銜接至NVIDIA AI基礎設施進行垂直、水平擴展到機架規模與基礎設施層級，協助d-Matrix以低風險途徑自客製化晶片邁向大規模部署。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">NVIDIA NVLink Fusion提供一條從客製化XPU邁向機架級部署的捷徑</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/889fb32c-ffc3-4ebc-8c7a-c3ebe2c0318c.webp"><figcaption>▲d-Matrix藉由加入NVLink Fusion，可透過低延遲擴展技術銜接到經過驗證的NVIDIA AI基礎建設機架生態系</figcaption></figure><p class="ck-section">d-Matrix是一家提供客製化XPU服務的新創公司，雖然具有協助客戶設計與製造XPU的能力，然而若要達到AI工廠規模，需要解決網路、機架架構、電力、散熱、軟體與供應鏈，自晶片、整合高速介面、驗證垂直擴展網路方案到設計與驗證機架等必要程序，對於新創公司都需要增加時間、成本及承擔風險。</p><p class="ck-section">NVIDIA NVLink Fusion提供一條捷徑，使d-Matrix不僅可藉此透過高頻寬、低延遲的技術使XPU與CPU連接到NVIDIA技術堆疊，也因此打通進入NVIDIA認證平台的基礎設施的康莊大道；d-Matrix可利用NVIDIA MGX生態系成熟與經過驗證的機架系統、供應鏈、電力與冷卻設施，藉由標準化的通用機架，使資料中心僅需單次設置，即可同時支援GPU、CPU及XPU。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">協助d-Matrix整合至NVIDIA AI工廠生態</span></h2><p class="ck-section">d-Matrix計畫透過NVIDIA NVLink把Raptor XPU連接到高頻寬、低延遲的垂直擴展網域，同時機架亦可與NVIDIA Vera Rubin NVL72等NVIDIA GPU協作，支援解耦式推論；此外d-Matrix還將整合NVIDIA Vera CPU、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA BlueField-4 DPU與NVIDIA Spectrum-X 乙太網路。藉由NVLink及MGX，使d-Matrix能銜接到NVIDIA架構的AI工廠環境並做為並行專用推論運算。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">靈活彈性的NVLink Fusion及NVIDIA AI工廠</span></h2><p class="ck-section">NVIDIA新一代的全端AI工廠平台包括NVIDIA Vera Rubin NVL72、Groq 3 LPX、Vera CPU 機架、Vera BlueField-4 STX 儲存系統與Spectrum-6 SPX 乙太網路。透過設計上具備高度通用性，可執行各種AI負載、模型與模型架構。</p><p class="ck-section">且借助NVLink Fusion，像是d-Matrix等其它AI XPU、客製化晶片或CPU廠商能在低風險的情況以高速、低延遲連接技術加入經過預先驗證的AI基礎建設平台，同時對於客戶而言，也能依據運算負載彈性將第三方架構與NVIDIA技術融合協作。</p>

Arm推出AI開發者平台Arm AI Portal，協助Arm開發者取得橫跨雲端至邊際的最佳化AI模型

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/202767c8-5255-4d9a-b6da-9494fe259337.webp"></div><p class="ck-section">隨著軟體定義成為科技發展趨勢，現代的晶片技術公司已不再是單純的硬體公司，尤其如NVIDIA在軟體領域的投入遠超過外界對它的想像；Arm宣布為AI開發者推出Arm AI Portal，使超過2,200萬開發者與AI代理可自Arm平台取得橫跨雲端、邊際與實體AI的最佳化AI軟體，透過預先最佳化的模型加速導入並獲得效能最大化。</p><p class="ck-section">Arm AI Portal即日起開放開發者使用：<a href="https://developer.arm.com/ai" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Arm AI Portal</a></p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">提供開發者與AI代理更易部署與經最佳化的開發入口</span></h2><p class="ck-section">Arm看到代理式AI正從雲端延伸至邊際與實體AI，開發者需橫跨不同模型、執行環境與硬體目標開發，希冀讓開發者不須從頭開始著手，透過全新推出的Arm AI Portal作為入口，使開發者與AI代理可自此平台進行探索、最佳化與部署AI軟體，開發者可找到針對特定任務、預先最佳化的模型與效能及精準度資料，並比對延遲、記憶體需求與模型大小，取得程式碼範例與部署工作流程。</p><p class="ck-section">Arm AI Portal除了持續主動更新針對Arm硬體最佳化的模型，未來也將釋出工具讓開發者匯入包含專有模型在內等自己的模型，並在Arm進行效能分析與最佳化；在正式公布前，專為AI代理設計的AI資源已開放搶先體驗：<a href="https://developer.arm.com/ai/tools" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI Optimization Tooling Early Access</a></p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">針對Arm運算平台最佳化的AI加速開發</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/4e3e9126-56ba-47f8-b44b-d2d32cfbfe95.webp"><figcaption>▲Arm AI Portal可協助開發者探索合適裝置性能且經過最佳化的AI模型資源</figcaption></figure><p class="ck-section">Arm AI Portal於基於Arm運算平台支援語言、語音、視覺與神經圖像，在推出之際，提供包括Alibaba Qwen、Google Gemma與Ultralytics YOLO等經過預先最佳化的模型，並採用 ExecuTorch、LiteRT與ONNX-RT等執行環境，並獲得Alibaba、Raspberry Pi與Ultralytics等生態系夥伴支援。</p><p class="ck-section">AI Portal可直接融入開發者與AI代理既有開發環境，並可自Hugging Face取得針對Arm最佳化的模型，Portal資源也可使城市代理透過MCP存取。</p><h3 class="ck-section">經最佳化AI模型可大舉提升性能</h3><p class="ck-section">Arm亦以在搭載聯發科天璣9500的vivo X300例子執行兩個模型舉證經過最佳化的效益：</p><p class="ck-section">Qwen3-TTS透過單執行續執行與Q8_0 talker及code predictor混和量化，並結合SME2指令集加速，可帶來4倍效能提升。</p><p class="ck-section">Ultralytics YOLO26n則可透過SME2以FP16執行，相對FP32進行單執行續執行效能提升40%，而在支援NEON指令集的Raspberry Pi 5，採用FP16與INT8混合量化，亦可較FP32提升40%效能提升。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">提供跨裝置型態的全面Arm最佳化</span></h2><p class="ck-section">Arm AI Portal提供橫跨雲端、邊際與實體的Arm運算平台支援，協助開發者依據目標找出最佳化模型，舉凡機器人所需的視覺模型、能於智慧手機執行的生成式AI，到雲端CPU針對特定負載的大型語言模型等。</p><p class="ck-section">Arm AI Portal同時也針對Arm架構所支援的SVE、SME與神經加速等技術與最佳化軟體相互連結，甚至連甫發表的CSS for Mobile 2平台都可自Arm Portal取得可透過SME2加速的模型與支援新一代AI GPU的圖像模型。</p>

聯發科天璣9600將於9月15日公布，確認有Pro版存在

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/3b9762d1-1c56-46a3-9cce-3d192a01a1b5.webp"></div><p class="ck-section">聯發科於2026年9月8日宣布新一代旗艦級天璣處理器將於9月15日下午2點30分發表，從預告短片可確認預期稱為天璣9600的新一代旗艦天璣平台如傳聞中還會同步公布「Pro」版本，將頂級產品線再進一步細分，產品策略幾乎與高通的雙Snapdragon 8 Elite Gen 6如出一轍。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">預期以Arm CSS for Mobile 2的架構為基礎</span></h2><div class="raw-html-embed"><iframe src="https://www.facebook.com/plugins/video.php?height=476&href=https%3A%2F%2Fwww.facebook.com%2Freel%2F1026241663779492%2F&show_text=false&width=267&t=0" width="267" height="476" style="border:none;overflow:hidden" scrolling="no" frameborder="0" allowfullscreen="true" allow="autoplay; clipboard-write; encrypted-media; picture-in-picture; web-share"></iframe></div><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/bb286067-00d9-45e6-8a89-44513ec91af8.webp"><figcaption>▲天璣9600系列預期採用Arm CSS for Mobile 2當中的IP為基礎</figcaption></figure><p class="ck-section">依照近年慣例，天璣9600的CPU架構及GPU將採用最新的Arm IP組合，也就是甫於9月8日正式公開的Arm CSS for Mobile 2子系統中的IP組合，不過聯發科也會按照慣例表示其設計並非將Arm的子系統照單全收而是進一步經過最佳化設計，此外將會採用聯發科2nm製程，Pro板與標準版預期會透過時脈、GPU核心數量與是否支援LPDDR6做為區別。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/b4fb6b50-2e09-47a0-a7d7-8185d13065ef.webp"><figcaption>▲天璣9600將以C2-Ultra與C2-Pro構成全大核</figcaption></figure><p class="ck-section">預期天璣9600的CPU將會由Arm C2-Ultra及Arm C2-Pro構成的全大核設計，先前的謠傳是採用2+3+3的組合，以雙核C2-Ultra搭配2組3核心時脈不同的C2-Pro構成，Arm提供的理論數據預期可在單執行緒與多執行緒較上一代提升10%以上性能，同時倘若搭配雙SME 2指令集，AI性能有望較前一代提高1.7倍。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/5ce74a05-76bb-44f4-85cb-09953286a81f.webp"><figcaption>▲天璣9600將與玄戒O3同樣採用Mali G2-Ultra NX GPU，支援新一代管線、第3代光追架構、納入神經網路</figcaption></figure><p class="ck-section">至於GPU則會使用被小米玄戒O3搶先首發的Mali G2-Ultra NX，核心配置可能為12核心，低於玄戒O3的16核，但藉由2nm先進製程可能在實際設備會有更穩定的持續性能；Mali G2-Ultra是Arm首次將神經網路加速納入管線架構，甫以全新的EE增強架構與第3代硬體光線追蹤，可結合AI神經網路大幅提升遊戲影像品質並降低能耗。</p>

