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上刊時間:2004/03/03~2026-10/09
邊緣運算
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邊緣運算
邊緣AI持續拉抬算力標準　三大競爭業者從通用硬體走向實體AI布局
DIGITIMES觀察，隨著邊緣AI應用與代理逐漸落地，嵌入式領域處理器正逐漸升級。在運算需求激增的推動下，英特爾(Intel)、超微(AMD)與NVIDIA三大邊緣AI晶片業者在嵌入式領域的2026年新品運算力區間皆已突破100 TOPS層級，並紛紛將發展重心指向以機器人與自駕車為核心的實體人工智慧應用...
申作昊
2026-10-08
CarTech
report
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CarTech
1H26通用與福特汽車全球合計銷量年減8.7%　優化電動化策略及加速AI布局成競爭關鍵
DIGITIMES觀察，全球汽車市場的新增需求與競爭重心正快速轉向中系品牌、電動車及智慧化功能。通用汽車(General Motors；GM)與福特汽車(Ford)在2026年上半全球銷量分別年減8.9%及8.4%，合計銷量約為469萬輛，年減8.7%；兩家美系車廠的全球市佔率合計約11%...
余君濤
2026-09-29
AI Focus
report
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AI Focus
Agentic AI將成為Token用量最大的應用　商業模式角色轉變以AI Agent為中心
DIGITIMES觀察，2025~2029年將是自主式代理AI（Agentic AI）應用落地的高峰期。AI應用將由分類AI、生成AI進一步發展至代理AI與實體AI，運算能力亦由辨識與內容生成，朝目標拆解、多步驟規畫及即時控制演進。Agentic AI將帶動LLM技術由提示詞工程，進一步發展至...
黃耀漢
2026-09-22
亞洲供應鏈
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亞洲供應鏈
美系CSP加速布局馬來西亞　AI大型資料中心向南擴張　總容量預估逾2.1GW
DIGITIMES觀察，美系CSP在馬來西亞的布局，正由在地雲端服務節點，逐步朝AI算力基礎設施與大型資料中心擴張。美系CSP間的投入規模、AI部署程度及區域選擇也開始...
吳孟倫
2026-09-04
邊緣運算
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邊緣運算
微處理器業者藉軟硬體購併布局擺脫純零組件供應角色　高整合優勢有機會進佔中低階機器視覺市場
DIGITIMES觀察，隨著邊緣AI與機器視覺技術落地，微處理器過往專注於輕量級控制的MCU或MPU，正加速轉型為涵蓋感知與運算的系統解決方案。為突破傳統微處理器定位...
申作昊
2026-09-01
IC設計
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IC設計
AI時代台灣大型IC設計業者規模持續擴大　邊緣AI成中小型業者轉型契機
DIGITIMES觀察，台灣IC設計產業成長動能逐步自消費性電子轉向AI資料中心，帶動高效運算、記憶體及高速互連等相關晶片需求，DIGITIMES預估2026年產業營收，將突破...
簡琮訓
2026-08-31
車用零組件
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車用零組件
實體AI推動自駕技術升級　三大效率推升AI加速器需求
現今端到端自動駕駛成為技術主流路線，連帶實體AI帶動的自駕系統推論需求，接連牽動車用SoC的設計變革。DIGITIMES以底層的硬體規格、中層的效率表現，以及上層的方案兼容性，提出AI世代下車用SoC關鍵指標九宮格，做為新世代車用SoC方案的評估架構。DIGITIMES認為，AI加速器將成為新世代車用SoC的運算核心，以滿足自駕系統執行AI推論任務時，對低運算延遲、低系統功耗及低存儲瓶頸的運算要求。...
江明謙
2026-08-28
行動裝置與應用
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行動裝置與應用
產銷調查：全球智慧型手機2Q26出貨年減15.4%　預估2H26減幅擴大
DIGITIMES觀察與分析，2026年上半兩季在智慧型手機用記憶體合約價動輒50~80%漲幅的衝擊下，大多數業者持續減少中低階機款出貨並調高產品售價，第2季全球智慧型手...
林俊吉
2026-08-27
Cloud
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Cloud
四大CSP再上修2026年資本支出達7,450億美元　然平衡大舉投資與控管風險卻為挑戰
DIGITIMES觀察，亞馬遜、Alphabet和微軟認為其在先前的鉅額投資已帶動營收明顯成長，同時預估未來AI潛在商機仍持續擴大。其中，亞馬遜、Alphabet和Meta已陸續上調2026全年投資金額，且四大雲端服務供應商(CSP)總資本支出將上升至7,450億美元新高規模；然而累積數年的龐大資本支出對四大CSP財務的負面衝擊日益明顯，鉅額投資風險因而快速累積，因此，擴大投資並管控風險已是四大CSP最急迫議題，提升營運效率將是未來發展重心。...
DIGITIMES研究團隊
2026-08-19
IC設計
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IC設計
從cHBM到3D Stacked SRAM　AI推論驅動AI加速器走向記憶體架構創新
DIGITIMES觀察，近記憶體運算、3D Stacked SRAM與高頻寬快閃記憶體成雲端AI加速器記憶體三大發展方向。第一，cHBM可成為PNM在HBM系統中的具體落地路徑，其使邏輯base die由傳輸走向管理與運算；第二，3D Stacked SRAM則緩解晶片上快取成本與面積壓力...
翁書婷
2026-08-18
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