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SEMICON Taiwan登場!AI驅動半導體新成長循環  勤業眾信提醒企業關注三大趨勢 ①技術整合②核心能力③全球供應鏈重組
科技

SEMICON Taiwan登場!AI驅動半導體新成長循環 勤業眾信提醒企業關注三大趨勢 ①技術整合②核心能力③全球供應鏈重組

SEMICON Taiwan 2026今(2)盛大登場,矽光子、異質整合、3D IC、Chiplet與先進封裝等技術議題,持續成為產業焦點。勤業眾信高科技、媒體及電信產業負責人簡宏偉資深執行副總經理指出,隨著大型AI模型需要處理的資料量與運算量快速增加,僅提升單一處理器速度已難以解決所有瓶頸,記憶體頻寬、晶片間資料傳輸、網路互連、功耗與散熱都會影響整體運算效率。企業除掌握AI帶來的市場機會外,更應關注「技術整合、核心能力建構及全球供應鏈重組」等三大趨勢,以強化長期競爭優勢。

日期:2026-09-02

AI時代下的資訊人才危機
科技

AI時代下的資訊人才危機

隨著生成式AI普及,許多人認為寫程式會被 AI 取代,導致大學端資訊工程系的排名不斷下滑;但正是如此,大學院校更要加緊腳步、建立完整的AI系統學程,重新盤點資工系在AI時代所扮演的角色。

日期:2026-09-02

告別零和思惟:全球協作推動智慧演進
科技

告別零和思惟:全球協作推動智慧演進

AI超級電腦以驚人速度演進,催動晶片、網路、供電挑戰極限;若要徹底發揮這些強大技術的潛力,全球產業必須通力合作。

日期:2026-09-02

要活,從換腦袋開始
科技

要活,從換腦袋開始

台灣黑手頭家曾笑傲世界舞台,近幾年卻淪為慘業之一,景氣差、國際競爭壓力都壓得頭家們喘不過氣。

日期:2026-09-02

AI時代要相信誰?網路新聞自律聯盟成立周年 推動認證機制找回媒體信任
政治社會

AI時代要相信誰?網路新聞自律聯盟成立周年 推動認證機制找回媒體信任

昨日九一記者節,適逢台灣網路新聞自律聯盟(TASON)成立一周年,台網盟特別以「新聞的未來在哪裡?」為題舉辦論壇,傳播產學界共聚一堂,聚焦AI時代,如何透過專業自律、認證機制等做法,重建大眾對新聞的信任度。

日期:2026-09-02

車用零組件、工具機拚活路,老將轉衝AI、半導體、機器人、航太四大賽道   黑手變科技黑馬
科技

車用零組件、工具機拚活路,老將轉衝AI、半導體、機器人、航太四大賽道 黑手變科技黑馬

(今周刊1550)機油氣味依舊,產線上流轉的卻已截然不同。伺服器分歧管、半導體設備、航太零組件再到機器人關節,面對本業放緩,台灣製造老將大膽跳脫框架。憑藉車規級極限工藝與敏捷身段攻入高階賽道,這群精密製造「黑手」逆勢突圍,化身科技浪潮中最具爆發力的「黑馬」。

日期:2026-09-02

被中國市場狠甩一記耳光!74歲何湯雄「慘賠好幾億」學到1堂課,帶特力屋攻「電商做不到的事」迎獲利成長
傳產

被中國市場狠甩一記耳光!74歲何湯雄「慘賠好幾億」學到1堂課,帶特力屋攻「電商做不到的事」迎獲利成長

近年在電商、房市逆風夾擊下,讓居家裝修30年的老品牌特力屋面臨潛在生存危機。重回前線的總裁何湯雄大力改革,專攻「電商做不到的事」,讓營收、獲利重返正成長,10月更將掛牌上市。

日期:2026-09-02

從產業ESG升級到2027全循環燈會 苗栗迎擊淨零浪潮,用行動實踐永續!
政治社會

從產業ESG升級到2027全循環燈會 苗栗迎擊淨零浪潮,用行動實踐永續!

面對2050淨零排放目標,擁有堅實工業基礎與豐富山海資源的苗栗正迎來深刻蛻變。從企業ESG輔導、低碳觀光到科技治理與資源循環,永續理念已逐漸化為這座城市的DNA。深植於地方肌理的綠色量能,將在2027年台灣燈會完美匯聚,向全台展現苗栗推動「低碳循環城市」的具體成果。

日期:2026-09-02

告別零和思維:推動智慧演進的全球協作機制
科技

告別零和思維:推動智慧演進的全球協作機制

編按:人工智慧正加速改寫全球產業版圖,從晶片、記憶體、網路到能源與製造,AI背後龐大的「算力基礎建設」已成為下一波科技革命的關鍵。本文作者為 Google技術長暨AI基礎建設資深副總裁Amin Vahdat,他指出,AI時代就像一場新的工業革命,沒有一家企業能靠單打獨鬥完成,從硬體、軟體到全球供應鏈,都必須跨界合作。面對算力需求與能源消耗同步攀升,未來真正重要的,不只是擁有多少晶片,而是如何用更少的電力,產生更多「有效且可靠的智慧」。

日期:2026-09-01

人形機器人「能跑能跳」卻還不會真正工作!物理AI的挑戰:為何連抓一顆生雞蛋都難倒千億資本?
科技

人形機器人「能跑能跳」卻還不會真正工作!物理AI的挑戰:為何連抓一顆生雞蛋都難倒千億資本?

看到台北市無人自動公車要試行上路的新聞,我還挺興奮的,我一向是對新的科技事物充滿好奇心,也樂觀擁抱。說著說著,學工程的兒子給我澆了一盆冷水,「一片葉子飄過來、大棵路樹受到一陣強風在剛進/離站的公車前、突然地雷陣雨、台灣路上三寶特多,你覺得機器要多久才能學會辨識?物理AI真的很複雜。」好問題!但我認為正因為充滿了挑戰,同時也充滿了機會!

日期:2026-09-01