Arm公布Arm CSS for Mobile 2，Mali G2 GPU首度整合神經網路加速，C2 CPU延續二位數…

小米公布搭載玄戒O3的小米18 Fold，厚5mm搭徠卡3鏡頭、6,000mAh、1TB有LPDDR6

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/c39e4e52-59e1-4887-96bf-d11dc313eff4.webp"></div><p class="ck-section">小米在2026年9月7日針對中國市場公布兩款搭載玄戒O3的新品，其中包括小米首款寬螢幕折疊機小米18 Fold，小米18 Fold採用外5.38吋螢幕、內7.58吋螢幕，並具備3鏡頭及6,000mAh電池，闔起為10.68mm、展開後5.02mm，重量為219克，雖然長鑫儲存預告小米18 Fold將首發LPDDR6記憶體，不過僅16GB RAM+1TB機型採用LPDDR6。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/c41dc82e-5567-4ef6-a6cd-fc8e3fa81ab6.webp"><figcaption>▲小米18 Fold售價自10,999人民幣起，不過僅16GB RAM+1TB為LPDDR6</figcaption></figure><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/af0008b1-e0fa-40b3-9ad8-ef34968ddefa.webp"><figcaption>▲另有陶瓷限量版</figcaption></figure><p class="ck-section">小米18 Fold提供4種規格，12GB+256GB為10,999人民幣，12GB RAM+512GB為11,999人民幣，16GB RAM+512GB為12,999人民幣，16GB LPDDR6 RAM+1TB為14,999人民幣；另外還有限量1,500台、僅搭配16GB RAM+1TB儲存的小米18 Fold陶瓷版，售價15,999人民幣。考慮到玄戒O3處理器的特殊性，小米18 Fold倘若有全球版可能會改採其它處理器平台。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">外5.38吋螢幕、內7.58吋螢幕</span></h2><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/45a0a0c6-a8f2-4e51-b7e0-becf2cd35039.webp"><figcaption>▲採用7.58吋寬比螢幕，觀看影片比起典型7.98吋對開摺疊螢幕更大，另外標榜封面螢幕的鍵盤寬度優於6.9吋主流規格</figcaption></figure><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/9885d564-556e-4599-82ac-13d3ddd0b5cd.webp"><figcaption>▲摺疊螢幕採用雙層非等厚UTG玻璃結構，強定可抗1.2公尺掉落衝擊</figcaption></figure><p class="ck-section">小米18 Fold採用外5.38吋1,712x1,168 1-120Hz的單邊大園角螢幕，並搭配小米龍晶玻璃3.0，內螢幕7.58吋2,364x167 1-120Hz摺疊螢幕，並強調內螢幕採用雙層不等厚柔性UTG玻璃結構補強，再搭配小米龍骨轉軸，號稱可承受1.2公尺掉落，並具備IP58、IP59等級防塵防水。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">首發10CPU+16GPU的玄戒03</span></h2><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/3b1d3309-f280-429f-963f-b873e2352224.webp"><figcaption>▲機身重量抑制在219克，展開後僅約5mm厚</figcaption></figure><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/7a8d2a04-0d7f-4932-bdb7-a97d17ebdaf4.webp"><figcaption>▲小米18 Fold電量達6,000mAh，且支援67W有線充電與50W無線充電</figcaption></figure><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/5080a718-0a75-4eaf-a4d7-1ba0688af508.webp"><figcaption>▲小米18 Fold重點規格</figcaption></figure><p class="ck-section">小米18 Fold是首發玄戒O3的旗艦手機，採用10核心Arm C1系列全大核設計搭配16核Mali G2-Ultra NX、4核NPU，除16GB RAM+1TB的記憶體為長鑫LPDDR以外，其它儲存規格皆是搭配LPDDR5X；電池則為小米金沙江的矽碳負極電池電池，達6,000mAh電量，並支援67W有線充電與50W無線充電，重量則控制在219克。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">搭配徠卡三鏡頭</span></h2><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/1e46c3fd-c034-4022-955a-a5edc7834f6f.webp"><figcaption>▲搭載徠卡3鏡頭，以200MP主鏡頭搭配50MP超廣角與50MP長焦</figcaption></figure><p class="ck-section">小米18 Fold採用徠卡3鏡頭，其中廣角主鏡頭為200MP三星HP5元件搭配23mm f1.7光學鏡片，可支援10公分近拍，超廣角為50MP元件搭配f2.4元件，長焦為50MP三星JN5元件搭配3.5倍f2.8潛望長焦。</p>

小米公布小米Pad 9 Pro Max，首發玄戒O3號稱性能直逼蘋果M5

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/a52f41b6-c167-488a-af95-190c094114f9.webp"></div><p class="ck-section">小米除了以小米18 Fold作為玄戒O3在手機的首發產品，也一併公布搭載玄戒O3的小米Pad 9 Pro Max，號稱在效能上能與蘋果M5一較高下，並主打生產力應用。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/2561b15e-714a-4d2e-8c2e-f4c1cea20058.webp"><figcaption>▲小米Pad 9 Pro Max的規格相當多</figcaption></figure><p class="ck-section">小米Pad 9 Pro Max提供豐富的規格配置，入門標準面板的8GB RAM+256GB為4,799人民幣，12GB RAM+256GB為5,299人民幣，16GB RAM+256GB為5,799人民幣，12GB RAM+512GB為6,099人民幣，16GB RAM+512GB為6,599人民幣；另外還有16GB RAM+512GB與16GB+1TB兩款柔光屏版，別為6,899人民幣及7,899人民幣。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">搭載13.3吋3.4K LCD、重645克</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/be50f907-d02a-4724-91d0-7e1490ec4a51.webp"><figcaption>▲強調玄戒O3多核CPU及GPU效能趨近蘋果M5</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/d898745c-a815-4c8f-a76b-87823890f995.webp"><figcaption>▲小米Pad 9 Pro Max重點規格</figcaption></figure><p class="ck-section">小米Pad 9 Pro Max搭載13.3吋144Hz 3.4K OLED，峰值亮度達1,000nits，機身厚度僅5.67mm，重645克；作為首發玄戒O3的平板，小米Pad 9 Pro Max標榜其CPU多核性能及GPU趨近蘋果M5性能(也就是沒有贏啦...)，此外配有12,000mAh電池與支援120W有線快充，此外標榜支援許多PC級內容創作軟體，還可支援外接螢幕模式。</p>

傳Rockstar因遊戲機漲價被迫加速PC版GTA 6開發，可能不到一年就會上市

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/f0e288d6-dccf-4d81-a40e-b80251555e2c.webp"></div><p class="ck-section">備受矚目的AAA遊戲俠盜獵車手6(GTA VI)在歷經2度延期後，確定2026年11月在PS5及Xbos Series X、Xbox Series S主機推出，根據過往的經驗，PC版需要等待超過一年的時間才會推出，但根據知名遊戲情報來源VGC預測，Rockstar Games和Take-Two由於遊戲機價格飆漲，被迫加速PC版開發，很可能在一年內就有機會看到PC版俠盜獵車手6。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">遊戲機價格飆漲、許多玩家已有不遜於主機性能的PC</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/73987eaf-5b89-4449-961b-18499c9f6117.webp"><figcaption>▲俠盜獵車手6傳PC版加速開發，主因是家用主機價格大漲</figcaption></figure><p class="ck-section">VGC指稱，由於遊戲機價格已大幅飆漲，同時市場上主機供貨也相當不穩定，考慮到許多PC玩家已有規格不錯的主機，或僅需小幅更新硬體(如升級到較新世代的GPU)，Rockstar Games和Take-Two不得不考慮加速PC版開發計畫，且PC主機相對目前世代的遊戲機可支援更豐富的AI影像增強技術，有助實現超越遊戲機的視覺體驗。</p><figure class="media"><iframe width="200" height="113" src="https://www.youtube.com/embed/-c651iumoFc?feature=oembed" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen title="GTA 6 SAVES the games industry... or does it? | VGC Podcast 187"></iframe></figure><p class="ck-section">俠盜獵車手6開發優先聚焦家用主機板的原因在於龐大的玩家社群，除了前一代俠盜獵車手5歷經3代主機仍累積出色的銷售以外，考慮到GTA Online在家用主機與PC的營收落差，也難怪Rockstar Games和Take-Two優先聚焦在家用主機版本的開發。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/tJbzMqJGH4k" 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">然而推出PC版還有許多繁瑣的作業，畢竟不同於硬體規格均一、系統環境單純的遊戲機，PC有多變的硬體組合及各種不確定性，都是影響PC版本開發過程需要考量更多因素的原因，且依據過往的經驗，許多同步推出主機及PC版的AAA遊戲在推出初期也是在PC版會出現更多最佳化狀況。</p>

中國中科曙光領先AMD、Intel推出64執行緒筆電，強調16.9mm厚、重1.69公斤

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/b4835f74-a435-4c0d-af42-855b66f6b9b7.webp"></div><p class="ck-section">中國中科曙光預告將搶先AMD、Intel推出全球首款支援64執行緒的筆電，N50 Pro且機身厚度僅16.9mm、重1.69公斤，可配備高達128GB記憶體，並標榜可加速專業工業設計與8K內容的渲染，不過細部的規格仍是未知數。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">可能採用中科海光4執行緒處理器</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/c23f2c59-fd0f-404f-8396-aacd935f39aa.webp"><figcaption>▲N50 Pro強調首發64執行緒，但實際核心數量未公布</figcaption></figure><p class="ck-section">中科曙光N50 Pro在宣傳上主打具備64執行緒，不過未告知原生核心數量，另外標榜可支援最高128GB記憶體與8TB SSD，還有具備3.3GHz時脈的GPU，但也令人好奇該如何在僅16.9mm厚、1.69公斤重的機身滿足這樣規格的整體散熱需求。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/774e5fb1-31bf-4f8c-a338-745a0a0e15c0.webp"><figcaption>▲16.9mm厚、1.69公斤重的機身支援伺服器級的64執行緒感覺很不可思議</figcaption></figure><p class="ck-section">目前關於中科曙光N50 Pro的規格仍未公開，但畢竟AMD、Intel或高通都沒有64執行緒處理器，高機率會是同樣隸屬中科集團的中科海光C64系列處理器；中科海光的處理器基於與AMD合作的x86，不過值得注意的是海光最新世代的C86-5G號稱採用SMT-4架構，單一核心可實現4執行緒，倘若如此確實能以僅16核心達到64執行緒，但倘若如此，在執行緒滿載的時脈、效能表現也令人好奇。</p>

AMD Ryzen AI Max 400設備將陸續推出，微軟Project Zenith開發者版Windows由Ryz…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/053e4f5d-d4b9-47f6-8688-fbe1de7a9aa5.webp"></div><p>AMD在2026年IFA宣布可配置最高192GB統一記憶體的「Gogon Halo」AMD Ryzen AI Max 400設備即將陸續推出，除了AMD自家的Ryzen AI Halo，還有聯想迷你電腦ThinkCentre X Ultra，以及HP Z Book；值得注意的是微軟也藉AMD主題演講宣布名為「Project Zenith」的開發者版Windows將由Ryzen AI Halo拔得頭籌，未來也將擴展到更多針對開發者的Windows設備與其它晶片。</p><h2><span style="color:#f39c12;">192GB使裝置端AI可執行更高參數的混合專家模型</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/7c9a8139-efae-45c8-9870-6b204bf45d70.webp"><figcaption>▲聯想在IFA公布搭載Ryzen AI Max 400的ThinkCentre X</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/54350a6d-3658-44cc-9e8d-c14ca14b9fd2.webp"><figcaption>▲HP將推出搭載Ryzen AI Max 400的ZBook</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/bdefa4eb-a21b-4e14-a554-5aa10ad0da21.webp"><figcaption>▲憑藉192GB統一記憶體，足以執行320B參數的模型</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/50ac6d3a-6703-4a3c-81ae-dcf5252687c1.webp"><figcaption>▲在裝置端執行不僅更具資料安全，亦可省下大筆雲端運算支出</figcaption></figure><p>AMD Ryzen AI Max 400系列晶片並非嶄新架構，而是基於AMD Ryzen AI Max 300的增強版本，依循相同架構微調時脈，然而借助將記憶體支援上限自128GB提升至192GB，使GPU可分配更高的記憶體，也因此能突破原本200B參數上限，使裝置端執行320B參數模型化為可能；AMD強調借助能在AMD Ryzen AI Max 400裝置執行更大型的模型，對企業不僅可降低資料外流的風險，亦可省下大量的雲端運算支出。</p><h2><span style="color:#f39c12;">為64GB以上統一記憶體Windows裝置推出的Project Zenith</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/f11daf1d-3afb-403e-a774-c55623127bf4.webp"><figcaption>▲微軟Project Zenith是開發者導向的特別版Windows，須滿足64GB以上統一記憶體及記憶體頻寬達250GB/s以上的條件</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/37494abd-01f2-4c9c-92e0-ede85aa58567.webp"><figcaption>▲要求至少64GB統一記憶體的目的是使其能執行最少30B參數的模型，工作站介面亦可看到GPU分配到的記憶體</figcaption></figure><p>Project Zenith是微軟在Build 2026拋出對開發者最佳化的Windows 11的體現，專為具備64GB以上統一記憶體、同時達250GB/s以上記憶體頻寬的高規開發者Windows 11裝置所設計，強調足以在裝置端執行30B以上參數的AI模型，並預載多項程式語言、Runtime環境、原始碼管理工具，同時將Windows Terminal和Visual Studio Code預先固定在工作列，使開發者完成初始設定即可馬上進行編碼作業。現場的展示還可看到工作管理員已可列出GPU所分配到的記憶體狀況。</p>

