緯創資通股份有限公司今於美國德州沃斯堡的D1 AI 智慧工廠盛大開幕，新廠耗資近7億美元，面積約32.4萬平方英尺，典禮由緯創資通董事長林憲銘以及輝達NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳共同揭幕，現場駐美代表俞大㵢大使、沃斯堡市政府經濟發展局局長Jessica Rogers與台美政商要員齊聚一堂，共同見證緯創在全球版圖布局與先進製造的歷史性時刻。記者許若茵／台北報導

緯創資通股份有限公司今於美國德州沃斯堡的D1 AI 智慧工廠盛大開幕，新廠耗資近7億美元，面積約32.4萬平方英尺，典禮由緯創資通董事長林憲銘以及輝達NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳共同揭幕，現場駐美代表俞大㵢大使、沃斯堡市政府經濟發展局局長Jessica Rogers與台美政商要員齊聚一堂，共同見證緯創在全球版圖布局與先進製造的歷史性時刻。

[caption id="attachment_241120" align="aligncenter" width="1024"] 緯創資通股份有限公司今於美國德州沃斯堡的D1 AI 智慧工廠盛大開幕，新廠耗資近7億美元，面積約32.4萬平方英尺，典禮由緯創資通董事長林憲銘以及輝達NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳共同揭幕。（圖／緯創資通提供）[/caption]

達拉斯新廠作為全球AI基礎設施製造網絡的重要基地，創下全美國第一片 NVIDIA GB300運算基板誕生並成功量產，採用NVIDIA的加速運算技術，並整合Nemotron與Cosmos等開放前沿模型，以及Omniverse與Metropolis，透過數位孿生技術優化廠房設計、生產流程與營運效率。這是緯創在美國設立的首座製造據點，旨在提供在地化服務並生產NVIDIA最具前瞻性的產品。

緯創資通董事長林憲銘表示，「這裡所進行的並非傳統製造，而是高度整合、先進且高科技的智慧製造。現階段，我們已開始量產NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip，未來也將在此生產NVIDIA Vera Rubin Superchip。未來幾年，這座基地將成為美國AI基礎設施建設的重要據點。我們相信，這不僅是緯創全球布局的新篇章，也將以德州為起點，攜手推動AI創新的下一個時代。」

位於全球AI基礎設施需求擴張的關鍵時刻，緯創數十年累積的全球製造經驗，看重德州在世界級製造廊帶、穩定能源設施與在地人才的聚落優勢，達拉斯新廠目前已投入NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip的生產，未來也將導入NVIDIA Vera Rubin Superchip製造，為下一代 AI 運算提供關鍵運算平台。達拉斯D1新廠，透過擴增美國境內組裝與測試 NVIDIA AI 系統的產能，是強化AI基礎供應鏈上游的一個關鍵角色。這些伺服器可整合 NVIDIA DSX ，為AI工廠提供涵蓋建置、部署與大規模營運的統一架構及關鍵技術，並兼顧高效能與能源效率。

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緯創分享，先進運算創新轉化的背後，來自於精準、高效及永續，AI的未來不僅取決於突破性的技術創新，更取決於是否有能力把創新真正展現出來、並可靠地傳遞到世界各地，而這正是緯創長期累積的核心能力。德州D1廠正彰顯出緯創將AI server製造實力從臺灣延伸到美國。透過在美國布局AI基礎設施製造能力，緯創建立涵蓋製造、與售後服務的一站式營運能力，縮短產品交付與客戶支援時程，提升供應鏈韌性，並為AI基礎設施的持續擴展奠定長期競爭優勢。

物理AI的世代來臨，緯創並非單純將既有模式移轉至美國，而是從製造、能源與供應鏈需求一起通盤考慮，建立新一代智慧製造模式。NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳表示，「全球正迎來史上最大規模的 AI 基礎建設浪潮。AI 工廠將成為下一波工業革命的核心，而打造 AI 工廠的過程，也需要運用 AI 技術。NVIDIA與緯創攜手將數位孿生及 AI 驅動的先進製造導入美國，不僅協助培育新世代高技能人才，更為AI時代的智慧製造建立全新典範。」在德州面對先進製造用電需求持續成長之際，更有效地規劃生產負載與能源使用，有助於提升工廠對用電需求的掌握度與管理彈性。

林憲銘進一步分享，「身處AI時代，速度所帶來的壓力也是一種責任。我們不只要快速建造，更要把事情做對。」展望未來，達拉斯新廠作為在美國製造的核心引擎，持續串聯全球多元基地，與生態系夥伴攜手並進。在AI先進製造的過程中，透過深化實力與技術創新，強化全球供應鏈的應變能力與營運效能，務實開創次世代智慧基礎建設的新篇章。

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AI晶片大廠AMD（超微）正式推出旗下首款AI機櫃系統Helios，並宣布微軟（Microsoft）將導入Azure資料中心，加入Meta、OpenAI、Oracle（甲骨文）等早期客戶行列。Helios預計今年稍晚開始出貨，被視為AMD迄今挑戰NVIDIA（輝達）AI機櫃系統最重要的一步。記者彭夢竺／編譯

