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半導體產業/電子科技(2)

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小毛
我是老鳥

Taiwan
12111 Posts

Posted - 04/30/2026 : 09:29:49

台灣在立體堆疊記憶體方面的突破，單顆DDR chip可以做到128GB............

https://www.techbang.com/posts/129075-neo-semi-3d-x-dram-poc
施振榮押寶新創！Neo半導體宣布 3D X-DRAM通過概念驗證，陽明交大產學合作、挑戰三星/海力士壟斷格局
這種架構變革帶來的效益是驚人的：目前主流 2D DRAM 的核心容量多為 16Gb，而 3D X-DRAM 則可直接衝上 128Gb，密度增長達 8 倍。更進一步，NEO 預計在 2026 年量產 512Gb 的測試晶片，並在 2030 年代達成單顆晶片 1Tb 的目標。這意味著未來的伺服器記憶體條，單根就能達到 4TB 的恐怖容量。與英特爾已宣告失敗的 Optane（3D XPoint）技術相比，3D X-DRAM 憑藉著更低的程式編寫複雜度與更高的產線相容性，顯然更具勝算。

除了基礎的 DRAM 擴展，NEO 更有野心的計畫是其「超高頻寬記憶體」（X-HBM）架構。在 AI 算力呈指數級增長的今天，傳統 HBM 記憶體正遭遇頻寬與功耗的雙重瓶頸。根據韓國科學技術院的預測，即便是計畫於 2040 年推出的 HBM8，也僅能提供 16K-bit 的總線頻寬；然而，NEO 的 X-HBM 技術號稱已能實現 32K-bit 的超高位寬，且頻寬提升 16 倍、密度提升 10 倍，相當於提前 15 年實現了次世代性能。

施振榮領投的新一輪戰略投資，被視為對台灣半導體生態系與新創技術整合的強力背書。隨著 POC 的成功，NEO 下一階段將聚焦於「陣列級實作」與多層測試晶片的開發。如果 3D X-DRAM 能順利進入量產，這將徹底改變目前記憶體市場被三星、海力士、美光三巨頭壟斷的局面，為 AI 硬體供應鏈注入全新的競爭動能。

** 小毛的新幻想空間逐漸復活中(新增3D圖喔).....**
http://lordmrx.pixnet.net/blog
歡迎參觀

WingStar
路人甲乙丙

Taiwan
867 Posts

Posted - 05/06/2026 : 08:06:07

https://www.defenseone.com/threats/2026/04/china-steal-ai-models/413103/?oref=d1-homepage-river

美國國務院發出警示，大陸正將間諜活動的重心轉向「竊取人工智慧(AI)模型」，
而不僅僅是過往的底層數據或硬體技術，這項轉變反映了全球軍備競賽已進入「演算法」階段

過去大陸的網路間諜活動多集中在竊取個人資料、智財權或軍事藍圖，
但現在目標已轉向權重(Weights)與參數(Parameters)，
這是因為訓練一個頂尖的大型語言模型(LLM)需要數十億美元的資金、強大的算力(如NVIDIA H100晶片)以及長達數月到數年的時間，
大陸若能成功竊取這些已訓練完成的模型「權重」，就能直接繞過美國的出口管制(算力封鎖)與龐大的研發成本，
直接獲得與美國同等級的AI能力，即便是實際晶片運算速度慢一點也無所謂

報導指出，大陸利用多種手段來獲取美國領先的AI技術，
如吸收或利用在美國頂尖AI實驗室(如OpenAI、Google、Anthropic)工作的研究人員，將模型核心程式碼帶走，
或針對雲端運算平台進行滲透，黑客現在傾向於尋找系統漏洞，直接在伺服器端「複製」整個運算架構，
(註：大陸那個天津超算中心資料外洩案，就是這種尋找系統漏洞的經典案例)
並利用西方國家推崇的「開源」精神，透過合法的研究交流獲取核心技術細節，再將其轉為封閉式的軍事用途
(註：大陸的無人機飛行控制軟體，其底層代碼主要來源是美國的ArduPilot及PX4，通訊協議則是MAVLink協議)

