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NVIDIA Frame Generation 新模式最高提升約 35%：RTX 40、50 的 Preset C 如何用模型效率換 FPS？
NVIDIA 推出 Frame Generation Performance Mode（Preset C），透過較輕量的 AI 模型降低畫格生成成本。RTX 40 與 RTX 50 系列的相容遊戲可望受益，但最高約 35% 的效能改善來自特定展示，不代表所有遊戲的普遍增幅。
中國 AI 企業一年掃貨逾百萬顆 NVIDIA GPU：RTX 5090 也被拿去跑 AI，出口管制正在改變顯卡市場
《金融時報》報導，中國科技企業於 2026 年已採購超過 100 萬顆 NVIDIA 遊戲與工作站 GPU，包括 RTX 5090、RTX Pro 6000D 與 RTX Pro 5000，以填補 AI 算力缺口。中國本土 AI 晶片供應量預估約 350 萬顆，需求卻超過 500 萬顆。這場採購潮揭露出口管制、CUDA 生態系與消費級 GPU 市場之間的複雜關係。
AI 工廠不只缺 GPU，也缺連接空間：NVIDIA、Cisco 用 USFP 挑戰四倍光學頻寬密度
NVIDIA 與 Cisco 公布新一代 USFP 可插拔光學模組設計計畫，透過每通道 400Gb/s 與更多通道，在約 OSFP 大小的空間內實現四倍頻寬密度。首階段規劃 6.4Tb/s，未來朝 12.8Tb/s 擴展，目標是在保留可替換維修方式的同時，緩解 AI 叢集的網路空間與能源壓力。
2026 顯卡價格失控：RTX 5090 飆到 7,177 美元，AI 熱潮正在擠壓遊戲玩家市場？
Tom's Hardware 2026 年 10 月 8 日更新的美國 GPU 價格追蹤顯示，GeForce RTX 5090 最低在售報價達 7,177 美元，比 1,999 美元上市建議售價高出約 259%。RTX 5080、5070 Ti、5060 Ti 16GB 同樣面臨溢價，AMD Radeon 與 Intel Arc 也並非完全免疫。本文整理 NVIDIA、AMD、Intel 的價格差異，分析 AI 資料中心需求、顯示記憶體成本與通路供應如何影響消費級顯卡，並解釋為何最低報價不能直接當成市場平均成交價。
RTX Mega Geometry 登場：NVIDIA 花六年解決 Nanite 光追難題，《戰爭機器 E-Day》揭開 UE5 幾何渲染新時代
NVIDIA 與 The Coalition 在《Gears of War: E-Day》中實裝 RTX Mega Geometry，試圖解決 Unreal Engine 5 Nanite 高精度幾何與光線追蹤加速結構之間長期存在的精度落差。這項技術讓光追陰影與反射能更準確呈現高細節模型，並預計將相關能力納入 DirectX Raytracing 2.0。本文深入拆解 Nanite、BVH、幾何更新成本、顯示記憶體需求，以及對未來遊戲美術工作流程的影響。
360W 也救不了 RTX 4090：12VHPWR 為什麼不是單純的「功耗太高」問題？
一張已將功耗限制在 80%、約 360W 的 Gigabyte RTX 4090，使用顯示卡原廠附贈的 16-pin 轉接器仍出現接點燒損。這起案例再次提醒：12VHPWR 的風險不能只用 GPU 總功耗解釋，真正需要關注的是接觸電阻、單一端子電流分配、插合品質與高功率連接器的容錯能力。
RTX 5090 熔接頭後竟被拒保？PNY 爭議把 12V-2x6 問題從硬體燒到了保固制度
一名 PNY GeForce RTX 5090 使用者表示，顯示卡與電源供應器兩端的 12V-2x6 接頭熔毀後，PNY 以未使用盒內 PNY-approved cable 或 adapter 為由拒絕 RMA。爭議之處在於，使用者採用的並非來路不明延長線，而是 ASRock PG-1600G ATX 3.1 電源供應器原廠附帶的 native 12V-2x6 線材。事件讓 RTX 5090 長期存在的高功率接頭問題進一步延伸到更麻煩的責任邊界：如果符合 ATX 3.1 與 PCIe 5.1 設計的 PSU 原生線材都可能被顯示卡廠視為第三方線材，那麼標準化連接器的互通性、廠商責任與消費者保固究竟該怎麼劃分？
晶片沒進中國，算力進去了：ByteDance 如何透過挪威取得 2,304 顆 NVIDIA B200 算力
Nscale 的美國 IPO 文件揭露，一項位於挪威 Glomfjord 的 AI 基礎建設融資案涵蓋 2,304 顆 NVIDIA B200 GPU，主要客戶之一為新加坡公司 Spring。Financial Times 進一步報導 Spring 與 ByteDance 有關，而該客戶更曾貢獻 Nscale 2025 年約 73% 的營收。這起事件真正重要的地方，不只是中國企業如何取得先進 AI 算力，而是它暴露出出口管制的一個根本問題：當晶片沒有跨境，只有計算工作跨境時，傳統以硬體流向為核心的管制制度要如何定義『取得先進晶片能力』？
GPU 到底都拿去做什麼了？AI 吃掉最貴的產能，遊戲玩家真的只拿到剩下的嗎？
2026 年全球仍在大量生產遊戲 GPU，光第二季桌面獨立顯卡就出貨約 1,250 萬張，因此「NVIDIA 已經不想做遊戲卡」並不正確。但如果看的不是晶片顆數，而是最先進晶圓、HBM、CoWoS、封裝材料、資本支出與供應鏈議價權，答案便完全不同。NVIDIA 單季 Data Center 營收已達 890 億美元，而 Compute & Networking 營收超過 Graphics 十倍。玩家不是拿 AI GPU 的剩料做成 RTX，但在今日半導體產業最稀缺資源的配置順位裡，Gaming 確實已不再坐頭等艙。