在AI與高效能運算（HPC）需求爆發下，記憶體產業正從傳統製造走向高度整合的技術競賽。從HBM、DDR5到企業級SSD（eSSD），產品升級的背後，不只是設備與產能的比拼，更是人才結構的全面轉變。記者黃仁杰／專題報導

在AI與高效能運算（HPC）需求爆發下，記憶體產業正從傳統製造走向高度整合的技術競賽。從HBM、DDR5到企業級SSD（eSSD），產品升級的背後，不只是設備與產能的比拼，更是人才結構的全面轉變。

觀察威剛科技、群聯電子、南亞科技與華邦電子等台廠開出的職缺，可以發現，當前最搶手的人才已從單一硬體工程師，轉向「軟硬整合、AI應用、資安與永續」四大方向。

[caption id="attachment_213852" align="aligncenter" width="2048"] 在AI與高效能運算（HPC）需求爆發下，記憶體產業正從傳統製造走向高度整合的技術競賽。（圖／AI生成）[/caption]

AI與軟體人才崛起 記憶體不再只是硬體產業

在AI應用快速落地下，記憶體廠對軟體與AI人才的需求明顯提升。以威剛為例，其開出的「AI類－ROS開發工程師」主要負責機器人作業系統（ROS）開發，結合AI與嵌入式系統應用。此類職位強調C/C++、Python能力，以及感測器整合與演算法應用，屬於典型的跨領域工程職。另一個「機器學習工程師（Machine Learning Engineer）」則更直接對應AI模型開發與優化，需具備深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch經驗，並能將模型落地至實際產品。

根據1111薪資公秤，AI與機器學習工程師起薪約落在新台幣5萬至7萬元，具經驗者可突破10萬元，顯示AI能力已成為科技業高薪門票。

儲存與控制核心 群聯搶品質與資安人才

在NAND Flash與eSSD領域，群聯電子則聚焦於產品穩定性與資安能力。其「產品品質工程師」主要負責SSD產品驗證、可靠度測試與品質改善，需具備統計分析與問題追蹤能力。這類角色直接影響企業級儲存產品的穩定度，是AI資料中心不可或缺的關鍵職位。另一方面，「資訊安全工程師」則反映資料安全的重要性。隨著企業級SSD與雲端儲存需求爆發，資料外洩風險同步提高，使資安成為記憶體產業的新戰場。

根據1111薪資公秤，此類職缺通常要求具備CCNA、CEH等證照，起薪約落在4.5萬至6萬元，資深資安工程師薪資可達8萬元以上。

製程與系統人才仍是根本 南亞科持續補強

儘管AI與軟體需求增加，但記憶體產業的核心仍離不開製程與基礎設施。南亞科技開出的「系統網路工程師」，主要負責企業內部網路架構維運與優化，確保製造與研發系統穩定運作。根據1111薪資公秤，這類職位要求網路架構、伺服器管理與資安基礎，起薪約4萬至5.5萬元。「新記憶體研發工程師」需要核心電路設計與模擬、電性測試元件(TEG)設計與驗證、Periphery元件改善與電性分析(WAT)、元件材料與元件電性分析(含可靠度)等技能，月薪5.2萬起。

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軟體產品與製程整合並進 華邦電雙軸布局

在華邦電子方面，則可看出「軟體產品化」與「製程深化」並行的趨勢。其「Senior Software Product Manager」負責軟體產品規劃與跨部門協作，需具備技術背景與市場敏感度，是少數結合技術與商業的高階職位。此類職缺薪資通常落在8萬至12萬元以上。另一個「工作記憶體製程整合發展工程師」則回到記憶體核心，負責DRAM製程整合與良率優化。根據1111薪資公秤，這類工程師需具備半導體製程與材料知識，是支撐產能與技術演進的關鍵角色，起薪約5萬至6.5萬元。

