迎接AI時代 安森美開發嵌入式電源平台 (2026.09.18)
安森美（onsemi）發布嵌入式電源平台（EPP），這是一項突破性架構，以矽晶圓本身作為封裝載體，並引入高度整合的電源系統設計方法。EPP是可擴展的平台，從設計之初便整合電氣、機械和熱設計，針對AI、電氣化和自動駕駛應用，幫助客戶實現更高的…
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NVIDIA擴展用於容錯量子運算的開源CUDA-Q平台 (2026.09.15)
NVIDIA 擴展 NVIDIA CUDA-Q 開源平台，推出 CUDA-Q Logical 協調層，提供可程式化且可驗證的方法，協助開發適用於容錯量子電腦的實用應用。 搭載邏輯量子位元的容錯量子處理器，是實現實用量子運算的關鍵。這類處理器…
AMD以全方位算力與產業聯盟 打造開放式AI新生態 (2026.09.08)
當全球人工智慧的浪潮以驚人速度從單純的語言對話模型，演進至具備自主規劃、工具調用與複雜多步驟執行能力的代理式AI（Agentic AI）時代，半導體產業的競爭焦點也迎來了根本性的典範轉移。 過去數年間，市場往往聚焦於單一GPU晶片的尖峰算力…
UCIe標準化重塑Chiplet生態與ASIC經濟學 (2026.09.07)
標準化Chiplet絕非單純的封裝技術迭代，而是一場涉及設計方法論、代工模式、IP商業版權及供應鏈權力重組的典範轉移。…
打通 3D IC 設計任督二脈：從架構探索到最終簽核的加速實踐 (2026.09.03)
Chiplet 與異質整合正在改變半導體設計。透過高效能中介層與先進封裝，設計團隊可將不同製程、不同供應商的運算、記憶體、I／O 與加速器 IP，整合為複雜的系統級封裝。相較於大型單晶粒設計，這種方法有助於提升效能與能源效率，也能改善擴充彈…
AI資料中心進入系統戰 800V與1.6T接棒算力競爭 (2026.09.03)
AI資料中心競爭正在從「誰能取得更多GPU」，轉向運算、供電、光互連與散熱的全系統協同設計。Google技術長暨AI基礎建設資深副總裁Amin Vahdat於SEMICON Taiwan指出，台灣已成為Google美國以外最大硬體工程研發基…
微軟重定義AI基礎建設 從擴算力轉向有效產出 (2026.09.02)
AI算力需求持續攀升，資料中心競爭正從GPU與電力容量擴張，進一步轉向整體系統效率。微軟Azure雲端硬體與基礎建設總裁Rani Borkar於SEMICON Taiwan CEO Summit 發表主題演講，她指出下一階段AI基礎建設不應…
Google TPU擴大布局 AI伺服器進入系統協同設計 (2026.09.02)
AI基礎設施競爭正由「取得多少GPU」，進一步轉向ASIC、記憶體、網路與整機共同設計。Google首席技術長暨AI基礎設施資深副總裁Amin Vahdat來台參加SEMICON Taiwan 2026，發表AI基礎架構演說。Vahdat此…
SEMICON Taiwan 2026大師論壇暨全球生態系高峰會爆滿加開場次 (2026.08.31)
AI 時代的半導體產業變革，正從單點技術突破邁向全球生態系協作。SEMICON Taiwan 2026大師論壇暨全球生態系高峰會因應趨勢，首度升級為全天規格，由於報名踴躍加開轉播場次，議程從雲端算力、加速運算、記憶體、傳輸互連、電源管理與系…
Cadence：AI進入自主設計階段 代理式AI加速重塑半導體開發流程 (2026.08.28)
AI浪潮正從驅動晶片需求進一步延伸至參與晶片設計。隨著AI資料中心、加速運算及實體AI快速發展，半導體晶片的架構與系統複雜度持續攀升，從先進製程、HBM、先進封裝到高速互連與多物理場設計，都讓傳統依賴工程師大量人工操作的開發模式面臨挑戰。在…
