輝達CEO黃仁勳解析AI算力需求激增趨勢，強調輝達技術領先地位，無懼客戶自研晶片挑戰。經濟衰退下，AI投資成企業增長關鍵。關稅影響有限，輝達加速本土化生產。深入了解輝達的AI戰略與未來展望。輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳近日在GTC大會上發表重要談話，針對市場對新型人工智慧（AI）模型的理解，以及輝達在AI晶片領域的競爭態勢，提出了精闢的見解。他強調，隨著AI模型日趨複雜，對算力的需求將會大幅提升，而非市場部分人士所認為的降低。黃仁勳的發言不僅駁斥了外界對AI晶片需求的疑慮，更展現了輝達在AI領域的領先地位和對未來發展的信心。
AI模型進化：算力需求水漲船高
近年來，AI技術突飛猛進，各種新型AI模型如雨後春筍般湧現。其中，DeepSeek等AI模型R1的出現，一度引發市場擔憂，認為這些模型可能降低對輝達晶片的需求。對此，黃仁勳明確指出，這種觀點是錯誤的。他解釋說，這些能夠產出更複雜、更精確答案的AI模型，實際上需要更大量的電腦基礎設施和算力支持。換句話說，AI模型的進化，不僅沒有降低對晶片的需求，反而使其水漲船高。
黃仁勳的觀點得到了業界的廣泛認同。專家指出，隨著AI技術的應用範圍不斷擴大，從自動駕駛、醫療診斷到金融分析、智慧製造，各個領域對AI模型的複雜度和精確度都提出了更高的要求。而要滿足這些需求，就必須依賴更強大的算力支持。因此，AI晶片的需求不僅不會降低，反而會持續增長。
客戶自研晶片：挑戰與機遇並存
面對客戶自行開發晶片，以取代資料中心使用的輝達AI加速器的趨勢，黃仁勳也提出了他的看法。他坦言，確實有許多公司（如谷歌與博通合作）正在開發專用積體電路（ASIC），但這些晶片並不一定真正被應用於資料中心。他認為，大型客戶需要更優異的晶片，才能從基礎設施中獲得更多收入，不應為了節省成本而採用較為廉價的晶片。
黃仁勳的觀點並非空穴來風。事實上，ASIC的開發需要投入大...
法國聲學廠牌 Devialet暌違多年，再推出全新 Devialet Astra 擴大機，以展示聲音無限豐富性和音樂真實情感的高科技之作。早自 2010 年 5 月便推出自家首款擴大機 D-Premier 的法國聲學廠牌 Devialet，當時便向世界展示了革命性的 ADH （類比數位混合）放大技術，以及至今累計超過 250 項的專利技術，如今暌違多年，再推出全新 Devialet Astra 擴大機，主打展示聲音豐富性和音樂真實情感的高科技之作。
延伸閱讀：DEVIALET 推出首款可攜式智慧型揚聲器 DEVIALET MANIA！支援自適應立體聲技術，售價 27,990 元起
新一代 Devialet Astra 擴大機共有淺銅色版，以及透過金箔打造一系列精緻外觀的巴黎歌劇院聯名版，其中聯名版由擁有精湛工藝的金箔工匠 Les Ateliers Gohard 手工貼製 23K 金箔，體現珍稀收藏價值、更呼應巴黎歌劇院華麗的金色裝飾，讓聽眾在家也能輕鬆感受歌劇的迷人魅力。
鑒於品牌美學理念深受法國裝飾藝術風格（Art Deco）啟發，該風格以融合科技與藝術層面著稱，對此，Devialet Astra 不論是淺銅色版或巴黎歌劇院聯名版，在設計上均承襲極簡主義美學，延續十五年前自家首款革新高端擴大機的設計精神，在保持精巧性的同時，新一代 Devialet Astra 的外形更臻精煉，呈現更清晰簡潔的設計，纖薄機身融合了一塊螢幕與兩個按鈕，將前、後級擴大機、數位類比轉換器、網路播放器等音響系統整合於一體。
而作為史上最先進的發燒級音響系統，Devialet Astra 完美整合了前後級擴大機、數位類比轉換（DAC）、串流模組及黑膠唱放，為使用者帶來極致順暢的體驗，從技術規格來看，其能達到 0.0006% 的極低失真、2x300 瓦（4Ω）單機模式、2x600 瓦（...