記憶體產業缺的不是人 而是「跨域人才」

從上述職缺可以看出，記憶體產業的人才需求已出現明顯轉變，不再只是單一領域工程師，而是結合AI、軟體、資安、製程與管理能力的「跨域人才」。

在AI帶動HBM、DDR5與eSSD需求爆發下，產業競爭不只在產能，更在人才。未來幾年，誰能補齊這些關鍵角色，誰就能在這場記憶體風暴中站穩腳步。

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聯發科技今（7）日宣布，啟用座落於苗栗銅鑼科學園區的研發資料中心，以因應AI時代邊緣AI與雲端AI解決方案的研發需求。聯發科技銅鑼研發資料中心擁有全台首座以NVIDIA DGX B200平台趨動之NVIDIA DGX SuperPOD運算叢集打造的AI高算力運算平台，更是全台第一座大規模導入新式節能浸沒式冷卻技術的研發資料中心，並採用晶圓廠等級的穩定供電系統設計，為未來先進產品的開發儲備研發能量。記者黃仁杰／台北報導

聯發科技今（7）日宣布，啟用座落於苗栗銅鑼科學園區的研發資料中心，以因應AI時代邊緣AI與雲端AI解決方案的研發需求。聯發科技銅鑼研發資料中心擁有全台首座以NVIDIA DGX B200平台趨動之NVIDIA DGX SuperPOD運算叢集打造的AI高算力運算平台，更是全台第一座大規模導入新式節能浸沒式冷卻技術的研發資料中心，並採用晶圓廠等級的穩定供電系統設計，為未來先進產品的開發儲備研發能量。

[caption id="attachment_216536" align="aligncenter" width="2421"] 聯發科技今（7）日宣布，啟用座落於苗栗銅鑼科學園區的研發資料中心。（圖／聯發科提供）[/caption]

聯發科表示，在主要營運據點皆有資料中心支持全球營運與研發需求，並於2023年起在苗栗銅鑼科學園區遵循綠建築最高等級的鑽石級規格打造研發資料中心，採用模組化設計，規劃分為三期建置，第一期於2026年完工啟用，未來將依不同階段的業務成長與實際需求，彈性逐步投入建置資源。

聯發科技總經理暨營運長陳冠州表示，聯發科技在AI產業大趨勢下擁有許多成長機會，並積極投資高效能運算平台、Wi-Fi 7/8、5G衛星通訊、6G、先進製程以及先進封裝等關鍵技術，布局從邊緣AI與雲端AI的解決方案。聯發科技研發資料中心不僅展示聯發科在龐大的AI商機中長期布局全球研發與營運，並朝成長目標穩步前行的決心，更實現對永續的承諾。

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為加速人工智慧的研發進程，聯發科技打造全台首座以NVIDIA DGX B200平台驅動NVIDIA DGX SuperPOD運算叢集為核心，兼具擴展性、成本效益且安全可靠的AI訓練與推論平台。該平台不僅有效提升研發工作效率，更能支援大規模的模型算力需求，每月可處理高達1380億個Token，達成超過2.4萬次的模型訓練迭代，更能透過包含NVIDIA NIM 推論微服務、TensorRT-LLM以及更多其它軟體開發架構（Software Stacks）將推論速度提升40%，以及將Token傳輸量提高60%，支持聯發科技從邊緣到雲端各類高階產品的研發需求。

聯發科技研發資料中心採用「單相浸沒式冷卻技術」，將伺服器完全浸入專為傳導熱能設計的非導電絕緣液中運轉，能源使用效率優化至PUE（Power Usage Effectiveness）1.1，提升冷卻效率2.6倍。該技術不僅讓伺服器維持穩定的運作溫度，還能隔絕空氣中的灰塵並免除風扇運轉噪音與震動更提升伺服器穩定性。

新落成的聯發科技銅鑼研發資料中心不僅嚴格遵循綠建築規範，更以最高等級的鑽石級規格打造，並在建構期間，榮獲苗栗縣優良環保營建工地優等獎肯定。此外，採用晶圓廠等級的高標準建置供電系統，全區配備2N雙備援電力系統以及全載備用發電機組，不受分區輪流停電限制，建構完善的供電防護機制，確保研發資料中心維持最高運作效率，為研發團隊提供可靠、穩定的算力後盾。

此外，聯發科技自2022年承諾以來致力實現2050年淨零排放目標，在研發資料中心上方建置自用太陽能板，規劃235kW容量，年發電量可達28萬度。在水資源管理上除民生用水維持使用自來水外，廠區空調與冷卻系統開始採用銅鑼科學園區再生水，其中，廠區空調更透過精密循環系統，將再生水作為主要冷卻介質，大幅降低對自然水資源的依賴。未來聯發科技將持續以創新關鍵科技驅動成長並兼顧環境永續，與全球一同邁向AI新未來。

