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NVIDIA RTX Spark筆電獲多款AI模型、代理工具與遊戲最佳化支援，迷你桌上型RTX Spark將於11月登場
Chevelle.fu發佈NVIDIA RTX Spark筆電獲多款AI模型、代理工具與遊戲最佳化支援，迷你桌上型RTX Spark將於11月登場，最新資訊於2026-10-29 16:54：NVIDIA於2026年10月16與合作夥伴推出醞釀已久的RTX Spark，首波先推出筆記型電腦產品，以纖...#(253555)
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)
板卡合作商透露雖未收到GeForce RTX 5090停產通知， 但已無法向NVIDIA訂購晶片與記憶體
Chevelle.fu發佈板卡合作商透露雖未收到GeForce RTX 5090停產通知， 但已無法向NVIDIA訂購晶片與記憶體，最新資訊於2026-10-27 09:45：VIDIA板卡夥伴得到的說法，確實NVIDIA也還未通知GeForce RTX 5090即將停產，但消息來源透露目前板卡夥伴...#(253435)
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)
即便國家晶片政策在前中國企業傳仍瘋搶NVIDIA RTX PRO 5500，但NVIDIA恐怕僅能滿足10%訂單量
Chevelle.fu發佈即便國家晶片政策在前中國企業傳仍瘋搶NVIDIA RTX PRO 5500，但NVIDIA恐怕僅能滿足10%訂單量，最新資訊於2026-10-23 12:52：IDIA的產能。NVIDIA僅能滿足最多10%需求▲RTX PRO 5500等同配有84GB記憶體的RTX 509...#(253320)
搭載GB300的DGX Station for Windows將在12月推出
Chevelle.fu發佈搭載GB300的DGX Station for Windows將在12月推出，最新資訊於2026-10-23 11:40：NVIDIA在2026年Computex 2026除了公布基於Windows環境的RTX Spark平台以外，也展示搭載Windows的DGX Stat...#(253313)
NVIDIA DGX Spark擴展至8機叢集、實現1TB記憶體與支援GLM 5.3等大型模型
Chevelle.fu發佈NVIDIA DGX Spark擴展至8機叢集、實現1TB記憶體與支援GLM 5.3等大型模型，最新資訊於2026-10-22 15:25：.3等大型AI模型；同時NVIDIA亦與AI模型開發者持續合作提升DGX與RTX平台的AI推論性能，在特定AI模型提高40%。8機擴展...#(253286)
Groq傳下一代LPU因應AI推論需求變化將導入3D堆疊DRAM
Chevelle.fu發佈Groq傳下一代LPU因應AI推論需求變化將導入3D堆疊DRAM，最新資訊於2026-10-22 14:08：取得平衡▲SRAM雖然頻寬驚人，但單位成本高且容量難以突破NVIDIA Vera Rubin系統所搭配的Groq 3 LPU達1.2 FFLOPS FP8性能最大的...#(253281)
NVIDIA公布DSX POD AI工廠，將Vera Rubin平台化為模組化貨櫃部署時間僅需14天
Chevelle.fu發佈NVIDIA公布DSX POD AI工廠，將Vera Rubin平台化為模組化貨櫃部署時間僅需14天，最新資訊於2026-10-22 12:44：新AI工廠參考設計DSX POD，透過攜手系統生態系夥伴制定共同規範實現參考設計，將Vera Rubin AI工廠化為模組化貨櫃...#(253278)
NVIDIA Vera著重並行單執行緒效能、空間多執行緒與單晶粒的目的皆建立在為代理式AI而生之上
Chevelle.fu發佈NVIDIA Vera著重並行單執行緒效能、空間多執行緒與單晶粒的目的皆建立在為代理式AI而生之上，最新資訊於2026-10-19 17:55：IDIA Vera CPU的獨家交流文章中，Vera CPU團隊進一步分享這款處理器的理念與採用特定設計的目的。因應代理式AI而規...#(253162)
NVIDIA GeForce資深副總裁Jeff Fisher駁斥RTX 5090停產說法
Chevelle.fu發佈NVIDIA GeForce資深副總裁Jeff Fisher駁斥RTX 5090停產說法，最新資訊於2026-10-19 11:30：價格大漲、GeForce RTX 5090頻傳被挪作AI運算卡使用，加上許多通路停止GeForce RTX 5090報價，傳出NVIDIA有...#(253143)
傳NVIDIA要求NVHBM記憶體供應商統一使用台積電3nm基底晶片，三星也不得放棄一條龍模式
Chevelle.fu發佈傳NVIDIA要求NVHBM記憶體供應商統一使用台積電3nm基底晶片，三星也不得放棄一條龍模式，最新資訊於2026-10-19 12:08：NVIDIA宣布將攜手包含記憶體供應商等產業夥伴開發稱為NVHBM的客製化記憶體技術，透過將記憶體控制器從處理器轉移到NVHBM的基礎...#(253145)
意欲重塑AI PC概念的NVIDIA RTX Spark筆電即日推出，它會是你的下一台命定電腦嗎
Chevelle.fu發佈意欲重塑AI PC概念的NVIDIA RTX Spark筆電即日推出，它會是你的下一台命定電腦嗎，最新資訊於2026-10-16 20:00：電競筆電、行動工作站有甚麼不同，又為什麼NVIDIA對RTX Spark賦予重塑PC體驗的厚望，筆者以自己的認知解釋RTX Spar...#(253093)
NVIDIA全球同步歡慶RTX Spark筆電開賣，GeForce資深副總裁Jeff Fisher親飛台灣現場展示黃仁…
