[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-nvidia-sk-hynix-memory-ai-factory-partnership-zh":3,"article-related-nvidia-sk-hynix-memory-ai-factory-partnership-zh":30,"series-industry-64fd8505-be05-48d9-bcc7-1bef75f5322c":85},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":22,"views":26,"created_at":27,"published_at":28,"topic_cluster_id":29},"64fd8505-be05-48d9-bcc7-1bef75f5322c","nvidia-sk-hynix-memory-ai-factory-partnership-zh","NVIDIA 與 SK hynix 把記憶體變 AI 燃料","\u003Cp data-speakable=\"summary\">我把 NVIDIA 和 SK hynix 的記憶體供應、fab 數位孿生與 AI 設計合作，拆成一份可直接套用的模板。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我盯 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-\">AI 基礎設施\u003C\u002Fa>這條線一陣子了，越看越火大。大家講得最熱鬧的，永遠是 GPU、網路、模型，記憶體卻常常被當成水電管線，直到它真的不夠用，整個系統才開始喘。這種「先把亮的地方講完，暗的地方再說」的習慣，我真的看膩了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以我讀到 NVIDIA 跟 SK hynix 的多年技術合作公告時，第一個反應不是「喔，又一個策略聯盟」。我看到的是：記憶體已經不是你最後才去採購的零件，它\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fai-coding-praise-turns-into-production-debt-zh\">變成\u003C\u002Fa>產品本身的一部分了。你在做 AI factory、訓練大模型、或想讓推論不要卡在頻寬上，記憶體不是背景音，它就是瓶頸，只是名字比較好聽而已。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這份公告最有意思的地方，是它不是只碰一顆晶片或一個採購週期。它把記憶體供應直接綁進 NVIDIA 的路線圖，還一路延伸到半導體模擬、fab digital twin、自動化製造，以及 Vera Rubin、Vera CPU、RTX Spark、Jetson Thor 這些平台。這很大包，但也正是\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fturbovec-cuts-vector-ram-to-4gb-zh\">重點\u003C\u002Fa>：整個 stack 正在變緊，能贏的不是只優化單一層的人，而是把整條鏈一起設計的人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我拆這件事，是因為它對做 AI 系統、硬體附近軟體，甚至內部平台團隊，都有很實際的提醒。重點不是「學 NVIDIA」。那太偷懶了。重點是：如果你的瓶頸是結構性的，就別把它當成單次採購，應該把它當成共同設計的依賴關係。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我用來當錨點的原始來源，是 NVIDIA newsroom 的這篇 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fnvidianews.nvidia.com\u002Fnews\u002Fsk-hynix-ai-factory\">NVIDIA and SK hynix Announce Multiyear Technology Partnership to Advance Memory for AI Factories\u003C\u002Fa>。我就是拿這份官方公告來拆，不靠二手轉述，也不靠傳聞。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>記憶體不是配角了，是吞吐量的一部分\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>“Advanced memory is essential to their performance.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fjensen-huang\">Jensen Huang\u003C\u002Fa> 這句話其實講得很直白：高階記憶體已經是 AI factory 吞吐量的一部分，不再只是 BOM 上的一行成本。你如果餵不飽加速器，就沒有 AI 系統，只有一台很貴、品牌很強的發熱器。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781274806773-c13x.png\" alt=\"NVIDIA 與 SK hynix 把記憶體變 AI 燃料\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>以前大家談 GPU，好像 GPU 就是全部。後來 HBM 變成大家突然都懂的詞。現在壓力已經不只在 HBM，而是更廣的記憶體供應與設計。這次公告把 SK hynix 綁進 NVIDIA Vera Rubin AI supercomputer、Vera CPU、RTX Spark PC、Jetson Thor robotics platform 的記憶體路線，意思很明顯：NVIDIA 想把記憶體供應商對齊的，不是單一伺服器，而是一整族橫跨資料中心、桌機、邊緣機器人的產品。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我在平台工作裡真的遇過這種狀況。加速器選得再漂亮，最後還是可能被記憶體行為卡死。