AI晶片大廠AMD（超微）正式推出旗下首款AI機櫃系統Helios，並宣布微軟（Microsoft）將導入Azure資料中心，加入Meta、OpenAI、Oracle（甲骨文）等早期客戶行列。Helios預計今年稍晚開始出貨，被視為AMD迄今挑戰NVIDIA（輝達）AI機櫃系統最重要的一步。

Helios是AMD首款整合GPU、CPU、網路與軟體的AI機櫃系統，也是首度正面對決輝達Grace Blackwell及下一代Vera Rubin平台。AMD希望藉此搶攻快速成長的AI基礎設施市場，並縮小與輝達在資料中心GPU市場的差距。

[caption id="attachment_194597" align="aligncenter" width="1200"] AMD（超微）正式推出旗下首款AI機櫃系統Helios。（圖／截取自AMD）[/caption]

微軟Azure導入Helios 發展下一代AI服務

微軟執行長薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella）表示，Azure將透過導入AMD Helios，為客戶提供建置與執行新一代AI應用所需的運算效能、規模及更多選擇。

AMD指出，Helios將協助微軟執行前沿AI模型推論，並支援Azure AI服務。同時，微軟也將導入2款採用AMD最新「Venice」CPU的新運算實例，分別用於Agentic AI資料流程，以及半導體設計工作。

雙方合作已延續多年，AMD晶片長期應用於Surface電腦與Xbox遊戲主機。2023年，微軟也是首批採用AMD MI300X AI GPU的企業之一，目前資料中心也同時部署自研Maia AI晶片。

Meta、OpenAI、Oracle相繼採用

除了微軟之外，AMD近年也持續擴大AI客戶版圖。今年2月，Meta宣布將逐步部署最高6GW的AMD GPU，其中首批1GW將建置於今年出貨的Helios機櫃系統。OpenAI、Oracle以及印度最大資訊服務公司塔塔顧問服務（TCS）也都已承諾今年導入Helios。

AMD表示，目前全球前十大AI公司中，已有8家使用Instinct GPU執行AI工作負載，包括OpenAI、Cohere，以及馬斯克旗下SpaceXAI等。

主打降低AI推論成本

Helios整合AMD自家GPU、EPYC CPU、網路晶片及ROCm開源軟體平台，AMD資料中心事業負責人佛瑞斯特．諾羅德（Forrest Norrod）表示，公司希望提供更低的整體持有成本，以及更低的AI推論單位成本。

AMD董事長暨執行長蘇姿丰今年5月也曾表示，Helios在AI推論、記憶體頻寬及記憶體容量方面，相較於輝達AI機櫃系統具有明顯優勢。

根據Futurum Group預估，Helios售價約500萬至550萬美元，高於輝達第二代AI機櫃系統Vera Rubin約350萬至400萬美元；整套系統重量最高可達7,000磅，也比Vera Rubin更大、更重。

AMD目標搶下更多AI市場

目前輝達仍掌握超過95%的資料中心GPU市場，AMD市占率約4.5%。

Futurum Group執行長暨分析師Daniel Newman認為，若Helios部署順利，AMD未來有機會將市占率提升至20%至25%，代表數千億美元規模的市場商機。

AMD今年第一季資料中心業務營收年增57%，已成為公司最大營收來源。AMD並預估，自2027年起，資料中心AI業務每年可望貢獻數百億美元營收，其中大部分將來自Helios平台。

ROCm仍須追趕CUDA生態系

為打造Helios，AMD近年陸續完成多項併購，包括2022年收購Pensando及賽靈思（Xilinx），以及2025年收購伺服器製造商ZT Systems，同時持續發展ROCm開源軟體平台，希望成為輝達CUDA生態系的替代方案。

Counterpoint Research分析師Neil Shah表示，AMD在GPU及CPU硬體效能方面已與輝達相當接近，但真正的競爭關鍵仍在軟體與開發生態系。

他指出，相較之下，CUDA仍擁有更成熟且龐大的開發者生態，因此AMD未來能否透過Helios擴大市占率，將取決於早期客戶部署成果，以及ROCm生態系的成熟速度。

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資料來源：CNBC

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中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。公司希望透過新型記憶體與封裝架構，降低中國AI產業對海外高頻寬記憶體（HBM）及先進製程的依賴。記者黃仁杰／編譯

中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。公司希望透過新型記憶體與封裝架構，降低中國AI產業對海外高頻寬記憶體（HBM）及先進製程的依賴。

[caption id="attachment_237679" align="aligncenter" width="1536"] 中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。（圖／AI生成）[/caption]

