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生成式AI驅動數據中心變革，液冷技術成決勝關鍵
閱讀時間約 5 分鐘
摘要 (Abstract)
隨著生成式AI推動對高效能運算前所未有的需求，數據中心產業正經歷巨大變革。Nvidia Blackwell GPU的出現，以其高達130kW的機架功率密度，確立了液冷技術的標準地位，未採用液冷的數據中心將在AI競賽中落後。這也導致了數據中心設計的重大轉變，例如Meta拆除在建的低功率密度數據中心，以適應AI時代的需求。本文深入探討了AI數據中心的電力系統，分析了千兆瓦級集群對供應鏈的影響，並討論了關鍵設備供應商的市場格局和資本支出預測。
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隨著近年來的AI浪潮，讓大家普遍對於AI後續的發展充滿了期待。今年所舉辦的台北電腦展 (Computex)，讓這樣的相關的討論更加熱烈。有在投資的讀者們或多或少都會看到相關產業鏈的梳理，像是AI伺服器需要什麼奈米的晶圓製程、需要那些先進封裝測試技術、需要什麼樣的水冷技術、哪些的OEM廠 (O
未來的AI處理器發展趨勢將會持續專注於提升效能並降低能源消耗。
以下是一些可能的發展方向：
新一代NPU：例如，英特爾已經發表了新一代AI PC處理器Lunar Lake，該處理器的NPU算力是前一代的3倍多，且耗能較前一代低40%。
多模態生成式AI的興起：這種AI結合了文本、圖像、視頻等多
隨著AI技術的迅速發展，伺服器市場也隨之變革。OpenAI的ChatGPT引領語言模型潮流，其計算力來自高效能AI伺服器，配備GPU或AI加速器，支持TensorFlow等框架。穩定且高效的電源供應器（PSU）如FSP與3Y Power的電源供應器，提供穩定性及多重保護，滿足AI伺服器的需求。本
企業需關注數位優化和數位轉型以提高競爭力。數位優化強調提升效率和效果，數位轉型則重塑商業模式並超越優化，包含商業模式創新、數據驅動的決策和數位創新文化。該文章涵蓋了這些議題，並期待更多關於 RPA + AI 與數位轉型的最新趨勢與觀點。
NVIDIA的新目標是成為支援企業開發AI應用程式的「AI晶圓代工」，提供技術、專業知識和基礎設施，幫助實現AI應用。具體而言，NVIDIA將提供GPU、自主CPU「Grace」、超級計算機及其硬體，還有軟體和工具，以滿足客戶需求。
科技巨擘聯手推進生成式AI發展 開創人工智慧新時代
在生成式人工智慧(Generative AI)的浪潮中，雲端運算龍頭AWS和晶片巨擘NVIDIA攜手合作，推出一系列革命性的基礎設施、軟體和服務。
在科技發展的浪潮中，生成式AI無疑是引領未來的關鍵力量。透過深度學習技術，AI系統能夠從大量資料中發掘規律，並創造出全新的內容，無論是文字、圖像、音頻還是視頻，都可以在AI的加持下重新定義。
根據高盛最近的研究報告，未來的個人電腦和移動設備將搭載更多由AI增強後的應用程式，如AI增強、安全性提升和運算能力強化。 消費性電子股票組合<GSXUPCAI>也顯示出潛力，並列出了成分股以及其權重。
NVIDIA 黃仁勳 - AI人工智慧時代如何帶動全球新產業革命（個人紀錄用）
🇺🇸Omniverse 就是未來集大成，而加速運算、人工智慧就是兩個最重要的技術核心
🇺🇸CPU效能的擴充速度正在大幅降低，提出「運算通膨」概念
近年來，生成式AI（人工智能）的需求不斷增加，這也促使了台積電抓住這一機遇，發起反轉攻勢。具體來說，台積電正在針對生成式AI的需求，並通過反轉攻勢來擴大其市場份額。這一舉措的原因和過程可能與以下因素有關：
首先，生成式AI的需求正在不斷增加。生成式AI是一種基於深度學習的人工智能技術，可以
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