#Cloud
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11/11（三）
國網中心布局主權AI，TAIWAN AI RAP擴充模型微調能力，加速AI應用落地
國網中心主任張朝亮表示，隨著大型模型能力提升，AI發展需要更充足的算力支援，國網中心除了持續擴充AI運算資源，也將提供更多模型微調服務，讓使用者可帶入自身資料調整模型。
Amazon ElastiCache Serverless加入向量與全文搜尋，可混合查詢即時資料
AWS替ElastiCache Serverless新增向量、全文與混合搜尋，應用程式可直接查詢並彙總即時快取資料，支援AI代理記憶、推薦及RAG應用
黑松線上商店委外廠商資料庫遭異常存取，訂單資料恐受影響
食品飲料公司黑松（1234）發布資安重訊，其線上商店平臺委外服務廠商順立智慧（Cyberbiz）通知，資料庫部分資料遭未經授權的異常存取，其中包含黑松線上商店訂單相關資料。黑松已啟動資安事件應變機制，並透過網站、LINE，以及電子郵件通知會員提高警覺
AMD正式推出第6代EPYC伺服器處理器，首波上市產品為SP7平台，主打AI資料中心與企業運算市場
AMD正式推出第6代EPYC（代號Venice）伺服器處理器，首波上市SP7平台，採用Zen 6架構，最高提供256核心與512執行緒，並支援PCIe Gen 6、CXL 3.1及高速MRDIMM記憶體。
iThome11/10（二）
應用程式安全檢測可透過臺灣SaaS平臺執行，叡揚資訊促成Mend臺灣雲端區域上線
隨著臺灣企業對資料主權及資安服務在地化的需求日益提高，應用程式安全廠商Mend正式啟用臺灣雲端區域，採用AWS亞太（台北）區域的雲端基礎架構提供SaaS服務。長期代理Mend產品的叡揚資訊表示，此次在雙方持續溝通與合作下，促成Mend在臺灣提供在地化雲端服務，涵蓋開源軟體組成分析、原始碼安全檢測及弱點修復等應用程式安全領域。企業執行原始碼掃描與分析所產生的相關資訊可留存臺灣境內，有助於降低跨境資料傳輸的合規疑慮，同時縮短連線路徑、改善服務回應速度，並強化企業應用程式安全管理
英特爾在臺揭露主流PC、邊緣運算到資料中心最新運算架構，加速布局Agent AI
英特爾在面對代理式AI，在臺揭露最新AI PC、資料中心GPU及CPU新一代運算架構，包括AI PC與邊緣裝置使用的Intel Core系列3（Wildcat Lake）、專為AI推論設計的Intel GPU D系列（Crescent Island），以及下一代Xeon處理器（Diamond Rapids）。
AWS支援以暫時性憑證跨分區存取雲端資源，減少長期金鑰依賴
AWS新增跨分區（Partitions）憑證交換機制，工作負載可透過短效權杖取得其他分區IAM角色的暫時性憑證，授權仍受IAM政策控管，減少長期存取金鑰依賴
Google發布Chrome 157更新，修補已遭利用的資安漏洞
Google於11月9日發布Chrome 157穩定版更新，修補9個安全漏洞，涵蓋WebGL、GPU、V8及XML等元件，其中7個列為高風險、2個為中風險。值得注意的是，CVE-2026-125350已出現實際利用活動，用戶應儘速更新因應
AMD搶下Google AI晶片關鍵角色！第五代EPYC進駐TPU系統 輝達競爭升溫
AMD第五代EPYC獲Google最新TPU 8tx採用，供應主機運算基礎，協助機密運算與資料保護。 TPU 8tx鎖定政府、金融等受監管產業，結合硬體加密；Google稱低延遲最高約提升2倍。 AMD股價9日漲13.3%，Google今年已推4款第八代TPU，TPU客戶近100家。
鉅亨網11/9（一）
搶攻企業AI規模化的需求，Google新推兩款TPU新系統，TPU首度支援機密運算