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人工智慧（AI）快速發展，帶動對高效能運算晶片的需求持續攀升。其中，最常被提及的就是GPU，但近年來，TPU也逐漸成為市場關注焦點。兩者同樣用於AI運算，卻有著截然不同的設計邏輯與應用場景。記者黃仁杰／綜合報導

人工智慧（AI）快速發展，帶動對高效能運算晶片的需求持續攀升。其中，最常被提及的就是GPU，但近年來，TPU也逐漸成為市場關注焦點。兩者同樣用於AI運算，卻有著截然不同的設計邏輯與應用場景。

[caption id="attachment_214285" align="aligncenter" width="1536"] 高效能運算晶片的需求持續攀升，GPU和TPU到底差在哪？一篇文帶你看懂。（圖／AI生成）[/caption]

GPU（圖形處理器）最初是為了處理影像與3D圖形而設計，具備大量平行運算能力，能同時處理多項任務。隨著AI模型需要大量矩陣運算，GPU因其高度彈性，被廣泛應用於機器學習與深度學習訓練，目前以NVIDIA為代表廠商，在AI晶片市場占據主導地位。

相較之下，TPU（Tensor Processing Unit）則是專為AI打造的專用晶片，由Google設計開發。TPU針對神經網路中的張量運算進行最佳化，能在特定AI任務中提供更高效率與更低能耗。換句話說，GPU像是「萬用工具」，而TPU則是「專業機器」，專門用來處理AI工作。

兩者最大的差異，在於「彈性」與「效率」的取捨。GPU能執行多種不同類型的運算任務，適合用於模型訓練與多元應用場景；TPU則針對特定AI模型優化，在推論與大規模運算中表現更佳，但應用範圍相對較窄。

也因此，目前多數AI開發仍以GPU為主，尤其在模型訓練階段。然而，在雲端服務與資料中心環境中，TPU正逐漸擴大使用規模，特別是在搜尋、語音辨識與推薦系統等固定任務中，能有效降低成本並提升效率。

業界觀察，未來AI晶片發展，並非單一技術取代另一方，而是依不同需求進行分工。GPU與TPU將各自扮演關鍵角色，共同支撐AI產業持續成長。

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Google再度加碼AI晶片戰局，宣布將其Tensor Processing Unit（TPU）架構進一步拆分為「訓練」與「推論」兩種專用處理器，成為最新一波對抗輝達的關鍵布局。新一代第八代TPU預計將於今（2026）年內正式推出。記者黃仁杰／編譯

Google再度加碼AI晶片戰局，宣布將其Tensor Processing Unit（TPU）架構進一步拆分為「訓練」與「推論」兩種專用處理器，成為最新一波對抗輝達的關鍵布局。新一代第八代TPU預計將於今（2026）年內正式推出。

[caption id="attachment_214087" align="aligncenter" width="1200"] Google再度加碼AI晶片戰局，宣布將其Tensor Processing Unit（TPU）架構進一步拆分為「訓練」與「推論」兩種專用處理器。（圖／123RF）[/caption]

Google指出，隨著AI從模型訓練邁向大規模應用，尤其是代理型AI（Agentic AI）興起，市場對不同運算場景的需求差異愈來愈明顯，因此決定將訓練與推論任務分開優化。Google資深副總裁暨AI與基礎設施首席技術長阿敏・瓦赫達特（Amin Vahdat）表示，此舉有助於提升效率，讓AI系統在實際部署時更具成本效益。

在性能方面，Google指出，新的訓練晶片在相同價格下，效能較上一代Ironwood TPU提升2.8倍；推論晶片則提升約80%。其中，推論專用晶片TPU 8i採用大量SRAM設計，每顆晶片搭載384MB SRAM，是前一代的三倍，主打高吞吐量與低延遲，以支援數百萬個AI代理同時運作。

這樣的發展也呼應產業趨勢。包括蘋果、微軟與Meta等科技巨頭，近年皆積極投入自研AI晶片，以提升運算效率並降低對外部供應商依賴。Google早在2015年即開始導入自研AI晶片，並於2018年開放雲端租用，布局已久。