DFSX同時公布名為「Infinity Chiplet」的3.5D多晶片堆疊架構，以及後續DF2000、DF3000產品藍圖，鎖定大型AI模型訓練及推論市場。

DF1000採14奈米製程 導入3D DRAM

根據DFSX公布的資訊，DF1000採用14奈米製程，BF16運算效能為520 TFLOPs，定位為軟體定義、近記憶體運算（Near-Memory Computing）AI加速器。

DF1000最大的特色，是將3D DRAM與AI運算晶片整合。其記憶體透過晶圓級堆疊及混合鍵合技術連接，可提供最高6.4 TB/s記憶體存取頻寬，以及900 GB/s的Scale-Up晶片互連頻寬。

DFSX表示，混合鍵合可將晶片間互連間距由微米級縮小至次微米級，提高互連與頻寬密度，同時降低資料傳輸功耗。

公司也宣稱，3D堆疊可使矽穿孔（TSV）數量提高約10倍，並在相同記憶體容量下將頻寬提升約5倍，作為傳統HBM架構之外的另一種選擇。

以3D DRAM降低海外HBM依賴

報導指出，隨著美國持續限制中國取得先進AI晶片、HBM及相關製造技術，中國企業開始尋找以成熟製程及本土供應鏈發展AI運算平台的方法。

DFSX認為，3D DRAM可在不採用傳統HBM的情況下，提高記憶體容量、頻寬及整合密度，並降低對海外HBM供應鏈及高成本先進製程的依賴。

除硬體外，公司也規畫建立自有軟體堆疊、開發工具及伺服器平台，以支援主流深度學習框架、大型模型分散式訓練與推論。

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公司宣稱效能可比肩輝達Hopper

DFSX目前尚未公布完整的第三方效能測試，但公司內部估算顯示，DF1000部分工作負載表現可達到或超越輝達（NVIDIA）Hopper H200 GPU。

依公司提供的數據，DF1000記憶體頻寬約為H100的兩倍，並較H200高出約33%。在Llama 3 70B模型測試中，推論速度可達每秒500個Token；DeepSeek 3.2測試的每Token輸出時間（TPOT）則約為20毫秒。

不過，上述數據主要來自DFSX內部測試，目前仍缺乏獨立第三方驗證，實際效能與軟體相容性仍有待更多產品部署結果確認。

發表Infinity Chiplet 3.5D架構

DFSX也公布名為Infinity Chiplet的3.5D多晶片封裝架構。

公司表示，該設計透過多層晶片堆疊，將運算、記憶體及I/O功能整合於同一封裝中，希望在成熟製程下節省晶片面積、提高頻寬，並以3D DRAM取代傳統HBM。

報導指出，DFSX將此設計稱為「3.5D+」架構，主要方向包括以3.5D堆疊改善資料儲存與傳輸架構、減少HBM使用，以及重新配置I/O與供電設計。

DF2000、DF3000接續登場

依DFSX產品藍圖，下一代DF2000預計於2026年第四季投產，並於2027年初推出，持續採用14奈米製程。

DF2000預計提供1,000 TFLOPs BF16、2,000 TFLOPs FP8及4,000 TFLOPs FP4運算能力，搭配15 TB/s記憶體頻寬，以及1,600 GB/s Scale-Up互連頻寬。

DF3000則規畫於2027年第四季投產、2028年上市，運算效能預計提高至2,000 TFLOPs BF16、4,000 TFLOPs FP8及8,000 TFLOPs FP4，記憶體頻寬提升至20 TB/s，互連頻寬則達3,200 GB/s。

DFSX宣稱，DF2000效能目標為超越輝達Hopper並接近Blackwell平台，DF3000則將進一步與Blackwell產品競爭。

DF1000已導入大型機櫃平台

DF1000目前已開始出貨，並採用OAM 2.0介面部署於大型AI伺服器機櫃及運算叢集。

單一運算托盤最多可配置8顆DF1000加速器，DFSX也與兆芯合作，使其伺服器處理器可支援相關平台。

依公司資料，單一節點可提供4.16 PFLOPs FP16運算能力、51.2 TB/s記憶體頻寬及7,200 GB/s Scale-Up互連頻寬，整體功耗約12kW，並搭配120核心CPU。

相關機櫃可由64顆加速器向上擴充至512顆，鎖定大型AI模型及超大規模資料中心應用。

來源：wccftech

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通用型機器人與自主機器正從研究實驗室走向真實世界的大規模商用部署，帶動了對精巧、節能，且能在邊緣執行基礎模型的人工智慧（AI）超級電腦需求。為滿足這項需求，輝達推出T3000與T2000，這兩款全新模組以輝達Thor架構為基礎，可支援機器人與邊緣AI應用的大規模商用部署。記者許若茵／台北報導

通用型機器人與自主機器正從研究實驗室走向真實世界的大規模商用部署，帶動了對精巧、節能，且能在邊緣執行基礎模型的人工智慧（AI）超級電腦需求。為滿足這項需求，輝達推出T3000與T2000，這兩款全新模組以輝達Thor架構為基礎，可支援機器人與邊緣AI應用的大規模商用部署。

