NVIDIA 公佈了其下一代 Rosa CPU 的首個真正資訊，該 CPU 將與其 Feynman 產品線配合使用。 在2026年GTC大會上，NVIDIA發佈了其下一代資料中心CPU ——Rosa。Rosa CPU將與Feynman一同發佈，並針對智能體人工智慧工作負載進行了精準最佳化，以滿足這些工作負載對更高處理性能的需求。Rosa以美國物理學家、諾貝爾獎得主羅莎琳·薩斯曼（Rosalyn Sussman）的名字命名。 今天，NVIDIA公佈了其下一代 Rosa CPU 的更多細節，其中一些資訊非常重要。首先，NVIDIA 表示，Rosa CPU 將採用名為“Rigel”的全新核心架構，該架構基於 Arm v9.2 CPU 核心。與 Vera 一樣，Rosa 將成為一款速度極快的 AI 處理晶片，其單執行緒性能將比上一代產品在規模化應用中得到進一步提升。 Vera 採用的是 Olympus 核心，這些定製的 Armv9.2-A 核心的吞吐量是 Grace 的兩倍，而 Rosa 將進一步提升單核性能優勢。更令人印象深刻的是，性能的提升是在相同的晶片尺寸下實現的。

SK海力士近日宣佈將於2026年7月10日在納斯達克上市美國存托憑證（ADR），共發行相當於1779萬股韓國普通股的1.779億份ADR，募資規模約為281億美元。 SK海力士納斯達克ADR上市計畫概覽。公司計畫2026年7月10日掛牌，擬發行1.779億份美國存托憑證，對應1779萬股韓國普通股，每10份存托憑證對應1股普通股，按參考價估算募資規模約281億美元。資料來源：SK海力士招股檔案 這一規模不僅遠超2014年阿里巴巴250億美元和2019年沙烏地阿拉伯阿美256億美元的IPO紀錄，創下海外公司在美股市場融資的新高。 作為全球第二大儲存晶片廠商、Nvidia和Google等AI大客戶的關鍵供應商，SK海力士此舉被視為記憶體產業價值重估的重要催化劑。

AI浪潮、全球供應鏈重組與企業接班潮同步展開！過去一年在COMPUTEX掀起的輝達（NVIDIA）旋風推波助瀾下，讓北士科商辦成為企業布局與置產焦點。市場觀察發現，北士科商辦買盤正從早期投資導向，逐步轉為兼具自用與長期戰略思維的企業客層。指標預售商辦「聯上智科」今年就吸引許多來自中山、大安、松山等市中心舊B辦聚落的企業買主，在升級轉型和創業一代開始規劃二代接班的需求下，希望藉全新總部提升品牌形象、接軌國際供應鏈，同時強化ESG競爭力。 圖說：聯上智科3D建築立面與環境合成照示意圖。(圖/業者提供) 專家分析，台股在過去一年展現強勁漲勢，從2萬點翻倍站上4萬點大關；加上主計處將今年經濟成長率上修至9.64%，創16年來新高，企業獲利後傾向將部分盈餘轉為不動產資產，透過自用、出租或集團資產活化等多元策略，建立更具韌性的資產配置架構。在此趨勢下，頂著「輝達海外星艦總部」光環的北士科，迅速躍升為最受矚目的新興商辦板塊，並持續發揮磁吸優質企業聚集的效應，未來有望循新加坡濱海灣新世代企業總部聚落模式，發展為兼具科技創新與水岸商務特色的台北國際科技門戶。 圖說：北士科總面積約為94.38公頃。其中，規劃約25公頃作為科技產業專用區，「聯上智科」AI科技軸線福國路第一排關鍵位置。(圖/業者提供)

