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3 天前 · 國發會經濟發展處處長吳明蕙表示，受惠人工智慧等高速運算應用需求的持續增加，帶動資通訊設備表現好轉，外在需求也連帶推動生產、機械及電機設備進口值等指標，不過黃紅燈屬於「注意性燈號」，雖然算是穩步復甦，但還不會說景氣趨熱，未來仍須留意可能的外在風險。 【推薦閱讀】 【電價調漲影響反而小】台積電指晶片不在台灣做只會變得更貴，若指定生產國家會將成本轉嫁. 狂砸 3270 億美元搶台灣先進晶片製造，為了推行《晶片法案》美國還要忙什麼？ 【中國企業開始急了？ 】百度「混搭」各廠牌 GPU 跑 AI 運算，遭禁運 AI 晶片意外逼出新技術.
3 天前 · 分享本文. 科技新創公司無論在世界哪國都是出了名的高失敗率，相較於其他產業的創業風險，在科技領域要白手起家失敗率高達 50%。 想要公司順利運轉，新創所需要砸下的成本非常驚人，從軟體開發到人員配置都不容小覷。 而有一項非常必要的支出成本花費最為驚人，就是「雲端運算」，甚至每年都在穩穩上漲。 根據 Gartner 的數據指出， 全球企業每年的雲端支出已飆升至 6,000 億美元，成為科技公司漲幅最快的支出項目 。 如果想要有效管理這些成本就需要 DevOps 團隊與財務、業務等部門緊密合作，制定全面的雲端成本管理策略，才能更好地控制支出，提高投資報酬率。 市場調查指出目前還有高達一半的企業表示他們尚未完全優化其雲端支出。 雲端服務支出有多高？ 一間典型 SaaS 新創平均砸 116 萬美元.
3 天前 · 根據德銀分析師 Jim Reid 先前發表的研究報告顯示，美股「七巨頭」（The Magnificent 7）市值總計近 13.1 兆美元，狠甩最大勁敵中國股市總市值 11.5 兆美元。. 《Business Insider》近期也揭露了這些科技「七巨頭」 （蘋果、微軟、NVIDIA、Alphabet、亞馬遜、特斯拉）CEO 的 ...
4 天前 · 揭台灣 AI 應用最新趨勢. 廖紹伶. 2024-05-27. 分享本文. 「過去幾年我們都在關注 AI 有多強，現在，我們都在關注 AI 有多弱。 」Google 台灣前董事總經理簡立峰在 5/25 舉辦的 2024 Generative AI 年會 上開講，分享他觀察的生成式 AI 最新趨勢，以及台灣機會。 年會也集結了不同產業、不同組織暢談第一線導入生成式 AI 的成功與辛酸血淚史，內容可說是集百工 AI 應用之大全。 本文萃取年會 3 大重點，帶你看台灣的生成式 AI 最新應用趨勢，和未來潛力領域！ AI 大趨勢──簡立峰：邊緣 AI、機器人是台灣的新機會. 簡立峰提及 4 個值得關注的 AI 趨勢發展。
3 天前 · 2024-05-28. 分享本文. 上周共軍舉行環台軍演，《彭博》經濟研究地緣經濟分析師 Jennifer Welch 上周六（25 日）表示，這場軍演幾乎可確定是模擬封鎖台灣。 《彭博》指出，若解放軍全面封鎖台灣，半導體業供應鏈斷鏈，且西方國家制裁中國，第一年全球國內生產毛額（GDP）將縮水約 5 兆美元，相當於負成長 5%。 美國 GDP 的規模第一年會減少 3.3%，中國的降幅更達到 8.9%。 Welch 寫道，北京封鎖台灣的選項有幾種，包括選擇性攔截前往台灣的船隻，最激烈的選項是軍事封鎖，共軍切斷所有空中與海上交通。 掌握 AI 趨勢 & 活動資訊一點都不難！ 訂閱電子報，每週四一起《AI TOgether》 據《彭博》經濟研究估算，台海未來五年爆發「重大危機」的可能性是 1/4。
3 天前 · 蔡銘翰. 2024-05-28. 分享本文. 網路安全研究人員近期發現，一款全新的勒索病毒已經駭進了企業及政府機構，並且利用 Windows 內建的 BitLocker 加密功能，將使用者的檔案完全上鎖，而且該勒索病毒還擁有更強大的未公開破壞能力。 網路安全公司卡巴斯基表示，這款全新的勒索軟體被稱為「ShrinkLocker」，其中 Shrink 的意思是「縮小」，因為其攻擊方式會先將電腦上的可用非啟動分區縮小 100MB，並且將該空間用來創造全新的啟動區以利後續進行勒索，接著再透過 BitLocker 將目標裝置中的檔案全部鎖定。
4 天前 · 蔡銘翰. 2024-05-27. 分享本文. 生成式 AI 與大型語言模型對電力的高度需求，正在加速科技巨頭研發更加節能的產品，尤其是過往一直被嘲諷為「北極熊殺手」的 AMD。 AMD 執行長蘇姿丰表示，未來 3 年內將會把資料中心的能源效率提高 100 倍以上，藉由半導體製程節點和封裝的改進，協助緩解全球電力需求。 根據高盛估算，當到 2030 年時資料中心的電力需求將成長 160%；在 2022 年，資料中心就消耗了美國 3% 的電力，預計到了 2030 年這數字將提升到 8%。 OpenAI 執行長 Sam Altman 過去曾指出，如果電力問題沒有創新的解決方案，那麼 AI 發展也將很難得到突破。
