研究 AI 和科技，寫下來是因為：能寫清楚，才算看懂了。
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GPU 只是開始。一台現代 AI 伺服器裡住著五種晶片，缺一個就會出現瓶頸。這篇文章從 CPU 開始，一顆一顆拆開來看。
Rubin GPU、NVLink、LPU、Spectrum-X CPO——這些名詞你或許聽過，但它們各自在解決什麼問題、彼此之間又是什麼關係？這個系列將以系統架構的視角，由上而下拆解 NVIDIA 如何從晶片供應商演變為垂直整合的 AI 基礎設施平台。
台光電是 AI 材料的明星，但同產業的聯茂市值只有它的二十分之一，2026 年 1 月的營收年增率卻是 42%。這篇文章試著把這間公司攤開來看。
當所有人盯著 NVIDIA 的 GPU 和台積電的 CoWoS，有一個邊緣產業正悄悄掐住 AI 巨頭的咽喉。它賣的不是算力，而是一份價值數萬美元的良率保險單。
在 2026 年，AI 工程師不只是研究者的專利。這份路徑圖專為非科班、想透過開發產品跨入 AI 領域的人設計。
當其他科技巨頭砸千億美元搶建大型模型，蘋果卻用 10 億美元買下別人的技術，然後向所有人收過路費。這不是落後，這是最聰明的商業策略。
從 Gordon Growth Model 出發，用一條公式解釋為什麼市場願意對高成長企業給出驚人的本益比倍數，以及背後暗藏的風險假設。