\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fbenchmark\">benchmark\u003C\u002Fa> 看起來很爽，真實 workload 一進來，context 變長、併發變高、存取模式變髒，所謂「很快」的系統就開始等資料。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操寫法很簡單：你在規劃 AI 系統時，請把記憶體假設寫得跟模型選型一樣清楚。頻寬、容量、延遲容忍度、互連行為、未來兩代硬體的成長空間，都要變成第一級需求。如果你是買方，別只會採購；如果你是做系統的人，記憶體規格就該進架構審查。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這是供應鏈設計，不是公關稿\u003C\u002Fh2>\u003Cp>公告裡寫得很明白，這份多年協議是為了支援高階記憶體的長開發週期。這句我會畫底線。高階記憶體不是 SaaS 功能，不會今天點一下明天上線。它有長交期、製程限制、驗證流程，還有大量資本在量產前就先卡死在那裡。\u003C\u002Fp>\u003Cp>翻譯一下就是：NVIDIA 跟 SK hynix 想把「產品路線圖」和「製造現實」之間常見的落差縮小。如果 NVIDIA 一直往前推 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-infrastructure\">AI infrastructure\u003C\u002Fa>，而 SK hynix 需要時間去設計、驗證、爬產能，那雙方就得用比一般供應商關係更長的規劃視角。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我在軟體團隊也看過一模一樣的失敗模式。大家都同意未來長什麼樣，但沒人願意對齊中間那段髒活：測試機、預量產產能、驗證窗口，以及物理世界根本不吃「下個季」這種空話。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>對產品團隊來說：把依賴的 lead time 跟發佈時程畫在同一張圖上。\u003C\u002Fli>\u003Cli>對 infra 團隊來說：找出哪些元件需要共同規劃，不是單純下單。\u003C\u002Fli>\u003Cli>對創業者來說：如果一個供應商就能卡死你的 roadmap，那你其實還沒有 roadmap。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>實操寫法：幫每\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fturboquant-makes-long-context-ai-cheaper-zh\">個關鍵\u003C\u002Fa>硬體或基礎設施依賴做一份 dependency calendar。把供應商驗證時程、你內部測試窗口、以及產品上線節點放在同一頁。日期對不起來，就不是排程問題，是策略問題。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>他們不是只賣晶片，是在一起定義市場\u003C\u002Fh2>\u003Cp>公告裡還寫到，SK hynix 會跟著 NVIDIA 開出的新市場一起擴張，範圍包括 AI infrastructure、personal AI、physical AI。這句話很直接，也很重要，因為它代表的是 demand creation，不只是 supply assurance。SK hynix 拿到的不只是訂單，而是進入 NVIDIA 正在塑形的新系統類別；NVIDIA 拿到的是更貼近這些系統需求的記憶體夥伴。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781274800927-woov.png\" alt=\"NVIDIA 與 SK hynix 把記憶體變 AI 燃料\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>也就是說，這份合作不是只在談量，而是在談「下一個產品類別該長什麼樣」。所以公告才會提到 Vera Rubin、Vera CPU、RTX Spark PCs、Jetson Thor robotics platform 的共同設計。市場不同，但底層需求是一樣的：記憶體要跟工作負載與 form factor 對得上。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得很多小團隊會把這種大平台合作看錯。他們以為這只是 volume 交易，不是。這是在先定義產品類別，再反過來讓供應鏈跟上。這種玩法很兇，但很現實。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操寫法：如果你在做平台，不要等市場告訴你鄰接生態要長成什麼樣。先選一個你要主導的鄰接問題，再把供應商、工具商、整合夥伴拉進這個定義裡。如果你是供應商，也別只賣今天的 use case，要去問客戶下一步想造什麼。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>用 AI 來設計晶片，其實一點都不意外\u003C\u002Fh2>\u003Cp>公告裡提到 NVIDIA CUDA-X libraries 與 NVIDIA PhysicsNeMo 會被用來加速半導體模擬，包括 TCAD 和 computational lithography 工作流。這種說法聽起來好像很新，其實一點也不神秘。晶片設計本來就是一個超級吃模擬的世界，只是以前大家不太想承認而已。\u003C\u002Fp>\u003Cp>翻成白話就是：NVIDIA 把自己的軟體堆疊，直接用在最拖慢半導體工程的地方。模擬加速了，迭代週期就短；迭代週期短了，能探索的設計空間就大；設計空間大了，才有機會更快做出更好的記憶體零件。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我待過的團隊裡，模擬常常是隱形稅。因為它不面向客戶，所以大家懶得講，但每多等一小時 queue，整個組織就慢一截。這份公告很直接地說他們要把 CUDA-X 和 PhysicsNeMo 用在 in-house simulation codes 與 AI physics workflows 上，這不是行銷話術，這是工作流程的選擇。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fcuda-toolkit\">CUDA Toolkit\u003C\u002Fa> 是這裡的核心軟體層。