Chevelle.fu發佈NVIDIA全球同步歡慶RTX Spark筆電開賣，GeForce資深副總裁Jeff Fisher親飛台灣現場展示黃仁勳親筆簽名ProArt P14，最新資訊於2026-10-16 20:26：NVIDIA在台灣時間10月16日晚間8點與全球同步開賣首波搭載RTX Spar...#(253099)
Volvo與NVIDIA再擴大合作推進安全自駕技術
Chevelle.fu發佈Volvo與NVIDIA再擴大合作推進安全自駕技術，最新資訊於2026-10-16 11:22：先進技術的自動駕駛安全技術，該技術將建立在Volvo Cars的安全知識，並以NVIDIA Hyperion感測器與運算架構為核心，賦予下一代Volvo車款能在複雜的真實環境實現...#(253081)
3DMark在RTX Spark裝置上市前夕更新提升相容性，縮減Arm處理器安裝時間、修復Solar Bay測試項無法…
Chevelle.fu發佈3DMark在RTX Spark裝置上市前夕更新提升相容性，縮減Arm處理器安裝時間、修復Solar Bay測試項無法執行問題，最新資訊於2026-10-14 20:29：NVIDIA預計於2026年10月15日與品牌夥伴正式推出RTX Spark筆電產品，也是繼高通Sna...#(253015)
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)
NVIDIA在OCP高峰會以開放Vera Rubin架構協助全球AI工廠擴展規模
Chevelle.fu發佈NVIDIA在OCP高峰會以開放Vera Rubin架構協助全球AI工廠擴展規模，最新資訊於2026-10-13 14:29：NVIDIA於聖荷西舉辦的開放運算計畫全球高峰會OCP 2026宣布多項合作與技術貢獻，透過開放Vera Rubin架構協助全球產業擴展AI工廠規模...#(252934)
NVIDIA Vera在代理式AI測試基準擊敗Zen 5架構EPYC，出色單執行緒持續效能為關鍵
Chevelle.fu發佈NVIDIA Vera在代理式AI測試基準擊敗Zen 5架構EPYC，出色單執行緒持續效能為關鍵，最新資訊於2026-10-12 14:42：行緒性能的代理沙盒輾壓。滿載維持單執行緒效能為代理沙盒關鍵NVIDIA Vera的一項重要設計理念就是著重單執行緒持續效能的最大化，...#(252895)
傳NVIDIA RTX 5090退場並以RTX 5080 24GB作為替代，既有RTX 5090晶片全面轉作RTX P…
Chevelle.fu發佈傳NVIDIA RTX 5090退場並以RTX 5080 24GB作為替代，既有RTX 5090晶片全面轉作RTX Pro專業卡使用，最新資訊於2026-10-12 12:11：或許是為了利潤最大化，或是看清RTX 5090多半流落到被改裝成工作站AI加速卡而不願肥水若外人...#(252890)
微軟攜手NVIDIA以RTX Spark為Windows 代理式AI PC揭開序幕
Chevelle.fu發佈微軟攜手NVIDIA以RTX Spark為Windows 代理式AI PC揭開序幕，最新資訊於2026-10-08 13:08：超級晶片的NVIDIA DGX Station for Windows，使熟悉Windows環境的開發者與企業可獲取資料中心級的AI運算效能。首波...#(252785)
微星首款RTX Spark筆電Prestige N16 Flip AI+開放預購，14萬元起採翻轉設計解放創作力
Chevelle.fu發佈微星首款RTX Spark筆電Prestige N16 Flip AI+開放預購，14萬元起採翻轉設計解放創作力，最新資訊於2026-10-08 11:00：在微軟攜手NVIDIA正式宣布NVIDIA RTX筆電正式推出，微星也宣布於2026年Computex首度亮相的MS...#(252783)
技術專家將4台NVIDIA DGX Spark串接執行DeepSeek V4.1-Flash 552B，峰值輸出達每秒…
Chevelle.fu發佈技術專家將4台NVIDIA DGX Spark串接執行DeepSeek V4.1-Flash 552B，峰值輸出達每秒494 Tokens，最新資訊於2026-10-06 13:31：以無交換器環狀拓樸方式構成叢集，以512GB的記憶體池執行DeepSeek V4.1-Fl...#(252706)
加速企業 AI Agent 落地：麗臺 NVIDIA RTX PRO™ AI 工作站如何兼顧安全、效能與擴充彈性？
癮特務發佈加速企業 AI Agent 落地：麗臺 NVIDIA RTX PRO™ AI 工作站如何兼顧安全、效能與擴充彈性？，最新資訊於2026-10-06 11:33：企業如何落地 AI Agent？本文解析雲端與地端運算差異，並評估麗臺 NVIDIA RTX PRO™ AI 工作站規格與 AID...#(252671)
AMD重申在AI PC至代理式AI PC的領先地位，原生x86 CPU在Windows或Linux皆不須轉譯
Chevelle.fu發佈AMD重申在AI PC至代理式AI PC的領先地位，原生x86 CPU在Windows或Linux皆不須轉譯，最新資訊於2026-10-05 21:01：也許是受到NVIDIA即將在美國時間10月7日與品牌夥伴正式推出RTX Spark產品，AMD再次不甘寂寞的先聲奪人，聚...#(252676)
微軟10月17日舉辦RTX Spark及Surface Laptop Ultra活動，微軟、NVIDIA執行長將出席