AMD以Threadripper Halo Station呼應NVIDIA DGX Station，以Ryzen Th…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/82d46e40-8bcc-4cef-9767-2a0b7c26b73a.webp"></div><p class="ck-section">AMD繼推出Ryzen AI Halo對壘NVIDIA的RTX Spark後，在桌上型AI工作站也終於出手，於IFA公布Threadripper Halo Station作為應對NVIDIA DGX Station的解決方案，不過畢竟AMD並不像NVIDIA已經將CPU及GPU超級晶片化，故採用Ryzen Threadripper PRO及Instinct加速器組成解決方案，目標是構成具有576GB VRAM的工作戰系統。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">全液冷96核CPU及最高4張加速卡、576GB VRAM的工作站</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/09b449f1-cec5-400b-902d-011c64cd6000.webp"><figcaption>▲IFA的展示安裝2張Instinct MI350P，但AMD目標是可擴展到4張實現576GB的VRAM</figcaption></figure><p class="ck-section">Threadripper Halo Station由96核的Ryzen Threadripper PRO 9995WX及2張Instinct MI350P加速卡構成，其CPU支援8通道DDR5記憶體，示範機安裝高達2TB系統記憶體；搭配的加速卡是以PCIe Gen 5與CPU連接的2張Instinct MI350P，分別配有144GB HBM3E，而最終目標是希冀可安裝到4張Instinct MI350P，畢竟AMD目前的架構並不支援CPU及加速卡之間共享記憶體。</p>

NVIDIA正式與合作夥伴推出RTX Spark，確認N1X將有兩種規格配置、Acer也將推出RTX Spark迷你電腦

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/07/48d6c55a-5f93-4e46-99b2-0f474b742557.webp"></div><p class="ck-section">隨著NVIDIA於2026年Computex公布新一代PC平台RTX Spark，NVIDIA在2026年IFA正式宣佈多家合作夥伴將陸續推出搭載RTX Spark的終端產品，同時除了華碩、Dell、HP、聯想、微軟、微星等首發夥伴以外，宏碁也將以搭載RTX Spark的迷你電腦加入行列，同時也預告至2027年初還會陸續有更多搭載RTX Spark的終端裝置問世。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">RTX Spark的N1x晶片有20核CPU及18核CPU雙版本</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/9b395c85-198b-4a5a-9ba7-f48af10bdd58.webp"><figcaption>▲N1x提供兩種配置，除了核心數量差異連記憶體配置上限及裝置型態也不同</figcaption></figure><p class="ck-section">在Computex 2026年媒體聯訪時，NVIDIA執行長黃仁勳就不經意透露RTX Spark採用的是代號N1x的晶片，在IFA 2026的正式發表，則進一步透露N1x有兩種規格版本，除了核心數量的不同以外，也還有記憶體搭配、設備型態的區別。</p><p class="ck-section">在記者會聚焦的是頂規的20核CPU搭配6,144核CUDA GPU版本，其產品定位可用於筆電與迷你電腦，記憶體配置將從24GB至128GB之間，提供彈性的記憶體配置，尤其最高可達128GB的統一記憶體有助於執行大參數的代理式AI模型。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/fe569894-24fb-495c-b4c3-5a1714450a26.webp"><figcaption>▲除了Computex率先亮相的機型，聯想與宏碁也再推出搭載RTX Spark的機型</figcaption></figure><p class="ck-section">較為精簡的18核CPU版本則配有5,120核CUDA GPU，亦即效能介於5,888核CUDA Core的筆電版RTX 5070 Ti及4,608核CUDA Core的筆電版RTX 5070之間，而記憶體則僅提供24GB及32GB兩種組態，並鎖定筆電型態，相對之下可視為鎖定中高階電競娛樂與內容創作的定位。</p>

NVIDIA推出一鍵安裝Hermes Agent代理AI功能，可在具有24GB VRAM的RTX PC、RTX Spa…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/dd5f1abf-b9a9-46f8-a2f1-8c3db4a9271f.webp"></div><p class="ck-section">隨著OpenClaw引領個人代理式AI浪潮，NVIDIA也推出可一鍵為合規裝置安裝OpenClaw的功能，使AI用戶不需繁瑣的設定，即可透過引導方式完成安裝與設定，並且不受Token輸出入的限制以及對資料的絕佳隱私保護；而NVIDIA在2026年IFA再宣布為後起之秀Hermes Agent提供一鍵安裝功能。</p><p class="ck-section">NVIDIA將在2026年9月釋出一鍵安裝Hermes Agent的功能</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">具24GB以上的RTX PC、DGX Spark即可支援Hermes Agent</span></h2><p class="ck-section">只要是具備24GB以上VRAM的NVIDIA GPU裝置、包含RTX PC、RTX Spark或DGX Spark，皆可在Windows及Linux系統環境下享有便利的Hermes Agent安裝與設定體驗，只要完成註冊即可獲得模型推薦，並一鍵進行模型的下載與基礎安裝。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">OpenClaw升級2.0版本</span></h2><p class="ck-section">同時OpenClaw也甫釋出2.0版本，NVIDIA預計在2026年9月內再度為符合硬體規格的RTX PC裝置及DGX Spark釋出一鍵安裝程序；新版OpenClaw進一步針對Windows環境提供更簡化的引導式設定，同時也提升使用者體驗及穩定性。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">裝置端Perplexity也將登陸RTX PC</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/31038dd7-3a10-40aa-8c88-78eb7b313ac2.webp"><figcaption>▲Perplexity裝置端執行版本繼支援DGX Spark後，即將為具備24GB VRAM的RTX PC提供支援</figcaption></figure><p class="ck-section">Perplexity已在2026年8月針對DGX Spark提供可於裝置端執行的版本，並將在近期為具備24GB VRAM的Windows或Linux環境的RTX PC提供支援，為裝置端提供高性能的代理任務。</p>

NVIDIA公布家庭分散式AI運算NVIDIA Pair，把閒置的AI PC、Mac算力並用

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/814b12fc-f39a-4b39-ad95-3974474161d1.webp"></div><p class="ck-section">現在許多個人或家庭都會擁有不只一台的電腦，其中也不乏具備執行AI性能的AI PC、DGX Spark或Mac電腦，但在多數的時間這些電腦的效能都是閒置，NVIDIA在IFA 2026公布全新的NVIDIA Pair技術，可將家中電腦閒置的AI算力以分散式方式執行AI負載。</p><p class="ck-section">NVIDIA自即日起釋出Windows、Linux及Mac的NVIDIA Pair的Beta版本</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">以AI運算路由器為發想的NVIDIA Pair</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/a17622e0-c043-48ac-81f5-18f2af759c2e.webp"><figcaption>▲NVIDIA Pair可說是軟體形式的AI運算路由器，將推論任務分散到閒置的裝置充分應用算力</figcaption></figure><p class="ck-section">NVIDIA Pair的概念是一套基於軟體的AI運算路由器，透過在家中位於同一個網路群的RTX PC、DGX Spark、Mac安裝NVIDIA Pair，即可將AI推論智慧的分配到安裝NVIDIA Pair的設備，進而高效率的活用閒置的算力完成任務，並使運算過程維持在近端的高隱私環境下獲得擴展。同時NVIDIA Pair也是一套基於Apache 2.0授權的開源軟體。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/11f2aa22-a294-4cf8-8e8b-584f610b4290.webp"><figcaption>▲簡單的說就是讓家中能執行AI運算的裝置透過分散</figcaption></figure><p class="ck-section">NVIDIA Pair將會在安裝的設備透過名為MDNS的自動配對技術，以安全的6位碼進行配對驗證，同時透過MTLS安全通訊通道進行連接，使裝置之間可通訊及協作；當NVIDIA Pair偵測到處在同一個群組的設備處於閒置，就會將推論任務拆分給閒置的裝置節點進行運算，倘若偵測到一台裝置正在使用大量的GPU資源進行像是影片輸出、遊戲，NVIDIA Pair則不會把任務分配到這台裝置。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">以Olama及LM Suudio作為代理的技術</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/0d2f1fbe-f51b-4980-8394-d5262ef1e34a.webp"><figcaption>▲倘若透過單一裝置執行代理任務需要費時18分鐘</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/a688a561-f8ce-4326-bff0-aa4311c94c7a.webp"><figcaption>▲藉由NVIDIA Pair將推論分散到三個閒置裝置，可將流程縮減至9.8分鐘</figcaption></figure><p class="ck-section">NVIDIA Pair的原理是透過將Olama與LM Studio進行代理，使其接手Olama與LM Studio的通訊埠，讓代理程式認為它正在與Olama與LM Studio溝通，但實際上則是與NVIDIA Pair的代理伺服器溝通，並從中取得推論需求並依據節點進行分配，簡單的說就是把原本在一台主機的部分推論需求與配置複製到閒置的節點，在簡單的家庭環境下，能將原本需在單一主機歷時18分鐘的推論過程縮減至9.8分鐘。</p>

宏碁首款RTX Spark產品為Acer SFF RTX Spark精巧型桌上型電腦

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/7fe9730f-de77-4ae8-9049-e372888bcb11.webp"></div><p>在NVIDIA於2026年Computex的主題演講上，宏碁並未列入RTX Spark裝置的首發合作夥伴，不過宏碁在IFA宣布將推出RTX Spark裝置，但不同於其它品牌將聚焦在高效能筆電產品，宏碁選擇迷你桌上型電腦作為品牌RTX Spark裝置的首發，公布Acer SFF RTX Spark精巧型桌上型電腦。</p><p>Acer SFF RTX Spark精巧型桌上型電腦上市計畫及規格將在日後公布</p><h2><span style="color:#f39c12;">搭載20核心RTX Spark處理器及最高128GB記憶體</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/28f673a7-4da2-46c7-bb68-91fced486d55.webp"><figcaption>▲宏碁選擇迷你電腦作為品牌首款RTX Spark裝置</figcaption></figure><p>Acer SFF RTX Spark精巧型桌上型電腦是一款精巧設計的迷你桌上型電腦，搭載NVIDIA 20 Grace核心與6,144核CUDA Core GPU的RTX Spark晶片，可達最高1petaflops AI算力與128GB統一記憶體，並採用精巧的機身設計。</p>