\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fphysicsnemo\">PhysicsNeMo\u003C\u002Fa> 是 NVIDIA 指向 physics-informed AI 的框架。\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.synopsys.com\u002F\">Synopsys\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cadence.com\u002F\">Cadence\u003C\u002Fa> 這類 EDA 廠商，本來就活在這個世界裡。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>實操寫法：回頭看你自己的工程瓶頸，問自己哪些是 simulation-heavy，不只是 compute-heavy。如果答案是肯定的，那最快的路徑可能不是先買新晶片，而是先加速 workflow layer。有時候真正的贏法，是縮短迭代時間，不是只堆算力。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>fab digital twin 才是操作野心真正露出來的地方\u003C\u002Fh2>\u003Cp>公告寫得很明白，SK hynix 正在用 Omniverse libraries、OpenUSD pipelines 和 cuOpt 開發 fab digital twins，目標是支援 autonomous fab operations。這一句就告訴我，這份合作不只停在產品設計，而是直接碰到工廠怎麼運作。\u003C\u002Fp>\u003Cp>翻譯一下就是：NVIDIA 和 SK hynix 想把工廠變成一個可觀測、可模擬、可優化的活系統。digital twin 讓團隊看得見複雜製造環境，OpenUSD 負責 scene 和 asset 的互通，cuOpt 處理決策最佳化，Metropolis 則補上營運智慧。拼起來，就是一套把 fab 從黑盒子變成可推理系統的工具鏈。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我看過太多 digital twin 專案死在「很像 demo」這一步。漂亮 3D 模型沒用，真正的價值是 twin 有沒有接到真實營運決策：機器人路徑、資產搬運、排程、布局變更、例外處理。公告裡提到 autonomous mobile robots 和 legacy software integration，代表他們知道難的就是這段。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操寫法：如果你也想做 digital twin，先挑一個昂貴、重複、資料量夠的決策開始，不要一上來就說「整個工廠」或「整個倉庫」。先從 routing、scheduling、utilization 其中一個切入，然後把 twin 接到 decision loop，不要只做 visualization。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>舊系統才是測試，不是 demo\u003C\u002Fh2>\u003Cp>公告最後還提到，雙方在探索怎麼把 digital twins 跟既有 legacy software、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fagentic-ai\">agentic AI\u003C\u002Fa> workflows 接起來，讓 AI 系統能讀 fab data、自動化任務、改善製造決策。這句很重要，因為它等於承認一件事：沒有人可以把工廠整個砍掉重練。\u003C\u002Fp>\u003Cp>也就是說，這份合作真正的考驗不是模型，而是它能不能活著穿過舊系統、奇怪資料格式、脆弱的營運軟體。這就是大多數「AI transformation」最後翻車的地方。demo 用的是乾淨資料，現場跑的是那個大家都不敢動的老東西。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我做過夠多整合案了，知道最難的通常不是模型本身，而是模型跟 system of record 之間怎麼交接，或是 optimization output 怎麼真的變成 operator 會照做的動作。AI 如果塞不進既有流程，它最後只會變成一個大家不看的 dashboard。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操寫法：當你把 AI 放進營運流程時，先找出那個會擋住或放行 rollout 的 legacy system。接著先設計 integration path，再設計漂亮介面。如果你說不清楚 AI 要怎麼 write back、trigger，或真的影響一個行動，那你還在 slideware 階段。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>可抄的模板\u003C\u002Fh2>\u003Cpre>\u003Ccode># AI 基礎設施合作拆解模板（可直接貼進 memo \u002F blog \u002F strategy doc）\n\n## 我看到的是什麼\n我正在看 [公司 A] 和 [公司 B] 把 [關鍵元件] 綁進 [平台路線圖]，真正重要的不是公告本身，而是他們正式把一個依賴關係固定下來了。\n\n## 原始觀點\n> \"[貼上原文中最能代表主題的一句話]\"\n\n## 這件事真正代表什麼\n- [元件] 已經變成產品的一部分，不只是採購品項。\n- [供應商] 拿到的是跟路線圖對齊的市場，不只是訂單。\n- [買方] 拿到的是更長的規劃週期，因為這是長交期硬體。\n- [雙方] 正在縮小軟體野心與製造現實之間的落差。\n\n## 我會怎麼拆\n### 1. 先點名瓶頸\n寫下那個一旦缺料就會讓整個系統停下來的物理依賴。\n\n### 2. 把 roadmap 攤開\n不要只看這次 launch，至少列出未來 2-3 代產品。\n\n### 3. 把供應跟設計綁起來\n說清楚供應商的製程、驗證、產能，會怎麼因為買方路線圖而改變。\n\n### 4. 延伸到營運層\n補上這份合作如何一路延伸到模擬、digital twin 或工廠自動化。