蘋果 iPhone 17 Air 全無線計畫因機身強度問題受阻。深入探討蘋果在創新設計與產品耐用性之間的權衡，以及未來 iPhone 的發展趨勢。蘋果公司曾一度認真考慮推出一款劃時代的 iPhone，內部代號為 iPhone 17 Air，其最大特色在於完全捨棄所有連接埠，實現真正的「全無線」體驗。然而，這項極具野心的計畫最終因機身結構強度問題而宣告暫緩，凸顯了蘋果在追求創新設計與確保產品耐用性之間所面臨的嚴峻挑戰。
根據多方消息來源指出，蘋果對於 iPhone 17 Air 的設計理念是打造一款極致輕薄的智慧型手機，不僅在外觀上更具吸引力，也能提供更舒適的握持感。為此，蘋果工程師們積極探索各種可能性，其中一項便是移除所有連接埠，包括 USB-C 連接埠，轉而完全依賴無線充電和無線資料傳輸。
蘋果公司內部對於全無線 iPhone 的優缺點進行了深入的評估。支持者認為，移除連接埠不僅可以簡化機身設計，還能提升防水防塵性能，同時也能為內部元件騰出更多空間，進一步縮減機身厚度。然而，反對者則擔心，過於纖薄的機身可能會犧牲結構強度，增加彎曲變形的風險，尤其是在日常使用中，手機難免會受到擠壓或碰撞。
事實上，蘋果過去就曾因 iPhone 的機身強度問題而受到批評。2014 年推出的 iPhone 6 Plus，由於機身過於纖薄，曾被爆出容易在口袋中被彎曲，引發了消費者的廣泛關注和擔憂。這起事件讓蘋果意識到，在追求輕薄設計的同時，必須確保產品的耐用性和可靠性，否則可能會損害品牌形象和消費者信心。
據了解，iPhone 17 Air 的設計方案採用了 6.6 英寸螢幕，機身厚度預計將比現有機型減少約 2 公釐，相當於減少約五分之一。為了實現更薄的機身，蘋果工程師們需要重新設計內部組件，特別是電池。儘管機身更加輕薄，但蘋果希望透過新的電池技術，確保 iPhone 17 Air 的電池續航力...
向來以像素風和透明設計元素為品牌特色的 Nothing，旗下除了手機產品之外，Nothing 日前也在台推出自家首款開放式真無線耳機 Nothing Ear（open），實際測試使用看看。向來以像素風和透明設計元素為品牌特色的 Nothing，旗下除了手機產品之外，近年也陸續推出不少真無線耳機，隨著開放式耳機的配戴舒適度和通透聲音特性，備受運動人士推崇，對此，Nothing 日前也在台推出自家首款開放式真無線耳機 Nothing Ear（open），本篇將實際測試使用感受。
廠商資訊
■ Nothing台灣 ■ tw.nothing.tech/
產品規格
■ 驅動單體：14.2 mm動圈單體、鈦金屬塗層隔膜
■ 音源編碼：AAC、SBC
■ 藍牙版本：5.3
■ 防水等級：IP54（耳機 & 充電盒）
■ 電池容量：110mAh（耳機）/ 1450mAh（充電盒)
■ 播放時間：長達8小時（耳機 + 充電盒30小時）
■ 充電時間：充電10分鐘，連續播放2小時
■ 耳機重量：8.1g（單耳）/ 63.8g（充電盒）
建議售價
6,500 元
外型設計方面，Ear（open）延續 Nothing 一貫的透明設計風格，耳機單體外殼處配備透明機殼，可直接透視看到內部的聲學元件布局，搭配白色的耳掛和銀色耳柄，呈現出科技感與美觀兼具的特色，此外，充電盒也使用透明搭配白色元素，整體造型看起來更有一致性，盒身更採用輕薄長形設計，方便收納於外套口袋或褲袋中，攜帶使用更便利。
潮流設計感、配戴感穩固
Nothing Ear（open）整部耳機採用親膚液態矽膠材質的耳掛，內嵌極細柔的鈦金屬絲線，無論使用者耳殼大小或形狀如何，都能輕鬆掛在耳上，即使運動時跑動，耳機也能穩固不滑落，提供穩定的佩戴體驗，再者，耳機的三點平衡設計進一步提升了佩戴舒適性，加上單邊僅 8.1g 的輕量化設計，長...