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/5e67e554-ab78-4728-8f2d-cb93932a42e0.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA於2026年Computex公布RTX Spark裝置，並設定在2026年秋季上市，為Windows 11提供除了高通以外的第二個基於Arm架構的CPU選擇，同時微軟也相當重視RTX Spark為Windows帶來娛樂與內容創作的新可能性，一併宣布搭載RTX Spark的Surface Laptop Ultra；微軟已經向特定媒體發出邀請，將在2026年10月7日於舊金山舉辦「裝置端AI將如何塑造個人電腦的未來」，除了Windows及裝置執行副總裁Pavan Davuluri以外，微軟執行長Satya Nadella、NVIDIA執行長黃仁勳也將出席。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">聚焦RTX Spark裝置與Surface Laptop Ultra</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/48aa1c72-6692-4ba3-85bb-c1465288b12e.webp"><figcaption>▲預期微軟會在活動隆重介紹Surface Laptop Ultra</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/a1e5d91a-d607-478c-ba26-e55d71fd3cf3.webp"><figcaption>▲應該會循微軟及高通公布Snapdragon X模式一併介紹合作夥伴的RTX Spark產品</figcaption></figure><p class="ck-section">考慮到NVIDIA已經確認首波RTX Spark裝置將自2026年10月陸續上市，加上這場活動出席的嘉賓，可預期將會作為類似微軟與高通合作Snapdragon X裝置時的模式，即是聚焦在RTX Spark平台特色、首發夥伴陣容產品、Surface Laptop Ultra以及微軟Windows因應RTX Spark提供的差異化體驗。</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>
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>
傳三星2nm製程雖然已達高通可接受表現，但報價使高通卻步
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/10/d94f179e-05ae-40bc-9297-5cc7f7452264.jpg"></div><p class="ck-section">高通曾一度與三星積極合作代工最高階的Snapdragon 8系列晶片，但受到三星在2nm之上的製程表現不佳，高通已多次全部委由台積電代工，不過韓國媒體仍多次傳出高通仍持續與三星評估委託代工的可能，也包括新一代Snapdragon 8 Elite Gen 6將採雙代工模式；但根據韓國財經媒體The Bell指稱，雖然三星2nm製程已達高通可接受的表現，但雙方在價格談不攏，以至於Snapdragon 8 Elite Gen 6可能仍由台積電獨佔代工。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">三星不再削價競爭</span></h2><p class="ck-section">三星在2021年前獲得高通、NVIDIA等高階晶片訂單的關鍵，就是採取削價競爭的策略，但隨著三星後續製程表現被台積電拋開，晶片表現擺在眼前，導致三星流失重要訂單；隨著三星在2026年初公布的Exynos 2600的2nm製程展現不錯的初步成果，據稱高通評估後認為已經達標。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/4cb8a350-3c90-4380-b23c-db508397b66e.webp"><figcaption>▲由於高通僅是採取雙代工模式，三星在取得Tesla、博通等AI晶片訂單不願再給予優惠價格</figcaption></figure><p class="ck-section">然而據稱三星由於獲得Tesla、Broadcom等AI晶片代工大單，三星據稱在豐厚的AI需求誘惑下，已不像過去願意提供優惠的價格，尤其高通考慮的並非是全面將旗艦晶片委由三星生產，只是採取雙代工策略，以致於三星採取較強硬的態度不願給與高通優異的價格；不過The Bell指出，三星仍與高通洽談後續晶片的代工業務，但確認的是價格已不再像以往那麼優惠。</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>
讓AI超越問答、安全自主行動的2026 Agentic AI on the Edge Hackathon開放新創、企業…
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/6feb3404-51e7-4984-8aeb-32a5ce251021.webp"></div><p>AI產業正邁入自生成式問答到自主行動的代理式AI，由NVIDIA深度學習機構官方培訓課程夥伴翰尼斯企業與台灣自造者協會主辦、經濟部中小與新創企業署指導，並由NVIDIA擔任AI技術協助的2026 Agentic AI on the Edge Hackathon即日起開放新創、企業組隊報名，並從初步提案團隊遴選15組團隊參與10月22日及23日於南港瓶蓋工廠舉辦的總決賽黑客松，挑戰將智慧代理引領至現實邊際。</p><p>2026 Agentic AI on the Edge Hackathon自即日起至2026年10月2日11:59分截止，開放4-8人組成團隊報名，1人僅限加入單一團隊，並採取先報名、後補提案的模式，通過第一階段書面審查的15支隊伍將先受邀參與10月21日NVIDIA Agentic AI技術實戰工作坊，再於10月22日至23日參加南港瓶蓋工廠舉辦的總決賽黑客松。