算力
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基本公式：GPU算力＝理論峰值×實際效能×加速比。
GPU該如何提升算力實際利用率，從硬體規格就開始。
根據使用情境與AI應用，推估出所需算力，才能知道有哪些等級的GPU可滿足AI用途，最終根據終端AI運用情境、所需算力與GPU型號決定硬體配置。
你是否厭倦了在雲端平台上等待漫長的 AI 模型訓練佇列？現在，華碩 (ASUS) 全新推出的 ASUS Ascent GX10 個人 AI 超級電腦，將 Petaflop 等級的強大運算力濃縮於極致緊湊的桌上型機身中，讓你在家中或辦公室就能打造專屬的 AI 開發環境。
探討AI世代中算力基礎建設的重要性，分析CoreWeave、Google、Meta與Apple等科技巨頭的策略佈局，以及相關投資風險與機會。
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重點摘要：
根據我們的查證，技嘉尚未開始出貨這筆訂單。我們不確定確切的交貨時間，但根據已公布的 625 台伺服器數量，我們估計這將為營收帶來約 2% 的成長空間。我們維持對該股票的「優於大盤」評級，並將此視為
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摘要
摩根士丹利報告指出，儘管GPU在推論市場的需求強勁，但現貨價格持續從高點回落，顯示供應緊張與價格走勢之間的矛盾。NVIDIA（NVDA）仍是半導體行業的首選，因其估值最低且短期估計上調空間最大。報告也提到，H100 GPU的現貨價格近期顯著下降，可能影響未來的投資決策，但隨著Blackwel
隨著科技進步，算力不斷提升，未來的世界AI覺醒後可能發生一件事：「自己設計及打造自己想要的身體」。這種可能性不僅將改變我們對機器人的認知，更可能徹底重塑人類對自我、身份和存在的理解。
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文章以淺顯易懂的方式解釋傑文斯悖論(Jevons Paradox) ，並以網路、電腦算力、AI 訓練、區塊鏈等現代案例說明此悖論的影響。文中並提出解決方案，例如設定使用上限、提高價格或課稅，以及推動綠色 AI 發展。最後，文章總結 AI 算力需求的增加將推動人類進步，並期許在創新與永續間取得平衡。
