GPU
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AI 發展讓 GPU 成為焦點，但隨著 Agent 與持續運作系統興起，資料中心瓶頸正從算力轉向調度與協同運算。CPU 在排程與資源管理中的角色被放大，需求甚至可能成長數倍。AI 競爭也從晶片性能，轉為整體系統效率。
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公司正由 PC 電源轉向 AI 伺服器領域，Hybrid digital Vcore 技術已具實質突破並量產。2026 年雖處產品交接陣痛期，但 2027 年將受惠於 AI 伺服器放量與遞延換機潮共振。需持續追蹤毛利率穩定度與伺服器營收滲透率。
如果把過去兩年 AI 基礎設施的主旋律濃縮成一句話，很多人第一時間想到的會是「誰拿得到更多 GPU，誰就能吃到更多成長」。這個說法不算錯，但到了 2026 年，市場開始慢慢發現，真正值得注意的問題已經不是只有誰買到最多晶片，而是誰能把 AI 從訓練階段推進到大規模、可重複、可商業化的推理階段
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Mistral AI 沒有官方自己的 MCP server。但它的做法其實蠻有自己風格的——不是去做 server，而是把 MCP client 能力直接做進 Le Chat 跟 Agents API 裡面。簡單來說，它比較像是在說：「我不自己開店，我直接把整條商店街接進來給你用。」
當大家談到 AI 產業時，第一個想到的往往是晶片公司。
例如設計 GPU 的 NVIDIA，或是提供運算平台的科技巨頭。
但如果把整個 AI 產業鏈往後看一步，你會發現一件事：
AI 不只是晶片，更是一整套龐大的硬體系統。
而在這個系統裡，鴻海科技集團 的製造能力，可能比很多人想像得更重要。
AI 投資這兩年最容易被看見的贏家，當然是 GPU。市場只要提到 AI server、training cluster、推理加速，第一時間想到的幾乎都是 NVIDIA。這很合理，因為在大型模型訓練的第一階段，誰先掌握通用 GPU 生態、誰先建立 CUDA 軟體門檻，誰就先吃到最大一塊蛋糕。
但
曾經讓好萊塢感到威脅、讓創作者驚豔的 Sora，竟然要走入歷史了。隨著 OpenAI 官方正式發布告別聲明，這場視覺盛宴的突然喊停，究竟是技術遇到了瓶頸，還是商業版圖的戰略大洗牌？
再見了，Sora：OpenAI 終止影片生成 App 的深度解析與省思
一個時代的華麗謝幕
2026 年 3
2026/03/26 是圓圓過世後的第 291 天，今天在台北上班，咖啡人龍越來越長了，也常常看到有人進來店裡面後，看到要排很久就轉頭走人的情況，等拿到咖啡再走去公司刷卡已經九點了，所以就順便看看股票，今天的賭博股很吊人，看起來弱弱的，我想說要賣掉的說，結果就咻一下漲了八趴，這時候就會想說不然等漲停
大型語言模型 (LLM) 在處理長文本時，KV Cache 龐大是個難題。傳統量化技術雖減小數據體積，但需額外儲存元數據造的瓶頸．本文介紹 TurboQuant 技術實現 3-bit 無損壓縮．此技術結合了現代 GPU 硬體進化與演算法創新，是硬體與演算法共演的典範。
在 2026 年的今天，全球金融市場正見證一場前所未有的基礎設施大挪移。隨著生成式 AI 需求的爆炸式增長，曾經專注於比特幣挖礦的企業正在經歷一場「身份危機」——他們正迅速變身為高性能運算（HPC）與 AI 數據中心供應商，並與被稱為 Neocloud 的新一代雲端巨頭聯手，挑戰傳統雲端三巨頭（AW
