技術專欄-其陽科技 AEWIN Technologies

2026.09.24

面向Neocloud時代的機櫃級AI基礎架構設計

生成式AI與Agentic AI應用持續發展，加上日益加劇的AI訓練與推論工作負載，對運算吞吐量、記憶體、網路與儲存能力提出前所未有的要求。因此，AI基礎架構已無法再以獨立伺服器為核心進行設計。隨著專業化 Neocloud服務供應商興起，產業進一步朝向機櫃級架構發展，將運算、網路與散熱管理整合於同一架構中，以實現高效率且具高度適應性的AI運算能力。

2026.09.09

打造可擴展的AI與雲原生應用基礎架構

隨著AI應用與雲原生應用持續重塑企業IT環境，基礎架構必須能夠支援日益多元且動態的工作負載。從虛擬化、分散式服務到資料密集型應用，現代資料中心需要在運算、記憶體、儲存與I/O效能之間取得平衡。隨著工作負載需求持續演進，基礎架構也必須具備更高的擴充能力與效率。

2026.09.02

高密度 AI 基礎架構：以先進散熱技術提升運算效能與擴展能力

As AI workloads demand greater processing power, data centers must achieve higher compute density and superior thermal efficiency while minimizing space and energy footprints. Integrating high-power CPUs and GPUs into compact server platforms makes advanced thermal management a critical factor in sustaining performance and optimizing infrastructure efficiency.

2026.08.25

打造新世代AI工作負載的高效能資料管線

AI基礎架構過去主要著重於運用高效能CPU、GPU與AI加速器來提升運算效能。隨著AI工作負載持續處理規模更大、類型更多元的資料，單靠運算能力已不足以滿足需求。新世代AI基礎架構必須從運算能力進一步延伸至資料處理，建構高效能資料管線，讓AI工作負載能夠持續以高效率、順暢且穩定的方式運行。

2026.08.18

以高效能AI伺服器驅動Agentic AI

人工智慧正快速從內容生成，進一步演進至自主決策。生成式 AI 已改變企業產生文字、影像與程式碼的方式，而下一波AI創新的核心，將由Agentic AI推動。
Agentic AI是一種具備推理、規劃、執行與持續自我改善能力的智慧系統，能在極少的人為介入下自主運作。相較於傳統AI應用，AI Agent需要更多的運算資源，因此現代高效能伺服器將成為建構可擴展、安全且高效率的Agentic AI基礎架構之核心。

2026.07.16

永續AI基礎設施:結合節能AI平台、智慧兩相液冷(2P DLC)解決方案與安全網路架構

AI運算持續以前所未見的速度擴展,帶動資料中心用電量與散熱需求快速成長。優化基礎設施效率,已成為與運算效能同等重要的策略核心。從能源利用、散熱管理到基礎設施安全,打造永續的AI基礎設施,現在需要兼顧效能、效率與長期營運韌性的整體性方案。

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