高通Snapdragon 8 Elite Gen 6的Adreno GPU加入AI加速架構及快取，並支援Adreno…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/e3d098bf-a084-4d86-9ca9-bf1b6cd221d7.webp"></div><p>高通在即將舉辦2026年Snapdragon高峰會前夕開始預熱，在率先披露Snapdragon 8 Elite Gen 6系列採用的下一代Oryon CPU將突破5GHz及嶄新的記憶體子系統後，接著就是聚焦在全新的Adreno GPU；高通預告，全新的Adreno GPU將在渲染管線導入Adreno Matrix Core的AI加速架構，同時配備18MB的Adreno HPM快取，並支援稱為Adreno Neural Fusion的AI渲染技術，助Snapdragon 8 Elite Gen 6可在低功耗、低資源耗損的同時提供更高品質的視覺。</p><h2><span style="color:#f39c12;">Adreno GPU首度整合AI硬體加速</span></h2><p>在NVIDIA的GeForce RTX 20 GPU率先於消費級GPU架構融合AI加速器後，當前PC平台的GPU架構無一不整合AI加速，並透過神經網路等技術帶來包括超解析、幀生成甚至光線路徑追蹤等增強功能，而Arm亦在2025年大張旗鼓介紹預計2026年公布的Mali GPU將支援神經網路渲染；高通在2026年Snapdragon高峰會的Adreno GPU前導預告，也宣布新一代Adreno架構將支援基於AI的Adreno Neural Fusion技術。</p><h2><span style="color:#f39c12;">於GPU整合Adreno Matrix Core</span></h2><p>高通已經在Snapdragon平台具備獨立、高效能的Hexagon NPU，以及在CPU、低功耗子系統、音訊子系統及基頻子系統導入專屬、規模不等的NPU，然而高通將首度在Snapdragon 8 Gen 6 Elite的Adreno GPU的圖形管線納入稱為Adreno Matrix Core的AI加速架構；Adreno Matrix Core專為圖像演算神經網路的AI運算所設計，憑藉整合在GPU架構，能夠高效率的在GPU內部執行複雜的AI渲染模型，並具備低功耗、低延遲等優點。</p><h2><span style="color:#f39c12;">為AI演算納入HPM專屬快取</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/e3d098bf-a084-4d86-9ca9-bf1b6cd221d7.webp"><figcaption>▲新一代Adreno GPU加入大容量HPM快取，盡可能使GPU演算結果保留在記憶體子系統減少延遲及傳輸能耗</figcaption></figure><p>Adreno Matrix Core延續Adreno GPU的3 Slice架構特性，並為AI渲染配置高效能的18MB Adreno HPM快取，借助獨立的大容量快取，使圖形演算的渲染、幀緩衝區與運算資料得以保存在圖形子系統，降低資料頻繁在GPU記憶體子系統與系統統一記憶體頻繁存取的流程，最終能夠在獲得圖形增強的同時減少延遲及能耗。</p><h2><span style="color:#f39c12;">高效率提升圖像品質的Adreno Neural Fusion</span></h2><p>高通的Adreno Neural Fusion特性如同目前PC玩家熟知的神經網路渲染增強技術組合，把神經處理、AI超解析及幀生成整合到統一的圖形管線，並解決現行行動端圖像增強技術的妥協，例如細節會閃閃發光、快速移動的物件產生疊影、影像品質比原生看起來「軟」，Adreno Neural Fusion借助嶄新的AI硬體加速與神經網路演算，盼能為行動遊戲帶來品質、延遲及效率不妥協的遊戲體驗。</p><h2><span style="color:#f39c12;">已與Unity、Unreal Engine整合</span></h2><p>對於開發者，最擔心的是新圖像技術是否需要繁瑣的操作或手動導入，高通表示Adreno Neural Fusion已是第一款支援主流遊戲引擎的行動AI超解析的技術，包括Unity、Unreal Engine已經整合Adreno Neural Fusion，同時已經實現商用化，開發者需手動導入或等待新版本推出，即能夠獲得開箱即用的圖像增強，帶來更豐富的遊戲細節、光照與影像品質。</p>

華碩於IFA 2026公布搭載NVIDIA RTX Spark的 ProArt P16 、ProArt P14筆電與P…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/ab644a26-cf23-4fc5-942a-53fda926b89b.webp"></div><p>華碩宣布在IFA 2026正式公布首波搭載NVIDIA RTX Spark高性能AI晶片的ProArt系列產品，包括ProArt P16、ProArt P14兩款筆電，以及ProArt GR1X迷你電腦，憑藉高效能的RTX Spark及高達128GB統一記憶體，舉凡遊戲娛樂、內容創作到裝置端代理式AI皆駕輕就熟。</p><h2><span style="color:#f39c12;">以RTX Spark驅動的新一代AI PC體驗</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/bcd20912-ba57-4ae0-a4e7-e4022063e569.webp"><figcaption>▲ProArt GR1X迷你電腦同樣搭載RTX Spark</figcaption></figure><p>NVIDIA RTX Spark結合兼具效能與能源效率的20核Arm架構Grace CPU及6,144核心Blackwell GPU，除了銜接豐富的CUDA生態系，更可藉由支援FP4精度的第5代Tensor Core及最大128GB統一記憶體，實現在裝置端執行高負載的AI任務，也包含生成式AI及代理式AI，並受惠NVIDIA豐富的AI堆疊與資源。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/4c9e2d12-2b8e-4c31-b379-c64f74c0fcce.webp"><figcaption>▲ProArt P16及ProArt P14將強大的RTX Spark效能凝聚在纖薄、高質感的機身</figcaption></figure><p>ProArt P16 、ProArt P14筆電與ProArt GR1X迷你電腦藉由採用RTX Spark，不僅有著緊湊精巧的機身，也將強大的運算與AI性能凝聚在其中，ProArt P16 僅有12.9mm厚、重1.77公斤，配有99Wh大容量電池，而ProArt P14更僅有14.8公斤重及13.9mm後，電池容量也達90Wh；同時華碩更為這三款產品導入三大生態系布局，進一步發揮RTX Spark的優勢。</p><h3>預載ProArt專屬生成式AI：</h3><p>透過MuseTree整合FLUX、WAN等模型，StoryCube則透過AI場景辨識，協助把大量的影音檔案與素材分類管理。</p><h3><span style="color:#00aaff;">混合式AI架構：</span></h3><p>搭載RTX Spark的ProArt AI PC也同時具備混合式AI架構，諸如Adobe Creative Cloud套裝方案，創作者可依據效能、隱私與創作需求於裝置端及雲端之間切換作業流程，同時也提供專屬Google AI方案增強AI混合創作體驗。</p><h3><span style="color:#00aaff;">建構代理AI工作流程生態系</span></h3><p>華碩將在IFA展示如何透過代理式AI擴展應用，包括透過ASUS應用程式與Comfy UI的串流流程，呈現代理式AI如何跨生成、編輯與素材管理等協作，也包括華碩Zenni Claw與MuseTree的互動，將多個工具串接成一套流程。</p>

高通於IFA前夕公布Dragonwing Q-2390與IQ-2390物聯網處理器，涵蓋消費、商用到工業等邊際運算領域

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/2b97e54e-55ef-4cb9-b2d1-cda51851c981.webp"></div><p class="ck-section">高通於2026年IFA前夕公布兩款隸屬Dragonwing的智慧處理器，分別為隸屬Dragonwing Q2的Dragonwing Q-2390，以及全新Dragonwing IQ2系列的IQ-2390，Q-2390鎖定智慧商用自消費性裝置需求，而IQ-2390可涵蓋工業、機器視覺、建築管理至能源系統等領域，使消費、商用與工業可更容易導入智慧邊際運算。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">基於4核Kryo CPU、Adreno GPU與RISC-V MCU的孿生平台</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/f19db3b8-659d-47c8-be42-5cf27ae7acec.webp"><figcaption>▲旨在消費應用與商業應用的Dragonwing Q-2390可選配4G LTE網路功能，Dragonwing IQ-2390則具有工業級的寬溫與耐振動等特性</figcaption></figure><p class="ck-section">Dragonwing Q-2390及Dragonwing IQ-2390皆採用高通Kryo 4核心CPU、Adreno 704GPU與結合RISC-V的即時MCU，並可支援Linux、Android、Zephy OS等系統，不過定位在不同領域的應用，Dragonwing Q-2390為消費與企業所設計，Dragonwing IQ-2390則因應嚴苛的工業、建築與能源環境所規劃。</p><h3 class="ck-section">瞄準商用及消費性物聯網的Dragonwing Q-2390</h3><p class="ck-section">Dragonwing Q-2390鎖定商用、企業與消費性產品的邊際智慧運算需求，在成本、能耗與尺寸受限的前提提供先進運算技術及功能，在單一平台支援裝置上AI、相機、顯示器、LTE Cat 4、GPS定位及豐富的有線與無線連接，可涵蓋如POS機、自助服務機(KIOSK)、門禁裝置、智慧家電、智慧農業、家用機器人、健身裝置到企業終端。</p><h3 class="ck-section">為工業邊際提供的入門級平台Dragonwing IQ-2390</h3><p class="ck-section">Dragonwing IQ-2390是作為既有Dragonwing IQ10、IQX、IQ9、IQ8及IQ6等工業級運算產品線向下擴展的全新IQ2系列首款產品，旨在將智慧及運算性能導入精巧型邊際設備，高整合的晶片可降低電路空間需求與整合複雜性，以滿足如工業自動化、石油、天然氣、公用事業與能源等設備，並滿足即時回應與長產品生命週期等需求，更具備零下30度至115度的寬溫運作能力與抗震動與衝擊。</p><p class="ck-section">Dragonwing IQ-2390整合應用處理、機器視覺、AI加速，並支援TSN時間敏感網路的雙Gigabit乙太網路，可作為智慧人機介面(HMI)、可程式邏輯控制器(PLC)、閘道器、工業視覺系統、建築自動化平台與能源管理方案，其環境可靠性可承受工廠、能源基礎設施與戶外工業等複雜環境。</p>

華碩RTX Spark筆電ProArt P14規格提前曝光，統一記憶體自24GB至128GB

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/c22f89d7-a2aa-45d3-a5f9-45ebacc9c80c.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA設定在2026年秋季起與合作夥伴陸續推出搭載RTX Spark的筆電與迷你電腦，由於NVIDIA於Gamescon期間仍未公布RTX Spark上市時間，外界預期可能會選擇在2026年IFA大展與合作夥伴正式公布上市計畫；然而華碩卻已經在官網披露首發機種ProArt P14的規格細項，確定統一記憶體最低自24GB起，頂規則可達128GB。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">提供5種記憶體規格配置</span></h2><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/6fbb3561-8fc3-4998-8db3-12bc3a103e05.webp"><figcaption>▲華碩官網規格明確列出ProArt P14將搭配20 CPU版RTX Spark</figcaption></figure><p class="ck-section">華碩在ProArt P14的產品規格頁面列出許多重要資料，包括採用的RTX Spark CPU為20核心CPU的版本，螢幕將提供兩種規格幾乎一樣但不同亮度的14吋3K OLED觸控面板，並配有90Whr大電量電池、支援140W充電器以及13.9mm厚、1.48公斤重等資訊。</p><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/2f4c7eb4-3904-439f-8fd3-39ef7aa72e2a.webp"><p class="source"><a href="https://www.asus.com/laptops/for-creators/proart/proart-p14-h7407/techspec/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">ProArt P14</a></p><figcaption>▲RTX Spark提供高達5種記憶體規格</figcaption></figure><p class="ck-section">不過值得注意的是RTX Spark筆電不同於專為AI負載而生的DGX Spark，在記憶體配置提供更為彈性的選項，除了頂規的128GB LPDDR5X版本，還有64GB、48GB、32GB、24GB等，據稱微軟也很可能會隨RTX Spark產品推出提供與系統整合的記憶體資源分配功能；不過或許是受到當前SSD價格同樣居高不下，ProArt P14僅提供512GB與1TB兩種SSD容量組態。</p><p class="ck-section">考慮到Windows日常使用負載，入門的24GB記憶體組態若要提供合理的順暢度，GPU可分配的記憶體極限可能為12GB左右，但倘若微軟真能針對8GB記憶體系統最佳化，或許有機會使GPU分配到最多16GB記憶體。</p><p class="ck-section">然而要提醒的是，雖然5種統一記憶體容量規格明確在華碩網站列出，但各市場的規格不見得會盡數提供，屆時台灣會提供那些版本還待後續公布，但可預期以現行記憶體的價格，128GB LPDDR5X機型恐怕比DGX Spark還高也不一定。</p>

