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GPU
GPU 是平行運算的核心硬體，從 CUDA、SM、核心與記憶體階層，到 AI 訓練、推論與雲端基礎設施擴張，都直接影響效能與成本。這個主題聚焦晶片架構、NVIDIA 生態與企業採用趨勢。
16 篇文章
AMD、Intel、Nvidia 炒冷饭代价清单
拆解三巨头复刻老產品背後的工程代價與產業邏輯，並給出可直接套用的判斷步驟。
為什麼 RISC-V 與 GPU 配對才是正確的 SoC 押注
RISC-V SoC 要贏，不是只靠 CPU 跑分，而是把 CPU、AI 與 GPU 做成可直接上線的軟體平台。
Nvidia 再次財報超預期，AI 晶片需求還在燒
Nvidia 再度財報超預期，營收與獲利都贏過華爾街，並預告下季還會成長，AI 晶片需求看起來還沒降溫。
NVIDIA 官網把 AI 堆疊攤開來看
NVIDIA 官網把 AI、資料中心、遊戲、機器人和車用產品放在同一頁，直接展示它的完整軟硬體堆疊。
Anthropic 45B 計算資源合約
Anthropic 傳出三年砸近 450 億美元買計算資源，這筆錢主要是為 Claude 擴充 GPU、網路與資料中心容量，也反映 AI 競爭已經變成算力採購戰。
為什麼 Jensen Huang 說得對：畢業生該朝 AI 衝
Jensen Huang 說得對：對畢業生與美國工業基礎而言，AI 基礎設施是眼前最值得下注的方向。
Nvidia 40 億美元 AI 投資潮
Nvidia 2026 年的 AI 股權承諾已超過 400 億美元，從 OpenAI、CoreWeave 到 IREN、Corning，都在它的投資版圖裡。
馬斯克把xAI併入SpaceX，算力轉向Claude
馬斯克把xAI併入SpaceX，還把22萬塊 GPU 算力租給 Anthropic。這篇拆解背後的財務壓力、Claude 擴張，以及 AI 算力戰怎麼改寫。
AI 需求把雲端支出推高 29%
Q4 2025 全球雲端基礎設施支出達 1109 億美元，年增 29%。AI 訓練、推論與雲端工作負載一起拉高 hyperscaler 投資。
CUDA 架構怎麼跑：SM、核心、記憶體
CUDA GPU 把工作拆給 SM、數千個核心和分層記憶體。這篇用台灣開發者看得懂的方式，拆開它為何特別適合平行運算。
NVIDIA 說 AGI 已到來，代表什麼
Jensen Huang 說 AGI 已經到來，但他的定義比多數研究者更窄。這篇拆解這句話對團隊預算、開發流程與企業自動化的實際影響。
黃仁勳：AI 會創造更多工作
NVIDIA 執行長黃仁勳認為，AI 會創造比它消滅更多工作。從 NVIDIA 人數成長與產品需求來看，這個說法不是空話。
Kubernetes 正在變成 AI 控制平面
KubeCon Europe 2026 釋出明確訊號：Kubernetes 正從容器編排，轉向 AI 基礎設施控制平面，重點落在 inference、GPU 與開放標準。
NVIDIA 論壇聊 SU(7) CUDA 晶格引擎
NVIDIA Developer Forums 一篇貼文把 7×7×7 晶格、shared memory、warp 與 bank conflict 放在一起談。重點不是 SU(7) 名字多炫，而是 CUDA 真的吃不吃這套。
DeepSeek 之後，NVIDIA 股價會回來嗎
DeepSeek 讓市場重新算 AI 成本，但 NVIDIA 仍握有 GPU、CUDA 與資料中心供應鏈。本文用數字、競品與產業脈絡，拆解股價能否回升。
NVIDIA Rubin 把六顆晶片塞進 AI 機櫃
NVIDIA 在 CES 2026 端出 Rubin 平台，主打推論 Token 成本最高可比 Blackwell 低 10 倍，MoE 訓練可少用 4 倍 GPU。重點不只是一顆新 GPU，而是把 CPU、網路、DPU、交換器整包賣成機櫃級 AI 系統。