當SpaceX宣誓要讓星鏈直連地面手機，太空競賽已從火箭發射成本較量，轉變為軌道邊緣運算的極限戰爭。在這場算力重組中，真正的軍火商不是NVIDIA或Intel，而是蘇姿丰帶領的AMD。 2025年9月，當SpaceX正式消化那筆價值170億美元的EchoStar頻譜收購案，並宣誓要讓星鏈（Starlink）服務直接連結地面上的普通智慧型手機時，這場太空競賽的性質已經徹底改變。它不再只是關於火箭發射成本的較量，而是轉變為一場關於「軌道邊緣運算」的極限戰爭。 要在距離地表550公里的高空，處理數以億計的微弱手機訊號，傳統的太空通訊模式已無能為力。而在這場算力重組的戰爭中，真正的軍火商並不是矽谷常見的NVIDIA或Intel，而是蘇姿丰帶領下的AMD。 星鏈衛星中最重要的心臟來自於AMD   豪賭350億　拿下太空船票 回望2020年，當AMD宣佈以350億美元全股票收購賽靈思（Xilinx）時，華爾街的分析師多半將其解讀為對抗Intel資料中心優勢的防禦性佈局。但站在2025年的時間點回看，蘇姿豐其實是精準買下了一張通往未來的「太空船票」。 不只CPU和GPU，AMD收購來的FPGA產品線成為其重要支柱之一   為什麼這張票如此昂貴且稀缺？因為太空環境是半導體的絕對禁區。強烈的宇宙射線（特別是高能質子）會引發單粒子翻轉（SEU），這能瞬間改變晶片內部的邏輯狀態，讓運算結果從0變成1，甚至引發閉鎖效應（Latch-up）導致晶片燒毀。這就是為什麼地表最強的NVIDIA...

AI終端裝置正迎來一場以自然語言為核心的互動革命。 隨著AI應用逐步從雲端服務走向終端裝置，語音逐漸成為最直覺、也最符合人類使用習慣的人機互動方式。然而，這場變革成功的關鍵，並不在於讓機器單純地「聽見」聲音，而在於AI是否具備「理解人類意圖」的能力。 環球睿視(Ubestream)執行長蘇育民指出，未來人類與機器的互動將不再受限於滑鼠、鍵盤或觸控介面，而是透過自然語言直接溝通。 環球睿視（Ubestream）執行長蘇育民表示，未來人類與機器的互動將擺脫滑鼠、鍵盤與觸控等傳統介面，轉而以自然語言進行更直接的溝通。   關鍵詞命中還不夠　精準理解意圖才是關鍵 這種轉變帶來了全新的技術挑戰：AI必須走出雲端機房，進入資源受限的邊緣(Edge)裝置，甚至晶片(Chip)中；唯有在終端真正解決「聽得懂人話」的難題，才能讓未來的AI，從被動工具，進化為能夠主動協助人類的智慧代理人。 在談論AI語音互動時，市場上往往將自然語言處理(NLP)與自然語言理解(NLU)混為一談。但這兩者在技術本質與應用場景上有著天壤之別。蘇育民進一步解釋，傳統的NLP技術擅長處理長篇文章，例如分析政治傾向、進行摘要或過濾敏感字詞。然而，當場景轉移到即時的人機語音互動時，AI面對的是充滿變數的短語。 「一句話的語氣抑揚頓挫，結尾是問號還是驚嘆號，都會徹底改變它的意圖。」蘇育民強調，在口語溝通中，單純依賴「關鍵詞命中(Keyword...

群創光電2026年消費性電子展CES期間正式擴大展出MicroLED解決方案，訴求超高亮度(Ultra-High Brightness)、高透明顯示(Transparency)、極致強固(Rugged)以及柔性顯示(Flexible)等。並積極拓展矽光子高速傳輸基礎建設解決方案。 MicroLED被視為下世代顯示解決方案，過去幾年顯示與LED廠商苦於LED晶粒小型化、LED晶粒尺寸/間距、MicroLED矩陣控制、巨量轉移等技術開發問題，所幸近年廠商已陸續突破，群創光電2026年消費性電子展CES期間正式擴大展出MicroLED解決方案，訴求超高亮度(Ultra-High...

有鑑於全球網路朝更開放、虛擬、雲端原生方向前進，傳統無線接取網路也逐漸透過解耦架構走向虛擬化、雲端化無線接取網路。傳統RAN設備大廠諾基亞(Nokia)與愛立信(Ericsson)嗅得相關未來商機，故投入資源發展Cloud...