[caption id="attachment_237633" align="aligncenter" width="1024"] 輝達推出T3000與T2000，這兩款全新模組以輝達Thor架構為基礎，可支援機器人與邊緣AI應用的大規模商用部署。（圖／輝達提供）[/caption]

輝達說明，Jetson AGX Thor正驅動著新一代人形機器人與機器人系統，並逐漸獲得各產業採用。包括1X、Agile Robots、Amazon Robotics、波士頓動力、FANUC、Hitachi 與達明機器人在內的領先企業，皆正在此平台上進行開發。

支撐這些能力的硬體包括Jetson與IGX T3000模組，這些模組在精巧的外型中提供865 FP4 TFLOPS的AI運算能力，其體積與功耗約為T5000的一半。Jetson T3000結合輝達 Blackwell GPU、8 核心Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X記憶體、273GB/s記憶體頻寬，以及25 GbE的連線能力。IGX T3000 則在提供相同效能的同時，整合功能安全機制，並可順暢執行輝達 Halos for Robotics全端安全系統，適用於人類身旁運作的機器人。

儘管體積更加精巧，T3000在多模態工作負載上的推論效能仍與T5000相近，包括大型語言模型、視覺語言模型、視覺語言動作模型與世界基礎模型。在記憶體價格高漲之際，移轉至T3000有助於降低成本。

Jetson T2000將Thor架構帶入更廣泛的邊緣AI系統，憑藉400 FP4 TFLOPS運算效能與16GB記憶體，它為開發者提供了一個切入點，用以建構視覺AI代理、自主移動機器人、工業機械手臂與其他智慧機器。

隨著新款輝達Jetson模組問世，輝達現已提供可擴展的邊緣AI平台，其效能橫跨70 TOPS至2000 TFLOPS，讓開發者幾乎可因應任何邊緣AI工作負載。

AI代理正透過自動執行記憶體最佳化、系統配置與部署任務，改變了開發者的生產力。這些任務過去需要仰賴大量人工作業與深厚的領域專業知識。輝達指出，全新模組與輝達Thor系列採用相同的晶片架構與軟體堆疊，可提供無縫的開發路徑。開發者現在即可透過 通路合作夥伴提供的 Jetson AGX Thor開發套件展開開發，並模擬 T3000 與 T2000 模組的效能。

開發者可運用輝達的完整物理 AI 軟體堆疊，包括用於機器人模擬與感知的輝達Isaac，並搭配開放式模型，例如輝達Nemotron、Cosmos 3 與 Isaac GR00T，加速開發新一代機器人、自主機器與視覺 AI 代理。

開發者可於本月稍晚可透過 JetPack 7.2.1 開始使用 T3000 模擬模式。未來版本亦將支援 T2000 模擬模式。Jetson T3000 與 T2000 模組預計於 2027 年第一季上市。

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三星電子傳出已取得Anthropic客製化AI晶片代工訂單，預計採用2奈米製程生產。若訂單順利落地，不僅有助三星擴大先進製程客戶，也可能推動長期虧損的晶圓代工事業重返成長。記者彭夢竺／編譯

三星電子傳出已取得Anthropic客製化AI晶片代工訂單，預計採用2奈米製程生產。若訂單順利落地，不僅有助三星擴大先進製程客戶，也可能推動長期虧損的晶圓代工事業重返成長。

隨著AI市場持續擴張，晶片供應仍高度集中於NVIDIA（輝達），包括Google、OpenAI及Amazon（亞馬遜）等業者都開始自行設計客製化AI晶片，希望降低對單一供應商的依賴。Anthropic近年也憑藉旗下AI模型快速成長，成為AI產業的重要業者之一。

[caption id="attachment_226460" align="aligncenter" width="1536"] 三星電子傳出已取得Anthropic客製化AI晶片代工訂單。（圖／AI生成）[/caption]

三星傳採2奈米製程生產Anthropic晶片

根據韓媒《NewsWorks》引述業界消息稱，三星晶圓代工部門已決定承接Anthropic AI晶片訂單，並預計採用2奈米製程生產。

Anthropic今年5月完成H輪融資時，曾將三星、SK海力士及美光（Micron）列為「策略基礎設施合作夥伴」，並表示這些企業將協助公司依照客戶需求，穩定擴充AI運算能力。

由於三家記憶體業者中，只有三星同時具備非記憶體晶片代工能力，業界因此推測，三星最有可能取得Anthropic自研AI晶片的生產訂單。不過，目前三星與Anthropic均未正式公布晶片規格、量產時程及訂單規模，相關合作仍以韓國業界消息為主。

三星晶圓代工部門拚擺脫虧損

三星近年積極爭取先進製程客戶，希望縮小與台積電的差距。若能取得Anthropic AI晶片訂單，將有助提高2奈米製程產能利用率，也可能成為三星晶圓代工業務擺脫虧損的重要契機。

