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企業AI部署的洞察、研究與行業最佳實踐。
李傑教授在 5 月 5 日論壇上的觀點: SoX, 工業 AI, 人才培養與智慧製造的未來
李傑教授在 5 月 5 日論壇上的主題演講聚焦 SoX, 工業 AI, 人才培養與智慧製造未來, 闡述了可見與不可見製造數據如何驅動即時工業智能.
Maxta 作為設備贊助商及參展廠商支持 AI for Smart Manufacturing Productivity Forum
Maxta 作為設備贊助商及參展廠商支持 AI for Smart Manufacturing Productivity Forum, 展示了可落地部署的工業 AI 系統, 並與學術界代表, 本地製造企業, 產業合作夥伴及投資界人士進行了交...
NVIDIA 重點引用: Maxta MaxDeploy 與 NVIDIA Cumulus Linux 共同點燃 AI 時代的超融合基礎架構
NVIDIA 的超融合基礎架構參考頁面將 Maxta MaxDeploy 與 NVIDIA Cumulus Linux 共同列為重點合作方案——一條與 Hypervisor 和儲存介質皆解耦, 開箱即用的企業私有 AI 落地路徑. 文中拆解...
購買 GPU ≠ 擁有 AI: 2026 年企業的"幻覺稅"
揭露2026年企業AI投資最大陷阱: 數十億投入的GPU伺服器因昂貴的"極客稅"和落後的軟體生態系統, 已淪為閒置的"網路盆景". 本宣言直面IT與OT之間的關鍵錯配, 批評硬體溢價被用來掩蓋軟體的惰性. 它敦促企業停止為無盡的部署週期和工...
有 GPU, 不等於有 AI: 系統級能力如何定義企業級 AI 基礎設施的未來
在今年 GTC 上, Maxta 與一家產品方向高度契合的台灣硬體合作夥伴建立了聯繫, 並初步達成合作意向, 具備進一步拓展生態合作價值的潛力. 更重要的是, 這次交流再次強化了我們的核心判斷: 有 GPU, 不等於有 AI. 未來 AI ...
Maxta 團隊參加 GTC 2026: 我們對 AI 基礎設施未來的觀察
在 GTC 2026 上, Maxta 團隊從 Jensen Huang 的 keynote 中清楚感受到: AI 的未來, 已不再只是由晶片或更大的模型所定義, 而是由基礎設施能力來決定. 從 AI 工廠, 大規模推理到 Agentic ...
Maxta 深化產學研協同創新，加速企業級私有 AI 基礎設施落地
Maxta 近期與人工智慧領域專家展開深入交流，圍繞企業級私有 AI 基礎設施體系建設及產業場景落地進行系統性探討。本次交流標誌著產學研合作的進一步深化，為企業 AI 基礎設施標準化部署提供新思路。
Maxta 走訪 UCLA，探討醫療 AI 私有化部署與系統工程路徑
圍繞醫療 AI 在高度合規環境中的部署形態與工程挑戰，Maxta 團隊與 UCLA 醫學及人工智慧方向團隊進行交流。討論重點包括資料不可出域背景下的系統架構設計、私有化部署路徑、算力資源管理，以及模型在真實環境中的持續運行與審計機制。交流從...
Maxta 參與 CES 2026 產業交流，推動企業級私有 AI 基礎設施發展
在 CES 2026 展會上，Maxta 展示了企業級私有 AI 基礎設施體系及多架構硬體相容能力，並就標準化部署與產業場景落地進行交流，進一步強化全球 AI 生態布局。
Maxta 走訪 UCI，探討數據驅動型 AI 與系統結構路徑
圍繞數據驅動型人工智慧在真實環境中的系統結構與演進路徑展開交流，探討演算法能力如何與資料管理邏輯及系統架構協同發展。在複雜資料體系中，除模型性能外，系統組織能力、資源調度機制與可擴展結構成為關鍵因素。交流強調，從「模型導向」轉向「系統導向」...
Maxta 走訪 USC，探討工程驅動型 AI 與產業系統路徑
圍繞工程驅動型人工智慧在真實產業環境中的部署形態與系統路徑進行交流，探討演算法能力如何與工程結構相互適配。在複雜生產體系中，AI 的價值不僅取決於模型性能，更依賴於系統架構、資源管理與長期運行能力。交流從「模型導向」延伸至「系統導向」，強調...
Maxta參加NeurIPS 2025，關注基礎模型與工程化部署趨勢
Maxta 團隊參與了 NeurIPS 2025，並與國際基礎模型研究機構進行了技術討論。交流聚焦於大型模型的演進趨勢、系統優化以及工程部署方法，並就未來潛在合作進行了持續對話。