原版4顆計算芯粒的激進架構因台積電CoWoS-L封裝翹曲難題作廢，調整為雙芯粒版本落地，同時牽動玻璃基板CoPoS路線節奏、封裝供應鏈格局發生變動。 一、核心架構重大調整（行業最熱事件：6月30日-7月1日SemiAnalysis獨家披露） 1. 原版方案作廢 GTC 2026上發佈的初代Rubin Ultra規劃：4顆計算芯粒+16組HBM4E記憶體，單封裝1TB視訊記憶體，原計畫2027年下半年量產，依託台積電CoWoS-L超大封裝工藝實現；但4芯粒2+2排布結構下，有機基板出現多向嚴重翹曲，晶片無法和基板完整貼合、訊號斷路，製造良率完全不達標，方案直接取消。

2026年6月24日，一張照片從OpenAI舊金山總部傳出。 Broadcom CEO Hock Tan 將一枚晶圓遞到 Sam Altman 手中，兩人身後站著的是 OpenAI 總裁 Greg Brockman 和 Broadcom 半導體事業部總裁 Charlie Kawwas。Altman 的笑容不算誇張，但動作很輕——像是在接一件等了很久的東西。 這張照片講了三個故事。 表層：OpenAI 造出了自己的第一顆晶片。中層：從設計到交付只用了 9 個月——可能是半導體行業有史以來最快的高性能 ASIC 開發周期。深層：Altman 接過的不是一顆晶片，是 AI 基礎設施的權力交接。

在人工智慧/高性能計算行業，我（指代本文作者，下同）參與過的所有矽產品定義最終都會回到同一個問題上：製程節點的選擇。而且每次，大家都覺得這是理所當然的。當然，我們想要領先技術。當然，尺寸越小越好。沒人會因為選擇更小的奈米或埃而被解僱。 在過去的二十年裡，這或許是正確的，但現在我逐漸相信，這是當今人工智慧基礎設施中最昂貴的未經檢驗的假設——尤其是對於那些正在建構下一波人工智慧浪潮的人來說：即那些大規模服務於推理和混合專家工作負載的人工智慧超級工廠，而無需超大規模資料中心的資產負債表。 讓我用這個行業剛剛講述的一個關於自身的故事來說明這一點。 故事始於一個揭示真相的基準測試。去年十月，SemiAnalysis發佈了 InferenceMAX——一個開源基準測試工具，它以一種令人耳目一新的誠實方式呈現資料。它不以峰值浮點運算性能 (FLOPS) 為指標，而是對主流晶片進行夜間測試，並衡量營運商實際支付的費用：每秒令牌數、每瓦令牌數、每百萬令牌成本，涵蓋真實工作負載和實際延遲目標。

近期，輝達創始人兼CEO黃仁勳發表主題演講，並宣佈DRIVE Hyperion成為全球自動駕駛計程車平台。“包括比亞迪、吉利、極氪、小米及小馬智行等在內的中國主流車企和自動駕駛公司，均已採用或正在基於NVIDIA Hyperion平台開發智駕。” 輝達推出了Alpamayo 2 Super，這是一款擁有320億參數、基於推理能力的“視覺—語言—動作（VLA）”模型，進一步豐富輝達Alpamayo系列開源人工智慧模型、模擬框架與物理人工智慧資料集，助力企業研發安全的L4自動駕駛計程車。 黃仁勳表示：“Alpamayo標誌著汽車開始具備自主推理能力，不再只是單純行駛。” 唯有輝達能同步提供開源模型、模擬工具、真實場景資料與智能體能力，助力全球自動駕駛計程車生態打造四級自動駕駛能力，讓車輛識別極端場景、解釋決策邏輯、建立安全信任，並順利規模化部署至數百萬輛汽車。

這次的專家來自大家都知道的大廠—TF。資訊量非常大，值得深度，細讀。 專家指出，這不是訂單，而是一個明確的訊號。當我們還在為CPO何時量產爭論不休時，輝達已經用一份高達2500萬隻的NPO需求指引，給整個光通訊行業投下了一枚重磅炸彈。 一、為什麼NVIDIA突然加碼NPO？ “NPO可以被視為CPO的一個過渡性產品，”一位深耕光通訊領域的專家向我們強調，“NVIDIA之所以推動NPO，部分原因在於CPO的某些技術問題尚待解決。”