儘管如此，輝達仍穩居市場龍頭地位，Google此次並未直接比較性能。不過隨著企業對算力需求持續擴大，TPU正逐漸成為雲端市場的重要替代方案。

Google透露，目前包括Citadel Securities與美國能源部旗下17座國家實驗室，皆已採用其TPU進行AI運算；此外，Anthropic也承諾採用多GW規模的TPU算力。

Alphabet執行長皮查伊（Sundar Pichai）則表示，新一代架構的目標是在成本可控前提下，支撐大規模AI代理同時運作。整體來看，Google正透過「專用化晶片＋雲端整合」策略，加速在AI基礎設施市場與輝達正面競爭。

來源：CNBC

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Marvell Technology股價週一大漲近5%，主因市場傳出公司正與Google洽談合作，開發兩款新型AI晶片，帶動投資人樂觀情緒。記者黃仁杰／編譯

Marvell Technology股價週一大漲近5%，主因市場傳出公司正與Google洽談合作，開發兩款新型AI晶片，帶動投資人樂觀情緒。

[caption id="attachment_213615" align="aligncenter" width="2048"] Marvell傳出公司正與Google洽談合作，開發兩款新型AI晶片，帶動投資人樂觀情緒。（圖／AI生成）[/caption]

根據外媒報導，雙方討論中的合作將涵蓋兩款產品：一是用於搭配Google現有TPU（Tensor Processing Unit）的記憶體處理單元（MPU），另一則是專門用於AI模型運算的新一代TPU。

自研晶片成主流 科技巨頭降低對外依賴

近年包括Alphabet旗下Google與Meta等科技巨頭，正積極投入自研晶片，以降低對外部供應商依賴，並強化AI競爭力。

目前Google已廣泛使用TPU進行AI模型訓練與推論（inference），並與Broadcom合作設計晶片。

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對抗輝達高價GPU Google尋求更多選項

市場認為，此次與Marvell的潛在合作，也反映Google有意分散供應來源，降低對既有合作夥伴依賴，同時尋求替代輝達高價GPU方案的可能性。

隨著企業對AI算力需求持續攀升，晶片供應與成本控制成為關鍵議題。

AI應用擴張 帶動晶片需求全面升溫

目前包括Anthropic等AI業者，亦使用Google TPU與其他晶片來運行模型與聊天機器人Claude，顯示AI應用持續擴張，進一步推升對專用晶片的需求。

來源：路透社

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Google正加快自研AI晶片布局。外媒報導指出，母公司Alphabet旗下Google正與Marvell Technology洽談合作，開發兩款新型AI晶片，目標是提升AI模型運行效率。記者黃仁杰／編譯

Google正加快自研AI晶片布局。外媒報導指出，母公司Alphabet旗下Google正與Marvell Technology洽談合作，開發兩款新型AI晶片，目標是提升AI模型運行效率。

[caption id="attachment_182204" align="aligncenter" width="1200"] Google正加快自研AI晶片布局。（圖／科技島資料照）[/caption]

據了解，其中一款為「記憶體處理單元」（MPU），將與Google現有的TPU（Tensor Processing Unit）協同運作；另一款則是全新設計的TPU，專門用於AI模型運算。

此舉被視為Google強化TPU競爭力的重要一步，試圖在AI晶片市場上與輝達主導的GPU體系抗衡。

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近年來，TPU已成為Google雲端業務的重要成長引擎之一，公司也持續向投資人強調，其AI相關投資正逐步轉化為實際營收動能。

報導指出，雙方目標最快在明年完成MPU設計，並進入測試生產階段。不過，截至目前為止，Google與Marvell尚未對此消息作出正式回應，相關細節仍待進一步確認。

來源：路透社

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長期以來，Google 的硬體設計審美在市場上評價兩極，但這一切可能在 2026 年迎來轉機。根據知名爆料達人 OnLeaks 與外媒《Android Headlines》最新釋出的 CAD 渲染圖顯示，即將於下半年登場的旗艦機種 Pixel 11 Pro，在視覺語彙上有了顯著的突破，展現出不同以往的高質感設計。記者孟圓琦／編譯