隨著AI運算、高效能伺服器與電氣化浪潮持續推升能源效率需求，功率半導體正站在新一波材料世代交替的關鍵節點。其中，具備高操作頻率與低損耗特性的氮化鎵(GaN)，被視為電源技術邁向高效率與小型化的重要解方，也吸引大量新創公司與國際大廠積極投入。然而，在資本大量湧入的同時，市場競爭也日益激烈，產業整併與價格戰的陰影始終揮之不去。 「從材料特性來看，氮化鎵在電源領域的潛力毋庸置疑，但真正的挑戰在於，當大家都看見同一個方向時，企業要如何在競爭激烈的環境中找到自己的定位跟價值。」碇基半導體總經理邢泰剛在專訪中直言，氮化鎵產業的競爭強度，已遠超過多數人當初的想像。 碇基半導體總經理邢泰剛：AI需求的興起，為氮化鎵電源產業創造出新的藍海。   價格戰壓力下的產業現實 近年來，氮化鎵功率元件市場的顯著變化，是來自中國業者積極投入與快速成長，對全球市場結構帶來了深遠影響。 這樣的市場環境，迫使國際大廠必須在訂價策略上更加靈活。他強調，在高度同質化的產品市場中，若僅以價格作為競爭手段，容易侵蝕長期投入研發與品質管理所累積的價值。也正因如此，碇基必須非常審慎地選擇應用市場，確保客戶真正重視元件的品質、可靠度與技術能力，讓產品能以「價值」而非「價格」來取得競爭優勢。 AI電源成為新藍海 在眾多應用領域中，AI伺服器電源是碇基極為看重的核心市場。AI伺服器的電源系統，不僅功率密度高、運作條件嚴苛，對於元件的品質與長期可靠度，也有顯著高於一般消費性產品的要求。同時，系統廠與雲端服務業者，也希望功率元件能整合更多功能，以簡化系統設計降低設計複雜度並提升整體效率。 不過，這樣的高階市場也有其獨特的遊戲規則。即便客戶追求高效能與高度整合，元件供應商仍需考慮可靠度與相容性。邢泰剛直言：「從供應鏈韌性的角度來看，客戶永遠會希望有多元供應來源，這對於任何想進入伺服器供應鏈的元件廠來說，都是必須面對的現實。」 因此，碇基在產品設計上，一方面持續強化可靠度與功能整合，另一方面也刻意維持與既有設計生態的相容性，降低客戶導入新元件的門檻。 快充：氮化鎵技術的練兵場 談到氮化鎵技術的成熟過程，邢泰剛特別提到「練兵場」的重要性。他以碳化矽(SiC)為例指出，SiC功率元件之所以能在高壓、高功率應用中站穩腳步，與Tesla在電動車上的大規模導入密不可分。大量實際應用所累積的資料與經驗，讓供應商能不斷驗證可靠度，並持續修正產品設計。 對氮化鎵而言，這個關鍵角色正是消費性快速充電器市場。由於出貨量大、應用情境多元，快充產品讓氮化鎵元件得以在真實使用環境中接受考驗，也成為技術不斷演進的重要推力。 「沒有足夠的量，就很難談真正的可靠度。」正是因為在快充市場中累積了大量導入經驗，氮化鎵元件才能逐步朝向AI伺服器等高階應用邁進。 Smart...

隨著電動車普及與高耗能資料中心的擴張，電力消耗正急速攀升，預計至2030年將新增35GW的用電需求。透過創新將電網轉型為具韌性、安全性與永續性的系統，打造更具韌性、高效、智慧化電網的需求刻不容緩。 電網正面臨巨大壓力，包括需求飆升、系統與標準老舊過時，以及極端氣候的衝擊。這三重壓力凸顯了基礎設施的重要性，以及打造更具韌性、高效、智慧化電網的迫切需求。 隨著電動車普及與高耗能資料中心的擴張，電力消耗正急速攀升，預計至2030年將新增35GW的用電需求。僅僅是資料中心，預計到2028年將消耗美國12%的電力(圖1)，這相當於5,500萬戶家庭的用電量。位於「資料中心走廊」(Data...

