邊緣AI成為貫串2026年德國紐倫堡Embedded World展的關鍵字。從智慧製造、機器人到醫療設備，各類終端裝置都開始導入AI推論能力，使嵌入式運算平台不再只是控制與資料處理系統，而是逐步轉型為具備感知、分析與決策能力的智慧節點。在這樣的背景下，兩大x86處理器陣營超微(AMD)與英特爾(Intel)不約而同在Embedded...

隨著電信營運商將AI應用從實驗階段推向實際商用部署，並由傳統無線存取網路(RAN)轉型至開放式虛擬化架構，如何在真實世界規模下確保創新技術在網路中順利運作，已成為當前的重要挑戰。要取得成功，不僅仰賴單一模型或基礎設施層級，更需要開放的產業體系來開發電信級AI，能穩定運行的軟體，以及專為分散式邊緣部署所設計的高效能運算能力。 在西班牙巴塞隆納舉行的MWC...

在影像解析度快速邁向4K/8K、工業自動化與醫療設備對資料傳輸即時性要求日益提高的背景下，為回應資料密集型應用對頻寬、延遲與連接性的全面升級需求，超微(AMD)日前正式推出第二代Kintex UltraScale+...

邊緣AI具有許多雲端AI不具備的特性，對企業用戶而言，能帶來獨特的價值。因此，在軟硬體技術趨於成熟後，邊緣AI的興起，將是2026年最值得期待的大事之一。 自從生成式AI爆紅後，生成式AI的推論何時會開始從雲端往邊緣擴散，就是業界相當關心的話題。畢竟，雲端資料中心雖然擁有強大的運算能力，但以雲端服務形態存在的AI應用，在許多應用情景中是行不通的。 邊緣AI雖然運算效能無法與雲端媲美，但就地部署的特性不僅分散風險、改善延遲，更讓機敏資料可以不上雲。因此，邊緣AI有其獨特的價值，特別是在企業市場。而且，對硬體供應商而言，針對雲端市場打造的方案雖然單價高，利潤空間大，但客戶集中度過高，且整體出貨量遠低於手機、PC或工業電腦等邊緣設備，也是一個必須考慮的問題。因此，從晶片業者到終端硬體製造商，即便有能力為雲端客戶提供產品，也不會放棄邊緣市場的布局。 然而，要在邊緣設備上執行生成式AI推論，仍有許多挑戰必須克服。所幸，在軟硬體條件趨於成熟的情況下，邊緣AI可望在2026年取得重要突破。 AI模型持續進化　多模態模型創造新機會 英特爾(Intel)客戶端邊緣運算事業群平台研發協理王宗業指出，讓生成式AI在邊緣落地，一直是業界努力的方向。但由於邊緣硬體平台的運算能力有限，加上大語言模型的運算量、記憶體需求大，因此，要在邊緣設備上執行生成AI，在技術上是相當有挑戰性的。另一方面，大語言模型的輸入跟輸出只有文字，也使其應用場景受到一定限制。 英特爾(Intel)客戶端邊緣運算事業群平台研發協理王宗業表示，模型技術的快速進化，為邊緣AI的發展創造出有利的條件。   不過，隨著大語言模型的核心技術Transformer開始往視覺模型領域擴散，促成視覺語言模型(Vision...

針對太空應用，超微(AMD)宣布新增Versal RF系列與第二代Versal AI Edge系列自適應SoC產品家族，目標達到Class B及Class Y等級認證標準。第二代Versal AI Edge可為太空中的後處理與資料管理，提供10倍的純量運算能力提升。同時，超微已為Versal...

超微(AMD)今天在其財務分析師日活動上發表其長期發展策略、領導產品和技術知識產權，並認為在AI需求的帶動下，未來3~5年公司的整體營收將以超過35%的複合年增率(CAGR)持續成長。 超微於紐約舉行分析師日活動，並針對公司旗下主要事業部門訂下未來3~5年的成長目標。   超微執行長蘇姿丰表示，該公司進入了一個新的成長時代，這得益於我們領先的技術路線圖和加速的AI整合動力。憑藉其最廣泛的產品組合和日益深化的戰略夥伴關係，超微將能夠引領下一代高性能和AI計算。我們看到未來還有巨大的機會，可以實現可持續並領先業界的成長速度。 資料中心 超微在與高性能運算與人工智慧相關的硬體、軟體和解決方案領域，具有廣泛且完整的布局。 在GPU方面，其Instinct...