長期以來，Google 的硬體設計審美在市場上評價兩極，但這一切可能在 2026 年迎來轉機。根據知名爆料達人 OnLeaks 與外媒《Android Headlines》最新釋出的 CAD 渲染圖顯示，即將於下半年登場的旗艦機種 Pixel 11 Pro，在視覺語彙上有了顯著的突破，展現出不同以往的高質感設計。

機身工藝進化：更纖薄、更純粹

本次流出的資料顯示，Pixel 11 Pro 的機身尺寸預計為 152.7 x 71.8 x 8.4mm，相較於前代機型更為纖薄。在外觀上最直觀的改變，莫過於機身背部的「相機帶（Camera Bar）」設計。這回谷歌（Google）似乎捨棄了 Pixel 10 系列的撞色風格，改採更為洗鍊的全黑色系處理，使整體機身呈現出一致且深邃的視覺感受。

Let's move on to the next one... Here comes your very first look at the #Google #Pixel11Pro (360° video + crispy 5K renders + dimensions)!...😏

Once again, on behalf of @Androidheadline 👉🏻https://t.co/7umbuS1FSx pic.twitter.com/x5b6o0nFPQ

— Steve H.McFly (@OnLeaks) March 31, 2026

螢幕視覺突破：挑戰極窄邊框

從渲染圖觀察，Pixel 11 Pro 的螢幕邊框明顯縮減，若最終量產版本能維持此工藝水準，將大幅提升螢幕佔比與沉浸感。雖然 CAD 渲染圖與最終實機可能存在些微差距，但目前的設計趨勢顯示，這次團隊顯然在「形式」與「功能」的迭代中，將美學比重提到了新的高度。

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核心規格預測：Tensor G6 與 16GB 記憶體

在硬體配置方面，Pixel 11 Pro 預計搭載 6.3 吋 LTPO OLED 螢幕，並採用自家研發的 Tensor G6 處理器。為了應對日益增長的 AI 運算需求，記憶體有望提升至 16GB。其他規格包括 5,000mAh 大容量電池，以及提供 128GB 或 256GB 的儲存空間選項。

該系列預計於 2026 年下半年正式發表，起售價推測將落在 999 美元至 1,099 美元之間（折合新台幣約 32,000 元至 35,000 元左右）。這款被譽為「審美覺醒」的新作，能否助谷歌在競爭激烈的旗艦手機市場中突圍，備受業界關注。

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資料來源：wccftech

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蘋果（Apple）預計於今年台灣時間 6 月 9 日登場的全球開發者大會（WWDC）中，正式揭曉 iOS 27、iPadOS 27 及 macOS 27。而這次更新的核心，將聚焦於智慧助手 Siri 的全面轉型。根據多方消息來源指出，Siri 將從現有的語音助理進化為具備完整對話能力的「聊天機器人」（Chatbot），其互動體驗將與 ChatGPT 或 Claude 旗鼓相當。記者孟圓琦／編譯

蘋果（Apple）預計於今年台灣時間 6 月 9 日登場的全球開發者大會（WWDC）中，正式揭曉 iOS 27、iPadOS 27 及 macOS 27。而這次更新的核心，將聚焦於智慧助手 Siri 的全面轉型。根據多方消息來源指出，Siri 將從現有的語音助理進化為具備完整對話能力的「聊天機器人」（Chatbot），其互動體驗將與 ChatGPT 或 Claude 旗鼓相當。

[caption id="attachment_211048" align="alignnone" width="1376"] 蘋果正在開發一款功能齊全的聊天機器人版 Siri，將會更像 Claude 或 ChatGPT，工作方式和功能也都會大幅提升。（圖／AI生成）[/caption]

SiriBot：全新的對話架構

在 iOS 27 中，蘋果將改變 Siri 的運行邏輯。現行的 Siri 僅能處理簡單指令，未來則能進行多輪對話、處理複雜的多步驟任務。據悉，蘋果將同步推出獨立的 Siri App，其介面設計將類似 iMessage 的對話泡泡，並支援對話紀錄存檔、關鍵字搜尋及建議提示語（Prompts）功能。

