AI 硬體是什麼？
從 AI 電腦、AI 手機、本地 AI 主機到企業 AI 伺服器，用一篇看懂 AI 時代硬體正在怎麼分工。
研究索引
先把 AI 硬體的地基看懂
這些頁面是網站的長期骨架，用來承接 AI 電腦、本地 AI、工作站、DGX Spark 與企業導入的主要關鍵字。
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AI 電腦是什麼？
AI PC、Copilot+ PC、RTX AI PC、RTX Spark 和一般電腦差在哪？先看懂 NPU、GPU、記憶體、Windows AI 與本地 AI 工作負載。
AI 硬體規格怎麼看？NPU / GPU / TOPS / VRAM / RAM 一次拆解
AI 電腦、本地 AI 主機與 AI 工作站不能只看 TOPS。這篇用白話拆 NPU、GPU、TOPS、VRAM、RAM、unified memory、token 與 model size。
本地 AI 是什麼？
本地 AI 是把模型、RAG、資料查詢或 AI 工作流放在自己的電腦、工作站、本地 AI 主機或公司內部環境運作。
企業本地 AI 導入指南：資料、RAG、權限、PoC 與主機選型
企業導入本地 AI 不能只買主機。先釐清資料不上雲、RAG、權限、引用來源、PoC 指標、維護責任與本地 AI 主機選型。
AI 工作站 / 本地 AI 主機怎麼選？
AI 工作站偏個人重負載，本地 AI 主機偏團隊與企業內部服務。這篇用工作流、資料、權限、規格與維護方式拆解怎麼選。
DGX Spark / GB10 是什麼？規格、用途與大型模型限制
DGX Spark 搭載 NVIDIA GB10、128GB 統一記憶體。本文整理完整規格、適合用途，以及能否執行 200B 大型模型與實際限制。
AI 手機是什麼？
AI 手機的重點不是宣稱有 AI，而是哪些功能在本機跑、哪些靠雲端、哪些只是包裝成 AI。
AI 工作站、機器人運算平台、邊緣 AI 主機差在哪？
用開發、部署與控制三個角色，分清 AI 工作站、本地／邊緣 AI 主機和機器人運算平台，避免只按 GPU 算力選設備。
企業導入物理 AI：模擬、資料、PoC、安全與維運怎麼規劃？
企業導入物理 AI 不能只買機器人或 GPU。從場景、資料、模擬、PoC、安全、人工接管到設備維運，建立可落地的導入順序。
物理 AI 是什麼？跟生成式 AI、具身 AI、邊緣 AI 差在哪？
從感知、推理到動作，白話拆解物理 AI 的硬體架構、應用邊界，以及它和生成式 AI、具身 AI、邊緣 AI 的差別。
物理 AI 需要什麼硬體？從感測器、GPU / NPU到即時控制
物理 AI 不能只看 TOPS。從感測器、記憶體、GPU / NPU、即時控制、I/O、功耗到安全機制，一次看懂硬體選型。
VLA 是什麼？AI 如何從看懂指令走到機器人動作？
VLA 把視覺、語言與動作放進同一個模型脈絡。本文拆解 VLA、VLM、LLM 的差別、硬體需求、用途與安全邊界。