郭明錤稱NVIDIA Rubin CPX敗部復活，規格升級鎖定預填充需求

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/629ac886-9721-4bc1-9ada-c1797f4192b3.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA曾於2025年宣布針對推論市場的Rubin CPX，透過價格相對HBM更具容量與成本效益的GDDR7作為因應市場需求的策略，但隨著NVIDIA宣布與Groq合作並在Vera Rubin平台整合Groq LPU，定位類似的Rubin CPX後續就無消無息；當外界預期Rubin LPX由於定位與Groq LPU類似恐被取消，分析師郭明錤稱Rubin CPX計畫已經捲土重來，而且找到它的市場定位：為預填充(Prefill)而生。</p><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="zh" dir="ltr">正當市場認為 Rubin CPX 已被 Nvidia 從產品藍圖中移除之際，我最新的產業調查顯示，Nvidia 已重啟 Rubin CPX，預計於 1Q27 開始生產。相較舊版，重啟後的 Rubin CPX 擁有更強的預填充（prefill）效能，GPU 規格與機櫃架構也都有明顯改變，足以證明 Nvidia 對 prefill 方案的高度重視。…</p>— 郭明錤｜Ming-Chi Kuo (@mingchikuo) <a href="https://x.com/mingchikuo/status/2094426144930144711?ref_src=twsrc%5Etfw">August 31, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.x.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">瞄準推論預填充階段的高CP值方案</span></h2><p class="ck-section">在目前AI推論的工作負載，有一半的運算耗費在處理輸入提示詞與建立對應的KV Cache的預填充任務，然而相較後續的解碼可透過專屬加速器執行，預填充依賴GPU於平行處理的效能及記憶體容量，這也是郭明錤認為基於GPU架構的Rubin CPX得以敗部復活的關鍵。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">較原本規格再升級</span></h2><p class="ck-section">於NVIDIA的原定計畫，Rubin CPX與Vera Rubin系統的GPU性能趨近，然而將原定的128GB GDDR7記憶體改為效能更高、容量略增的168GB HBM4，雖然相對Rubin GPU的288GB HBM4容量略小，不過無論是容量或效能都更趨近標準的Rubin GPU。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">新計畫改為獨立MGX ETL機櫃，連接架構較Rubin GPU機櫃精簡</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/629ac886-9721-4bc1-9ada-c1797f4192b3.webp"><figcaption>▲Rubin CPX連接架構較Rubin GPU精簡，僅在托盤內使用NVLink</figcaption></figure><p class="ck-section">郭明錤指稱，原本的Rubin CPL採用與Rubin系統共櫃的架構，但新計畫則採用獨立MGX ETL機櫃，單一個機櫃具備8個帶有8個GPU的運算托盤及一個交換機托盤，單一機櫃共有64個GPU，並可依據需求擴充到最多4個CPX機櫃。</p><p class="ck-section">為了成本因素，Rubin CPX機櫃僅在托盤內的8個GPU使用NVLink擴展，同時頻寬也相對Rubin系統的3.6TB/s降為1-1.5TB/s，跨托盤連接則利用基於銅纜的Spectrum-6 Ethernet連接，於跨機櫃擴展則是透過每個模組的Spectrum-6進行連接。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">搭配Vera Rubin NVL72作為預填充加速</span></h2><p class="ck-section">在使用模式部分，Rubin CPX定位在與Vera Rubin NVL72機櫃搭配，並作為處理Vera Rubin NVL72執行預填充及建立KV Cache的功能，並透過Ethernet RDMA傳輸給Vera Rubin NVL72執行解碼階段，郭明錤表示NVIDIA建議將Vera Rubin NVL72與Rubin CPX以1:1的比例搭配。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">更簡化但一致的設計</span></h2><p class="ck-section">若以郭明錤的描述，Rubin CPX實質上已經等同砍掉重練，因為若依照原定搭配GDDR7記憶體轉為使用HBM4記憶體，加上托盤使用NVLink進行多GPU連接，Rubin CPX托盤架構設計與Rubin GPU托盤更為一致，同時改採HBM4記憶體恐怕也是因應當前記憶體廠將產能聚焦在HBM、DDR、LPDDR等AI產業所需的規格，更改規格恐怕也有助於更易取得記憶體資源。</p><p class="ck-section">此外，連接架構的相對精簡化也許是考慮從原定GDDR7改為HBM4的成本變化，加上預填充任務相較推論階段對於資料傳輸的敏感較低，故從連接架構著手進行成本控制。</p>

NVIDIA向聯發科投資35億深化夥伴關係，藉NVLink Fusion強化客製化XPU、邊際運算及車用策略

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/c2b7071e-2352-42cf-a1ec-19e9ee8cb35d.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA與聯發科宣布再度深化合作與夥伴關係，NVIDIA將投資35億美金於聯發科發行的海外可轉換公司債(ECB)，同時雙方將在既有的合作關係進行擴展，藉助NVIDIA NVLink Fusion，使聯發科為客戶量身打造的客製化XPU可接軌至NVLink連結的機櫃級AI工廠，雙方也將合作開發多個世代的邊際AI晶片及軟體定義車用晶片，將雙方的優勢更緊密結合。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">聚焦三大領域合作</span></h2><p class="ck-section">NVIDIA及聯發科把合作重點聚焦在三大領域，分別是AI基礎建設、邊際AI運算與車用。</p><h3 class="ck-section">借助NVLink Fusion使客製化晶片與NVIDIA機架、AI工廠接軌</h3><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/68fce84f-1288-41c1-a804-fd3d444a2203.webp"><figcaption>▲聯發科將透過NVLink Fusion協助客戶打造易於與NVIDIA AI機櫃及AI工廠接軌的客製化XPU，建構高效率半客製化AI工廠</figcaption></figure><p class="ck-section">於AI基礎建設領域，聯發科透過基於NVLink Fusion的生態系與技術，協助客戶開發及設計客製化XPU，同時客製化XPU能與NVIDIA機櫃級系統與AI工廠整合，使兩者能夠緊密結合效能倍增。</p><p class="ck-section">聯發科作為NVLink Fusion生態系夥伴，將藉助當中的NVLink Fusion Chiplet小晶片設計、NVLink-C2C高頻寬互聯、NVHBM記憶體等技術納入聯發科的客製化晶片計畫，除了為客戶依據需求量身打造XPU，更能把相關技術藉由垂直擴充、橫向擴充無縫整合至NVIDIA技術的基礎設施，並獲取生態系資源，打造半客製化的AI工廠。</p><h3 class="ck-section">將持續多世代的DGX Spark與RTX Spark開發</h3><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/6fbb3561-8fc3-4998-8db3-12bc3a103e05.webp"><figcaption>▲雙方將持續多個世代的DGX Spark及RTX Spark開發</figcaption></figure><p class="ck-section">在邊際AI運算方面，雙方繼共同開發DGX Spark與RTX Spark後，將持續合作開發未來多代的高性能邊際運算晶片，將整合NVIDIA GPU與聯發科設計的運算架構的單晶片帶入更多消費級電腦、邊際AI超級電腦與工作站。</p><h3 class="ck-section"><span style="color:#00aaff;">結合天璣車載與NVIDIA結合打造新一代軟體定義汽車</span></h3><figure class="image ck-section"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/8ddd7f24-729d-4b1e-9b2a-70cfd4f6fe9c.webp"><figcaption>▲聯發科也將繼續與NVIDIA擴大軟體定義AI車輛策略</figcaption></figure><p class="ck-section">車用領域是NVIDIA及聯發科共同合作的起始，雙方將因應實體AI浪潮，共同開發具備AI功能的軟體定義汽車平台。借助聯發科出色的運算與通訊連接技術與NVIDIA強大的RTX GPU結合，不僅使新一代智慧座艙具備強大的連接與AI能力，同時可與NVIDIA DRIVE AGX協作，同時雙發也將進一步在多個產品世代持續合作。</p>

搭載玄戒O3的小米18 Fold將首發長鑫LPDDR6記憶體，但背後的用意是吸引目光

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/1dca7d98-dbb6-4440-978b-2102cbfbd112.webp"></div><p class="ck-section">小米在2026年來勢洶洶，公布自主設計的新一代應用處理器玄戒O3，不僅整體配置嚇人，更率先聯發科公布將採用Arm CSS的新一代GPU微架構，同時中國長鑫儲存還預告，即將在9月公布、首發玄戒O3處理器的小米18 Fold將搭載長鑫的LPDDR6，只是無論是玄戒O3或是長鑫LPDDR6似乎都是火力展示，因為傳聞玄戒O3的出貨量甚至只有30萬顆，而且還會用在小米的高階平板。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">證實具有LPDDR6技術與生產能力</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/b9f26284-d302-4224-9565-a4cf933c556d.webp"><p class="source"><a href="https://weibo.com/8479593561/RfBupFPVq" target="_blank" rel="noopener noreferrer">長鑫儲存(微博)</a></p><figcaption>▲長鑫透過與小米合作展示具備LPDDR6量產實力</figcaption></figure><p class="ck-section">可以想成長鑫的LPDDR6很類似三星首發2nm製程的Exynos 2600，都是為了作為技術展示而搶快推出的產物；當然可預期三星、美光也很快會推出LPDDR6記憶體，不過三星及美光恐怕優先會把LPDDR6保留給資料中心。</p><p class="ck-section">對於長鑫而言，畢竟在技術屬於追趕者，同時對於資料中心客戶而言，也不確定能否提供穩定的品質與供貨，同時長鑫也受到美國高科技設備限制無法使用新設備，導致只能使用較舊的半導體設備與技術量產，然而藉由小米首發LPDDR6，將可做為向外界宣示長鑫已有量產LPDDR6的實力，藉機可爭取額外的可能性。</p>

NVIDIA宣布與AWS擴展更完整AI堆疊合作，Amazon旗下Annapurna Labs亦率先成導入NVHBM客製…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/8d77a0aa-b9b0-4052-bc83-83831c141d29.webp"></div><p>NVIDIA及亞馬遜AWS宣布擴大雙方合作，囊擴GPU、CPU、記憶體、模型、資料處理到機器人技術；在雙方共同宣布當中，AWS計畫部署200萬顆以上NVIDIA GPU，與AWS已部署的NVIDIA GPU共累計超過300萬顆以上；此外AWS也計畫導入Vera CPU提升其AI技術堆疊，還有雙方將共同為美國政府打造高度安全性、約10萬顆GPU的政府AI工廠。</p><p>同時NVIDIA也宣布全新NVHBM客製化記憶體技術，攜手全球頂尖記憶體夥伴共同開發，透過將記憶體控制從XPU轉移到HBM堆疊，可為XPU提高記憶體效能及效率，強調相較標準HBM4E可提升30%記憶體頻寬、減少15%記憶體能耗，並釋出約25%的運算晶片面積；同時Amazon旗下Annapurna Labs宣布將成為首家參與NVHBM技術合作的企業，雙方將循NVLink Fusion聯盟展開廣泛合作。</p><h2><span style="color:#f39c12;">AWS攜手NVIDIA自AI工廠、基礎技術、高頻寬記憶體到AI模型、物理AI廣泛合作</span></h2><p>AWS與NVIDIA將擴大雙方16年以來的共同創新，並因應需求加深合作關係，具體而言，AWS將自2027年至2028年在全球基礎設施導入約200萬顆NVIDIA GPU，同時也將在基礎設施納入NVIDIA Vera CPU；同時AWS與NVIDIA也將因應美國政府需求，建構約10萬個GPU規模、高度安全性的國家級AI工廠。</p><p>此外AWS亦將透過Amazon Bedrock、Amazon SagaMaker支援NVIDIA Nemotron開源模型，使客戶具備多元的開元模型選擇；AWS也將運用NVIDIA cuDF及cuVS CUDA-X 函式庫，作為加速Amazon EMR與Amazon OpenSearch的資料處理與向量索引，實現更快速、更具成本效益的分析與 AI 應用；此外Amazon Robotics將採用NVIDIA物理AI平台，加速倉儲自動化與新一代AI機器人的進展。</p><h2><span style="color:#f39c12;">NVIDIA攜手一線記憶體夥伴推出NVHBM客製化記憶體</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/299196c3-7757-451b-b56f-9b8e76e139c8.webp"><figcaption>▲NVHBM藉由把記憶體控制自XPU轉移到HBM堆疊，不僅降低XPU面積並提升傳輸性能及能耗效率</figcaption></figure><p>NVIDIA在日前即預告將投入客製化HBM記憶體技術，在協助大規模雲端服務供應商、AI創新業者建構下一代半客製化AI基礎設施的前提，NVIDIA推出隸屬NVLink Fusion計畫的NVHBM客製化高頻寬記憶體，將HBM記憶體的控制器自XPU移轉到HBM基底晶片，在透過3D HBM堆疊，使XPU釋出25%面積、記憶體頻寬提高30%、減少15%能耗。</p><p>NVIDIA已經著手建立標準化NVHBM實現方案，並由多家記憶體供應商提供，提供彈性選擇的同時也能減少跨多家供應商整合與記憶體所需的工程；NVLink Fusion可在規格完善後選擇在半客製化晶片設計除既有NVLink小晶片、NVLink-C2C、NVLink交換機、NVIDIA MGX系統與機架以外使用高效率的NVHBM，以經過驗證的彈性架構與技術低風險的打造高效率的半客製化AI基礎設施，此外Amazon旗下Annapurna Labs宣布將成為首家參與NVHBM技術合作的企業。</p>

