Tag Archives: AI 基礎設施

Alphabet 首發日圓債券，多元籌資布局 AI 戰場
作者 |發布日期 2026 年 05 月 12 日 10:10 |
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分類 AI 人工智慧 , Google , 財經

5 月 11 日，《日經亞洲》（Nikkei Asia）報導，Google 母公司 Alphabet 宣布計劃首次發行以日圓計價的債券。根據訊息來源，這筆債券交易預計將達數千億日圓或數十億美元。確切的發行條件將視市場狀況而定，Alphabet 已與瑞穗銀行（Mizuho）、美國銀行（Bank of America）、摩根士丹利（Morgan Stanley）及倫敦證券交易所集團（LSEG）合作，委任他們擔任該債券的承銷商。 繼續閱讀..

彼得·泰爾領投 1.4 億美元，Panthalassa 打造「海上 AI 運算節點」
作者 |發布日期 2026 年 05 月 06 日 11:10 |
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分類 AI 人工智慧 , 新創 , 能源科技

矽谷對海上 AI 基礎設施的投資熱度持續升溫。總部位於波特蘭的 Panthalassa 於 5 月 4 日宣布完成 1.4 億美元新一輪融資，由 Palantir 共同創辦人彼得·泰爾（Peter Thiel）領投，並獲多位科技與永續投資人參與，讓這家結合再生能源與海洋科技的新創累計募資達到 2.1 億美元。 繼續閱讀..

中國矽晶圓國產化衝七成，12 吋市場自主化進入決勝年
作者 |發布日期 2026 年 05 月 05 日 11:30 |
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分類 中國觀察 , 半導體 , 晶圓

中國今年將矽晶圓國產化比例提升至逾七成，成為半導體供應鏈自主化最具指標意義的一役。據知情人士透露，這項政府目標已在晶片製造商之間形成不成文的採購慣例，且與過去多項未能達標的自給目標相比，這次完成的可能性極高。 繼續閱讀..

EPS 超出預期、資本支出卻暴增至 250 億美元──特斯拉財報亮眼，但燒錢才剛開始
作者 |發布日期 2026 年 05 月 02 日 10:00 |
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分類 晶片 , 機器人 , 汽車科技

特斯拉 4 月 22 日公布第 1 季財報，每股盈餘（EPS）0.41 美元連續第 2 季超過華爾街預期，盤後股價一度跳漲 4%。但多頭還沒來得及慶祝，財務長瓦伊巴夫·塔內亞（Vaibhav Taneja）就在法說會上宣布今年資本支出從 200 億美元上調至逾 250 億美元，導致漲幅回吐。 繼續閱讀..

輝達高層：算力成本遠超過員工薪資！AI 省錢之說未成真先破滅
作者 |發布日期 2026 年 04 月 28 日 16:40 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 公司治理

近期科技業裁員與人工智慧投資同步升溫，但最新訊號顯示，AI 對部分企業不但沒有立刻取代人力，反而推高成本。Nvidia 深度學習應用副總裁布萊恩·卡坦察羅（Bryan Catanzaro）坦言，他的團隊算力開銷遠高於員工薪資；Uber 技術長也表示，為了轉向 AI 程式工具，年度預算很快就要耗盡。 繼續閱讀..

打破軟體業獲利定律！專家示警：AI 越多人用成本越高，新創難逃低毛利困境
作者 |發布日期 2026 年 04 月 27 日 11:20 |
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分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 晶片

史丹佛大學一門春季課程近期在 YouTube 公開後，引發外界對 AI 經濟結構的新一輪討論。課程主講人、Altimeter Capital 合夥人 Apoorv Agrawal 直言，生成式 AI 與過去軟體產業的成長邏輯不同：使用者愈多，推理運算與 GPU 成本就愈高，未必能帶動整體毛利改善，反而可能讓價值更多流向晶片與基礎設施供應鏈。 繼續閱讀..

斥資逾 10 億美元，Meta 於奧克拉荷馬州新建全球第 32 座 AI 資料中心
作者 |發布日期 2026 年 04 月 22 日 16:30 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源

Meta Platforms（META）於 4 月 21 日宣布，已在奧克拉荷馬州塔爾薩市啟動一項超過 10 億美元的新資料中心建設，這是其擴展人工智慧基礎設施的重要一步。這座資料中心將成為 Meta 在美國的第 28 座、全球第 32 座，專為支持全球人們、社區和企業的 AI 工作負載而設計。 繼續閱讀..

實體 AI 元年，NVIDIA GTC 2026 關鍵技術剖析
作者 |發布日期 2026 年 04 月 16 日 7:00 |
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分類 AI 人工智慧 , Nvidia , 技術分析

從 GR00T N1.7 開放商業授權、Isaac Lab 3.0 強調大規模量產訓練能力，到 NemoClaw 強調 Token 成本追蹤與合規部署，可清楚感受到 NVIDIA 正在系統性地將其技術能量轉化為可交付的商業產品。機器人訓練成本的下降、模擬技術的突破、晶片機電生態的完整化，都在共同指向同一個結論，即 Physical AI 的規模化商業化，已從「是否可行」的問題，演變為「速度快慢」的問題。 繼續閱讀..