</p><p>完整報名方式及注意事項詳見報名網頁：<a href="https://hackathon.hennes.com.tw/2026agenticai/?utm_source=press&utm_medium=referral&utm_campaign=2026-agentic-ai-edge" target="_blank" rel="noopener noreferrer">2026 Agentic AI on the Edge Hackathon</a></p><h2><span style="color:#f39c12;">挑戰將代理式AI安全的帶到智慧邊際應用</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/235e89b9-769c-4b57-88a0-23d0825b3078.webp"><figcaption>▲參賽隊伍將挑戰如何在安全的前提以NVIDIA邊際運算裝置實踐企業級AI代理應用</figcaption></figure><p>首屆2026 Agentic AI on the Edge Hackathon以「讓 AI 不只回答，更能安全自主行動」為核心主題，參賽隊伍需針對企業級應用場景活用包含Nemotron、NeMo及NemoClaw等NVIDIA NeMo框架技術架構；作品須具備目標拆解、工具調用、狀態動態調整及像是人工確認、失敗回復或輸出檢核等完善「權限與風險控制」。</p><p>參賽團隊將透過競賽考驗如何活用如DGX Spark或Jetson等邊際設備的記憶體及推論性能，並在實現高度自主AI代理的結果兼具安全性，創作出能夠安全落地的DGX Spark或Jetson邊際運算平台的商業應用。</p><h2><span style="color:#f39c12;">包含Jetson邊際運算裝置與黃仁勳親簽顯示卡</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/b1b801eb-2f6d-4c32-aaee-4c9f76d25d49.webp"><figcaption>▲前兩名可獲Jetson邊際設備，第三名級特別獎可獲黃仁勳親簽顯示卡</figcaption></figure><p>同時2026 Agentic AI on the Edge Hackathon也吸引產業夥伴加入協辦行列，包括新北市政府青年局，還有Aetina安提國際、華碩、益登科技、技嘉科技、微星科技等硬體技術大廠贊助；同時前三名也將獲得豐厚的大獎，第一名可獲得NVIDIA Jetson AGX Thor開發套件，第二名則可獲得NVIDIA Jetson AGX Orin一套，第三名與新創之星特別獎分別可獲得NVIDIA執行長親簽的NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER顯示卡一張。</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將在DLSS 5更完善後支援GeForce RTX 40系列顯示卡
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/36e0acc6-df62-4af1-ac4f-4610d43a1b1a.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA向外媒確認，現行「官方」僅能在GeForce RTX 50系列顯示卡使用的DLSS 5技術的3D引導神經渲染技術，將在未來下放支援GeForce RTX 40系列顯示卡，但前提是NVIDIA要先持續改善DLSS 5的性能後才會著手後續對RTX 40系列顯示卡的相關開發。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">迄今運算量最大的AI模型</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/523fc1d5-4a7e-4890-8f1f-13c252b28e82.webp"><figcaption>▲DLSS 5的性能在半年獲得顯著改善，不過NVIDIA認為還有可持續提升的餘地</figcaption></figure><p class="ck-section">根據NVIDIA的說法，DLSS 5是NVIDIA迄今在RTX顯示卡運算量需求最高的模型，在GTC 2026的技術展演甚至需動用到2張RTX 5090，但在首度展示後的2個月時間，模型性能提升達50%，可在單一張RTX 5090執行，於歷經6個月後，模型的性能較最初提高5倍，使所有RTX 50系列顯示卡都能在不同的視覺設定使用DLSS 5，不過依據目前的情況，使用DLSS 5仍會造成近50%效能下降。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/LHUzFnq70b8" 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">這些性能的提升並非單方面，而是包括硬體、軟體核心與協同設計共同的成果，現行的DLSS 5相對GTC 2026時模型更小、執行更快且效果更逼真，對開發者也具備更多可控制選項，不過仍有許多可繼續改善的餘地；NVIDIA預計將在2026年秋季再更新模型，並在RTX 50系列的最佳化達到更理想後，就會著手支援RTX 40系列。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">現階段玩家自行移植到舊顯卡狀況並不理想</span></h2><p class="ck-section">NVIDIA於2026年9月3日正式釋出具備3D引導神經渲染的DLSS 5技術，能使Blackwell架構的GeForce RTX 50系列顯示卡透過AI演算的方式使遊戲內的物件獲得增強，雖然初期概念展演引發玩家譁然，不過作為首發的NBA 2K27成效不錯，加上推出前已被玩家拆解移植，許多玩家開始理解3D引導神經渲染的價值。</p><figure class="media"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/yLrkRlfwg2w" 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">雖然NVIDIA官方目前僅限RTX 50系列顯示卡使用DLSS 5，不過畢竟在正式推出前模型已經被拆解，也被玩家修改成可在更舊的RTX系列顯示卡使用，但畢竟即便是目前聚焦的RTX 50都已經會產生嚴重的效能耗損，更遑論舊款的RTX顯示卡。</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>