美國AI模型若落入大陸手中，可用於優化自動化武器系統、精準打擊演算法，或是在台海等潛在衝突中進行複雜的戰場模擬，
也可以利用竊取來的先進LLM生成極度逼真、針對性強的假訊息，對西方社會進行更大規模的認知作戰，
還能強化其國內的生物識別與大規模監控系統，進一步鞏固數位威權

為了防堵技術外流，美國政府對從事核心AI研發的外籍員工(特別是與大陸軍方有聯繫者)進行更嚴格的背景調查，
要求雲端服務提供商(如Microsoft Azure，AWS)監控異常的大規模數據傳輸，防止整個模型被打包下載，
並將「尖端 AI 模型」納入出口管制清單，而不僅限於硬體晶片

即便美國限制了晶片出口，只要模型本身(軟體)的安全存在漏洞，大陸依然有機會透過非對稱手段達成技術對齊，
這是一場從「硬體封鎖」演變為「軟體防禦」的全新對抗

WingStar
路人甲乙丙

Taiwan
867 Posts

Posted - 05/07/2026 : 21:09:03

https://www.c4isrnet.com/opinion/2026/04/23/inside-china-artificial-intelligence-is-a-snake-eating-its-own-tail/

C4ISRNET提出一篇深度評論，標題是「在大陸內部，人工智慧是一條吃掉自己尾巴的蛇」(A snake eating its own tail)，
簡單說，大陸AI發展陷入「銜尾蛇」困境

近期觀察大陸出產的AI模型可以發現，大陸AI發展正面臨一個數據上的惡性循環，
由於大陸網路充斥著高度過濾、政治正確的內容，當AI模型(如文心一言、通義千問或DeepSeek等)使用這些受限的數據進行訓練時，
生成的內容會進一步強化這些偏見與限制，隨著AI生成的內容(Synthetic Data)重新流回網路，
下一代的AI模型會用這些「被過濾過的二級數據」再進行訓練，這導致模型變得越來越保守、缺乏創造力，
且在測試中經常出現「模型崩潰」(Model Collapse)現象，長此下去終將導致AI技術停滯不前
(DeepSeek的版本演進就可以看出這個趨勢，實際使用過會感覺更明顯)

大陸的AI開發者必須在模型中嵌入強大的「政治過濾器」，與西方不同，AI的對齊(Alignment)是為了符合人類道德，
但在大陸，對齊的首要任務是符合黨的意識形態，為了確保AI不會說出「不該說的話」，
開發者必須犧牲模型的推導能力與靈活性，這就像是給一輛賽車裝上了沉重的保險箱，
導致與OpenAI或Google的競賽中天生就慢了一截
而美國禁令迫使大陸公司必須用低效能的晶片來訓練大型模型，為了達到相同的效果，
大陸必須消耗更多的電力、更多的晶片堆疊，無形中提升成本降低商業競爭力，使整體狀況更加惡化

大陸目前推出的AI模型看似多樣，拆解後就可以發現很多是「應付式創新」和「抄襲式創新」，
許多模型雖然性能數據漂亮，但本質上是透過「模型蒸餾」和「底層代碼與邏輯抄襲」的結果，
即模仿美國的模型，缺乏底層框架的突破，結果是各種AI模型長得越來越相似，功能也差不多，缺乏創新與突破

大陸AI資源被大量傾斜向社會監控、人臉識別等「維穩」技術，而非能帶動生產力革命的通用型AI，
這使大陸的AI發展正處於一種「高水平的陷阱」，或許基礎設施與投入世界領先，
但只要「數據環境」是封閉且受監控的，AI就會像一條吃掉自己尾巴的蛇，
在自我重複與限制中逐漸失去生命力，難以在真正的智慧巔峰上與西方抗衡

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