客製化AI晶片需求持續增加，也讓晶圓代工市場出現新的競爭機會。除了Anthropic外，Google、OpenAI及亞馬遜等AI與雲端業者都持續發展自研晶片，試圖針對自家AI模型及資料中心需求，提高運算效率並控制成本。

特斯拉AI5晶片也進入設計定案階段

三星近期也傳出取得Tesla（特斯拉）AI5晶片訂單。三星晶圓代工資深工程師Kim Jeong-gon日前在LinkedIn表示，特斯拉與三星合作的AI5晶片已進入Tape-out階段。

Tape-out是晶片設計流程的最後階段，代表設計圖已完成，並交由晶圓代工廠進行後續製造準備。Kim Jeong-gon表示，AI5晶片預計採用2奈米製程，並在三星位於美國德州泰勒（Taylor）的晶圓廠生產，未來將導入特斯拉最新產品。

特斯拉執行長馬斯克今年1月曾表示，AI5晶片的效能可望與輝達Blackwell及Hopper系列產品競爭，同時具備成本更低、耗電量更少等優勢。

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資料來源：wccftech

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美國商務部高層首度證實，NVIDIA（輝達）H200晶片已經開始少量出口至中國。雖然目前實際出貨數量仍相當有限，但代表美國政府已核准部分中國企業採購這款高階AI晶片。記者彭夢竺／編譯

美國商務部高層首度證實，NVIDIA（輝達）H200晶片已經開始少量出口至中國。雖然目前實際出貨數量仍相當有限，但代表美國政府已核准部分中國企業採購這款高階AI晶片。

美國商務部工業暨安全局（BIS）次長Jeffrey Kessler在眾議院外交委員會聽證會表示，H200晶片已開始出貨中國，但目前出口數量「非常少」，至今僅有極少量完成交付。

[caption id="attachment_224987" align="aligncenter" width="1477"] 輝達NVIDIA。 （圖／記者孟圓琦攝影）[/caption]

中興通訊子公司等企業獲准採購

中興通訊（ZTE）旗下子公司，以及另外2家中國企業，已獲得美國政府批准，可採購NVIDIA與AMD（超微）的高階AI晶片。

《路透社》今年5月就曾報導，美國商務部當時已批准約10家中國企業採購H200，但尚未開始實際交貨，獲准企業包括阿里巴巴、騰訊及字節跳動等。Kessler表示，商務部已向國會提供所有H200出口申請及審核進度的機密名單，但未透露更多細節。

美中AI晶片競爭持續升溫

H200是否開放出口中國，已成為美中科技競爭的重要議題。美國政府近年持續透過出口管制，限制中國取得可能用於軍事用途的先進AI晶片。

不過，眾議院外交委員會民主黨首席議員Gregory Meeks批評，自去年10月以來，美國政府已超過10年首次出現長時間未新增任何中國企業至出口管制實體清單。

他更批評，美國總統川普已將出口管制當成與中國談判的籌碼，甚至批准高階AI晶片出口中國，削弱既有管制措施。對此，Kessler則為商務部政策辯護，表示現階段重點仍是落實執行既有出口限制措施。

美國預告 將再推出AI晶片新管制措施

Kessler透露，美國政府仍將針對AI晶片推出新的監管措施。他表示，不打算沿用拜登政府時期提出的AI晶片全球擴散管制規則，認為該規則可能阻礙全球AI生態系發展，但未來仍會推出新的AI晶片出口管理政策。

聽證會也聚焦中國是否透過漏洞或走私取得更先進的Blackwell AI晶片。共和黨眾議員Bill Huizenga質疑，商務部今年5月發布的指引，可能讓中國企業海外子公司透過漏洞取得Blackwell晶片，甚至允許已取得的晶片繼續使用。

Kessler回應，若企業未取得合法出口許可，應主動向政府揭露違規情況。此外，他也為川普政府日前放寬阿拉伯聯合大公國出口管制辯護，使NVIDIA AI晶片、軍事設備及商業衛星等產品更容易出口至當地，以深化雙方合作關係。

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資料來源：路透社

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為解決物理 AI 開發，因成本高昂與資源分散所面臨的限制，NVIDIA 與 Hugging Face 宣布展開深度合作。雙方將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 Isaac Teleop 框架正式導入 Hugging Face 的開源機器人函式庫 LeRobot，未來也規劃加入 Cosmos 3 物理 AI 模型。記者孟圓琦／臺北報導

為解決物理 AI 開發，因成本高昂與資源分散所面臨的限制，NVIDIA 與 Hugging Face 宣布展開深度合作。雙方將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 Isaac Teleop 框架正式導入 Hugging Face 的開源機器人函式庫 LeRobot，未來也規劃加入 Cosmos 3 物理 AI 模型。此舉將為全球開發者，提供更易取用且標準化的端到端開發路徑，全面推動開放機器人社群的創新與協作。

