前端建置工具Vite 8.1導入打包式開發模式，改善大型前端專案啟動效能

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176881

前端建置工具Vite發布8.1版，更新導入實驗性打包式開發模式（Bundled Dev Mode），以改善大型前端專案在開發階段的啟動與完整重新載入效能。Vite 8在今年3月導入以Rolldown為基礎的單一統一打包器後，8.1版進一步把重點放在大型應用常見的開發效能瓶頸，讓模組數量龐大的專案在開發伺服器中，也能透過打包方式減少瀏覽器端載入壓力。

Vite過去的開發模式，是讓瀏覽器直接載入各個程式模組，省去傳統打包流程的等待時間。不過，當應用規模擴大，頁面背後可能牽涉大量模組，瀏覽器就需要發出大量請求並逐一處理檔案，在大型企業應用或複雜前端產品中，可能拉長首次啟動與重新整理頁面的時間。

Vite團隊表示，Vite 8.1新增的打包式開發模式，在一個載入10,000個React元件的測試應用中，相較未打包的開發伺服器，啟動約快15倍，完整頁面重新載入約快10倍，且仍可維持熱模組替換（HMR）的即時性。

打包式開發模式目前仍是實驗性質，並非所有專案都適合立即採用，官方提到，現階段支援重點放在瀏覽器端、基本外掛與主要功能，若專案使用第三方外掛，或依賴較少見的功能，可能還無法完整相容。

除了開發效能，Vite 8.1也加入實驗性區塊匯入對照表，用來減少建置輸出中，因相依區塊雜湊變動而連帶使其他區塊重新產生雜湊的情況，改善建置輸出檔案的快取效率。新版也支援Wasm與ESM整合，讓開發者可更直接使用Wasm檔案提供的函式。

CSS處理也是這次更新的重點之一，Vite團隊補強Lightning CSS相關能力，包括允許在CSS檔案中匯入外部CSS檔案，以及讓外掛登錄檔案相依關係，官方表示，正在考慮於下一個主要版本將預設CSS處理器改為Lightning CSS。

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Uber Eats揭Agent購物助手技術架構：從搜尋商品關鍵字，轉為AI規畫購物車清單

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176883

Uber Eats日前揭露Agent購物助手Cart Assistant背後的技術設計，說明他們如何用大型語言模型（LLM）和多階段Agent工作流程，讓使用者用自然語言描述需求，系統就能協助規畫購物清單、挑選商品，甚至給出可直接加入購物車的商品組合。

這項設計，反映電商AI應用的重要轉變：AI不再只是幫使用者搜尋商品或回答問題，而是可以協助完成一項具體購物任務。對Uber Eats來說，生鮮雜貨購物特別適合這種Agent模式，因為使用者往往不是只想買單一商品，而是想完成一個情境，例如準備一餐、補齊家用品，或為某個活動採買食材。

從搜尋優先走向購物車清單優先

進一步來說，傳統電商購物流程，多半是搜尋導向。使用者輸入關鍵字後，系統列出商品結果，再由使用者自行比較品牌、規格、價格與庫存，最後逐一加入購物車。

但Uber Eats認為，雜貨採買的真實需求，常常不是「我要搜尋某個商品」，而是「我要完成某件事」。例如，使用者可能輸入「幫我準備4人份的Taco食材」。在傳統搜尋模式下，使用者可能要分別搜尋玉米餅皮、牛絞肉、起司、生菜、番茄與莎莎醬等商品。但在Cart Assistant的設計中，系統會先理解這是一個餐食準備任務，再推理出需要哪些商品類別，最後才到商品目錄中尋找對應的品項。

換句話說，Uber Eats想把購物流程，從搜尋優先（Search-first）轉向購物車清單優先（Cart-first）。使用者不必從搜尋結果開始慢慢挑，而是先由AI產生一個接近可用的購物車清單，再讓使用者確認、調整。

採多階段Agent工作流程，而不是一次生成答案

Cart Assistant並不是把使用者需求丟給LLM，然後一次產生最終購物車。Uber Eats採用的是多指令狀態圖學（Multi-Prompt State Graph），也就是多提示、多狀態的工作流程架構。

用白話來說，這套系統會把購物任務拆成多個步驟，每個步驟處理不同問題，而不是期待模型一次把所有事情做好。

整體流程大致包括：先理解使用者需求，再產生購物計畫，接著搜尋候選商品，檢查商品是否符合需求與限制條件，最後再整理成購物車清單。

這樣做的好處是，每個階段都能檢查與修正。若直接讓模型一次產生結果，可能很難追蹤錯誤；但拆成工作流程後，系統可以知道問題出在哪裡，比如需求理解、商品搜尋、數量規畫，還是限制條件驗證。

