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以高性能AI服务器 驱动Agentic AI
2026.08.18

以高性能AI服务器 驱动Agentic AI

人工智能正快速从内容生成进一步发展至自主决策。生成式AI已改变企业生成文本、图像与代码的方式，而下一波AI创新的核心，将由Agentic AI推动。
Agentic AI是一种具备推理、规划、执行与持续自我改进能力的智能系统，能够在极少的人为干预下自主运行。相较于传统AI应用，AI Agent需要更多的计算资源，因此现代高性能服务器将成为构建可扩展、安全且高效的Agentic AI基础架构的核心。

可持续AI基础设施:结合节能AI平台、智能两相液冷(2P DLC)解决方案与安全网络架构
2026.07.16

可持续AI基础设施:结合节能AI平台、智能两相液冷(2P DLC)解决方案与安全网络架构

AI运算持续以前所未有的速度扩展,带动数据中心用电量与散热需求快速增长。优化基础设施效率,已成为与运算性能同等重要的战略核心。从能源利用、散热管理到基础设施安全,打造可持续的AI基础设施,现在需要兼顾性能、效率与长期运营韧性的整体性方案。

打造安全高效的本地AI基础设施
2026.07.02

打造安全高效的本地AI基础设施

随着生成式AI、AI代理(AI Agents)与企业级AI应用持续扩展,企业正逐渐将目光从云端转向更贴近自身数据的AI部署方式。在数据主权、安全性、延迟性与长期运营成本等考量日益受到重视的驱动下,本地(On-Premises)AI基础设施已成为企业追求更高掌控力、性能与可扩展性的战略性选择。

机架级AI基础设施:为AI时代最大化性能、效率与可扩展性
2026.06.30

机架级AI基础设施:为AI时代最大化性能、效率与可扩展性

在生成式AI(Gen AI)、代理式AI(Agentic AI)以及背後龐大資料量的爆炸性成長推動下,運算基礎設施正從獨立伺服器演進為機櫃級架構。現代AI工作負載需要運算、網路、儲存與散熱解決方案緊密整合,才能發揮最大效能與效率。面向未來的AI基礎設施,已成為AI時代不可或缺的根基。

以AEWIN Gen4 LAN Bypass强化网络韧性
2026.06.30

以AEWIN Gen4 LAN Bypass强化网络韧性

传统LAN Bypass的设计重点,在于系统故障时维持流量畅通,但现代部署环境需要更高的灵活性,以在可用性与安全性之间取得平衡。AEWIN Gen4 LAN Bypass在Gen3的基础上,引入强化的流量控制机制,让网络行为能更贴近实际运营需求。

优化高性能网络设备与服务器的散热设计
2026.06.30

优化高性能网络设备与服务器的散热设计

随着现代数据中心与网络基础设施持续扩展,对更高运算性能的需求也急剧增长。此趋势使CPU功耗不断攀升至新高点,尤其是搭载最新服务器级处理器的系统。因此,优化散热管理已成为直接影响系统稳定性与性能的关键设计要素。高性能网络设备与服务器,需要先进的散热解决方案,才能在高负载运行下维持性能表现。

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