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上刊時間:2004/03/03~2026-10/23
伺服器
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伺服器
華為伺服器結合華為雲擴東協布局　帶動鯤鵬晶片伺服器出海擴大
DIGITIMES觀察，華為在東協的資料中心布局，結合雲端、硬體等多元形式與當地資料中心營運商合作，並仰賴新加坡做為樞紐，供應伺服器等硬體，同時帶動東協市場的鯤鵬晶...
周延
2026-10-05
AI Focus
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AI Focus
AI算力交付走向叢集化　Fabric競爭升溫　光互連與ASIC興起　擴大供應鏈商機
DIGITIMES觀察，隨AI加速器出貨與系統規模持續擴大，AI算力交付單位正由單一節點走向機櫃、Superpod與大型叢集，推升AI Fabric重要性。數十至數百顆GPU與ASIC協作，需仰賴高頻寬、低延遲互連，帶動高速I/O與光互連持續升級；CSP...
陳辰妃
2026-09-30
顯示科技與應用
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顯示科技與應用
展會觀察：SEMICON Taiwan 2026　展現FOPLP與Micro LED光通訊技術發展
DIGITIMES觀察，顯示業者因發現AI產業蓬勃發展帶來的商機，逐漸投入相關技術，尤其可透過既有產業優勢持續發展的先進封裝與光通訊技術，並積極參與SEMICON Taiwan 2026，期待更進一步商業化落地。其中，在先進封裝方面，FOPLP事業導入量產...
楊仁杰
2026-09-18
伺服器
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伺服器
長上下文與多請求推升分層記憶體需求　通用CXL記憶體擴充先行、AI推論屬選擇性導入
DIGITIMES觀察，AI推論往長上下文、多輪對話與更多同時請求發展後，記憶體壓力已不只來自模型權重，KV Cache也會隨服務規模增加。每張GPU可用的HBM容量有產品規格上限；長上下文與同時請求增加時，KV Cache與其他資料更容易逼近可用HBM容量上限。...
鍾易良
2026-09-14
HPC關鍵零組件
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HPC關鍵零組件
從基礎耗材到製程挑戰　AI元件帶動錫膏高值化
DIGITIMES觀察，隨著AI帶動高速運算需求與元件架構朝高密度、小型化方向發展，且PCB上的元件間距、鋼網開孔及焊膏沉積體積持續縮小，印刷偏移、錫量不足、氧化...
邱欣蕙
2026-09-11
DIGITIMES Insights
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DIGITIMES Insights
AI Fabric光互連往機櫃內推進　400Gbps/lane與CPO成熟度成關鍵變數
DIGITIMES觀察，隨AI系統規模持續擴大，AI資料中心內的互連(interconnect)需求已從晶片、封裝與節點板卡內部，逐步延伸至機櫃、叢集(cluster)甚至跨資料中心。由於不同傳輸距離、頻寬密度與系統拓撲對互連介質的要求並不相同，目前短距離仍以電互連與銅連接為主...
陳辰妃
2026-08-31
HPC關鍵零組件
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HPC關鍵零組件
AI基礎設施進入多元架構Fabric競爭　光銅互連與供應鏈協作左右系統效能
DIGITIMES觀察，AI系統由單一伺服器走向機櫃、跨機櫃與Pod級部署，效能競爭也由運算晶片延伸至整體AI Fabric。Scale-up負責節點與機櫃內高速互連，Scale-out則透過NIC/DPU與Leaf-Spine串接AI叢集，完整路徑涵蓋PCIe、交換器、SerDes、DSP、光模組、線纜與連接器，並形成短距離銅互連、交換器主幹光互連的分工。隨CSP自研ASIC興起，AI Fabric將走向多架構與客製化，進一步放大高速I/O、光通訊與台系業者在實體互連供應鏈的切入機會。...
陳辰妃
2026-07-30
HPC關鍵零組件
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HPC關鍵零組件
AIDC供電架構升級　預製型產品與高壓直流架構成趨勢
DIGITIMES觀察，隨AI運算平台由GB200、GB300延伸至Vera Rubin等新世代架構，單櫃功耗正由數百kW邁向MW級。傳統資料中心以低壓交流或48V為主的配電方式，將面臨電流過大、銅材用量增加、線損上升及機櫃空間不足等問題。因此，供電架構開始朝向「高壓直流母線＋末端降壓」演進，800V DC成為支撐高密度AI機櫃的重要規格走向。...
邱欣蕙
2026-07-20
Cloud
report
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Cloud
Ayar Labs、Lightmatter展現矽光子前瞻技術影響力　惟長遠發展仍仰賴生態系支持
回顧科技產業歷史，創新技術為引發產業變革的驅動力量，DIGITIMES觀察，兩大矽光子獨角獸Ayar Labs、Lightmatter採用小晶片(Chiplet)、3D封裝、異質整合和光子中介層等新技術概念，各自研發光學小晶片TeraPHY、光互連產品Passage等創新方案，同時布局外部雷射光源模組和可拆式光纖陣列單元等關鍵零組件，且Ayar Labs、Lightmatter已投入研發極具創新、前瞻性的光互連產品，長期而言，預估兩大業者的創新技術將對資料中心、AI硬體供應鏈產生關鍵影響力。...
DIGITIMES研究團隊
2026-07-10
邊緣運算
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邊緣運算
人形機器人「大小腦」雙系統架構　仰賴多元規格邊緣運算力處理器推動
DIGITIMES觀察，隨雙系統架構成為人形機器人的產業共識，其硬體架構正轉向大腦、小腦與末梢神經的三層級異構體系，由大腦層主導多模態推理與任務規畫等代理AI類任務、小腦層負責高頻閉環控制與物理姿態平衡、末梢神經層處理器負責關節控制與各式感測器的傳輸。對於邊緣AI晶片業者而言，短期內大腦層因CUDA生態護城河不易直接進入市場，而具備車用技術的晶片業者、納入HSB生態FPGA業者，更有機會在NVIDIA生態系中的小腦層與末梢神經獲得更多合作機會。...
申作昊
2026-06-30
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