Intel公布Wildcat Lake為何用了18A製程還能便宜大碗的秘密，因為它並非Panther Lake的不良品

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/1c7fa8c2-71b6-46e6-a73e-7221fd3fee03.webp"></div><p class="ck-section">Intel繼2026年初公布針對高階市場、代號Panther Lake的Core Ultra Series 3系列平台後，後續又公布標榜同樣採用18A製程與相同設計架構，但價格卻更平易近人、代號Wildcat Lake的Core Series 3系列平台，在推出後的性能與體驗令人跌破眼鏡，顛覆以往此級距Intel Atom系列軟弱無力的刻板印象；Intel在2026年的HotChip針對為什麼Wildcat Lake能夠如此超值進行解析，關鍵在於Wildcat Lake是一款經過精算，從晶片規劃、封裝到連接通道都恰到好處的產物。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">考量終端產品定位與所需的性能再規劃架構</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/400070e5-b220-45fe-8606-b8d57a10bfed.webp"><figcaption>▲Core Series 3的架構規劃是思索該價格帶產品需要的性能與規格後擬定，並非直接將Core Ultra Series 3的不良品打下</figcaption></figure><p class="ck-section">雖然Wildcat Lake確實使用與Panther Lake相同的18A製程與CPU、GPU架構設計，但並非是以良率不佳的Panther Lake封印後的產物，而是一款評估產品終端裝置的型態、此等級產品使用需求等條件後，從結構組成進行精算後的產品。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/ea5520af-4d4e-462b-abe8-8f16e4a340f9.webp"><figcaption>▲架構精簡後的結果就是連晶片尺寸都縮小許多</figcaption></figure><p class="ck-section">最終Wildcat Lake選擇採用2個P Core與4個LP-E Core的6核CPU，搭配雙核Xe3 GPU，NPU效能也縮減為與第一代Core Ultra相當的17 TOPS，藉由具有出色單執行緒效能的P Core挹注較高運算需求時的性能，同時透過能源效率極佳的LP-E Core負責日常與多核運算負載，雖然性能不及Panther Lake，但作為日常非高強度使用卻已綽綽有餘，同時包括各種I/O也適時的簡化配置，降低較新高速I/O的數量。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">封裝方式、晶粒互連技術也使用成本導向技術</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/0f2b2e1b-7518-44e7-8f2c-64e1d7e7797a.webp"><figcaption>▲Core Series 3採取雙晶粒設計，並使用更低成本的UCIe作為晶粒互連</figcaption></figure><p class="ck-section">另一個重點是Wildcat Lake相對Panther Lake除了把晶粒設計從3晶粒簡化為雙晶粒，晶粒與晶粒之間選擇以公規的UCIe取代成本較高的Scalable Fabric技術，並使用MCP封裝、無基板晶粒取代高成本的Foveros封裝技術，使晶片的生產成本得以控制。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/f98189ee-067b-4c57-95f4-7dbc57aa6da7.webp"><figcaption>▲封裝方式選擇MCP而非高成本的Foveros</figcaption></figure><p class="ck-section">如果以接觸過鋼彈模型的玩家比喻，假設Panther Lake是HG(High Grade)等級的模型，則Wildcat Lake就像是EG(Entry Grade)等級的模型，雖然EG大量偷膠、減少關節設計、甚至利用陰影營造類似刻線的質感，但整體看起來依舊美輪美奐不遜於HG商品。</p>

高通Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6、天璣9600 Pro傳皆為2+3+3 CPU與台…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/b9f1bed9-48b1-4d8a-8f9f-7a414ff747e2.webp"></div><p>中國爆料源數碼閒聊站發表一篇即將在2026年9月公布的高通Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6、天璣9600 Pro的基本架構配置，兩款旗艦級處理器皆採用2+3+3的三組CPU叢集組合，且皆採用台積電N2P製程，但屆時兩者也將為高通自研的Oryon CPU+Adreno GPU與Arm 2026年CSS運算子系統的大對決。</p><h2><span style="color:#f39c12;">高通將效能核分為兩群組</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/2fd1eed5-f896-4c06-8eb3-c5dd4a12eee9.jpg"><figcaption>▲高通傳出將把原本6核心Performance拆成兩組不同時脈的3+3核心</figcaption></figure><p>高通現行的Snapdragon 8 Elite Gen 5的CPU為2+6組合，Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6由雙核高時脈的Prime Core搭配6核節能核，然而近期的資訊顯示，高通或許是為了進一步提升整體能源效率，也將節能核拆分為2組不同時脈的3核心；據稱Prime Core可達5.01GHz，第一組Performance Core為4.03GHz，低時脈的Performance Core則為3.74GHz，搭配的GPU為Adreno 850。</p><h3><span style="color:#00aaff;">5GHz是Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6的亮點或僅是賣點</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/311a2c4f-2cb4-4cd9-9206-2f3a58300947.webp"><figcaption>▲高通已預告下一代Oryon將在行動處理器突破5GHz</figcaption></figure><p>高通已經在官網事先預告Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6的Oryon將突破5GHz，意味著將是第一款突破5GHz門檻的行動處理器，但高時脈就等於強嗎？也許會從理論數據及實際表現兩個面向來看；就理論數據，Prime Core高達5GHz的時脈意味著執行時會更為耗電與發熱，對於裝置的散熱能力要求越高，倘若終端設備散熱架構不良不一定能發揮真實效能；但若回到實際應用，Prime Core是為單執行緒峰值效能而生，然而在多數日常的情境多用於瞬間負載運算，在需要長時間以及支援多核運算的情況，多由Performance Core負責，以日常體驗而言，反而更看此次把Performance Core拆成2組之後的實際表現。</p><h2><span style="color:#f39c12;">天璣9600 Pro預期基於Arm 2026 CSS</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/56ee3e66-8eef-4202-abfa-777378472bc4.jpg"><figcaption>▲天璣9600預期將以Arm 2026年的CSS子系統當中的IP作為基礎，傳相較天璣9500增加一個Ultra核、減少一個Pro核</figcaption></figure><p>數碼閒聊站指稱，不同於採用1+3+4的天璣9500，聯發科天璣9600 Pro將以2個達4.55GHz的Cayon超大核，搭配3核4.35GHz的Gelas-b核心，以及3核3.10GHz的Gelas核心，預期Cayon即是C2-Ultra，Gelas-b為C2-Premium，而Gelas為C2-Pro，搭配的GPU架構則是已經先被小米率先公布的G2 Ultra NX，但天璣9600 Pro則採用較保守的MC12配置而非小米的MC16。</p><h3><span style="color:#00aaff;">天璣9600 Pro與玄戒O3的表現令人玩味</span></h3><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/1dca7d98-dbb6-4440-978b-2102cbfbd112.webp"><figcaption>▲玄戒則以Arm的前一代CPU、新一代GPU及3nm製程作為挑戰者，帳面數據看似出色真實表現有待觀察</figcaption></figure><p>剛好小米搶在8月底公布玄戒O3，但卻是個有趣的跨世代組合，其製程為台積電3nm，CPU雖然高達10核心全大核，卻為Arm 2025年CSS的C1系列架構，而GPU卻激進的使用即將在近期公布的Arm 2026 CSS當中的G2 Ultra NX，且堆疊達16核心；只論理論值，玄戒O3的CPU可能由於架構世代、時脈在單執行緒落後天璣9600 Pro，多核心則憑藉更多的核心數量有可能領先，至於GPU由於相對多了4核心，理應性能更出色，但考慮到製程較舊以及設備的解熱能力，亦可能成為GPU效能瓶頸，例如輕薄獨顯筆電可能受功率及解熱限制，導致高一階的GPU在實際使用的效能碰到功耗及發熱牆反落後次一階的GPU。</p>

Aniimo伊莫將在2027年為加入NVIDIA Ace，提供玩家與伊莫更自然的NPC互動

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/29f11558-3c31-4d0c-a60c-81f885a6d42d.webp"></div><p>NVIDIA Ace技術與遊戲結合，旨在打造更自然、逼真且多元的NPC互動體驗，如今也透過像是PUBG展示能與玩家協作的NPC夥伴，或在遊戲中作為指引玩家迷津的幫手；NVIDIA在Gamescon宣布，預計在2026年內推出的開放世界ARPG新作Aniimo(台灣官方名稱為：伊莫)將在2027年導入NVIDIA Ace技術，使玩家的伊莫(遊戲內的精靈)更自然的互動。</p><h2><span style="color:#f39c12;">利用NVIDIA Ace使NPC不再單調且能自然互動</span></h2><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/WXrmC0E9ESk" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/66567a85-c7fb-4c9a-8e85-39312455e15f.webp"><figcaption>▲Aniimo將於2027年為RTX GPU玩家新增NVIDIA Ace驅動的伊莫夥伴功能</figcaption></figure><p>Aniimo將藉由為伊莫導入NVIDIA Ace使其具備更自然的互動，諸如可透過自然語言與伊莫互動，或是教導伊末學習全新的技能，並能在遊戲中主動協助玩家及互動，此外還可讓伊末呈現獨有的個性；當然最根本的還是這項技術是建立在NVIDIA RTX GPU及NVIDIA Ace技術之上。</p>

