COMPUTEX 2026 焦點：AIC 攜手 NVIDIA 與 VAST Data 打造新世代 AI 基礎架構
AI 基礎架構進入新戰場，AIC 直指資料搬運瓶頸
當 AI 持續往 reasoning models 與 long-context inference 進化，企業關注的重點已不只是算力，AI 基礎架構也開始把資料流動效率推到前台。AIC 在 COMPUTEX 2026 宣布，將於 6 月 2 日至 5 日在台北南港展覽館 1 館 4 樓、N1106 攤位展示最新方案，主軸是為 Agentic AI 時代打造基礎層。
這個訊號很清楚：當模型越來越大、推理越來越長，真正的瓶頸不一定在 GPU 本身，而可能在資料如何被儲存、搬運與調度。AIC 這次把「資料基礎設施」放在展示核心，也反映 AI 產業正從單純拼運算，轉向拼整體系統效率的階段。
從儲存到智能交付，AIC 要討論的是「記憶體牆」
AIC 將在 6 月 2 日下午 2 點於自家攤位舉辦主題座談 “Breaking the Memory Wall in the AI Era – Storage Challenges and Opportunities”，聚焦儲存如何從被動資料庫，變成 AI 智能交付的一環。這場座談的重要性，在於它不只談產品，而是直接談 AI 系統架構中的關鍵障礙：資料傳輸與管理。
根據公開資訊，AIC 邀請到代表 Infrastructure Layer 的三位業界人士同台，包括 AIC Chairman and CEO Michael Liang、NVIDIA Storage Technology VP Jason Hardy，以及 VAST Data Field CTO Andy Pernsteiner。這樣的組合意味著討論範圍將涵蓋運算、儲存與資料平台三個層次，而不是單點產品功能。
GPU 加速與超高 IOPS，資料密集型工作負載成展示重點
AIC 在展會中預告，將展示 GPU-accelerated platforms，並把 SCADA 與 GPU-centric platforms 整合，搭配 ultra-high IOPS storage，以支援 data-intensive AI workloads，並加速端到端處理。這種架構思路值得注意，因為它不再把儲存視為附件，而是視為整體 AI 管線的一部分。
從技術趨勢來看，當企業開始導入更複雜的推理型 AI 與長上下文應用時，資料讀寫速度、延遲與併發能力會直接影響體驗與效率。AIC 在 COMPUTEX 2026 的展示重點，正是把這些看似「後端」的能力，提升到決定 AI 成敗的核心位置。
NVIDIA GTC Taipei 與生態系聯動，AI 展會不只是單一廠商秀
此次 COMPUTEX 2026 期間，NVIDIA 也將以 GTC Taipei 形式參與，並在 TICC 與展場中展示涵蓋 physical AI、AI compute、AI infrastructure 等主題的最新進展。根據 NVIDIA 公開資訊，GTC Taipei at COMPUTEX 2026 將在 6 月 1 日至 5 日登場，並安排論壇與合作夥伴展示，顯示整個 AI 供應鏈正以更密集的方式在台北匯流。
其中，6 月 2 日由 Deepu Talla 分享 robotics、autonomous machines 與 physical AI，6 月 4 日則由 Kevin Deierling 談 AI compute、infrastructure 與 development。這些議程與 AIC 的座談主題彼此呼應，也說明今年 COMPUTEX 的看點已不只是單一硬體，而是從模型、算力到資料層的整體協同。
COMPUTEX 2026 的訊號：下一波 AI 競爭，拼的是整套底層能力
若把 AIC、NVIDIA、VAST Data 與其他在 COMPUTEX 2026 展出的 AI 基礎架構合作案放在一起看，會發現產業焦點正在改變：過去大家先問「算力夠不夠」，現在更常問「資料能不能跟上」。這也是為什麼 AIC 強調高可擴充性與極致效能，並與生態系夥伴協作打造 foundational platforms。
Michael Liang 的說法點出了這場變化的核心——AI 工作負載正在發生根本轉變，因此需要全面升級 AI 基礎架構。這不只是品牌口號，而是對市場需求的回應：當企業希望把 AI 真正落地，能否讓資料流、儲存與運算同步進化，往往比單純增加設備更重要。COMPUTEX 2026 也因此不只是新品秀，更像是下一階段 AI 競賽的基礎建設預演。
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