NVIDIA宣布近130億美金收購Hugging Face，強調不改變開放精神
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/833e46cd-202f-40b1-93a2-97ce7de534bb.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA宣布正式以129.303億美金收購以開放及協作為核心理念的機器學習平台Hugging Face，強調在收購Hugging Face後不僅會持續擴大其規模，同時不會改變Hugging Face開放與服務整個生態系的初衷，開發者不必使用NVIDIA運算資源即可在Hugging Face建置與部署應用程式。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">允諾強化平台規模及基礎設施，擴大開發者與機構取得AI途徑</span></h2><p class="ck-section">Hugging Face迄今有超過1,800萬名開發者、研究人員與創作者在平台分享超過300萬個模型、50萬個資料集與100萬個應用程式，並有20萬家公司透過Hugging Face探索、評估、客製化與部署應用程式，NVIDIA並不打算改變Hugging Face的初衷。</p><p class="ck-section">NVIDIA透過收購Hugging Face，將共同擴大平台供摩、增強其基礎設施，藉此支持來自整個生態系、所有模型建構者的開源與開源權重模型，並持續提供支援多雲、多加速器的開發與部署，使開發者可依據其工作負載選擇最適合的硬體及基礎設施。</p><p class="ck-section">NVIDIA執行長黃仁勳表示他在最近的公開信強調開放權重對AI經濟的重要性，並與多個產業領導者有著相同的共識：開放權重可拓展AI的普及範圍，並確保AI領域的領導地位在企業、機構與社群之間實現多元分布；開放式模型使新創、企業、學術單位及公眾機構不須從零開始訓練模型，並讓組織能把合適的模型與任務結合。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">強調NVIDIA致力於開源權重模型</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/19fd6a7d-789a-4817-9415-04adecf38bb6.webp"><figcaption>▲NVIDIA持續在Hugging Face積極提供開放模型與資料集，遠超其它企業</figcaption></figure><p class="ck-section">黃仁勳強調，NVIDIA長期致力於開源權重模型，也體現在包括Hugging Face在內長期的投資與貢獻，同時目前也是在Hugging Face貢獻最多開放模型與資料集的共險者，遠超過Hugging Face、微軟、AMD等。</p><p class="ck-section">NVIDIA目前已經在Hugging Face貢獻500個以上的開放模型與超過250個資料集供取用，同時NVIDIA也透過開源方式建構自己的模型、函式庫及工具，開發者也可活用這些NVIDIA的開放模型並以此為基礎修改。</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>
中華汽車子公司綠捷跨足四足機器人，基於NVIDIA平台、攜手台灣供應鏈實現2027年100%在地自製
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/192fea61-128f-4d65-a876-9801842080b4.webp"></div><p class="ck-section">中華汽車旗下子公司綠捷在SEMICON Taiwan 2026發表新一代四足機器人GT5X與GT3X，強調以建立台灣自主機器人核心技術為目標，攜手台灣供應鏈推動電池、馬達與電控國產化，並由台灣團隊經手機構、驅動、控制、電池到AI軟體系統的開發，預計在2027年實現在地自製率100%的目標，希冀作為智慧巡檢、場務維運、特殊環境作業、物料載運與安全監控的多元應用。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">將車載技術轉化到自主機器人</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/e5d09e2a-2f4b-4aca-a49c-b51f2a077fcb.webp"></figure><p class="ck-section">綠捷四足機器人研究團隊由原中華汽車技術團隊轉任，將車用關鍵技術轉化到自主機器人領域，包含投入15年的車用嵌入式系統、整車控制、車規CAN BUS通訊與先進駕駛技術，在此次公布的兩款四足機器人，關鍵的ACU自主移動機器人控指單元及BMS電池管理系統皆由團隊自主設計開發。