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搜尋「矽光子」,共 258

AI資料中心持續擴大GPU與ASIC叢集,產業競爭焦點正從單純增加運算晶片,轉向如何高速搬移資料。GlobalFoundries與Marvell宣布擴大多年合作,提高美國Vermont廠高效能矽鍺(Silicon Germanium, Si

人工智慧帶動資料中心高速傳輸需求攀升,搶攻AI算力商機,經濟部產業技術司的「2026台灣創新技術博覽會(TIE)」於今(17)日登場,今年以「AI賦能創新,永續邁向未來」為主軸,規劃四大展區—創新經濟館、未來科技館、智慧永續館及發明競賽區,

AI資料中心高速互連需求持續升高,CPO(Co-Packaged Optics,共同封裝光學)供應鏈正從矽光子、光引擎與先進封裝,進一步延伸至光纖耦合與精密光學。中揚光以模造玻璃技術開發多通道光纖耦合鏡頭,目前已向美國通訊大廠小量送樣,若驗

面對AI、量子運算與太空科技加速發展,全球半導體競爭已從先進製程延伸至封裝、材料、光電整合及人才生態系。國研院攜手比利時微電子研究中心imec,9月9~10日在比利時安特衛普舉辦「2026臺歐晶片創新論壇(TECIF 2026)」,集結超過

現今AI資料中心算力持續擴張,系統瓶頸正從GPU運算能力向晶片間高速互連轉移。9月9日在日本幕張登場的NEPCON JAPAN秋季展特別設置「光電融合World」區域,集中矽光子、先進封裝、光導波路及CPO等技術,並邀集NVIDIA、Cor

半導體製造面臨功耗與異質整合的嚴峻挑戰。科林研發(Lam Research)在 2026 會計年度中,科林研發全球營收達 232 億美元,研發投資規模達 24 億美元,展現其在製程技術創新的深厚底蘊。科林研發台灣區總經理郭偉毅博士於 SEM

迎合近年來AI驅動半導體新增先進封測、矽光子共同封裝(CPO)等需求,已成為台灣精密機械及自動化設備廠商在今年SEMICON Taiwan焦點。Renishaw(雷尼紹)公司也在現場展示旗下全系列光學尺的先進位置反饋與計量校準技術,協助半導

AI資料中心競爭正在從「誰能取得更多GPU」,轉向運算、供電、光互連與散熱的全系統協同設計。Google技術長暨AI基礎建設資深副總裁Amin Vahdat於SEMICON Taiwan指出,台灣已成為Google美國以外最大硬體工程研發基

AI快速重塑全球科技產業版圖,半導體已從產業競爭核心進一步成為經濟與科技安全的戰略資源。經濟部今(1)日舉辦「2026晶鏈高峰論壇」,由工研院與SEMI國際半導體產業協會共同執行,匯聚38國、超過600位政府官員與產業領袖,從跨國合作、先進

生成式AI帶動算力需求持續攀升,半導體競爭焦點已由單一先進製程,轉向運算、記憶體、封裝與高速互連的系統級整合。台積電在SEMICON Taiwan 2026展前論壇指出,未來AI基礎設施新增容量可能由過去每年約5至6GW,提高至30至40G

AI浪潮正從驅動晶片需求進一步延伸至參與晶片設計。隨著AI資料中心、加速運算及實體AI快速發展,半導體晶片的架構與系統複雜度持續攀升,從先進製程、HBM、先進封裝到高速互連與多物理場設計,都讓傳統依賴工程師大量人工操作的開發模式面臨挑戰。在

AI基礎設施投資正在進入第二階段。當GPU、HBM與先進封裝持續擴產,資料傳輸、晶片載板及半導體材料也開始出現供應瓶頸,AI紅利從核心晶片向CPO光互連、FC-BGA與特殊材料快速外溢,帶動台灣、韓國與日本供應鏈重新布局。 台灣光學大廠大立

面對AI驅動半導體、新能源設備與人型機器人等創新動態需求,全球傳動集團(TBI MOTION)在今年台北國際自動化展發揮其累積了40年的工藝淬鍊與創新研發實力,以卓越的設計與製造能力為核心,提供兼具高可靠度與客製化應用的關鍵組件。 其中為應

迎合現今AIoT對於高速通訊需求,正加深EtherCAT總線控制發展的趨勢,司麥德國際公司(SMMC)也在今年台北國際自動化展上,發表其透過EtherCAT串聯旗下代理的電控元件、音圈/步進/線性/DD馬達和驅動器,組成機電整合系統,可導入

繼今年8月登錄興櫃以來,東佑達自動化科技接著參與今年8月19~22日舉行的「2026台北國際自動化工業大展」,並在其M120攤位上展出人形機器人的軸關節與肌肉致動器,以及AI高速運算所需CPO光耦合平台、半導體封裝製程的高精度氣浮平台等3大

為深化台美科技交流合作,國科會主委吳誠文率團於美東時間8月13~14日,先後訪問美國德州太空委員會(Texas Space Commission)、德州大學奧斯汀分校(UT Austin),以及賓州匹茲堡卡內基美隆大學(Carnegie M

提升AI晶片供給,關鍵不只在晶圓產能,更在於先進封裝、測試與量測能力能否同步跟上。隨著製程持續微縮、晶片與封裝架構日益複雜,測試不僅要驗證功能與效能是否符合要求,量測更需精準掌握製程參數與微小偏差。由於AI晶片價值與複雜度持續攀升,也讓測試