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38,000 次 ChatGPT 查詢才等於一顆杏仁？Sam Altman 再戰 AI 資料中心用水爭議
OpenAI CEO Sam Altman 宣稱，大約 38,000 次 ChatGPT 查詢所消耗的水，才相當於在加州生產一顆杏仁，並表示現代大型資料中心的直接用水量已可降到接近一般辦公大樓。然而這個說法與 Altman 2025 年自己公布的數字並不完全一致，也再次凸顯 AI 用水爭論最大的問題：不同研究計算的系統邊界、冷卻方式與基礎設施世代完全不同。
AI 晶片展裡最容易被忽略的公司：沒有電，再多 GPU 也只是昂貴的金屬盒
SEMICON Taiwan 2026 聚光燈大多落在先進製程、AI 晶片與封裝，但 Eaton 展出的卻是另一個正在快速成為 AI 基礎設施瓶頸的領域：電力。從 MW 級 UPS、800V 直流供電、Busway 到液冷，AI 資料中心正在迫使電力架構跟著 GPU 功耗一起重新設計。Eaton 同時宣布未來四年再投入新台幣 3 億元擴大台灣布局，背後反映的是一個簡單現實：AI 算力競賽走到最後，首先得回答電從哪裡來、怎麼送進機櫃，以及產生的熱要怎麼帶走。
Hitachi 也殺進 AI 資料中心：日本的電力、冷氣、鐵路與機器人，正在集體靠向 AI
AI 熱潮正在日本引發一場不同於美國的產業轉型。Hitachi 把資料中心列為關鍵業務，布局 800V DC 供電、GW 級能源園區、液冷與分散式 AI 資料中心；Daikin 將空調技術轉向 GPU 冷卻，SoftBank 大建 AI Data Center，FANUC、安川與川崎重工則瞄準 Physical AI。日本未必會成為下一個生成式 AI 軟體中心，但它原本擅長的重電、空調、機器人、鐵路、記憶體與工業系統，正在重新變成 AI 時代的重要基礎設施。
HPE 發表新一代 Cray GX5000 超級電腦！攜手 AMD 強攻 AI、HPC 與 Exascale 運算市場
HPE 在 AMD Advancing AI 2026 大會正式推出新一代 HPE Cray Supercomputing GX5000 超級電腦平台，採用第六代 AMD EPYC 處理器，並支援 AMD Instinct GPU，鎖定 AI 訓練、推論、高效能運算（HPC）及 Exascale 超級電腦市場。新平台同步導入高密度機櫃設計、直接液冷技術，並已獲美國與德國多座國家級超級電腦中心採用。