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">基於NVIDIA Jetson Orin平台與Isaac Lab強化學習</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/d94dcc51-eb12-4821-8168-c3bdd3a14456.webp"><figcaption>▲綠捷GT5X及GT3X採用NVIDIA Jetson Orin作為運算核心，並透過Isaac Lab進行強化學習</figcaption></figure><p class="ck-section">作為綠捷GT5X及GT3X大腦的是與恩嘉科技合作的NVIDIA Jetson Orin平台，並藉由NVIDIA Isaac Lab進行強化學習，預先訓練在複雜地形的策略，並於實地場域展現出色的決策能力；電池則與台塑新智能共同研發高安全、高循環壽命的磷酸鋰鐵電池系統。</p><p class="ck-section">其中GT5X可負載50公斤、具30度爬坡能力，並可挑戰20公分階梯差，並整合3D LiDAR、立體視覺、機械手臂與特殊感測模組，滿足高負載巡檢與複雜任務；而GT3X則具備較輕度的30公斤附載能力，適合應用於巡檢領域，同時可依據需求搭載不同感測器與AI邊際運算模組。</p><p class="ck-section">放眼未來，GT系列自主機器人可依據任務需求擴充如熱影像、氣體偵測與AI視覺辨識等模組。</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>
清晰巔峰再進化：AGON by AOC 推出全球首款 5K NVIDIA G-SYNC® Pulsar 電競顯示器
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/4da5d6fd-233f-4ca7-86d5-8cb1abbd88c7.webp"></div><p class="ck-section">全球連續七年蟬聯第一的電競顯示器品牌 AGON by AOC（依據 2025 IDC 報告），今日宣布推出全球首款搭載 <strong>NVIDIA G-SYNC Pulsar</strong> 技術的 5K 電競顯示器 <strong>AOC AGP327KG</strong>。結合令人驚艷的 <strong>5K（5120 × 2880）</strong>高解析度與先進的動態清晰技術，AGP327KG 為高階 PC 遊戲玩家帶來極致細膩的影像細節、快速靈敏的反應，以及精準的視覺表現。</p><p>「G-SYNC Pulsar 是電競顯示技術的一項重大突破，在可變更新率遊戲體驗的同時，帶來極致的動態清晰度，」<strong>NVIDIA GeForce 產品管理資深總監 Justin Walker </strong>表示。「結合 AGON by AOC 與 AGP327KG 的高解析度 5K 面板，我們讓玩家能同時享受驚人的影像細節，以及 G-SYNC 一貫所帶來的流暢、快速且靈敏的遊戲體驗。」</p><p>AGP327KG 的核心技術為 <strong>NVIDIA G-SYNC Pulsar</strong>，可大幅提升動態畫面的清晰度，同時維持流暢、無撕裂的<strong>可變更新率（VRR）</strong>遊戲體驗。透過提升有效動態清晰度，G-SYNC Pulsar 能讓高速移動的物體與遊戲場景保持更銳利、更容易追蹤，使玩家在高速且激烈的遊戲過程中，能更精準掌握畫面中的動態變化。</p><p>AGP327KG 同時搭載 <strong>G-SYNC Ambient Adaptive Technology</strong>，透過內建環境光線感測器，根據周遭環境的光線條件自動調整亮度與色溫。這項智慧調節功能可隨著環境在一天中的變化，維持穩定一致的影像呈現。</p><p><strong>AGON by AOC 與 NVIDIA 的合作</strong>，結合 AOC 在高效能電競顯示器領域的專業實力，以及 NVIDIA 領先的顯示技術，打造專為追求極致影像細節與卓越動態表現的玩家而設計的高階電競顯示器。</p><p>AGON by AOC 將於 <strong>2026 年 Gamescom（德國科隆）</strong>展示 <strong>AGP327KG</strong>，參觀者可於 AGON by AOC 展位親身體驗這款全新的 5K G-SYNC Pulsar 電競顯示器。此次展示將呈現超高解析度與先進動態顯示技術的結合，如何重新定義新世代 PC 遊戲的畫面清晰度、反應速度與沉浸式體驗。</p><p><strong>關於 AOC</strong><br>AOC 創立於 1967 年，是全球領先的顯示器與 IT 配件品牌，也是全球大型顯示器製造商 TPV Technology Limited 旗下品牌。<strong>AGON by AOC</strong> 為 AOC 旗下電競品牌，提供高效能電競顯示器與配件，滿足電競玩家及專業電競選手的需求。</p><p>本文章由「美通社」提供。</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>
追求高更新率永無止境 螢幕已達1000Hz但價格高昂