購物車規畫是關鍵中介層

這篇文章中最重要的技術概念之一，是購物車規畫（Cart Plan）。它可以理解為，AI在真正挑商品前，先產生的一份購物計畫。它不是最終購物車，而是介於使用者需求與實際商品間的中介層。

例如，使用者說「準備Taco晚餐」，系統不會立刻搜尋商品，而是先建立一份計畫，判斷這個任務可能需要哪些食材類別，以及每一類食材在購物車中扮演什麼角色。

這層設計很重要，因為LLM雖然擅長理解自然語言，但若直接把抽象需求對應到商品目錄，很容易出現漏項、誤選或商品組合不完整的問題。購物車規畫可讓系統先拆解需求，分為比較明確的購物結構，再進入商品搜尋階段。

也就是說，這套系統不是從「使用者輸入」直接跳到「商品結果」，而是多了一層「購物規畫」。

商品選擇不只看語意相關，還要檢查限制條件

在商品搜尋階段，Cart Assistant會根據Cart Plan尋找相關商品。不過，Uber Eats也強調，商品是否語意相關，並不代表就一定適合加入購物車。

例如，某個商品可能和使用者需求很接近，但它可能不符合飲食限制、過敏原條件、預算，或當下商店庫存不足。這些都是Agent必須處理的現實問題。

因此，系統除了判斷商品與需求的語意相關性，也會進一步檢查多種限制條件，包括使用者偏好、商品可得性、庫存狀態與其他購物條件。

這也是購物Agent和一般聊天機器人的差異。聊天機器人只要回答得合理即可，但購物Agent一旦把商品加入購物車，就會影響實際交易，因此必須更嚴格地確認商品是否真的適合。

數量規畫是雜貨Agent的一大難題

相較於推薦商品，Uber Eats也提到，決定商品數量是更困難的挑戰。

例如，使用者要求準備4人份餐點時，系統不只要知道要買哪些品項，還要判斷每個品項該買多少。比如牛肉要買多少？醬料需要幾罐？蔬菜是一包就夠，還是需要兩包？這些問題，不像一般商品搜尋那麼單純。

數量規畫若做不好，使用者仍然需要大量手動調整，Cart Assistant就很難真正節省時間。因此，系統必須在商品搜尋後，進一步處理商品規格、份量與購物車組合的合理性。

這也讓Cart Assistant更接近任務規畫型Agent，而不是單純的推薦系統。

防護護欄是Agent能否落地的關鍵

Uber Eats在文章中也提到多種安全與品質控管機制，也就是常說的防護護欄（Guardrails）。

這些機制的目的，是避免Agent產生看似合理、但實際上不適合的購物結果。例如，商品名稱相似但類別不同、替代商品不合理、購物車缺少關鍵品項，或推薦了目前無法購買的商品。

因此，Cart Assistant會在不同階段檢查商品類別、商品可用性、購物車完整性與限制條件，避免AI直接把錯誤結果送到使用者面前。

這點也反映出Agent產品化的核心挑戰：真正困難的不是讓AI生成一份清單，而是讓這份清單在真實商業環境中可用、可買，而且符合使用者期待。

延遲也是工程挑戰

多階段Agent工作流程雖然能提高品質，但也會帶來新的問題：系統反應時間可能變長。

因為Cart Assistant需要理解需求、產生購物計畫、搜尋商品、限制條件驗證與購物車生成等多個步驟，如果每一步都花太久，使用體驗就會下降。

因此，Uber Eats也必須在準確率、回應速度與系統成本之間取得平衡。這是許多Agent應用走向產品化時，都會遇到的共同問題：流程越完整，品質越可控，但也可能讓系統變慢、成本變高。

評測重點從回答正確，轉向任務是否完成

Uber Eats也用評估驅動開發（Evaluation-Driven Development）的方式來開發Cart Assistant。意思是，團隊不只看模型回答是否流暢，而是更重視整個購物任務是否真的完成。

以購物Agent來說，評測標準包括商品是否正確、購物車是否完整、是否符合限制條件、數量是否合理，以及整體結果是否能滿足使用者需求。

這與傳統LLM評測很不一樣。一般聊天機器人評估回答是否正確、是否自然即可，但Agent更重要的是執行結果。使用者最後在意的不是AI說得好不好，而是購物車能不能用。

從Uber Eats公開的技術架構來看，Agent應用已經從模型能力本身，轉向工作流程設計、商品資料整合、限制條件驗證和任務執行品質。對電商來說，新一代的AI購物體驗，可能不只是讓使用者更快找到商品，而是讓AI真正參與購物決策，協助使用者更快完成整個採買流程。

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IBM發表0.7奈米晶片，靠3D堆疊架構讓電晶體密度翻倍

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176880

半導體產業逐漸逼近製程微縮的物理極限，但IBM今日揭露一項新技術方向，宣布開發出全球首款0.7奈米晶片技術，還提出名為Nanostack的3D奈米堆疊電晶體架構，要透過立體堆疊與異質材料整合，繼續提高晶片效能與能效。IBM預估，這項技術最快可在5年內導入1奈米以下節點製程。