AI資料中心從搶GPU轉向搶電 電網與液冷成基礎建設主戰場 (2026.08.28)
AI資料中心建設進入下一階段的競爭態勢。隨AI伺服器機櫃功率密度快速提高，資料中心面臨兩項更基礎的物理限制：電從哪裡來，以及數百kW等級熱量如何排出去，因此帶動電網、再生能源與液冷同步成為AI基礎設施的新戰場。 韓國政府近日邀集Samsun…
OpenAI自研ASIC攻推論 AI晶片進入Token效能戰 (2026.08.27)
生成式AI競爭正由模型參數與訓練算力，進一步轉向「推論經濟學」。OpenAI公布首款自研推論ASIC「Jalapeno」實測結果，透過晶片、HBM、網路與Serving軟體協同設計，試圖同時突破高吞吐量與低延遲難以兼得的限制，核心指標也由傳…
AMD機櫃級AI能源效率目標進展超前 持續朝2030年提升20倍目標邁進 (2026.08.27)
AI運算需求正快速成長，對資料中心基礎設施的要求也隨之提升。要滿足此需求，必須全方位進行創新：CPU、GPU、網路技術、軟體、電力與散熱技術皆需在機櫃與資料中心層級高效協同運作。提升能源效率有助於在不增加功耗的前提下，提供更強大的AI效能，…
AI能耗驅動系統整合 SEMICON揭設計、記憶、光互連突破 (2026.08.10)
因前沿AI模型訓練算力每年成長4~5倍，能源供給與資料搬移成本已成為效能擴張的關鍵瓶頸，促使AI效能競爭從單一晶片的效能比拚，轉向設計、記憶與互連協同突破的系統整合工程。今年9月登場的SEMICON Taiwan 2026也預告，將針對3大…
NVIDIA：AI推升記憶體需求 儲存技術扮演更關鍵角色 (2026.08.05)
人工智慧需求激增，帶動對大量資料集與情境窗口的需求，其規模已突破系統記憶體的容量限制。 然而，單純增加儲存容量，並不足以因應日益成長的需求。真正需要的是來自 AI 工廠、實用且符合現實需要的洞察，以及能夠實現這些洞察的高效、安全儲存架構。 …
AI原生設計成EDA新戰場 自主化工程加速半導體設計流程重構 (2026.08.04)
生成式 AI 正快速改變半導體設計流程，而 AI 的角色也從輔助工具逐漸升級為參與決策的「工程夥伴」。從西門子 EDA 在年度技術論壇所揭示的發展方向可看出，EDA（電子設計自動化）產業競爭已不再只是提升單一工具效能，而是朝向 AI 原生（…
AMD與OpenAI深化共同設計 打造下一代AI基礎設施 (2026.07.29)
AMD在Advancing AI 2026大會上進一步揭露與OpenAI的合作內容，雙方合作已不再侷限於GPU採購或系統部署，而是擴展至晶片、系統架構、軟體堆疊與AI模型需求的共同設計（Co-design）。隨著大型語言模型持續朝向更大規模…
NAVER、NVIDIA與 Brookfield擴大投資 助韓美AI 創新 (2026.07.28)
適逢韓國總統李在明近日赴舊金山參加AI 高峰會（AI Summit），由NAVER、NVIDIA與Brookfield最新宣布擴大投資韓國主權AI工廠基礎設施的計畫，也將於2028年前擴大投資，持續朝GW級主權AI基礎設施邁進。 NVIDI…
蘇姿丰：AI正跨入實質重大影響階段 2030年AI算力市場將破2兆美元 (2026.07.24)
半導體巨頭AMD今日於美國舊金山舉辦年度科技盛會「AMD Advancing AI 2026」。AMD執行長蘇姿丰在主題演說中投下震撼彈，除了大幅上修全球AI半導體市場前景，更重磅發表下一代整機櫃AI系統Helios、採用2奈米製程的Zen…
歐洲處理器倡議SGA2圓滿落幕 首秀Rhea1自主設計晶片 (2026.07.15)
由EuroHPC聯合開發計畫資助的歐洲處理器倡議(EPI)於2026年7月1日至2日在盧森堡舉行SGA2最終審查會，宣告歷經四年的第二階段圓滿落幕。此計畫成功達成強化歐洲技術主權的核心目標，並向審查委員展示其獨特技術與自研晶片，標誌著歐洲在…