\n\n### 5. 直接寫出整合風險\n把 legacy system、資料管線、workflow handoff 這些會搞砸計畫的地方點名。\n\n## 實用檢查清單\n- [ ] 我有沒有點名真正的瓶頸？\n- [ ] 我有沒有把 lead time 跟 launch date 放在同一張圖？\n- [ ] 我有沒有寫清楚這份合作怎麼影響設計、供應與營運？\n- [ ] 我有沒有找出會擋 adoption 的 legacy system？\n- [ ] 我有沒有附上一個讀者能直接照做的 workflow？\n\n## 可直接拿去用的結論\n如果你的 AI 或硬體 roadmap 依賴某個難以擴產的關鍵元件，別再把它當供應商名單上的一行字。把它當成架構的一部分來設計。\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>這段是我最想直接拿去貼在團隊 memo、技術文章、或策略文件裡的版本。它逼你把「公告」跟「操作意義」分開，這才是重點，不然就只是在幫別人寫宣傳稿。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果換成我自己的工作，我會用這個模板回答三個問題：瓶頸是什麼、我得往前看多久、這份合作除了產品之外還延伸到哪個營運層。這樣就不會寫出另一篇空洞的「策略合作」摘要，大家看完也不知道要做什麼。\u003C\u002Fp>\u003Cp>原始來源是 NVIDIA newsroom 的 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fnvidianews.nvidia.com\u002Fnews\u002Fsk-hynix-ai-factory\">nvidianews.nvidia.com\u002Fnews\u002Fsk-hynix-ai-factory\u003C\u002Fa>。我上面的拆解是原創評論與整理，基於這份官方公告延伸出來，不是照抄新聞稿。\u003C\u002Fp>","拆 NVIDIA 與 SK hynix 的多年合作，整理成記憶體供應、fab 數位孿生與 AI 設計的可抄模板。","nvidianews.nvidia.com","https:\u002F\u002Fnvidianews.nvidia.com\u002Fnews\u002Fsk-hynix-ai-factory",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781274806773-c13x.png","industry","zh","eb5fbf14-9746-4ffc-81a2-fd07dbb6113e",[17,18,19,20,21],"NVIDIA","SK hynix","HBM","AI factory","digital twin",[23,24,25],"記憶體已經是 AI 系統吞吐量的一部分，不是配角。","長交期硬體要用共同規劃，不要只做採購。","digital twin 與 legacy integration 才是落地關鍵。",1,"2026-06-12T14:32:53.231778+00:00","2026-06-12T14:32:53.22+00:00","f2c5fdb9-8e47-498a-ad3d-1e7ab235a0c4",{"tags":31,"relatedLang":44,"relatedPosts":48},[32,35,37,40,42],{"name":33,"slug":34},"SK Hynix","sk-hynix",{"name":21,"slug":36},"digital-twin",{"name":38,"slug":39},"Nvidia","nvidia",{"name":19,"slug":41},"hbm",{"name":20,"slug":43},"ai-factory",{"id":15,"slug":45,"title":46,"language":47},"nvidia-sk-hynix-memory-ai-factory-partnership-en","NVIDIA-SK hynix deal turns memory into AI fuel","en",[49,55,61,67,73,79],{"id":50,"slug":51,"title":52,"cover_image":53,"image_url":53,"created_at":54,"category":13},"3e29acbc-3865-4015-ae0f-ac2d17fbea89","google-gemini-outage-error-1076-june-2026-zh","Google Gemini 出現 error 1076 當機","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781338671050-izsk.png","2026-06-13T08:17:27.225238+00:00",{"id":56,"slug":57,"title":58,"cover_image":59,"image_url":59,"created_at":60,"category":13},"ebbd7c3b-23a7-4b31-9bae-1a8fb4dc5eef","nvidia-hugging-face-ai-pipelines-zh","NVIDIA 的 Hugging Face 5 類模型最適合誰","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781337771576-6vqm.png","2026-06-13T08:02:19.301779+00:00",{"id":62,"slug":63,"title":64,"cover_image":65,"image_url":65,"created_at":66,"category":13},"78bb945b-f292-4071-811e-9ac390b68a38","anthropic-public-record-ai-anxiety-policy-zh","Anthropic 把 AI 焦慮變政策","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781327894646-6pyt.png","2026-06-13T05:17:42.429455+00:00",{"id":68,"slug":69,"title":70,"cover_image":71,"image_url":71,"created_at":72,"category":13},"a69174d1-9768-4144-909a-78ec2517b186","chatgpt-grew-from-chatbot-to-platform-zh","ChatGPT 