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搜尋「互連技術」,共 224

基於Token產能與變現能力已改變AI資料中心(AIDC)競爭邏輯,資策會產業情報研究所(MIC)於「2026 MIC FORUM Fall《躍進 AI Leap》」研討會次日,聚焦現今AIDC的競爭態勢轉變、經營關鍵議題,以及算力與網路傳

AI運算需求正快速成長,對資料中心基礎設施的要求也隨之提升。要滿足此需求,必須全方位進行創新:CPU、GPU、網路技術、軟體、電力與散熱技術皆需在機櫃與資料中心層級高效協同運作。提升能源效率有助於在不增加功耗的前提下,提供更強大的AI效能,

為了增加資料傳輸的速度、距離和效率,AI生態系統正在探索射頻(RF)矽中介層技術,以實現互補式金氧半導體(CMOS)、雙極互補式金氧半導體(BiCMOS)與三五族材料的異質整合。

因前沿AI模型訓練算力每年成長4~5倍,能源供給與資料搬移成本已成為效能擴張的關鍵瓶頸,促使AI效能競爭從單一晶片的效能比拚,轉向設計、記憶與互連協同突破的系統整合工程。今年9月登場的SEMICON Taiwan 2026也預告,將針對3大

Micro LED持續緩步前進,在智慧錶、透明顯示和車用顯示領域漸漸打開市場。而在AI當道的世界,Micro LED似乎又找到了另一個可以大顯身手的地方,也就是AI高速傳輸的領域,有機會進入矽光子光傳的供應鏈,成為在CPO架構中的一員,取代

迎接AI資料中心高速互連的核心需求飛速成長,工研院今(29)日宣布,成功促成瑞峰半導體攜手法國新創NcodiN,共同投入奈米雷射光電共封裝關鍵技術研發,除了可望深化台灣在高速通訊與光電整合領域的技術布局,同時提升高效能運算(High Per

英特爾(Intel)在夏威夷舉辦的「2026年VLSI技術與電路研討會上,首度公開其最新「Intel 18A-P」製程的關鍵進展,並在現場成功展示了全球首創的 300mm晶圓級氮化鎵與矽邏輯晶片(GaN+Si)單片整合技術。 這項技術利用異

隨著 COMPUTEX 2026 落幕,全球 AI 發展焦點已正式從硬體算力展示轉向基礎設施部署。業界共識指出,AI 資料中心下一階段的競爭關鍵,不再僅是單一運算晶片的效能,而是高速互連架構是否具備支撐超大規模(Hyperscale)叢集部

為滿足日益增長的AI基礎設施需求,AMD將於台灣產業體系投資超過100億美元,以擴大策略合作夥伴關係,並提升下一代AI基礎設施的先進封裝製造產能。 透過與台灣及全球的策略夥伴密切合作,AMD正持續推動先進的晶片、封裝與製造技術,以實現更高的

根據TrendForce最新調查,2025年各大雲端服務供應商(CSP))持續購買GPU、自研ASIC建置算力需求,帶動AI相關晶片設計業者成長,當年度全球前10大無晶圓IC(Fabless IC)設計公司合計營收逾3,594億美元,年增4

在生成式AI邁向通用人工智慧(AGI)的關鍵時刻,全球 AI 晶片霸主 Nvidia(輝達)宣布將斥資 20 億美元加碼投資半導體解決方案龍頭 Marvell。這筆巨額資金不僅展現了 Nvidia 鞏固算力霸權的決心,更標誌著 AI 產業的