新聞為了搶攻企業AI規模化的需求，Google再次加快TPU產品的發布速度，首度一年推出四款TPU產品。 Google今天發表了兩款第八代TPU新系統，分別是支援機密運算的TPU 8tx，以及因應百萬級Token上下文需求的TPU 8i Max。 Google今年4月才在Next大會發表兩款針對AI生命週期不同用途設計的第八代TPU晶片 ，瞄準大規模模型訓練最佳化的TPU 8t，以及針對低延遲推論最佳化的TPU 8i。不到半年，Google在這兩款TPU晶片的基礎上，推出了兩款新的TPU系統。 Google Cloud AI與運算基礎架構副總裁暨總經理Mark Lohmeyer在線上媒體說明會中表示， TPU迭代速度從過去每兩年發表一款新系統，加快至每年一款、兩款，今年更進入一年推出四款新系統的階段。 Mark Lohmeyer觀察，AI代理時代出現了三個根本性的轉變，第一個改變是從人類規模（Human scale）轉向代理規模（Agent Scale），單一使用者就可能帶來百倍甚至千倍的平行處理需求。 第二個改變是系統用途從「記錄性的系統」（Systems of record)，轉變為「行動性的系統」（Systems of action），AI不只是檢索和摘要資料，還要與業務系統、資料系統互動，甚至要代表使用者執行任務，這也帶來了新的安全性和合規性挑戰。 第三項重大改變是從簡單請求，轉向高度複雜的代理工作流程，AI系統經常需要存取龐大上下文資料，在長時間的多步驟流程中維持這些資訊和上下文。 Mark Lohmeyer表示，這三大轉變讓基礎設施面臨的挑戰，不再只取決於擁有多少GPU或TPU，還包括資料移動速度、記憶體使用效率、降低延遲與成本，以及兼顧高度安全性和合規要求。 這是為何Google不到半年又要發布新系統產品的緣故。 Google更強調，晶片產品是指一款全新設計的晶片，但新系統則是指將運算、網路和儲存等最佳化設計與晶片整合的新解決方案。 Mark Lohmeyer這一席話，代表了AI供應商的競爭，從單純AI算力的競爭，跨入同時考量運算、網路、儲存與安全的系統級效能競爭。 Google今天發表的第一款新系統產品是TPU 8tx，這是以第八代TPU 8t晶片為基礎，在硬體層增加了安全機制，搭配客製化AMD CPU的主機，來提供機密運算的能力，確保資料傳輸和處理的每一個環節都經過加密。 資料從CPU經由PCIe傳輸至TPU 8tx晶片的整條路徑都可受到加密保護，避免模型權重、提示詞和企業資料外洩，避免遭到系統操作人員的窺探。不只用於模型訓練，用於推論過程，也同樣能加密敏感資料和模型權重。 TPU 8tx的機密運算能力不只能部署在Google公雲，Google也開放特定企業將系統部署於自有地端資料中心，降低實體環境操作人員接觸敏感資料的風險。 Google指出，8tx不只是提供硬體層安全性，還有另一個特色是，將TPU 8i的低延遲網路拓樸架構Boradfly引進到8tx系統中，來縮短晶片之間的通訊路徑，讓8tx在提供硬體層級的機密推論保護時，還能進一步降低推論延遲。 第二款新發表的TPU系統是TPU 8i Max， 這款系統將兩顆8i晶片整合封裝於單一模組，在系統層級提供384GB的高頻寬記憶體，比8i多了33%，來支援更多的上下文資料和KV快取。 8i Max的記憶體存取頻寬也翻倍，達到每秒17.2TB，加快資料傳輸速度。8i Max晶片上的SRAM快取記憶體也翻倍增加為768MB。 Mark Lohmeyer比喻，8i Max系統的做法像是在高速公路增加了更多的車道，不是讓每一輛車開得更快，而是讓更多車輛通過高速公路，達到2倍的吞吐率。「當有大量代理同時檢索和生成輸出的需求時，整體吞吐量的提升，對於維持回應速度極為重要。」他強調。這正是TPU 8i Max瞄準大規模AI代理需求的設計。 Google的目標是讓TPU變得像通用硬體一樣容易使用，並持續降低使用門檻。上個月在PyTorch大會上發表了與Meta合作發展的TorchTPU開源專案，這是專為TPU打造的原生PyTorch後端，可以讓PyTorch開發者，保留模型、程式碼、函式庫、工具和所有工作流程。 Mark Lohmeyer表示，只要修改幾行設定程式碼，就能從GPU轉換至TPU執行。 Mark Lohmeyer表示， PyTorch是企業最愛用的AI框架，推出TorchTPU專案是Google擴大TPU採用率和吸引力的整體策略之一。 Google同時也針對開源推論引擎vLLM和SGLang推出了搭配的TPU後端，可以讓這兩大開源推論引擎不只支援GPU，現在也開始能支援TPU。TPU過去主要透過JAX工具和TensorFlow框架搭配使用，Torc
LINE WORKS瞄準企業通訊管理痛點，讓LINE從員工私訊走向企業協作平臺
LINE在臺灣擁有高度普及率，企業卻長期面臨工作訊息散落員工私人手機、管理者無法掌握溝通紀錄，以及工作與生活界線模糊等問題。近期進軍臺灣市場的LINE WORKS，延續臺灣民眾熟悉的LINE操作介面，加入企業帳號管理、通訊紀錄管理及系統整合能力，試圖讓通訊工具從日常聯絡管道，進一步成為企業工作入口。
