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中国北京互联网法院（下称北京法院）近日于9月16日在其官方微信公众号刊登一篇介绍猫咪晶钻吊坠案判决的文章 — 内容是关于北京法院审理一起透过生成式人工智能（Gen AI）生成图片创造是否具有版权侵害之最新案例。北京法院针对此案件提出一最新判定标准，认为原告若要证明利用Gen AI生成的创作具有原创性，有义务说明其创作思路、输入指令内容、对AI生成内容选择和修改的过程，并提交相应的证据。 事实背景 本案的原告周某，为中国文化创意行业的内容创作者。其在与被告中国北京某科技公司合作创业期间，独立使用Gen AI软件「Midjourney」生成「猫咪晶钻吊坠」一图（图1），并在其微信群聊中公开...

美国版权局于5月9日公布《版权与人工智能》报告（下称《报告》）第三部分，讨论生成式人工智能（Gen AI）系统开发时使用他人著作当作训练数据，是否造成侵权及可否构成合理使用问题。

台资策会产业情报研究所（MIC）于12月18日举行《2026资通讯产业趋势》记者会，由MIC资通讯产业科技中心主任林柏齐分享2026年资通讯产业十大重点科技趋势。整体而言，生成式人工智能（Gen AI）与大型语言模型（LLMs）应用将快速扩张，全面推动半导体与资通讯产业结构重塑。

李淑莲╱北美智权报 编辑部 随着全球技术环境迈入2026年，人工智能的发展正经历一场从单纯技术展示到深度产业整合的深刻变革。在过去的几年间，生成式人工智能（Generative AI）以震撼性的姿态占据了全球技术对话的核心，然而勤业众信（Deloitte）在其最新发布的《2026全球高科技、媒体及电信产业趋势预测》报告 （TMT Predictions 2026） (下称《报告》)中指出，2026年将是人工智能的「话题声量」逐渐减弱但「智能化程度」持续提升的一年。这种转变标志着技术发展已从单纯的模型创新转向更为务实且具影响力的基础工作，即如何在大规模场景中让人工智能真正可用。随着科技、媒体与...

全球人工智能竞赛的决胜点已从芯片交期正式转向电力与电网基础设施。随着超大型数据中心用电需求呈倍数暴增，电力不仅跃升为微软与亚马逊等科技巨头高达数千亿美元的资本支出核心，更因变压器等关键设备面临严重短缺与地缘政治风险，触发美国国安层级的战略布局。在AI时代下，算力等同于国力，而确保算力的唯一前提是拥有强韧且不间断的电网支撑，这场由算力驱动的能源抢夺战，也重塑了全球电力供应链的战略地位。

根据TrendForce统计，2025年全球服务器整体出货量将成长约5%，其中人工智能（AI）服务器的需求将会继续攀升。2024年AI服务器出货量年增46%，预计2025年全球AI服务器规模将达到约210万台，年增约24.5 %，以满足云端运算服务供货商（CSP）和原始设备制造商（OEM）对生成式人工智能训练和推理应用的需求。展望2025~2026年，北美和中国的主要CSP将成为AI服务器订单的主要推动力。预计地缘政治紧张局势和关税相关的不确定性仍将是最大的风险...... TrendForce集邦科技研究经理龚明德在「CompuForum 2025 –智链驱动 释放AI算力」研讨会...

人形机器人（Humanoid robot）技术正在快速发展，根据摩根士丹利（Morgan Stanley）预测， 2050年全球人形机器人数量将达到近10亿台，市场规模可能超过5兆美元，涵盖供应链、维修与支持服务等多个环节。随着技术进步以及监管和社会支持的逐步加强，人形机器人的普及有望在2030年代后期迎来加速期。尽管目前类人机器人仍处于开发阶段，但未来90%的应用将集中于工业与商业领域，值得注意的是，得益于强而有力的政策性支持，中国目前在这场人形机器人的全球市场竞赛中处于领先地位。 摩根士丹利（Morgan Stanley）研究部估计，到2050年，人形机器人市场规模可能达到5兆美...

曾经受限于地理条件、发展停滞近70年的老牌绿能「地热能」，如今正强势跃升为全球科技巨头与资本市场的新宠。面对AI算力引爆的缺电危机，风能与太阳能等间歇性能源显得捉襟见肘，而地热能便成为了补足缺口的完美解方。

随着人工智能运算需求快速成长，AI 服务器的功率密度与热负载同步攀升，使数据中心散热面临前所未有的挑战。传统CPU时代单颗处理器功耗约200W，而当前高阶GPU与AI加速器的热设计功耗已普遍超过 700W，并正迈向1000W等级；单一机柜总功率亦由过往的10–20 kW 提升至 50–150 kW。如此剧烈的热密度跃升，使单一散热技术已难以支撑 AI 数据中心的可靠运行。为响应此趋势，数据中心散热逐步发展出「分层热管理（Hierarchical Thermal Management，HTM）」架构，透过芯片、服务器、机架(柜)、列、气流缓冲与机房等六个层级的协同设计，建立具备系统性、可扩展...

随着生成式AI与大型语言模型（LLM）算力需求呈指数级增长，AI 加速器芯片正式迈入「千瓦级（Kilowatt-scale）」功耗时代。当前先进制程芯片的局部热流密度（Heat Flux Density）正逼近1kW/cm²的物理极限，传统气冷方案已无法将结温（Junction Temperature, Tj）维持于安全范围，成为制约摩尔定律延续与 HPC系统稳定性的最大瓶颈。本文将聚焦于数据中心分层热管理(Hierarchical Thermal Management, HTM)中最底层的芯片层级（Chip Level），从热阻网络微观分析出发，探讨直接液体冷却、微流体散热与相变材料缓冲等结...