8GB RAM 成硬傷！Pixel 9a 無法完整運行 Gemini AI，部分 AI 功能慘遭閹割Google 在 2025 年的產品佈局，無不圍繞著生成式 AI 打轉，剛推出的 Pixel 9a 也不例外。然而，這款手機的 AI 體驗，可能與 Google 高階旗艦機有所落差。Google 向 Ars Technica 證實，由於記憶體不足，Pixel 9a 無法完整運行 Pixel 系列的 AI 功能。使用者仍可透過長按電源鍵或開啟 Gemini 應用程式來使用 Gemini，但裝置端的 Gemini Nano 模型，在 Pixel 9a 上已被大幅縮減。
運行Gemini Nano 1.0 XXS模型
自 Pixel 8a 以來，Google 的 AI 策略發生了顯著變化，Pixel 9 系列的許多標誌性功能，都仰賴透過手機端優化的 Gemini Nano 進行本地 AI 處理。Pixel 9a 也有搭載，但其 Gemini Nano 模型比其他 Pixel 9 系列手機更小。Google 將其命名為 Gemini Nano 1.0 XXS（超超小型），而非 Gemini Pico。Pixel 9、9 Pro、9 Pro XL 和 9 Pro Fold 則運行 Gemini Nano XS（超小型）。
Pixel 9a 的 RAM 比旗艦 Pixel 系列少，後者已統一採用 12GB RAM，主要是為了讓 Gemini Nano 擁有足夠的預留記憶體，避免影響效能。然而，Pixel 9a 仍然只有 8GB RAM，這對本地 AI 處理來說是一大挑戰。這也是 Google 首款搭載全新超小型 AI 模型的產品。此舉雖然節省了資源，但也犧牲了一些 Pixel AI 的頂級功能。
對 Google 來說，這個問題並不陌生。去年，Google 曾表示 Gemini Nan...
想要製作組織圖或流程圖，不用特別的軟體及工具，只要 Word 或 Excel 就可以輕鬆完成，且還有不同的模版及顏色可以選擇，這裡就以 Excel 為示範。想要製作組織圖或流程圖，不用特別的軟體及工具，只要 Word 或 Excel 就可以輕鬆完成，且還有不同的模版及顏色可以選擇，在製作的過程中，也可以彈性變更排列的位置，實用性相當高。而唯一要注意的是，需先將組織架構的相關文字，手動輸入至檔案裡，並清楚各階層的排列順序，這樣才能完成正確的組織圖，這裡就以 Excel 為示範。
步驟 1：開啟 Excel 輸入組織架構的文字，選取後按下 Ctrl+C（複製），並選擇「插入」下的「SmartArt 圖形」。
步驟 2：於出現的「選擇 SmartArt 圖形」視窗中，找到適合的模版。
步驟 3：接著按下 Ctrl+A（全選），再按下 Ctrl+A（貼上），即貼上步驟 1 的內容。
步驟 4：接著可以透過「Tab」鍵來調整織織的層級，右側會即時顯示變動結果。
步驟 5：在此也可以彈性變更或新增組織中的位置，右側同樣也會即時顯示。
步驟 6：完成後還可在工具列中變更顏色，以及選擇更適合的模版呈現。
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探索希捷如何透過 NVMe 硬碟技術革新 AI 資料儲存，提升效能、降低成本並減少環境影響。了解 NVMe 硬碟的技術優勢及其在資料中心中的應用。在人工智慧 (AI) 蓬勃發展的時代，資料中心對於儲存技術的需求也日益增長。傳統硬碟技術雖已發展數十年，但在面對 AI 訓練和推理所需的高速儲存時，顯得有些力不從心。為了解決這個問題，儲存解決方案大廠希捷 (Seagate) 提出了一項創新方案：將傳統硬碟 (HDD) 與 NVMe 技術相結合，打造出新一代的儲存解決方案。