蘋果2026 Mac Mini率先導入12核M6晶片，高規機搭M5 Pro

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/efbd4c78-f3be-4fbf-8cbc-1bf5a5812803.webp"></div><p>先前傳聞蘋果M6世代晶片將僅提供基本版、高階晶片放眼後續M7世代；蘋果在2026年8月25日更新Mac Mini迷你電腦，率先採用M6，晶片，除了預期受惠架構及製程的性能提升，M6亦相對原本基礎晶片將CPU核心自8核心增加到12核心，而高規的Mac Mini則是搭配M5 Pro晶片。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/3WpzNmY35S4" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe></figure><p>蘋果將於2026年8月27日上午9點起於官網及App Store app開放2026年式Mac mini預訂，並於9月22日陸續出貨及在通路鋪貨；搭載M6的Mac mini建議售價29,900元起(16GB RAM+256GB)，教育價為26,590元起；搭載M5 Pro的Mac mini建議售價59,900元起(24GB RAM+512GB)，教育價56,390元起。</p><h2><span style="color:#f39c12;">M6採用2+4+6 CPU+12核GPU配置</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/66387252-0e3a-487c-a804-f9cf8fbdabe0.webp"><figcaption>▲M6配有12 CPU及12 GPU，對比M5增加4核CPU與2核GPU</figcaption></figure><p>蘋果M6不僅提升到12核心，也是首款導入蘋果細分後三種CPU核心的產品，以2核心超大核搭配4個性能核與6個節能核心，號稱相對M4晶片多核心效能提高40%，且透過架構細分更具能源效率。</p><p>同時M6晶片的GPU也進一步升級至12核配置，比M5再多2核心，至於NPU採用雙16核神經網路引擎架構，對比M5的NPU提升兩倍，基本板搭配16GB統一記憶體，頻寬進一步提升到170GB/s；此外，M6版Mac mini可提供3路Thunderbolt 4及2個USB3 Type-C。</p><p>蘋果以M1及M4為對照組，在LM Studio處理大型語言模型，M6相對M1最多快13.5倍、對比M4快4.8倍，執行Microsoft Excel進行試算表計算，對比M1快2.3倍，相對M4快1.5倍，以電馭叛客 2077：終極版開啟光線追蹤作為基準，M6則比M4高出2倍性能。</p><p>M6機型基礎版為16GB，並提供24GB、32GB等選項，儲存容量為256GB起，提供512GB、1TB及2TB選項。</p><h2><span style="color:#f39c12;">M5 Pro提供最多18 CPU+20 GPU配置及支援64GB統一記憶體</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/7b4e72ed-4b40-469a-9ac8-70f916cb8597.webp"><figcaption>▲M5 Pro支援更高頻寬的Thunderbolt 5及最多64GB統一記憶體，能透過Thunderbolt 5進行多機擴展支援更大參數的AI模型</figcaption></figure><p>M5 Pro版本的Mac mini提供最多18核CPU與20核GPU，並可選配最多64GB統一記憶體，記憶體頻寬達307GB/s，此外可提供3路的Thunderbolt 5介面，標榜可串流多部機器構成叢集執行更大型的語言模型。</p><p>蘋果請出M2 Pro及M4 Pro作為對照組，M5 Pro執行LM Studio的大型語言模型提示的性能對比M2 Pro高出8.5倍、對比M4 Pro快4倍，於Blender啟用光線追蹤下，對比M2 Pro快4.5倍，對比M4 Pro快1.4倍；使用Affinity進行圖像處理時，M5 Pro對比M2 Pro快2.1倍、對比M4 Pro高出1.5倍。</p><p>M5 Pro版Mac mini標準為15核CPU搭配16核GPU，可選擇18核CPU搭配20核GPU，基礎記憶體為24GB，可選配48GB與64GB記憶體，儲存容量自512GB起，最高可選8TB容量。</p><h2><span style="color:#f39c12;">支援Wi-Fi 7、藍牙6與可選10Gb網路</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/691cc3c0-a65e-41f9-a41c-5ff6d31883eb.webp"></figure><p>2026年版的Mac mini配有Wi-Fi 7及藍牙6無線平台，標配2.5Gb乙太網路，亦可選配10Gb網路，同時其USB Type-C支援Genlock，可支援顯示器、iPhone 17 Pro等攝影裝置進行時間軸同步。</p>

NVIDIA入門AI平台Jetson Orin Nano 2將在2027年初問世，填飽Orin Nano之上、Orin…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/5dfe7ee2-5943-4aa2-b69f-dfd2628fb510.webp"></div><p>NVIDIA的Jetson平台已經成為自聊天互動機器人到自主機器人熱門的開發平台，也廣泛被應用於各種邊際AI裝置；NVIDIA再推出基於Blackwell架構的Jetson T系列平台後，又回過頭提供價格更為平易近人的入門級平台Jetson Orin Nano 2，雖然架構維持與Jetson Nano相同的Ampere，但效能翻倍，能為像是娛樂級AI機器人、無人機、智慧醫療或智慧影像等應用提供更強大的性能。</p><p>Jetson Orin Nano 2預計在2027年第一季推出</p><h2><span style="color:#f39c12;">Jetson Orin Nano之上、Orin NX之下的入門新級距</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/5dfe7ee2-5943-4aa2-b69f-dfd2628fb510.webp"><figcaption>▲Jetson Orin Nano 2延續8核Arm CPU及Ampere GPU組合，效能提升至78 AI TOPS</figcaption></figure><p>Jetson Orin Nano 2適時填補Jetson Nano與Jetson Orin NX之間的效能級距空缺，採用比6核Cortex-A78的Orin Nano更高的8核心Cortex-A78 CPU，具備最高78 TOPS的INT8 AI算力的Ampere GPU，並配有120GB/s的8GB LPDDR5x記憶體，可設置在15W至40W能耗之間，同時模組板設計與Jetson Nano相同，具有可直接替代的特性。(架構布局近似Orin NX 16GB的降頻、降記憶體配置版本)</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/10c060b3-2a77-410d-b72c-bf23036aa45b.webp"><figcaption>▲Jetson Orin Nano 2適時填補Orin Nano之上、Orin NX未滿的效能級距</figcaption></figure><p>Jetson Orin Nano 2相對Jetson Orin Nano提升2倍的性能，或是以60%的能耗實現與Jetson Orin Nano相同的效能，意味著既有的Jetson Nano開發專案移轉到Jetson Orin Nano 2能夠具有更快的運算能力，或是更為省電，尤其對於採用電池供電的設備如娛樂型實體聊天機器人、自主機器人玩具等相當重要，同時透過平台架構的一致性，開發者能夠輕鬆的依據成本、性能等需求在不同的Jetson平台轉移與使用，甚至一些對Jetson Orin NX大材小用、但Jetson Orin Nano又不足以流暢執行的應用，就可採用Jetson Orin Nano 2。</p>

三星Exynos 2700傳內部測試結果全面優於高通Snapdragon 8 Elite Gen 6

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/07/a6397ed3-a1f8-407a-8a4f-1fce5b7913e8.webp"></div><p class="ck-section">三星於2026年推出的Exynos 2600平台雖然首發三星2nm製程，不過實際推出後的表現仍未能與聯發科天璣9500、高通Snapdragon 8 Elite Gen 5正面抗衡；根據韓國媒體引述三星內部人士說法，仍在測試階段的下一代Exynos平台Exynos 2700初步測試結果表現出色，包括CPU、GPU及NPU皆能勝過高通兩款即將推出的Snapdragon 8 Elite Gen 6，尤其大幅改善低功耗表現。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">多核CPU性能、GPU與NPU皆有出色表現</span></h2><div class="raw-html-embed"><blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="en" dir="ltr">BREAKING！<br><br>Korean media reports that Samsung is highly confident in its next-generation flagship chipset, the Exynos 2700, which is reportedly targeting performance beyond Qualcomm’s upcoming Snapdragon 8 Elite Gen 6, including the higher-end Pro variant.<br><br>According to the…</p>— Ice Universe (@UniverseIce) <a href="https://x.com/UniverseIce/status/2091343761569726710?ref_src=twsrc%5Etfw">August 23, 2026</a></blockquote> <script async src="https://platform.x.com/widgets.js" charset="utf-8"></script></div><p class="ck-section">據稱根據三星內部測試結果，Exynos 2700在Cinebench 6.5的多核測試比標準版Snapdragon 8 Elite Gen 6高出19%、對比Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro高9.5%；而GPU的峰值性能比起Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro高5%，倘若限制在2.5W功率，則比起Snapdragon 8 Elite Gen 6高出24%、對比Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro快22%。</p><p class="ck-section">此外於NPU測試也傳出捷報，執行Llama 3.1 8B模型，Exynos 2700相對Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro產生的回應快18%、提示辨識與處理速度快5%。</p><p class="ck-section">此外據稱Exynos 2700在真實環境耗電模擬僅161mA，而Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro在相同的模擬測試項達185mA，將有助裝置續航力。</p><p class="ck-section">據稱Exynos 2700採用三星第二代2nm GAA的SF2P製程，也是三星半導體寄予厚望爭取代工的關鍵製程，CPU架構預期採用Arm即將公布的2026年運算子系統的新一代CPU(可能稱為C2系列)與三星基於AMD IP授權的Xclipse。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">測試歸測試、量產歸量產</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/03/281b1237-df8b-4d59-aa56-5a8d79a39de3.jpg"><figcaption>▲即便三星Exynos 2700的初步測試成績屬實，但量產及實裝能否與理論值相符仍是未知數</figcaption></figure><p class="ck-section">對於三星用戶及三星半導體代工業務而言，這些初步消息無非是相當大的振奮，但問題就是即便這些傳聞屬實，仍僅是無法確認條件及環境的初步測試結果，包括峰值成績是在甚麼樣的條件獲得，以及量產時能否保有與測試時相同的時脈設定，還有在真實裝置實裝，以及壓力測試下的表現都還有待觀察。</p><p class="ck-section">且別忘了若依據三星近期Exynos的設計皆傾向使用10核心，自然在多核效能先天對比8核心配置的Snapdragon應該要具有優勢，單核心效能是否趕上高通甚至聯發科天璣仍值得留意；即便是功耗對比，倘若Exynos 2700仍維持外部5G基頻數據設計，搭配的5G數據機的性能、外部數據機的功耗管理及能耗都是在這些初步測試結果並未被揭露的部分。</p>

Windows 11為AI PC加入分配內顯及AI負載統一記憶體容量的實驗性功能

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/07/48d6c55a-5f93-4e46-99b2-0f474b742557.webp"></div><p class="ck-section">微軟在Windows 11的測試版新增一項測試性功能，能讓用戶指定GPU及AI負載所分配到的統一記憶體容量，使系統可依據用戶對於系統流暢度的需求、或為了執行指定的AI任務將統一記憶體進行更妥善的分配，無疑是為了像是NVIDIA RTX Spark、AMD Ryzen AI Max等配有大容量統一記憶體的AI PC裝置鋪路。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">目前Windows對統一記憶體採動態以及最多調用一半總容量</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/c5d9f600-0068-4888-975f-93f6a05f3198.webp"><figcaption>▲例如AMD的Ryzen AI Max可支援高達192GB記憶體，但若僅使用Windows預設的統一記憶體管理最多僅可動態的動用一半容量</figcaption></figure><p class="ck-section">目前的Windows 11當然支援統一記憶體架構，只是在Windows的預設方式是透過動態方式分配系統與GPU及其他加速器可使用的容量，預設的上限多為系統記憶體的一半，然而除了預設是透過動態方式分配以外，對於配有64GB甚至128GB以上統一記憶體的系統，明明僅需16GB至32GB即可維持系統流暢，也無法讓GPU獲取更多記憶體資源，目前如AMD及Intel可透過驅動程式手動指定記憶體分配。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">微軟在最新測試版悄悄加入手動記憶體分配功能</span></h2><p class="ck-section">外媒Windows Latest已經在NVIDIA的文件找到微軟將出手把統一記憶體分配提升到系統級的相關描述，而微軟在2026年8月17日釋出的29648.1000測試版本中，已經悄悄加入IntelligentCarveout，在描述中提到「為加速器預留記憶體」、「用於GPU與AI的記憶體」、「使Windows為圖型密集與AI密集型的遊戲級應用程式預留額外的統一記憶體、並具有應用程式獨佔性」等敘述。</p><p class="ck-section">目前IntelligentCarveout在系統中仍為隱藏，但選擇Windows 11 Insider實驗頻道的用戶，可透過ViVeTool啟用ID 61121285搶先使用這項實驗性功能，不過介面似乎還不夠完善。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/b881391b-8704-4706-ae81-31b3199f29e7.webp"><figcaption>▲微軟即將把統一記憶體分配整合到系統層級，並且似乎可因應用程式強制分配</figcaption></figure><p class="ck-section">簡單的說，IntelligentCarveout有些類似AMD及Intel在內顯管理軟體當中的記憶體強制分配功能，然而除了整合到系統層級以外，倘若如描述所稱，應該還可把這些額外的記憶體強制預留給指定的應用程式，例如微軟的Copilot+，或是NVIDIA實驗性的遊戲AI幫手等。</p>