[caption id="attachment_234261" align="alignnone" width="1280"] NVIDIA 與 Hugging Face 為 LeRobot 導入全新模型與框架，供開放機器人社群使用。（圖／輝達提供）[/caption]

NVIDIA 與 Hugging Face 正共同合作，將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 NVIDIA Isaac Teleop 框架導入 LeRobot。LeRobot 是 Hugging Face 的開源機器人函式庫，而 NVIDIA Cosmos 3 這款物理 AI 前沿模型也規劃於近期導入。這些整合將為開發者提供更易取用且標準化的端到端機器人開發路徑，同時推動開放機器人社群的創新與協作。

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為機器人基礎模型打造開放路徑

Hugging Face LeRobot 是一個開源機器人函式庫，用於訓練、執行與分享機器人資料集、模型、策略和工作流程。而NVIDIA 與 Hugging Face 持續合作，將 NVIDIA 的 300 萬名機器人開發者與 Hugging Face 的 1,600 萬名 AI 建構者連結，透過開放式工作流程擴大前沿物理 AI 工具的可及性。

將 NVIDIA 的物理 AI 能力整合至 LeRobot，為開發者提供了一套共通方式，透過開放式工作流程來收集與標準化資料、訓練與微調機器人基礎模型、評估效能，並部署模型。整合內容包括：

• NVIDIA Isaac Teleop 是用於機器人資料收集的開源框架，可協助開發者透過標準化且互通的格式，從外部裝置擷取高品質的人類示範資料，並直接在 LeRobot 中擴充資料集、與社群分享資料。
• NVIDIA Isaac GR00T 1.7 作為首款開放且具可商業化的機器人基礎模型，能透過 LeRobot 工作流程更輕鬆地進行模型後訓練與部署，協助開發者將 GR00T 適配至新的機器人型態與任務，並具備經基準測試驗證的效能。
• NVIDIA Cosmos 3 是即將導入 LeRobot 的物理 AI 前沿級世界基礎模型。在真實世界資料有限或收集成本過高時，將協助開發者生成與擴增機器人資料、模擬情境，並支援策略開發。

這些整合建構在 NVIDIA 已與 LeRobot 串聯的廣泛資源基礎之上，以支援完整的機器人開發循環，包含：

• 規模最大的開源物理 AI 資料集，下載次數已超過 1,500 萬次，內含超過 35 萬筆真實與模擬軌跡，以及 5,700 萬次抓取動作資料，協助開發者快速啟動機器人工作流程。
• 基於 NVIDIA Isaac Sim 與 Isaac Lab 的模擬框架，協助開發者在轉移至實體機器人前，先建立環境、生成機器人資料、測試策略並驗證行為。
• LeRobot Environment Hub 中的 NVIDIA Isaac Lab-Arena，讓開發者能快速打造複雜模擬環境的原型，將其註冊至 LeRobot EnvHub，並在 LeRobot 生態系中無縫使用，以訓練與評估 GR00T、Pi 與 SmolVLA 等通用型機器人策略。
• NVIDIA Jetson Thor 與 LeRobot Reachy 2 的整合，支援在開源人形機器人部署視覺語言動作模型。

延伸閱讀：
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全球DRAM供應持續吃緊，AI晶片需求排擠消費性市場資源，也讓顯示卡供應鏈受到波及。市場最新消息指出，NVIDIA重新將五年前推出的GeForce RTX 3060 12GB顯示卡送回零售市場，反映目前主流PC顯卡市場仍面臨供貨與成本壓力。記者黃仁杰／編譯

全球DRAM供應持續吃緊，AI晶片需求排擠消費性市場資源，也讓顯示卡供應鏈受到波及。市場最新消息指出，輝達重新將五年前推出的GeForce RTX 3060 12GB顯示卡送回零售市場，反映目前主流PC顯卡市場仍面臨供貨與成本壓力。

[caption id="attachment_230778" align="aligncenter" width="1536"] 全球DRAM供應持續吃緊，AI晶片需求排擠消費性市場資源，也讓顯示卡供應鏈受到波及。（圖／AI生成）[/caption]

RTX 3060重返市場 售價維持2021年水準

目前美國及歐洲零售通路已重新上架RTX 3060 12GB產品，美國建議售價約329美元，歐洲約333歐元，與2021年上市時價格幾乎相同。

此次回歸市場的產品包括微星（MSI）Ventus GeForce RTX 3060 12GB雙風扇版本。

市場原本預期，輝達今年將推出RTX 50 SUPER系列顯示卡，不過在AI需求持續推升GPU與記憶體供應吃緊下，輝達反而選擇重新販售舊款產品。

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AI需求排擠消費市場 GDDR7供應更加吃緊

AI資料中心大量採購GPU，使晶片業者將更多資源投入AI市場，也讓顯示卡板卡廠（AIB）取得DRAM記憶體更加困難。

另一方面，新一代RTX 50系列全面採用GDDR7記憶體，而目前包括DRAM在內的各類記憶體價格持續上漲，也進一步推高新一代顯示卡成本。

目前供應鏈資源更傾向配置於利潤較高的產品，因此高容量或高階型號獲得更多供貨，主流消費級產品則面臨較大的供應壓力。

記憶體容量占優 但整體效能仍落後新世代

雖然RTX 3060搭載12GB顯示記憶體，高於RTX 5060及部分RTX 5060 Ti的8GB版本，但整體架構仍屬Ampere世代，與Blackwell架構存在明顯差距。