希捷的這項創新旨在簡化並改善 AI 公司的資料儲存方式，同時提供比固態硬碟 (SSD) 更具成本效益的選擇。雖然硬碟在效能上無法與 SSD 相提並論，但希捷相信透過技術改良，硬碟仍能在新一代資料中心中發揮更大的作用。
NVMe 硬碟的技術優勢
希捷透過為高容量硬碟添加 NVMe 相容性，開創了一種變革性的解決方案。NVMe (Non-Volatile Memory Express) 是一種基於 PCIe 的高速傳輸協定，相較於傳統的 SAS/SATA 連接埠，它能提供更高的吞吐量和更低的延遲。
採用 NVMe 技術的硬碟無需傳統的主機匯流排適配器 (HBA) 和客製化晶片，從而簡化了儲存架構。此外，NVMe 硬碟仍保留了 SAS/SATA 連接器，以確保相容性。透過單一的 NVMe 軟體驅動程式堆疊，硬碟和固態硬碟可以更有效地協同工作。
希捷更進一步，實現了 NVMe 硬碟與 GPU 的直接連接，繞過了傳統資料透過 CPU 傳輸造成的瓶頸。這種架構上的優化提高了效率，使 AI 模型能夠處理更龐大的資料集，同時減少 I/O 延遲。
此外，創新的 NVMe over Fabrics (NVMe-oF) 技術將硬碟帶入了完全分散式、可擴展的儲存架構，為 AI 應用提供了更大的彈性和靈活性。
為了驗證 NVMe 硬碟...
千呼萬喚！傳聞已久的富士首款中片幅隨身相機 GFX100RF 終於日前正式發表！以 1.02 億畫素中片幅感光元件實現輕量化設計，讓更多用戶體驗前所未有的高畫質拍攝樂趣。千呼萬喚！傳聞已久的富士首款中片幅隨身相機 GFX100RF 終於日前正式發表！以 1.02 億畫素中片幅感光元件實現輕量化設計，讓更多用戶體驗前所未有的高畫質拍攝樂趣。
中片幅，卻前所未有的輕巧機身
FUJIFILM GFX100RF 是富士首款中片幅隨身相機，搭載 GFX 102MP CMOS II、X-Processor 5 影像處理器與全新設計的 35mm F4 定焦鏡頭，實現了 GFX 系列極為出色的高品質影像，同時具有寬動態範圍和低雜訊的拍攝性能。而如此卓越的機身卻擁有僅約 735g 的輕巧重量，是目前 GFX 系列中最輕、最小的相機。
創新設計，融合歷史與現代科技
GFX100RF亦是首款搭載「畫面比例切換轉盤」的富士相機，該轉盤位於機身背面頂部，用戶可輕鬆切換 9 種不同的拍攝比例，體驗類比操作的樂趣。除了常見的 3:2、4:3、16:9 之外，還有 5:4、7:6、1:1、65:24，更還新增了 3:4 以及 17:6 兩種長寬比，前者類似半幅格式的視角，後者則仿最窄比例的全景電影效果，讓用戶在拍攝時有更多的彈性選擇。
此外，為了更充份利用 1.02 億畫素的解析度，富士也為 GFX100RF 配置了數位變焦切換桿，除了原本的 35mm（等效 28mm）視角之外，還可以獲得 45mm、63mm、80mm（等效 35mm、50mm、63mm）三種視角範圍，靈活運用在各種拍攝場景。另外，機身採用了精密的鋁材切削加工，從軍艦部到鏡頭環、轉盤等細節，皆展現出金屬質感與設計的一致性，提升了持有的滿足感。
高性能鏡頭，滿足多元化拍攝需求
GFX100RF 也搭載全新開發的 35mm F4 鏡...
