IBM
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AI 時代讓處理器架構重新洗牌。x86 雖維持企業生態優勢，卻在能效競賽中乏力；ARM 以高效率成為雲端與伺服器的主流選擇；RISC-V 憑客製化與低功耗在邊緣裝置快速崛起。Power、MIPS、SPARC 影響力逐漸式微，而 Apple Silicon 以整合能力在個人裝置領先。
這篇會帶你快速掌握首爾登場的 AI Summit Seoul & Expo 2025 重點亮點。你會了解今年 AI 的最新趨勢（像是 Agentic AI、自主代理型系統）、企業導入方向（Google、IBM、KT 等 70+ 家公司參與）。
在本系列文章的最終篇，我們將聚焦於那道最關鍵的鴻溝。MIT 的研究揭示了一個驚人的現實：在投入 AI 的企業中，95% 的組織一無所獲，而另外 5% 的成功者卻能創造數百萬美元的價值。是什麼造成了如此巨大的差異？答案並不在於誰擁有更先進的模型或更龐大的數據，而是在於一套截然不同的導入方式。
在 AI 浪潮中，許多企業的初始反應是出於「錯失恐懼症」（FOMO），擔心若不跟進就會被市場淘汰。然而，這種被動反應往往導致資源分散，難以產生顯著的商業影響。要讓 AI 投資真正落地，企業需要一個清晰的策略框架，本文將透過防禦、擴張與顛覆的三階段導入方式，協助企業釐清自身在AI 導入的不同進程。
在MIT2025年的研究報告中，描述了這個「生成式 AI 鴻溝」（GenAI Divide）的殘酷現實：儘管企業投入了數百億美元的資金，但竟有高達 95% 的企業級 AI 解決方案，其投資回報為零。這不禁讓我們反思，這股 AI 熱潮究竟只是一場集體的「瞎忙」，還是我們遺漏了釋放其真正價值的關鍵鑰匙？
DARPA 正啟動「量子基準倡議（QBI）」的第二階段，11 家全球量子公司晉級競賽，目標在 2033 年前打造「實用級」量子電腦。這篇是系列開場，帶你快速認識各技術路線與參賽團隊，之後每篇都會深入介紹一家公司。
美國國防高等研究計畫署 (DARPA) 主導的「量子基準倡議 (QBI)」進入 Stage B，Quantinuum、QuEra、IBM 等 11 家團隊晉級，代表 DARPA 開始嚴格驗證各技術路線在 2033 年前實現「實用級」量子運算的潛力。
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IBM 與 NVIDIA 在德州大學西南醫學中心落地 AI Data Platform，結合 IBM Fusion 的資料治理能力，展示醫療機構如何在嚴格合規下實作「agentic AI」。本篇深入解析這起合作的背景、時間線、架構亮點與落地挑戰。
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