隨著生成式 AI 興起，全球對於 AI 運算力的需求急速上升，隨之而來的能源以及碳足跡議題引起各界關注，AMD 從晶片角度，如何幫助提供最有效率的解決方案，幫助企業在導入 AI 的同時，能有效減少伴隨而來的高耗能。 另外，從供應鏈的角度，AMD 一直保持與生態系夥伴和客戶緊密合作，共享未來 AI 商機。

隨著生成式人工智慧應用快速發展，對伺服器效能的要求也日益增加。我們將介紹技嘉伺服器如何透過最新的硬體架構，專為AI工作負載而優化的高效能運算解決方案。接著帶入先進散熱技術，能提升整體系統效能、降低能耗，並加速AI模型的訓練與推理過程，探討如何在保證高效能運算的同時，實現更環保、智慧的資料中心。

我們將深入探討邊緣人工智慧（Edge AI）的關鍵趨勢和技術發展。我們將從邊緣AI的概念入手，重點介紹其在如何將計算任務從雲端轉移到邊緣設備，進而減少延遲和帶寬。在產業應用方面，我們將以智慧製造作為案例，展示邊緣AI在這些領域的實際應用和未來的商機。最後，我們將討論在部署邊緣AI時面臨的挑戰，總結邊緣AI對未來技術趨勢的影響，並介紹研華的AI解決方案。

美光科技公司在人工智慧領域的記憶體與儲存產品發展，展現了其深厚的技術底蘊與創新能力。
多年來，美光專注於記憶體技術的研究與開發，不斷推動從基礎元件到整體系統架構的進步，特別是在高效能AI伺服器的應用上。
此次會議涵蓋了最新的DDR5記憶體、MRDIMM，以及CXL和NVMe SSD，這些產品大幅提升了數據處理速度與能效，為AI數據中心提供強大的支持。
美光的解決方案不僅提升了運算效率，也使得AI應用如機器學習和深度學習變得更加高效與可靠。透過不斷的技術創新，美光正在引領記憶體與儲存技術的未來。

分享晶心科技跟META合作MTIA Data Center AI SOC的經驗

剖析AI伺服器市場近況，隨CSPs及品牌業者等對AI伺服器需求續強，預期2024年整體AI伺服器（含搭載GPU、FPGA、ASIC等）出貨量成長近4成1，占整體伺服器比例自2023年僅約9%，上升至逾12%。
市場又以NVIDIA搭載HBM的高階AI晶片(如H系列、B系列)需求明顯增長，估2024年出貨有機會翻倍成長，並積極於更多元整體解決方案拓展。除NVIDIA，其他如AMD、Intel及CSPs亦積極推展各種AI軟硬體方案，推升2025年AI伺服器出貨動能仍強至YoY雙位數成長，有望同步帶動AI產業鏈(如CoWoS、HBM、PSU等)發展契機。