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/497379cb-a212-4bc6-9cd3-4de02a71c06d.jpg"></div><p class="ck-section">這規格甚至能對著240Hz電競顯示器說：「噗嗤，真慢呢。」</p><p class="ck-section">人類，或者說玩家對於<strong>流暢顯示</strong>的追求，似乎永無止境。LG的「<strong>25G590B-B</strong>」明明是<strong>24.5吋 Full HD</strong>，價格卻要<strong>17萬9000日圓</strong>。也太貴了吧！？同尺寸最便宜的產品明明花大約1萬日圓就能買到。</p><p class="ck-section">不過，若<strong>更新率達到1,000Hz</strong>，情況就不同了。因為這代表<strong>每秒能繪製1,000幀</strong>。就是這回事。</p><h2 class="ck-section">當然需要具備這種顯示能力的超強PC</h2><p><img src="https://media.loom-app.com/loom/2026/08/28/db819530-529b-4517-bb55-28eccc59cf8a/original.jpg?w=960" width="640" height="320" alt="">圖片：LG</p><p class="ck-section">LG表示，使用NVIDIA <strong>GeForce RTX 5090</strong>時，已在《<strong>Battlefield</strong>》、《<strong>Fortnite》</strong>、《<strong>FIFA Online 4》</strong>等遊戲中確認。若搭配<strong>AMD RX 7700 XT</strong>，則在《<strong>Cyberpunk 2077》</strong>、《<strong>PUBG: BATTLEGROUNDS》</strong>、《<strong>League of Legends</strong>》等遊戲中確認可顯示<strong>1,000Hz</strong>。影像設定應該是優先追求幀率，畫面細緻度則退居其次，不過即使如此，1,000Hz顯示還是讓人驚訝。原來真的辦得到。</p><p><img src="https://media.loom-app.com/loom/2026/08/28/562265f7-1d62-4d01-8f4c-c764df1f617d/original.jpg?w=960" width="640" height="425" alt="">圖片：LG</p><p class="ck-section">如果有興趣，請查看<strong>官方網站</strong>。網站展示的示範彷彿在說，在1,000Hz面前，250Hz和500Hz都像嬰兒一樣。真可怕。</p><p class="ck-section">來源：LG</p><p class="ck-section">◎本文經 <a href="https://www.gizmodo.jp">Gizmodo</a> 授權刊登，<a href="https://www.gizmodo.jp/article/lg-25g590b-b/">原文發表於此</a>，作者為武者良太。</p><p class="ck-section">本文初稿由 Cool3c 使用 AI 協助翻譯，並經人工審校確認。</p>
華爾街日報稱NVIDIA擔憂壟斷問題凍結AI運算基礎設施融資平台計畫
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/4f6423e1-74cc-4631-9a04-40e95f968e49.webp"></div><p class="ck-section">NVIDIA在2026年下半年月宣布與全球多家金融機構建立策略合作，打造AI運算基礎設施融資平台，為有意興建NVIDIA平台技術的AI運算基礎設施的生態系夥伴提供優惠融資；但根據華爾街日報引述內線說法，NVIDIA內部由於擔憂反壟斷審核問題，已經暫時凍結AI運算基礎設施融資平台計畫。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">擔憂引發反壟斷審查，但計畫仍在評估未取消</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2025/11/a5b0b5fe-74eb-46be-a8e7-2afba3539a62.jpg"><figcaption>▲NVIDIA擔心AI運算基礎設施融資平台計畫引發反壟斷與介入營運疑慮，據稱內部已決議暫時凍結</figcaption></figure><p class="ck-section">華爾街日報指稱，由於AI運算基礎設施融資平台恐被視同資助業者採用NVIDIA平台，並擔憂可能會引發NVIDIA恐介入業者營運的顧慮，NVIDIA經過內部討論後，在2026年8月中旬悄悄暫緩AI運算基礎設施融資平台計畫，但NVIDIA僅是將計畫凍結，並非完全取消，未來仍有機會重新上線。</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>
OpenAI自研推論晶片墨西哥辣椒Jalapeño強調力壓NVIDIA Grace Blackwell世代
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/4d578f26-20dd-42eb-8784-a284b2724946.webp"></div><p class="ck-section">OpenAI在2026年6月公布自主開發的AI晶片Jalapeño(墨西哥辣椒)，採用專為AI推論設計，將晶片、記憶體、網路與軟體封裝在單一個整合晶片中；OpenAI也在HotChip期間披露其效能比較，強調相對NVIDIA Grace Blackwell世代晶片，在推論的能源效率提高1.9倍、交互工作負載高出4.1倍。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">專為OpenAI及廣泛AI模型推論的最佳化設計</span></h2><p class="ck-section">Jalapeño將整個系統整合在單一晶片的目的是為了解決互動式代理AI資料傳輸與通訊延遲的瓶頸，透過鍵值快取保存在系統內，透過大型網路將整個工作負載託管在系統內部，能有效提升處理要求的速度；Jalapeño也強調在開發過程活用OpenAI自主研發的AI，於9個月完成初始設計到流片過程。