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AI浪潮来袭！伺服器面临高热密度挑战 Vertiv协助矽谷主机代管商在既有机房突破散热瓶颈 (2023.12.04)
人工智慧（AI）的快速发展，带动市场对高效能运算的需求，高热密度伺服器的数量以及市场对资料中心机柜的功率要求也同步提升，以市场上常见的GPU伺服器为例，普遍耗电高达1kW，而每个机柜耗电高达30kW以上绝对是未来趋势，因此传统资料中心的冷却解决方案正面临严峻的散热与节能挑战 |
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Vertiv与 NVIDIA专家团队合作 高效协助HPC与AI应用发展 (2023.08.21)
面对近年来各种新兴应用的高效运算（HPC）需求、人工智慧（AI）技术的快速发展，以及净零碳排放的ESG（环境、社会和企业治理）要求，关键数位基础架构与连续性解决方案全球供应商Vertiv 维谛也在今（21）日发布与NVIDIA专家团队，针对Vertiv液冷机组搭配气冷资料中心，进行高密度气液混合冷却实机效能测试的合作成果 |
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纬创资通导入Vertiv水冷式解决方案 落实节能、高效、永续策略 (2023.06.09)
因应当今资通讯（ICT）业者建置新一代人工智慧（AI）资料中心、升级伺服器规格，同时提升能源效率需求。维谛公司（Vertiv）也在日前宣布，已为纬创资通成功导入高效水冷式解决方案，不只要求能有效降低其机房PUE值达1.1以下，提升电力使用效率，也协助纬创资通逐步迈向2030碳中和远程目标 |
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Vertiv升级电信业者机房设备 降低46%机房空调能耗 (2022.11.30)
因应环境、社会、治理（Environmental, Social, Governance，ESG）趋势，各大企业加紧步伐进行不同方式的绿色转型、调整与规划。Vertiv维谛以一条龙服务，积极协助台湾前三大电信业者优化机房空调能耗 |
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展??2020资料中心五大趋势 Vertiv：混合云将成为主流 (2020.02.04)
随着2020年的到来，越来越多的资料中心用户将目光聚焦到能够将公有云、私有云及边缘计算结合在一起的混合云架构。
来自维谛(Vertiv)的专家认为：这种不断发展进化且能有效管理资料和计算资源的架构，是2020年资料中心五种新兴趋势之一 |
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Vertiv Liebert EXL创新动态在线模式实现节能与可靠 (2019.03.26)
维谛(Vertiv) Liebert EXL系列UPS推出了全新动态在线模式功能，并适用於全球市场，在保证系统实现线上运行可靠性的同时，可实现高达99%的运行效率。此外，Liebert EXL系列UPS系统容量为300至1200 kVA，可适应不同类型的输入和输出电压 |
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Vertiv: 营运商担心5G和边缘运算的到来将导致能源成本的增加 (2019.03.06)
维谛(Vertiv)联同451 Research共同发布了一项调查报告。报告显示，大多数接受调查的电信营运商都认为，5G时代将於2021年在所有区域正式启动，其中88%的受访者计划在2021-2022年开始部署5G设备 |
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［MWC 2019］维谛(Vertiv)深入探讨5G热点 (2019.02.26)
维谛(Vertiv)将在论坛上围绕5G的发展应用，发表精彩主题演讲，并在小组讨论环节与产业精英、意见领袖一起深入探讨和分享5G热点、最新趋势和关键洞察，推动营运商商业转型 |
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Vertiv预测2019全球资料中心产业变革的5大趋势 (2018.12.19)
日前，维谛(Vertiv)针对物联网、5G趋势下具备自我实现以及自我修复能力的网路边缘技术进行了预测分析，并由此确定了2019年全球资料中心发展的5大趋势，预测显示，在即将到来的2019年 |
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SmartAisle模组化资料中心解决方案获TIER IV-Ready认证 (2018.08.29)
前不久维谛（Vertiv）旗下SmartAisle模组化资料中心解决方案，获得由权威Uptime Institute颁发的TIER IV -Ready认证。TIER IV-Ready认证是业界最高等级的认证，代表认证的解决方案具有更高的可靠性和可用性 |
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维谛Vertiv 居全球模组化资料中心市场排名首位 (2018.08.17)
日前，全球权威分析机构Frost&Sullivan发布全球模组化资料中心的市场排名报告《Global Modula Data Centre Market》显示，维谛（Vertiv，原艾默生网络能源有限公司），凭藉在模组化资料中心市场的持续投入以及领先的技术实力，位居2016年全球模组化资料中心的市场排名首位 |
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外媒Data Economy专访：维谛(Vertiv)如何成为边缘运算 领域的先驱 (2018.08.17)
近日，外媒Data Economy专访维谛（Vertiv）全球CEO Rob Johnson，指出在万物互联的时代，大量设备联网带来的计算传输需求倍增，大量的资料都来自边缘侧不计其数的感测器和终端设备，传统的计算系统并不能有效利用这些资料，而边缘计算的出现，则满足了新的资料处理需求 |
