B200
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Google TPU（Tensor Processing Units）與 NVIDIA GPU 的競爭，本質上是「專才」與「通才」的對決。雖然 NVIDIA 在生態系和通用性上稱王，但 Google 的 TPU 在特定的 AI 戰場上（尤其是大規模訓練與推理）展現了強大的競爭力。
以下是 TPU
玻纖布與 AI 有什麼關聯？
1. AI 晶片與伺服器的運作依賴「高速、高頻、高密度」PCB
AI 晶片（如 NVIDIA H100 / B200 等）需大量高速資料傳輸，這些傳輸都仰賴：
高階 PCB（印刷電路板）
ABF 載板（Advanced Build-up Film Substra
3653 健策：當散熱成為 AI 的生死線
在談論輝達（NVIDIA）或超微（AMD）的 AI 晶片時，市場總是聚焦於奈米製程或 CoWoS 先進封裝產能，卻往往忽略了一個極其微小、卻掌握晶片生死的物理接觸點。
這個接觸點，不是台積電製造的矽晶圓，也不是雙鴻或奇鋐生產的水冷板，而是夾在兩者之間那
深入剖析 NVIDIA AI 霸主地位的核心競爭力，探討其「三頭龍」策略（GPU 硬體、CUDA 軟體、全棧解決方案）如何締造正向循環生態。同時，詳細解析 NVIDIA「一年一更新」的硬體平臺計畫，涵蓋 Hopper、Blackwell 及 Rubin 架構的演進，以及對未來 AI 發展的影響。
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在這篇文章裡，你會快速掌握 AMD 最新動態：📈 財報數據亮點、⚡ MI350/MI355X 與 ROCm 7 的突破、🤝 雲端合作案例（OCI、Azure）、以及未來的產業布局與挑戰。讀完後，你會更清楚 AMD 怎麼在 AI 晶片戰場上走出「大記憶體＋開放軟體」的第二條路線。
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華擎科技 2025 年 Q1 營收達 105 億，YoY 成長 111%，AI 與 VGA 產品線成長驚人，伺服器業務占比突破新高。法說會揭示下半年展望。下降的毛利是否能夠改善? 匯率與關稅又如何影響公司?
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解析 MI400 對推論市場的衝擊，技術面突破與產業籌碼同步轉強
Nvidia 遙遙領先是本來就知道的事情，但是直接把市場老三 Intel 給整崩潰－放棄原本說好的「翻盤之作」 Falcon Shores．
市場老二 AMD 的 MI300X / MI325X 對標的是 Nvidia 上一代產品 H100/H200．
就問這樣的 nvidia 怎麼輸？
CoWoS-L封裝技術因應AI晶片高功耗需求之探討，從供電系統整合、大面積載板、高電流與散熱等面向深入分析其必要性與技術挑戰。
對於現在及未來AI晶片的千安級電流、千瓦級功耗－傳統供電方案的限制，並說明為何將PMIC、電感、電容等元件整合至封裝內部是目前最有效解決方案。
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摘要
NVIDIA的GeForce RTX50系列需求強勁，其卓越性能與AI計算能力（如DLSS 4技術）推動了遊戲與AI應用的增長。報告指出，RTX50系列供不應求，價格溢價持續，預計2025年出貨量將達35-40百萬台。此外，PC Partner（01263 HK）因重新進入高端GPU市場並調