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">強調單就推論力壓Grace Blackwell</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/6a151dff-ef7d-4f96-8b89-298be7c2cfbb.webp"><figcaption>▲Jalapeño於GPT-OSS 120B與GB200系統的比較</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/217f40c8-c75c-4d15-953f-404bbeae0734.webp"><figcaption>▲Jalapeño於DeepSeek R1 670B與GB300系統的比較</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/1d8353ee-7697-48e1-bb32-e0864e920369.webp"><figcaption>▲Jalapeño於Kimi K2.5 1T與GB300系統的比較</figcaption></figure><p class="ck-section">既然箭射出來了總得畫個靶，故Jalapeño自然把假想敵鎖定在NVIDIA的Grace Blackwell，透過InferenceX與搭載NVIDIA GB200及NVIDIA GB300的系統作為對照組，並透過執行GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B、Kimi K2.5 1T等三個大參數的模型推論進行對比，在每千瓦吞吐量可領先最多1.9倍，端到端延遲也顯著減少，於高度互動工作負載的效能提升2.1倍到4.1倍</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">已為後續迭代準備，但仍會向合作廠商採購其它AI加速器</span></h2><p class="ck-section">OpenAI預計於2026年底把Jalapeño整合到基礎架構中，也準備進行第二代產品的開發與第三代產品的規劃，但仍計畫持續自NVIDIA等合作夥伴採購其它加速器，並用於訓練及推論。</p><p class="ck-section">OpenAI的自研架構皆採用食物作為名稱，除了Jalapeño墨西哥辣椒推論晶片，CPU Tray稱為Katsu日式豬排，加速器Tray稱為Vindaloo印度辣咖哩，網路交換機Tray則稱為Chara鷹嘴豆。</p><p class="ck-section"> </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>
迎接NVIDIA RTX Spark秋季登場，NVIDIA攜手EA、Ubisoft、Embark Studios解決遊…
<div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/5927d8ef-bcd9-468c-8f1d-42d8cf5379f6.webp"></div><p>NVIDIA在Gamescon仍未正式公布RTX Spark裝置的正式上市時間，但隨著即將在秋季與硬體合作夥伴正式推出終端產品，NVIDIA與多家遊戲夥伴在Gamescon展示於RTX Spark執行的遊戲，並宣布與多家遊戲開發商合作，解決基於Arm CPU架構的RTX Spark執行特定遊戲遇到的問題、尤其是防作弊及防盜版檢測。</p><h2><span style="color:#f39c12;">EA、Ubisoft及Embark Studios解決檢測機制問題</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/9b2c54f1-85db-4647-89f9-5df9c3bd0cc5.webp"><figcaption>▲EA的Javelin防作弊檢測機制確定可在RTX Spark環境執行</figcaption></figure><p>雖然微軟Windows 11可利用大幅改善的Prism x86模擬工具使Arm架構CPU執行x86原生軟體，然而許多遊戲的防作弊及防盜版檢測機制為了遏止作弊行為，不允許利用模擬方式執行防作弊及防盜版檢測機制，微軟與高通為了Snapdragon X已經與不少遊戲開發商合作解決部分防作弊軟體相容問題，而對於把遊戲能力視為重點的NVIDIA RTX Spark，自然也更重視能否執行熱門遊戲。</p><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/6629dfdf-a8e6-49b5-bedd-60515eaa4133.webp"><figcaption>▲Ubisoft確定其內容皆可在RTX Spark執行</figcaption></figure><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/08/36b3edd8-3740-4d95-bcf1-0b24701c5b99.webp"><figcaption>▲embark的ARC Raideer及THE FINALS將可在RTX Spark執行</figcaption></figure><p>故NVIDIA除了日前宣布與遊戲開發商、引擎商合作確保RTX Spark的遊戲性能最佳化體驗外，在Gamescom宣布攜手EA、Ubisoft及Embark Studios，確保這三個開發商的遊戲內容能順利在RTX Spark執行，包括EA的Javelin反作弊檢測機制、Ubisoft的檢測機制以及Embark的Arc Raiders與The Finals都確定可在RTX Spark順利支援。</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>