從聊天機器人變平台","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781325173553-w7ov.png","2026-06-13T04:32:27.586497+00:00",{"id":74,"slug":75,"title":76,"cover_image":77,"image_url":77,"created_at":78,"category":13},"050bf93c-ddcf-4493-8335-11a67831fcfc","openai-files-confidential-ipo-after-122b-round-zh","OpenAI 密件申請 IPO，估值衝 8520 億","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781323369296-ra5z.png","2026-06-13T04:02:23.888945+00:00",{"id":80,"slug":81,"title":82,"cover_image":83,"image_url":83,"created_at":84,"category":13},"66a93d43-34f4-401b-b8a9-51878e91d60c","government-access-orders-frontier-model-access-zh","政府存取命令就該管住前沿模型存取","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781319763702-t9ak.png","2026-06-13T03:02:19.013704+00:00",[86,91,96,101,106,111,116,121,126,131],{"id":87,"slug":88,"title":89,"created_at":90},"ee073da7-28b3-4752-a319-5a501459fb87","ai-in-2026-what-actually-matters-now-zh","2026 AI 真正重要的事","2026-03-26T07:09:12.008134+00:00",{"id":92,"slug":93,"title":94,"created_at":95},"83bd1795-8548-44c9-9a7e-de50a0923f71","trump-ai-framework-power-speech-state-preemption-zh","川普 AI 框架瞄準電力、言論與州權","2026-03-26T07:12:18.695466+00:00",{"id":97,"slug":98,"title":99,"created_at":100},"ea6be18b-c903-4e54-97b7-5f7447a612e0","nvidia-gtc-2026-big-ai-announcements-zh","NVIDIA GTC 2026 重點拆解","2026-03-26T07:14:26.62638+00:00",{"id":102,"slug":103,"title":104,"created_at":105},"4bcec76f-4c36-4daa-909f-54cd702f7c93","claude-users-spreading-out-and-getting-better-zh","Claude 用戶更分散，也更會用","2026-03-26T07:22:52.325888+00:00",{"id":107,"slug":108,"title":109,"created_at":110},"bd903b15-2473-4178-9789-b7557816e535","openclaw-raises-hard-question-for-ai-models-zh","OpenClaw 逼問 AI 模型價值","2026-03-26T07:24:54.707486+00:00",{"id":112,"slug":113,"title":114,"created_at":115},"eeac6b9e-ad9d-4831-8eec-8bba3f9bca6a","gap-google-gemini-checkout-fashion-search-zh","Gap 把結帳搬進 Gemini","2026-03-26T07:28:23.937768+00:00",{"id":117,"slug":118,"title":119,"created_at":120},"0740e53f-605d-4d57-8601-c10beb126f3c","google-pushes-gemini-transition-to-march-2026-zh","Google 把 Gemini 轉換延到 2026 年 3…","2026-03-26T07:30:12.825269+00:00",{"id":122,"slug":123,"title":124,"created_at":125},"e660d801-2421-4529-8fa9-86b82b066990","metas-llama-4-benchmark-scandal-gets-worse-zh","Meta Llama 4 分數風波又擴大","2026-03-26T07:34:21.156421+00:00",{"id":127,"slug":128,"title":129,"created_at":130},"183f9e7c-e143-40bb-a6d5-67ba84a3a8bc","accenture-mistral-ai-sovereign-enterprise-deal-zh","Accenture 攜手 Mistral AI 賣主權 AI","2026-03-26T07:38:14.818906+00:00",{"id":132,"slug":133,"title":134,"created_at":135},"191d9b1b-768a-478c-978c-dd7431a38149","mistral-ai-faces-its-hardest-year-yet-zh","Mistral AI 迎來最硬的一年","2026-03-26T07:40:23.716374+00:00"]