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EP365:SEMICON Taiwan 2026登場!AI浪潮如何改寫半導體? ft. 鴻海研究院人工智慧研究所所長 栗永徽

來源 科技領航家

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摘要

探討 AI 發展從「堆砌參數」轉向「系統效能」的第二階段,重點分析 HBM、先進封裝與散熱等關鍵技術。專家指出,未來競爭在於每瓦效能與 token 成本,並強調企業應結合獨特 Know-how 建立差異化。

This podcast analyzes the shift in AI competition from model parameters to system efficiency, highlighting HBM and advanced packaging as critical trends for the semiconductor industry.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理,細節(誰說的、數字、先後)可能有誤;要引用請以原始內容為準。

重點

  • AI 競賽進入系統層級,不再僅看模型參數大小。
  • HBM、先進封裝與散熱成為提升算力效能的關鍵。
  • 企業應利用獨特 Know-how 與資料建立競爭優勢。

章節

依話題轉折切分,標題由 AI 產生

  1. 00:00AI 主軸下 Semicon Taiwan 亮點解析
  2. 03:42AI 進入第二階段效能競爭關鍵
  3. 10:17HBM 供不應求與資料中心泡沫風險
  4. 15:30訓練與推論階段晶片生態系差異
  5. 18:58半導體與 AI 互相驅動的未來趨勢
  6. 22:24台灣完整製造生態系整合優勢

提到的工具與公司

適合誰看

半導體產業從業人員、AI 技術決策者與科技投資分析者。

摘要依據

講者
朱楚文
依據
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