NVIDIA
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2026 年，或許將被歷史定義為「星際算力元年」。
就在這兩天，矽谷投下了一顆震撼彈：根據《The Information》獨家披露，SpaceX 已向投資人預告，計畫於 2026 年下半年啟動 IPO，目標估值上看 8,000 億美元。這個數字不只將刷新人類歷史紀錄，更宣告了 SpaceX
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市場長期誤將德律視為傳統SMT循環股，忽視其轉型半導體檢測的結構性變革，隨著自研設備成功打入先進封裝供應鏈，並結合NVIDIA生態系構築數據護城河，正式從工業自動化跨入製程控制領域，近期營收爆發證實AI超級週期啟動，目前評價仍具備不對稱風險報酬優勢。
🌟 一、FUSO 合作對鴻華有多重要？
談獲利時間表之前，我們必須先搞懂：
FUSO 為什麼是鴻華的「勝負關鍵」？
原因很簡單：
1️⃣ FUSO 是世界級商用車玩家
它在亞洲、歐洲都有成熟的銷售網路，
不像 LUXGEN 要重新培養市場。
2️⃣ 商用車比乘用車更容易進入「大量採購」模
最近看到鴻海在衛星領域的最新進展，我真的再次感受到——這家公司根本不是一般的電子製造商，而是「全方位技術平台集團」。
而這一次，主角不是 EV、不是 AI 伺服器，而是 太空。
是的，鴻海正式啟動 第二代衛星計畫，並引進日本的「星間光」（Inter-Satellite Laser Link, IS
這篇文章深入比較了 GPU和 TPU在 AI 訓練中的核心差異、架構、生態系統及適用場景。GPU 以其通用性和靈活性見長，是多數 AI 研究者的首選；而 TPU 則由 Google 量身打造，專精於大規模矩陣運算，在大規模深度學習訓練中展現出效能與成本效益。
深入剖析 NVIDIA AI 霸主地位的核心競爭力，探討其「三頭龍」策略（GPU 硬體、CUDA 軟體、全棧解決方案）如何締造正向循環生態。同時，詳細解析 NVIDIA「一年一更新」的硬體平臺計畫，涵蓋 Hopper、Blackwell 及 Rubin 架構的演進，以及對未來 AI 發展的影響。
TPU v7 (代號：Ironwood) 是 Google 目前最新的，也是在內部及 Google Cloud 上推出的版本。
在 TPU 的產品演進中，Google 已經推出了幾代版本，其中：
TPU v6 (代號：Trillium)：這是 Google 在 2024 年推出的第六代 TPU，
本文深入探討TPU在超大規模語言模型LLM訓練中的可行性，打破其僅限於Google內部使用的迷思。從Google自家的Gemini、PaLM系列，到外部領先的AI公司如Anthropic、xAI、Apple和Cohere，眾多知名LLM均選擇TPU作為訓練平臺。
本文深入比較了 Google TPU v5p 和 NVIDIA H100 在訓練超大規模語言模型 (LLM) 方面的優劣勢，涵蓋設計哲學、核心架構、互連方式、訓練吞吐量、軟體生態、靈活性、成本效益及部署考量。文章最後根據具體應用場景，提供了 TPU v5p 和 H100 的選擇建議。
深入瞭解 Google TPU v5 系列的重大創新，重點解析 v5e（經濟/推論）與 v5p（效能/訓練）的產品線分化。文章詳細比較兩款晶片的規格、性能、定價與應用場景，並探討其對 AI 訓練與推論市場帶來的革命性影響，同時預覽下一代 Trillium (v6) 的發展趨勢。