BIOS更新失敗案例分享！使用者更新BIOS時遇到綠條變紫條的詭異現象，長時間等待後主機板完全死機。近日，一位電腦使用者在嘗試更新BIOS時遭遇了一場令人崩潰的噩夢。原本期望透過更新提升系統效能，沒想到卻換來了主機板徹底癱瘓的慘痛教訓。這起事件不僅凸顯了BIOS更新的潛在風險，也引發了廣大電腦愛好者對於資料備份和風險管理的重視。
這位Reddit網友分享了自己更新主機板BIOS的「惡夢」經歷，引發了上萬名網友的關注。這位名為GoatWithAGun的用戶在嘗試更新映泰A320MH主機板的BIOS時，本以為只需幾分鐘，卻意外變成了一場長達100多個小時的「馬拉松」。
故事的開端相當普通：使用者希望為其主機板安裝最新的BIOS版本。然而，在更新過程中，原本應該順利完成的進度條，卻出現了異常。
在常見的綠色進度條之外，螢幕上竟然出現了一片詭異的紫色區域，這完全不在官方的說明文件之中。更令人不安的是，綠色進度條隨即停滯不前，而紫色區域則開始緩慢擴張，彷彿預示著不祥的徵兆。
時間一分一秒過去，使用者焦慮地等待著。到了第16個小時，進度條幾乎完全靜止，但那片紫色的陰影仍在蠶食著螢幕。在絕望之際，使用者決定將整個過程直播，希望集思廣益，尋求解決方案。起初，網友們還抱持著輕鬆的心態，紛紛調侃。但隨著時間的推移，越來越多的網友意識到問題的嚴重性，開始積極提供建議和技術支援。
然而，所有的努力都未能阻止悲劇的發生。在經歷了長達一百多個小時的漫長等待後，螢幕最終陷入一片黑暗，主機板徹底失去了反應。
使用者沮喪地表示，由於他的主機板不具備雙BIOS功能，恢復的可能性微乎其微。更糟糕的是，這塊主機板和CPU是2018年購買的二手貨，早已過了保固期，無法申請退貨。
事後，他表示他仍未放棄希望，還在試圖挽救這塊命運多舛的主機板。這起事件也提醒所有用戶，BIOS更新是一項高風險的操作，更新前務必仔細閱讀...
探索AI如何成功挑戰經典遊戲《寶可夢 紅》！了解「Pokémon RL Edition」計畫如何利用強化學習，以極小規模的AI代理通關遊戲，以及其中遇到的挑戰與解決方案。人工智慧（AI）再次展現其強大的學習能力，這次的目標是經典遊戲《寶可夢 紅》。一項名為「Pokémon RL Edition」的計畫，成功利用AI代理通關了這款1996年發售的遊戲，而令人驚訝的是，該AI的參數規模僅為DeepSeek-V3的約六萬分之一。
該計畫採用了強化學習（Reinforcement Learning）方法，這是一種透過在動態環境中反覆試驗並收集經驗來學習的方法，旨在最大化目標設定的報酬。與依賴靜態數據集的傳統方法不同，強化學習更注重AI在與環境互動中自主學習的能力。
《寶可夢》等日式角色扮演遊戲（JRPG）需要複雜的推理和決策，並且遊戲時間長，對AI來說是一項極具挑戰性的任務。專案團隊認為，透過強化學習來通關JRPG，可以成為改善AI的一個優秀基準。
為了實現這一目標，專案團隊利用寶可夢逆向工程團隊（PRET）的工具，以及旨在透過Python進行Game Boy模擬的PyBoy，目標是透過強化學習代理來通關《精靈寶可夢》。選擇強化學習的原因在於，相較於監督式學習，它不需要大量標記數據集、大型模型和預算。此外，強化學習還能避免報酬函數不明確的問題，讓AI在學習過程中不斷優化。
然而，在《寶可夢》中，存在許多可能導致無法通關的情況，例如無法獲得所需的寶可夢、隊伍配置不當、道具空間不足等。為了解決這些問題，專案團隊在特定環境下嵌入了讓代理執行特定動作的腳本。他們坦言，雖然希望不使用腳本就能通關，但在某些情況下，需要人類的直覺，而這些直覺無法直接從遊戲中學習。
其中，攻略原野區被認為是最困難的部分。在這個區域，玩家必須獲得關鍵道具「金假牙」，但由於步數限制和路線複雜，AI很難在沒有輔助的...