Intel介紹為代理式AI而生的推論加速器Crescent Island，基於32核Xe3P搭配480GB LPDDR…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/db4640b7-2edc-41c9-bf9a-b05d8e5d0acf.webp"></div><p class="ck-section">Intel於HotChip 2026期間詳細介紹首發Xe3P架構的AI推論加速器Crescent Island的架構與概念，Crescent Island配有32核心Xe3P架構，並搭配高達480GB的 LPDDR5X記憶體，採用350W空冷PCIe卡形式，專為邊際高速代理式AI推論所設計，作為Intel與客製化推論AI ASIC搶奪市場的產品。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">首發真第三代Xe GPU架構</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/9670f4de-e9bf-4613-aaa4-c7c914addff0.webp"><figcaption>▲Panther Lake的Xe3實質為Battlemage的改良架構，Xe3P才是真正第三代Crescent架構</figcaption></figure><p class="ck-section">雖然Intel於Panther Lake推出稱為Xe3的GPU架構，但Xe3本質仍為基於第二代Battlemage架構的改良版，著重在低功耗環境的效能最大化，也因此並未出現在Panther Lake以及相關的Wildcat Lake以外的產品，更遑論獨立顯示卡或加速卡；Crescent Island基於32核Xe3P架構，也是實質上真正的「C」代號的Crescent架構。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/a924fea1-ab85-4930-b0dc-f5e2dbfad9c4.webp"><figcaption>▲Xe3P支援更廣泛的參數格式，尤其新增對FP8+FP4的支援</figcaption></figure><p class="ck-section">Crescent Island受益於Xe3P，不僅只是效能與架構的改善，也能支援更廣泛的模型與精度，相對支援FP16/BF16/TF32及INT8/INT4格式的Battlemage，Xe3P的向量引擎新增FP8+FP4格式與Microscalling(MX)格式的支援，大幅提升模型使用的彈性。</p><p class="ck-section">此外Xe3P還具備全速率FP64(64FMA/Xe Core)，還有XMX矩陣運算還提供16-deep systolic，每個Xe Core還配有1MB的GRD。值得注意的是Crescent Island完全捨棄標準GPU功能，不具備圖型與3D處理模組，專注於AI運算功能，也因此晶片設計比通用型GPU更為緊湊，預期與屆時Nova Lake的Xe3P的架構不完全一致。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">Crescent Island採4 Slice設計與LPDDR5X記憶體</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/14061d43-2c89-4cf7-a84b-6cc77020a969.webp"><figcaption>▲Crescent Island由每個8 Xe Core共4個Slice構成，4個Slice共享32MB快取</figcaption></figure><p class="ck-section">Crescent Island由每個Slice帶有8個Xe Core、共4個Slice組成的32 Xe Core構成，每個Xe Core有8個向量引擎與8個XMX以及獨立的載入/儲存單元、專屬I$與L1$/SLM快取，所有的Slice共享一個大型的L2快取。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/ea7e27d0-05f3-417c-8913-4855b7b2b2ee.webp"><figcaption>▲Crescent Island每個Xe3P有8個Vector引擎與8個XMX單元</figcaption></figure><p class="ck-section">於記憶體子系統，Crescent Island每個Xe Core具備512KB L1快取/SLM，L2快取達32MB，另外可支援最高480GB的LPDDR5X記憶體，不過Intel自有品牌產品則會配置160GB記憶體；選擇LPDDR5X記憶體的主因是由於Crescent Island鎖定代理式AI推論應用，利用在效能、能耗及容量取得平衡的LPDDR5X提供足以載入大型模型的容量與存取效能。</p>

小米公布玄戒O3處理器，採台積電3nm、2+4+4全大核CPU、Arm新GPU並支援LPDDR6

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/d4fbe1b8-2935-436e-b9ee-1b3040a00e5b.webp"></div><p class="ck-section">小米公布新一代自研旗艦處理器玄戒O3，基於台積電3nm製程，並採用6+4全大核CPU配置，雖然CPU仍為Arm的2025年運算子系統的Arm C1系列，但GPU搶先使用Arm旗艦級16核G2-Ultra NX，還率先宣布支援LPDDR6。</p><p class="ck-section">小米預計將玄戒O3使用在9月的小米18 Fold摺疊機，還有小米平板9 Pro Max兩款產品</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">比三星Exynos更激進的2+4+4全大核及首發G2-Ultra NX GPU</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/688d72ea-19f0-4b1f-b9e4-154bf625b01e.webp"><figcaption>▲小米玄戒O3採用比一般手機更激進的10核全大核配置</figcaption></figure><p class="ck-section">三星已經數先在Exynos 2600採用10核心全大核配置，不過是採用單核Arm C1-Ultra搭配3+6兩組不同時脈的Arm C1- Pro構成針對手機環境的保守配置；而玄戒O3的2+4+4共10核心配置方式更為激進，為4.55GHz的雙核Arm C1-Ultra搭配4核心3.68GHz的C1-Premium(本質是C1-Ultra減少快取的版本)以4核3.15GHz的C1-Pro，C1-Premium本質是C1-Ultra減少快取的版本，是小米官方會稱玄戒O3為6+4全大核而非實質上的2+4+4全大核。</p><p class="ck-section">而GPU則是首發Arm的16核G2-Ultra NX架構，具備第3代光線追蹤，據稱相對玄戒O1的GPU效能提高85%，相同效能的能耗降低64%；玄戒O3在CPU配有12MB L2快取、16MB L3快取與16MB SLC系統快取，GPU及NPU還各自具備獨立的16MB快取，整個晶片總共具備60MB的快取。</p><p class="ck-section">小米號稱玄戒O3可在安兔兔v11實現高達533萬分的表現。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">率先支援LPDDR6與增強的NPU</span></h2><p class="ck-section">雖然預期9月中下旬公布的高通Snapdragon 8 Elite Gen 6系列、聯發科天璣9600系列將支援LPDDR6，但搶在8月底公布的玄戒O3先聲奪人強調支援LPDDR6記憶體，可達10,667Mbps速率及113.8GB/s的頻寬，不過屆時終端裝置是否會盡數搭配LPDDR6或僅在特定機型或配置使用LPDDR6還待公布。</p><p class="ck-section">另外當前旗艦級處理器勢必會強調優越的AI性能玄戒O3強調採用全新分散式AI架構，在處理器的每個關鍵架構、諸如CPU、GPU、ISP、低功耗平台、音訊、安全島皆配有性能與支援性不等的NPU，旨在運算的各種階段以因應的AI進行加速；而獨立NPU則可提供200TOPS的Tensor AI算力以及3.13 TFLOPS的向量算力。</p><p class="ck-section">此外管理相機的ISP可支援432MP的單一主鏡頭，以及64MP+64MP+50MP的三鏡頭同步使用，還有4K60P AINR夜景短片的處理能力。</p>

為代理推論而生的NVIDIA Groq 3 LPX投入量產，著重低延遲超高速Token生成

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/0aa182d8-d781-4eb7-9a64-edb6e66aca73.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA於2026年GTC大會公布的Vera Rubin世代陣容中，因應生成式AI推論對於低延遲、高速生成Token需求，納入Groq 3 LPU產品；NVIDIA於HotChip 2026大會，宣布搭載Groq 3 LPU的NVIDIA Groq 3 LPX進入量產，能與NVIDIA Vera Rubin NVL72搭配擴展推論性能。</p><p class="ck-section">雲端服務商Nebius成首家導入NVIDIA Groq 3 LPX的服務商，與NVIDIA維持合作關係的Groq本身也計畫成為Groq 3 LPX的首批採用者之一。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">專為代理式AI而生的NVIDIA Groq 3 LPX</span></h2><p class="ck-section">當代理式AI將運算戰爭從雲端資料中心的AI模型訓練，也帶來追求低延遲、大量高速Token吞吐的推論戰爭，許多專為模型推論的高效率客製化ASIC如雨後春筍，NVIDIA原定將採用Rubin GPU搭配LPDDR的Rubin CPX因應市場變化，然而在2025年底宣布與Groq合作，最終把Groq LPU技術納入NVIDIA的運算藍圖。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/a2550282-83fe-443a-8bac-c2e26e29bc4c.webp"><figcaption>▲Groq 3 LPX與高效能的Vera Rubin NVL72搭配，因應代理式AI在快速產生Token與高效處理龐大資訊情境兩種極端需求</figcaption></figure><p class="ck-section">作為NVIDIA新一代AI運算骨幹的Vera Rubin NVL72具備靈活的訓練及推論，Groq 3 LPX則擅長超高速Token生成，當兩者相互搭配，可大幅提升整體推論效能，並針對需要處理大量情境的工作負載提供極致效能的代理推論。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">在Artificial Analysis創下Gemma 4 31B效能紀錄</span></h2><p class="ck-section">Groq 3 LPX的性能也在Artificial Analysis的測試獲得實證，在執行基於Gemma 4 31B的基準測試，於對於AI代理系統相當重要的10萬Token情境，達到每秒輸出3,400個Tooken的表現，也是截至目前該模型Token輸出的最快效能紀錄。</p><p class="ck-section">這也意味著Groq 3 LPX能將原本需要數小時的程式設計等代理任務縮減至數分鐘，同時在AI代理及延遲敏感型任務等工作負載，回應速度亦較最接近的類似平台提升4倍。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">為互動AI推論帶來突破性效能</span></h2><p class="ck-section">NVIDIA指稱，代理式AI帶來運算的兩極化挑戰，一者是需要高效率處理龐大的情境資訊，以及以及低延遲快速生成Token；Groq 3 LPX可說是補足Vera Rubin在互動性打造的絕佳搭檔，能加速單一使用者產生Token的速度，並決定代理完成個工作步驟的速度。</p><p class="ck-section">一旦Token產生速度大幅增加，AI可獲得更多時間檢查檔案、撰寫與測試程式碼、呼叫工具、驗證結果與持續進行迭代，並維持流暢的使用者體驗。</p>

SpaceXAI導入NVIDIA Vera CPU加速代理式AI工作負載，第一代Starmind AI衛星採太空版Ve…

<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/5be95b21-dadd-40b5-bbf5-4a9cbe4d896f.webp"></div><p>NVIDIA宣布Elon Musk旗下SpaceAI將導入NVIDIA Vera CPU提升其下一代代理式AI應用性能，透過專為代理式AI對於CPU需求加劇所設計的Vera CPU，使Space的代理式AI可更快採取行動，並確保GPU持續獲得所需資料與充分利用；同時SpaceXI的太空運算中心計畫，也預計在第一代Starmind AI衛星採用專為太空設計的Space-1 Vera Rubin NVL72。</p><h2><span style="color:#f39c12;">Vera CPU為SpaceXAI大幅提升效能</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/06/913ad81a-c992-45de-a07d-fb1c4f3cd5cc.webp"><figcaption>▲SpaceXAI將透過Vera CPU提升代理式AI體驗</figcaption></figure><p>SpaceXAI除了預定導入NVIDIA的Vera Rubin平台，也將透過Vera CPU挹注代理式AI所需的額外CPU運算性能。透過Vera CPU，能提升在模型呼叫間協調工具、執行程式碼、處理資料與執行模擬等負載，相較為通用資料中心負載設計的x86 CPU，Vera CPU不僅具備在滿載時更出色的單執行緒效能及記憶體頻寬，在代理式AI、強化學習與資料學習的任務完成速度可高出1.8倍。</p><h2><span style="color:#f39c12;">將Vera Rubin從地球延伸到軌道</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/3d817f74-bd86-4341-b43d-c517b9919e8a.webp"><figcaption>▲SpaceXAI的Starmind AI衛星將採用特規Vera Rubin NVL72，打造衛星軌道AI工廠願景</figcaption></figure><p>SpaceXAI也雄心壯志的將運算性能擴展到太空，攜手NVIDIA打造太空AI工廠，SpaceXAI規劃中的第一代Starmind AI衛星將採用專為太空環境最佳化的NVIDIA Vera Rubin NVL72機架系統，於太空軌道挹注與地面相同的AI工廠運算架構。</p>