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Nvidia發表Vera Rubin平臺,一口氣推CPU、GPU、LPU等7款晶片,瞄準代理AI的AI工廠需求

Nvidia在美國聖荷西舉行的GTC 2026大會上,正式發表下一代AI基礎建設Vera Rubin平臺,一系列推出7款晶片,包括Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6高速連結交換器、Blue Field-4DPU、Spectrum-6乙太網路交換器、Connect X-9 SuperNIC及Groq 3 LPU,來打造新一代AI超級電腦,滿足代理式AI的AI工廠需求。 Nvidia執行長黃仁勳形容Vera Rbin為垂直整合,完全與軟體整合延伸到端到端的龐大系統,因為代理AI最重要的工作負載是思考,所需要的大型語言模型會越來越大,產生更多的詞元,快速思考需要對記憶體的存取,以及大量結構、非結構化資料的存取,因此需要全新設計的儲存系統。

NPM套件供應鏈攻擊PhantomRaven再度出現,攻擊者4個月內發動3波攻擊活動

2025年10月資安公司Koi Security揭露大規模NPM套件攻擊行動PhantomRaven,攻擊者一共上架126個套件,藉由遠端動態相依性(Remote Dynamic Dependencies,RDD)的方式,躲過大部分NPM生態系統資安工具的偵測,後續另一家資安公司Sonatype發現83個惡意套件,使得這起活動的套件數量超過200個。最近有新的發現,指出相關活動仍持續進行。

Nvidia推出BlueField‑4 STX儲存架構與CMX平臺,為AI推論加速提供標準化架構,臺灣三家伺服器廠商率先支援

Nvidia於GTC大會推出BlueField‑4 STX儲存參考架構,針對企業與雲端AI服務提供儲存加速解決方案,結合BlueField‑4資料處理器、ConnectX‑9 SuperNIC與Spectrum‑X網路設備, 號稱能提供比傳統儲存架構高出5倍的Token處理效能,大幅提升儲存設備存取速度,從而支援AI模型在長上下文(long-context)推論作業時的資料存取需求。

縱觀導致資料損毀的多種因素,臺灣企業對硬體故障與人為失誤的擔憂,超越勒索軟體

導致企業資料損毀的原因,通常包括勒索軟體等外部攻擊,以及儲存設備故障、人為失誤等內部因素。在勒索軟體的肆虐下,外部攻擊長期被視為主要資料損毀風險來源,不過群暉科技(Synology)發布的2026年《台灣企業資料保護大調查》結果顯示,過去一年內,臺灣企業對於人為失誤導致資料損毀的疑慮大幅增加,已略微超過對勒索軟體的顧慮。

智慧城市的淨零轉型,新北市明年將在新莊建置第二座AI資源回收廠,靠AI加速資源回收處理,每年可處理1.6萬噸垃圾

人口超過400萬的新北市,是國內人口最多的直轄市,龐大的人口每年產生垃圾超過200萬噸,過去這些垃圾靠人工分類處理資源回收,不僅耗費人力,也耗費過多的時間。新北市推動智慧城市與淨零減碳雙軸轉型,自2023年建置首座AI資源回收廠後,今年將再建置第2座AI資源回收廠,預計每年可處理1.6萬噸垃圾。

AI軍備競賽燒6500億,蘋果只花140億靜觀其變

在AI基礎設施投資快速升溫之際,市場研究機構Asymco分析師Horace Dediu上週提出一項具爭議的觀點,指出當Amazon、Google、微軟與Meta合計投入約6500億美元建設AI資料中心時,蘋果卻維持約140億美元資本支出,幾乎未參與這場算力競賽,很可能是「史上最愚蠢或最聰明的決策」。

GlassWorm蠕蟲活動持續蔓延,駭客利用竊得的GitHub權杖將惡意軟體推送到Python儲存庫

上週資安公司Socket與Aikido針對最新一波蠕蟲GlassWorm活動提出警告,Socket自1月底於Open VSX儲存庫看到72個有問題的VS Code延伸套件,Aikido於3月上旬在GitHub發現151個疑似有問題的儲存庫,並指出NPM套件也是駭客攻擊的目標。如今有新的調查發現,這波蠕蟲攻擊活動的影響範圍,已延燒到Python儲存庫。

OpenAI推出GPT-5.4 mini與nano,小模型定位更明確

OpenAI周二(3/17)推出GPT-5.4 mini與nano,強化小模型產品線。OpenAI表示,兩款模型在保留GPT-5.4能力的同時,提供更高速度與成本效率,適用於高流量與低延遲場景。 在定位上,GPT-5.4 mini主打需要即時回應且具一定複雜度的任務,包括程式碼助理、電腦操作與多模態理解,並支援工具使用與多步驟處理;GPT-5.4 nano則為系列中最輕量版本,主要用於分類、資料擷取與排序等基礎任務。
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