相較之下，RTX 50系列支援DLSS 4.5、更新版Tensor Core、更先進的顯示引擎，以及更好的影音編碼與解碼能力，在多數遊戲中的整體效能仍優於RTX 3060。

目前RTX 5060市場售價約349至359美元，高於官方299美元建議售價，也僅比RTX 3060高出約20至40美元。RTX 3060若售價未能壓低至300美元以下，在整體產品競爭力上仍難與RTX 5060抗衡。

DRAM供應吃緊恐持續

報導指出，由於DRAM製造商已與大型客戶簽署多年期供貨合約，新建產能也多優先因應AI市場需求，因此短期內消費性市場的供應壓力恐難明顯改善。

此外，隨著各家記憶體廠持續擴建新產能，新增產能主要仍將用於滿足AI相關需求，未必能有效緩解消費級產品的供應吃緊情況。

外媒認為，若DRAM價格持續攀升，新一代顯示卡價格仍可能進一步上漲，目前RTX 3060與RTX 5060約20至40美元的價差，未來甚至可能擴大至50美元以上。

來源：wccftech

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核能新創公司Valar Atomics週三宣布，將與輝達合作，在美國猶他州打造一座小型資料中心，展示人工智慧所需的運算設施如何降低用水量，Valar在猶他州自家微型核反應器所在地宣布這項合作，同時展示利用微型核反應器為輝達最新Blackwell AI晶片架構供電，雙方表示，這是首次由小型核反應器為資料中心提供電力。記者許若茵／編譯

核能新創公司Valar Atomics週三宣布，將與輝達合作，在美國猶他州打造一座小型資料中心，展示人工智慧所需的運算設施如何降低用水量，Valar在猶他州自家微型核反應器所在地宣布這項合作，同時展示利用微型核反應器為輝達最新Blackwell AI晶片架構供電，雙方表示，這是首次由小型核反應器為資料中心提供電力。

[caption id="attachment_224987" align="aligncenter" width="1024"] 輝達NVIDIA。 （圖／記者孟圓琦攝影）[/caption]

Valar是美國能源部反應器示範計畫約10家核能新創企業之一，該計畫目標是在7月4日前完成3座小型核反應器達到臨界狀態，也就是核反應可自行持續進行。

輝達上週宣布，最新DSX資料中心設計將採用封閉式液體冷卻系統，公司表示，這項技術可將資料中心冷卻用水量，從每兆瓦每年約260萬加侖降至接近零。

隨著美國資料中心對電力與水資源需求持續增加，也引發外界反彈，路透與益普索上月公布的民調顯示，僅約3分之1美國民眾支持目前資料中心快速擴建的速度，而這項議題也成為11月3日期中選舉前選民關注焦點之一。

由於資料中心對電力需求龐大，不少企業開始規劃自建私人電廠，也就是所謂的「電表後端」發電設施，希望避開許可程序、公眾參與及電網併聯等流程，目前這類計畫多以天然氣發電為主，但部分企業也開始評估利用仍在發展中的小型核反應器，為AI基礎設施供電。美國總統川普政府則將小型核反應器視為擴充發電能力的重要方案之一，川普去年5月曾簽署行政命令，目標推動核能部署規模增加4倍。

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輝達全球副總裁John Josephakis表示，透過與Valar Atomics合作，公司正評估採用「電表後端」、無需用水的先進核能系統，是否能支援未來具備大規模運算能力與高可靠性的AI工廠。

Valar創辦人Isaiah Taylor分享，公司希望證明，過去因監管程序冗長而耗時的核能計畫，也有機會快速完成，其高溫反應器採用氦氣而非水作為冷卻介質。

Valar去年也加入德州與猶他州對U.S. Nuclear Regulatory Commission提起的訴訟，主張該機構對部分微型核反應器及小型模組化反應器不具備核發許可權限，並希望將相關監管權交由各州政府負責。

資料來源：reuters

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記者黃仁杰／台北報導 生成式AI正從回答問題的工具，進一步演變為能夠自主規劃、呼叫系統並執行任務的AI代理。然 …記者黃仁杰／台北報導

生成式AI正從回答問題的工具，進一步演變為能夠自主規劃、呼叫系統並執行任務的AI代理。然而，當AI開始接觸企業資料、操作業務流程，如何掌握代理行為、避免資料外洩，並控制GPU與Token成本，也成為企業將AI從測試環境推向正式營運的關鍵。

