# 大師論壇  

AI資料中心的競爭不只在GPU，電力必須從電網、變壓器、儲能系統、伺服器機櫃一路送到處理器核心，每一次電壓轉換都可能形成能源損失。英飛凌科技（Infineon Technologies，法蘭克福證交所：IFX；OTCQX：IFNNY）營運長Alexander Gorski 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，AI資料中心供電已成為公司成......

半導體製造導入AI，正從單點預測維修走向可自行控制、處理異常並持續改善的自主工廠。英飛凌科技（Infineon Technologies，法蘭克福證交所：IFX；OTCQX：IFNNY）營運長Alexander Gorski 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，英飛凌新加坡廠已達自主化Level 4，距離最高的Level 5完全自主生產......

生成式AI從直接回答問題，進入會拆解任務、反覆檢查並呼叫外部工具的推理與Agent時代，單次工作所需算力也隨之增加。NVIDIA（NASDAQ：NVDA）技術長Michael Kagan 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，推理模型為產生正確回答，投入的運算量約比傳統一次性回答高出兩個數量級，即約100倍；當AI Agent開始執行資料......

機器人不能在真實世界學重力！NVIDIA：Physical AI須先進數位孿生反覆犯錯機器人要進入工廠、道路或大樓工作，不能等到實際部署後才從碰撞、墜落與設備損壞中學習。NVIDIA（NASDAQ：NVDA）技術長Michael Kagan 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，Physical AI必須先把機器放進具有正確物理定律、感測......

為在既有設施中迅速建成超過10萬顆GPU的AI叢集，Meta甚至將五座仍在承載正式服務的資料中心清空，重新配置機櫃與網路。Meta Platforms（NASDAQ：META）AI暨運算基礎部門副總裁唐春強（CQ Tang）2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，Meta於2024年為打造12.9萬顆GPU叢集，搬移逾5,000座機櫃、把五......

數萬顆GPU同步訓練模型時，整個叢集會被最慢、甚至計算錯誤的單一GPU拖住。Meta Platforms（NASDAQ：META）AI暨運算基礎部門副總裁唐春強（CQ Tang） 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇指出，Meta實測每數百顆GPU就有一顆曾發生靜默資料錯誤（Silent Data Corruption，SDC），發生頻率高於......

AI交換器頻寬每一代倍增，但先進製程帶來的電晶體速度增益已不足以抵銷互連、封裝與熱密度壓力。博通（Broadcom，NASDAQ：AVGO）核心交換器事業群資深副總裁暨總經理Asad Khamisy 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，Tomahawk 6交換器功耗約1,500瓦，現階段客戶仍可採氣冷；下一代產品若跨過1,500瓦，就必......

AI訓練把成千上萬顆GPU綁在同一項工作上，網路只要延遲升高或發生封包重傳，昂貴加速器就可能停下等待。博通（Broadcom，NASDAQ：AVGO）核心交換器事業群資深副總裁暨總經理Asad Khamisy 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇指出，傳統雲端網路利用率約60%，AI網路目前則已超過90%；在高負載下仍要壓低延遲、封包遺失與故......

AI記憶體需求快速升高，美光科技（Micron Technology，NASDAQ：MU）除擴充產品與產能，也把投資時間軸拉長至十年以上。美光總裁暨技術與產品長Scott J. DeBoer 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，公司將以未來十年100億美元設立Micron Research Labs，投入超越現有產品路線圖的長期研究；另......

AI資料中心不只大量採用高頻寬記憶體（HBM），也同步推升DDR模組、低功耗DRAM與高效能SSD需求；另一方面，汽車、機器人等邊緣裝置又要求更高頻寬與更低功耗，使記憶體產能同時面對雲端與終端市場拉扯。美光科技（Micron Technology，NASDAQ：MU）總裁暨技術與產品長Scott J. DeBoer 2日在SEMICON Taiwan 202......

AI推論模型愈來愈大、對話脈絡愈來愈長，記憶體與電力逐漸成為比運算晶片更難繞開的硬限制。微軟（Microsoft，NASDAQ：MSFT）Azure硬體系統暨基礎設施總裁Rani Borkar 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，AI基礎設施的瓶頸很少能在問題出現的單一環節解決，必須從模型、編譯器、晶片、網路到供電共同設計，目標是在相同......

AI基礎設施競賽從晶片數量、資料中心規模一路推高至吉瓦（GW）級電力，但微軟（Microsoft，NASDAQ：MSFT）認為，下一階段不能只看投入多少資本、晶片與能源，而要追問這些資源究竟轉化出多少可負擔、可實際運用的智慧。微軟Azure硬體系統暨基礎設施總裁Rani Borkar 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇指出，單一AI Age......

AI晶片更新速度加快，材料研發週期也被迫同步縮短。德國默克集團（Merck KGaA；法蘭克福證交所：MRK）執行董事暨電子科技事業執行長Benjamin Hein 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇指出，半導體創新週期已從過去3至4年，逐漸壓縮至每年一次；默克並利用材料模型，在進入實驗室前預測關鍵性質，部分預測的信心水準約達85%。Hei......

過去以液晶及OLED材料為市場熟知的德國默克集團（Merck KGaA；法蘭克福證交所：MRK），已把半導體推升為電子科技事業主要營收來源。默克執行董事暨電子科技事業執行長Benjamin Hein 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇指出，不到十年前，默克半導體業務規模仍相當有限，如今已占電子科技事業約35億歐元營收的八成，推算約28億歐元......

先進AI晶片結構愈來愈複雜，晶圓檢測設備本身也逐漸成為一套AI超級電腦。KLA（NASDAQ：KLAC）半導體產品與客戶事業總裁Ahmad Khan 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇指出，KLA高階晶圓檢測設備採用亮度約為太陽表面2倍的客製化光源，一套設備每日可產生約4PB資料，必須在掃描過程中即時完成影像運算及缺陷篩選。Khan表示，A......

AI晶片尺寸持續擴大，單一缺陷造成的損失也隨之上升。KLA（NASDAQ：KLAC）半導體產品與客戶事業總裁Ahmad Khan 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇指出，當AI晶片逼近全光罩尺寸，晶圓可切割的晶粒數大幅減少；若一片晶圓僅能切出5顆大型晶片，其中一顆出現致命缺陷，良率便可能減少兩成。Khan強調，這是用來說明晶片尺寸與缺陷成本......

AI下一個戰場將從資料中心走向汽車、機器人與工業設備。Qnity Electronics（NYSE：Q）執行長Jon Kemp 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇引用預測指出，AI機器人與自主機器市場規模至2035年可能達到1兆美元；為追趕快速縮短的產品週期，Qnity已利用計算化學、機器學習及分子模擬，每週探索超過10萬種材料配方。Kem......

AI晶片持續朝埃米製程推進，但單靠電晶體微縮，已不足以解決資料移動、供電與散熱瓶頸。Qnity Electronics（NYSE：Q）執行長Jon Kemp 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇上指出，半導體產業正從「Shrink」走向「Shrink＋Stack」，下一個創新單位不再是單顆晶片，而是由邏輯、記憶體、先進封裝及材料共同組成的完整......

高雄市政府青年局指出，繼邀請設計、音樂、料理界名人分享後，再度邀請大師現身高雄！青年局7日特邀極地超馬世界冠軍陳彥博於高雄展覽館分享面臨職涯選擇的各種甘苦經驗以及透過他歷時五年完成世界七大洲八大站的紀錄短片來勉勵現場青年「堅持初衷，永不放棄」，活動現場逾300人參與掌聲不斷。