地緣政治風險加劇，至2035年，全球貿易將有約12~14兆美元規模在不同貿易國家間轉移，在全球重組氛圍下，印度逐步浮現為汽車零組件供應鏈的關鍵樞紐，預估可創造200~300億美元出口機會。 在全球地緣政治與經濟結構劇烈變動的背景下，國際貿易地圖正快速被重新繪製，根據預估，至2035年，全球貿易將有約12~14兆美元規模在不同貿易國家間轉移，儘管面臨新冷戰結構、供應鏈重整、關稅升幅與地緣風險升高等挑戰，全球貿易總量仍有望由2024年的33兆美元成長至2035年的42~45兆美元，這樣的背景不僅顯示出國際貿易體系的韌性，也意味著全球供應鏈正朝向分散化與多極化發展，而汽車產業正是轉變最劇烈的領域之一。 在全球重組氛圍下，印度逐步浮現為汽車零組件供應鏈的關鍵樞紐，其吸引力來自多項結構性優勢，包括具競爭力的製造成本、規模龐大的工程人才、快速成長的內需市場，以及其與歐美市場之間相對良好的政治地位。過去五年間，印度汽車零組件產業以近10%的年複合成長率持續擴張，整體產業規模已突破750億美元，占全球市場約4%。若以目前的需求與出口成長趨勢推估，其產業規模在2030年前有望達2,000億美元。 此一成長由兩大結構力量推動：其一是全球傳統燃油車市場逐漸萎縮，使部分國家喪失規模經濟後退出供應鏈，因而形成印度可望以「最後一個仍具規模的內燃機(ICE)零組件製造者」(Last...

當機器人逐漸深入交通、醫療與製造等關鍵場域，決策是否可信，成為不可忽視的核心問題。可解釋性人工智慧(XAI)正為黑盒系統帶來更多透明與理解的可能，並重新定義人類與機器人之間的信任與協作關係。 隨著可解釋性人工智慧(Explainable...

在數字通膨的年代，半導體產業往往陷入一種迷思：以為更大的數字就代表更好的體驗。當競爭對手紛紛將CPU、GPU與NPU的算力加總，喊出驚人的「總TOPS」數字時，高通產品管理副總裁Upendra Kulkarni在新一代Snapdragon方案技術論壇上，拋出了一個讓全場深思的比喻：「用GPU跑AI，就像開著一輛18輪的大卡車去送一個小包裹。」 這句話不僅是行銷話術，更是對AI...

在人工智慧的討論熱潮中，幾乎所有鎂光燈都聚焦在雲端算力與大型語言模型上。然而，在物理世界的邊緣，高速飛行的無人機、穿梭工廠的自主機器人身上，一場更為底層且殘酷的革命正在發生。然而這場革命的核心問題可能不在於算力有多強，而在於反應有多快。 過去，我們習慣將攝影機視為單純的影像採集者，將所有影像送往後端強大的處理器進行分析。但在原相科技董事長黃森煌眼中，這種傳統架構已經撞上了物理極限。隨著無人載具的速度越來越快，感測器不能再只是一個忠實的攝影師，它必須進化成具備判斷能力的大腦前哨。 這也是原相科技這家昔日的滑鼠霸主，在AI時代重新定義自我的關鍵戰役。感測器不能只當攝影師，必須進化成大腦前哨。 黃森煌指出，如果每一張影像都要傳回後端才能知道發生了什麼事，那不僅頻寬會被塞爆，系統的反應速度也永遠跟不上現實世界的變化。   數據海嘯來襲　馮諾依曼瓶頸浮現 要理解為什麼感測器需要長出大腦，我們必須先正視當前AI硬體面臨的最大痛點：資料搬運的代價。在傳統的電腦視覺架構中，感測器就像是一個勤奮但不懂思考的員工，它不分青紅皂白地將捕捉到的每一幀4K畫面、每一個畫素，透過傳輸介面全部倒給後端的中央處理器。 根據研究顯示，在現代AI系統中，將資料從感測器搬運到記憶體、再搬運到處理器的過程中，所消耗的電力往往遠高於運算本身。這就是著名的馮諾依曼瓶頸在邊緣端的體現。對於電池容量錙銖必較的無人機或微型機器人來說，這種架構是災難性的。 黃森煌指出，如果每一張影像都要傳回後端才能知道發生了什麼事，那不僅頻寬會被塞爆，系統的反應速度也永遠跟不上現實世界的變化。原相提出的解方是智慧型Sensor...

AI資料中心不僅需要大量電力來支撐其運作，而且其電力需求的變化極為劇烈。因此，能在負載尖峰時提供輔助電力的BBU，將成為AI資料中心不可或缺的關鍵設備。而其重視安全性與快速充放電能力的特性，也給新興電...

AI終端裝置正迎來一場以自然語言為核心的互動革命。隨著AI應用逐步從雲端服務走向終端裝置，語音逐漸成為最直覺、也最符合人類使用習慣的人機互動方式。然而，這場變革成功的關鍵，並不在於讓機器單純地「聽見」聲音，而在於AI是否具備「理解人類意圖」的能力...