[caption id="attachment_226872" align="aligncenter" width="1600"] 慧與科技（HPE）於HPE Discover Las Vegas 2026宣布擴大與輝達（NVIDIA）的合作，為HPE AI Factory with NVIDIA導入代理治理、機密運算與新一代運算架構。（圖／HPE提供）[/caption]

慧與科技（HPE）於HPE Discover Las Vegas 2026宣布擴大與輝達（NVIDIA）的合作，為HPE AI Factory with NVIDIA導入代理治理、機密運算與新一代運算架構，協助企業在兼顧資安、資料主權及成本效益的情況下，部署大規模代理型AI。

HPE總裁暨執行長Antonio Neri表示，隨著AI自主性提高，企業需要全新的架構，才能安全運行、負責任地治理，並以具成本效益的方式擴大部署。HPE將從網路、伺服器、儲存到軟體整合成完整AI堆疊，協助企業從AI實驗階段進入實際生產環境。

輝達創辦人暨執行長黃仁勳則指出，AI代理正在重塑整個運算堆疊，雙方合作的AI工廠解決方案，將結合NVIDIA Vera CPU、加速運算基礎架構與AI軟體，讓企業能將內部資料轉化為可執行的智慧行動。

為AI代理建立治理與安全護欄

此次更新的核心之一，是讓企業能夠掌握AI代理在系統中做了什麼。

HPE Private Cloud AI將整合NVIDIA Agent Toolkit，包含NVIDIA Nemotron開源模型、NVIDIA NeMoClaw及NVIDIA OpenShell安全執行環境。企業可藉此監控AI代理行為、設定安全護欄，並管理代理可以使用的模型、工具及技能，降低AI代理在執行任務過程中誤用權限或存取敏感資料的風險。

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HPE也將在Private Cloud AI中加入本地代理註冊機制。企業可在集中式治理及資安政策下，審核哪些AI模型、外掛工具與代理技能能夠進入正式環境，而非讓不同部門自行部署、形成新的影子AI問題。

在異常事件處理方面，HPE Zerto Software將加入AI代理行為識別功能。當系統偵測到代理出現異常操作時，可透過持續資料保護機制，將資料及應用程式還原至未受影響的狀態。

改善資料管線 縮短Token回應時間

除了代理治理，資料準備效率也是企業AI部署的另一項瓶頸。大量企業資料仍以文件、影像、郵件及紀錄等非結構化形式存在，若無法快速整理、分類及套用權限，便難以供AI模型使用。

HPE表示，Private Cloud AI可在數分鐘內將非結構化資料轉換為AI資料管線。透過HPE Alletra Storage MP X10000內建的智慧功能，系統能自動加入中繼資料及治理政策，提前為AI應用整理資料，最高可將Token回應時間縮短20倍，並使Token吞吐量提高最高20%。

HPE Data Fabric Software則將模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）支援延伸至Apache Airflow，讓AI代理能在受控環境中使用分散於不同系統的企業資料。新增的AI資產盤點功能，也能透過中繼資料掌握企業內部的資料、模型與AI資源。

在成本管理方面，HPE Private Cloud AI將提供統一模型閘道、工作負載優先排序，以及橫跨最多256顆GPU的多節點推論能力。企業可依照任務需求分配模型及運算資源，提高GPU使用率，同時控制每次推論所消耗的Token成本。

企業也能透過NVIDIA NeMo，使用內部資料微調NVIDIA Nemotron等預訓練模型，在保留資料控制權的前提下，建立符合特定產業或組織需求的AI代理。

導入機密運算 保護執行中的模型與資料

針對金融、政府、醫療及涉及資料主權的應用，HPE將透過HPE Services，把NVIDIA機密運算技術整合至HPE AI Factory及HPE Sovereign AI Factory。

不同於只保護儲存或傳輸中的資料，機密運算主要保護資料與模型在實際執行期間的安全。系統可透過加密及密碼學驗證，確認硬體、軟體與資料集未遭竄改，建立從基礎架構到AI工作負載的信任鏈。

NVIDIA BlueField及DOCA軟體也將負責零信任政策執行、執行階段威脅偵測及網路加密，在不明顯犧牲效能的情況下，保護AI代理、模型與企業資料。

在硬體方面，HPE AI Factory將支援NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU、Spectrum-X乙太網路、BlueField-3 DPU及ConnectX SuperNIC。HPE Private Cloud AI未來也將加入搭載NVIDIA Vera CPU的HPE ProLiant Compute DL394 Gen12伺服器，作為代理型AI及高效能資料處理的運算平台。

HPE Private Cloud AI首波新功能預計於2026年7月推出，HPE Data Fabric Software則預計於同年10月上市。代理行為監控、資料智慧功能、NVIDIA Agent Toolkit、NeMoClaw及HPE Zerto相關功能，預計於2026年第四季陸續推出；搭載Vera CPU的ProLiant DL394 Gen12平台則規劃於2027年上市。

這篇文章 HPE攜手輝達推進代理型AI落地 強化治理、安全與Token使用效率 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。