深度系統整合與功能進化

除了獨立 App，Siri 將更深層地滲透至系統底層，甚至取代現有的 Spotlight 搜尋功能。其具備的核心能力包括：

• 多模態處理：

  支援生成圖像、內容摘要及分析上傳的文件

• 螢幕感知：

  能夠分析當前開啟的視窗與螢幕內容並執行相關動作

• 原生應用整合：

  深度串聯郵件、訊息、Xcode 及照片，提供代碼編寫輔助、影片建議或精準搜尋特定影像

視覺與介面革新

知名分析師指出，蘋果正在測試將 Siri 整合進「動態島」（Dynamic Island）的全新動畫效果。當用戶啟動 Siri 時，動態島將出現發光的圖示與「搜尋中」標籤，完成請求後則會展開為半透明面板顯示結果。此外，iOS 鍵盤也將新增「使用 Siri 寫作」選項，進一步強化文書生產力。

與 Google 強強聯手：底層架構大洗牌

最受市場矚目的變革在於底層架構的合作。蘋果已與 Google 達成多年合作協議，iOS 27 的 Siri 聊天機器人將由 Google 的 Gemini 模型提供動力。據悉，該自定義模型性能優於蘋果內部開發的版本，並將利用 Google 的 Tensor 處理單元（TPU）伺服器來處理全球龐大的運算需求。

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第三方模型與隱私平衡

儘管與 Google 深度合作，蘋果仍維持開放態度。iOS 27 預計將新增「擴充功能」選項，允許用戶在 Siri 設定中選擇連結第三方 AI（如 Claude 或 Gemini）。針對用戶關心的隱私問題，蘋果目前仍在評估 Siri 的「記憶」權限範圍，以在個人化體驗與個資保護間取得平衡。

蘋果預計在 2026 年底前逐步兌現上述承諾。隨著 iOS 27 的發表，Siri 是否能藉此一舉扭轉過往的刻板印象，成為果粉生活中不可或缺的 AI 夥伴，全球市場正拭目以待。

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隨著智慧型手機市場邁入 2026 年，行動通訊領域正見證一場「老將回歸」的驚喜。原先在發表之初評價兩極的谷歌（Google）初代 Pixel Fold，在歷經三年的軟體打磨與最新的「三月 Pixel 功能推送（March Pixel Feature Drop）」後，憑藉約 400 美元（折合新台幣約 12,800 元左右）的二手/整新市場價格，再度成為科技評論界熱議的性價比首選。記者孟圓琦／編譯

隨著智慧型手機市場邁入 2026 年，行動通訊領域正見證一場「老將回歸」的驚喜。原先在發表之初評價兩極的谷歌（Google）初代 Pixel Fold，在歷經三年的軟體打磨與最新的「三月 Pixel 功能推送（March Pixel Feature Drop）」後，憑藉約 400 美元（折合新台幣約 12,800 元左右）的二手/整新市場價格，再度成為科技評論界熱議的性價比首選。

[caption id="attachment_210623" align="alignnone" width="1260"] 外媒指出，若你從未使用過折疊螢幕手機，Pixel Fold 是個不錯的入門選擇，在相機表現也一直非常出色。（圖／AI生成）[/caption]

三月更新注入新動能！拍攝與資訊整合全面進化

這次的更新，為這款三年前的設備帶來了多項關鍵功能。首先在相機應用上，新增了「雙螢幕預覽（Dual Screen Preview）」功能，讓使用者在展開手機拍攝時，內外螢幕能同時顯示畫面。這項設計使高品質的主鏡頭能精準用於自拍或團體合照，對於內容創作者而言，大幅提升了構圖的便利性。

此外，系統核心功能的整合也更趨成熟。「即時資訊（At a Glance）」現可支援更豐富的運動賽事數據（如 NBA 紐約尼克隊賽況）與交通警示；而深受使用者喜愛的「聽歌識曲（Now Playing）」也正式轉化為獨立 App，讓歷史聆聽紀錄的存取更加直覺。

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Android 16 優化有感：Tensor G2 表現穩健

儘管搭載的是 Tensor G2 晶片，但在 Google 對 Android 16 進行深度優化的加持下，Pixel Fold 展現了出色的流暢度。受惠於內建的 12GB RAM，該機在處理日常多工任務時依舊遊刃有餘。