超微(AMD)與美國能源部共同宣布，將在橡樹嶺國家實驗室部署兩套新一代系統，以擴大美國在人工智慧(AI)和高效能運算(HPC)領域的領先地位，這兩套系統分別是Lux AI超級電腦與Discovery超級電腦。Discovery與Lux將成為美國能源部的旗艦級超級電腦，致力推動科學、能源和國家安全等領域的突破。兩套系統皆直接支援美國AI行動計畫，透過加速AI驅動的科學強化國家競爭力，並推動安全自主的AI基礎設施。 超微將與美國政府、橡樹嶺國家實驗室及產業夥伴攜手合作，提供先進的運算平台，協助國家級研究人員、機構和創新團隊應對能源、醫學、健康和國家安全等關鍵挑戰。當Lux和Discovery系統完全部署後，公私部門資金總投資額將達10億美元，將使美國能源部為美國主權AI和科學，建立一套安全、聯邦化且基於標準的基礎設施。 超微董事長暨執行長蘇姿丰博士表示，我們很榮幸能與美國能源部和橡樹嶺國家實驗室合作，加速美國在科學和創新領域發展的基礎。Discovery和Lux將運用AMD的高效能和AI運算技術，推進美國在科學、能源和醫學領域最關鍵的研究方向，展現公私協力的最佳典範。 Lux...

超微(AMD)近日在美國聖荷西舉辦2025 Advanving AI大會，並履行其先前做出的承諾，宣布2025年在資料中心GPU產品線的重要產品更新。但今年的Advancing AI大會跟往年有些不同。跟往年相比，在今年的大會上，超微宣布了自家的機架平台Helios，並預告該產品將於2026年上市。 Helios的問世，顯然是超微購併ZT...

2025年是首款商用現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA)問世40週年，該技術引入「可重複程式化硬體」的概念。藉由打造「如同軟體般靈活的硬體」，FPGA可重複程式化的邏輯改變了半導體設計的面貌。這是工程師首度能在設計晶片時，如果規格或需求在中途、甚至在製造完成後發生變化，依然可以重新定義晶片功能來執行不同任務。這項靈活性加快了晶片設計的開發速度，縮短產品上市時程，並成為應用特定積體電路(ASIC)的替代方案。 FPGA對市場影響深遠，催生了一個價值超過100億美元的產業。在過去40年間，已向全球超過7,000家客戶橫跨不同的市場領域交付超過30億顆FPGA與自行調適SoC(結合FPGA架構、系統單晶片與其他處理引擎的裝置)。事實上，已連續25年在可程式化邏輯市場維持領先地位，憑藉著強大的產品陣容與發展藍圖，對未來持續領先市場充滿信心。 FPGA是由已故的Ross...

隨著人工智慧應用從雲端向終端設備快速滲透，邊緣AI運算正成為產業變革的核心驅動力。根據ABI Research最新報告，邊緣AI市場預計在2023年至2030年間將實現12%的年複合成長率，市場規模持續擴大。在勞動力短缺與自動化需求急遽增長的推動下，從零售業到製造業，各行各業都在尋求透過邊緣AI技術提升營運效率。 面對這波邊緣AI浪潮，半導體廠商紛紛調整技術策略。超微（AMD）視覺與機器人市場業務主管Yingyu...

美光(Micron)宣布，其基於第六代10奈米等級1γ(1-gamma)製程節點的DDR5記憶體已經進入樣品階段，超微(AMD)及英特爾(Intel)等伺服器與PC平台業者，都已開始評估美光最新一代的DDR5產品。1γ製程節點不僅延續了該公司在1α與1β技術上的領先成就，更是DRAM產業的一大里程碑。基於1γ製程的16Gb...

軟體是硬體的靈魂，往往也是科技應用中不可或缺的一部分。為打造完整解決方案，許多硬體公司都有相當龐大的軟體團隊。隨著生成式AI大行其道，硬體業者在軟體領域的布局變得更加關鍵，部分業者不僅祭出以軟體帶動硬體銷售的策略，甚至發展出類似軟體業的新商業模式。 為提供客戶完整解決方案，增加採購意願，許多硬體業者不只提供硬體產品，同時也在配套軟體的開發上投入可觀資源。因此，以軟體帶動硬體銷售的商業策略，對硬體業者而言並不新鮮。舉例來說，許多微控制器(MCU)供應商除了提供MCU晶片之外，還有自己的開發環境，甚至會針對某些主打應用提供包含軟硬體在內的參考設計，減輕客戶的開發負擔。 然而，在生成式AI崛起的今天，硬體業者的軟體布局方向跟過去有明顯的不同。為了讓AI能更快導入到客戶的真實應用場景，從而讓客戶買單，硬體業者提供的軟體方案已非常接近完成品，甚至已到開箱即用的地步。同時，也有一部分硬體廠跟雲端服務業者結盟，測試客戶對訂閱制商業模式的接受度。在以軟帶硬2.0的時代，硬體公司的軟體業務到底有多大的發展空間，值得深入探討。 大廠競相強化軟體布局　購併活動頻頻發生 以往硬體業者在軟體領域的投資，多半是以打造配套方案為主要目標。硬體公司的軟體團隊除了負責撰寫驅動跟韌體這類一定要由硬體供應商提供的程式外，最常見的工作就是研發提供給客戶的開發工具、選型工具，以及包含軟硬體的參考設計。 但在生成式AI興起後，硬體大廠出手購併新創軟體團隊的情況，變得更加常見。超微(AMD)繼...