針對早期使用者詬病的發熱與電力問題，開發團隊也透過更新獲得了顯著改善。雖然續航表現尚無法支撐超過一整天的重度使用，但相較於發表初期僅能維持約 4 小時螢幕開啟時間的窘境，現今的電池健康度與功耗控制已達到了主流中階機的水準。

經典比例引領潮流

市場觀察指出，包含蘋果（Apple）與三星在內的競爭對手，近期傳出的摺疊機原型皆傾向採用與初代 Pixel Fold 相似的比例。其 5.8 吋的寬比例外螢幕提供了極佳的單手操作感，而橫向配置的內螢幕則更符合影音瀏覽需求。

對於預算有限、卻渴望嘗試摺疊螢幕體驗的消費者而言，這款僅需約 400 美元（折合新台幣約 12,800 元左右）且仍擁有至少兩年軟體支援保證的設備，無疑是目前市場上最具競爭力的切入點。

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資料來源：androidpolice

這篇文章 Google初代Pixel Fold靠更新再戰2026！重返性價比巔峰 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳表示，公司近期對 OpenAI 投資 300 億美元，很可能是對這家人工智慧新創的最後一次投資，原因在於 OpenAI 預計最快將於今（2026）年底啟動首次公開募股（IPO）。記者黃仁杰／編譯

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳表示，公司近期對 OpenAI 投資 300 億美元，很可能是對這家人工智慧新創的最後一次投資，原因在於 OpenAI 預計最快將於今（2026）年底啟動首次公開募股（IPO）。

[caption id="attachment_208312" align="aligncenter" width="1000"] 輝達（Nvidia）執行長黃仁勳表示，公司近期對 OpenAI 投資 300 億美元，很可能是對這家人工智慧新創的最後一次投資。（ 圖／AI生成）[/caption]

黃仁勳在摩根士丹利科技、媒體與電信（TMT）會議上指出，先前市場討論的 1000 億美元投資規模，目前看來「可能不會實現」。他表示，OpenAI 即將上市，因此輝達不太可能再進行更大規模的投資。

他同時提到，輝達對 OpenAI 競爭對手 Anthropic 的 100 億美元投資，也很可能是最後一筆相關投資。輝達去（2025）年 11 月曾與微軟（Microsoft）共同宣布投資 Anthropic 的計畫。

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黃仁勳的說法，也回應了市場過去幾個月對輝達與 OpenAI 關係的諸多猜測。輝達在去年 11 月提交的季度文件中就曾指出，先前宣布的 1000 億美元合作計畫可能不會落實。今年 1 月《華爾街日報》也曾報導，該協議目前已被「暫時擱置」。輝達在今年 2 月的最新財報文件中再次強調，無法保證公司最終會與 OpenAI 簽署投資或合作協議。

目前的 300 億美元投資，是 OpenAI 上週宣布的 1100 億美元募資案的一部分。該輪融資同時包含亞馬遜（Amazon）承諾投資 500 億美元以及 軟銀（SoftBank）投資 300 億美元。

OpenAI 表示，作為合作的一部分，公司將取得 3GW 推論運算能力以及 2GW 訓練運算能力，並部署在輝達 Vera Rubin 架構的 AI 資料中心系統上。與去年 9 月公布的合作模式不同，當時的架構是輝達會隨著新超級電腦設施建成，逐步投入資金；此次 300 億美元投資則不與部署里程碑掛鉤。

在 AI 熱潮推動下，輝達已成為最大受益者之一。由於其 **GPU（圖形處理器）**是訓練大型 AI 模型與運行高負載運算的重要核心硬體，市場需求持續強勁。不過，AI 產業需求正逐漸從模型訓練轉向推論（inference）運算，也就是讓 AI 模型即時回應使用者問題的運算模式，這種轉變對硬體需求結構帶來新的壓力與機會。

據報導，輝達正在開發專門用於推論運算的新晶片，而 OpenAI 預計將成為最大客戶之一。今年 2 月，OpenAI 已宣布將向輝達採購大量專用推論運算能力。同時，OpenAI 也持續投資亞馬遜的推論晶片，並在部分工作負載中使用 Google 的 TPU（Tensor Processing Units）。

此外，消息人士指出，OpenAI 執行長 Sam Altman 預計也將於週四在同一場摩根士丹利會議上發表演說。

來源：CNBC

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