IBM展示0.7奈米技術，電晶體密度接近2奈米兩倍

IBM表示，這款研究中的0.7奈米晶片，可在約指甲大小的面積內整合近1,000億顆電晶體，密度接近IBM於2021年發表的2奈米研究晶片兩倍。

根據IBM公布的研究數據，在模擬條件下，這項技術可望在相同功耗下提供約50%的性能提升；若維持相同性能，則可比2奈米技術降低約70%的能耗。

不過，IBM強調，這次發表的重點，並不只是將製程節點推進至0.7奈米，而是一套全新的電晶體架構。

因為，近年來，先進製程已從FinFET進步到GAA奈米片（Nanosheet）電晶體架構，台積電、三星及英特爾都將其視為2奈米世代的重要技術基礎。然而，隨著電晶體尺寸越來越接近原子尺度，持續微縮所帶來的效益正在下降，業界也開始尋找新的架構設計方式。

Nanostack架構：把電晶體從平面排列變成立體堆疊

IBM這次提出的Nanostack架構，正是奈米片技術的進一步延伸。

如果把傳統晶片比喻為平面城市，大多數電晶體都排列在同一層；Nanostack則像是把城市改建成摩天大樓，透過多層電晶體垂直堆疊，在相同面積內容納更多元件。IBM研究團隊用3D序列整合技術，將不同層的電晶體以交錯方式堆疊。這種設計除了提高電晶體密度，也能縮短訊號傳輸距離，進而降低功耗與延遲。

另一項特色是，每個堆疊層可採用不同材料組合。IBM表示，未來設計人員可根據不同用途，分別優化各層電晶體的性能與能源效率，不必讓所有元件都共用相同設計條件。

為驗證這項架構的可行性，IBM已完成超薄介電層鍵結、雙通道工程以及CMOS反相器等實驗驗證。研究結果顯示，Nanostack不只是概念設計，而已具備實際運作能力的電晶體架構。

SRAM面積可縮小40%，瞄準AI運算需求

除了邏輯電路，IBM也在今年VLSI Symposium大會上發表另一項與Nanostack相關的研究成果。

研究團隊利用交錯通道設計，將SRAM記憶體單元面積縮小約40%。由於SRAM是處理器快取記憶體的重要組成，面積縮小意味著可在相同晶片空間內放入更多快取容量。

這項能力對AI工作負載尤其重要。

隨著生成式AI、大型語言模型（LLM）與高效能運算系統快速發展，晶片不只需要更多運算核心，也需要更高頻寬與更大的快取記憶體。IBM認為，Nanostack技術有機會同時提高運算密度與記憶體效率，滿足未來AI資料中心和雲端基礎設施需求。

高NA EUV將成1奈米以下製程關鍵技術

不過，要將Nanostack推向量產，仍需要下一代微影技術配合。

IBM指出，其中最關鍵的是高數值孔徑極紫外光（High-NA EUV）曝光設備。相較於現行的EUV設備，高數值孔徑極紫外光有更高解析度，可在晶圓上刻畫更細微的電路結構，是1奈米以下製程的重要關鍵技術。

IBM目前正與ASML、Lam Research、Tokyo Electron（TEL）及SCREEN Semiconductor Solutions等多家設備廠商合作，來開發相關製程與設備能力。相關研究則由IBM與位於美國紐約州奧爾巴尼的半導體研發中心共同完成，該中心未來也會導入高NA EUV設備，作為下一世代晶片技術研發的重要基地。

此外，IBM最近也揭露Anderon計畫，也就是IBM旗下的獨立公司，專門打造量子晶片的代工廠。

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Gartner指出隨著AI代理進入企業IT營運核心，AI治理將成為企業IT營運的新挑戰

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176879

隨著AI投資持續升溫，企業也正加速導入基於AI的基礎設施與自動化營運管理。Gartner近期發布《塑造未來AI基礎設施面貌的三大技術趨勢》報告指出，未來IT營運將逐步朝向由AI代理（AI Agent）協助執行監控、分析與修復工作的模式發展，形成AI代理驅動的IT營運（Agentic IT Ops），但同時也帶來新的治理挑戰，必須結合人機協作（Human-in-the-loop）的治理機制。

Gartner研究副總裁周玲指出：在企業推動AI從試點專案邁向正式應用的過程中，除了強大的AI超級運算能力、基於AI代理的營運系統外，完善的治理框架也是不可或缺的基礎。

對於IT基礎設施的維運，AI代理能幫助IT團隊大幅縮減平均修復時間（MTTR），並將被動的「救火式」維運，轉變為預測性、預防性的IT管理模式。Gartner表示企業可透過標準化的AI工廠架構，支援大規模「AI即服務」（AIaaS）的安全交付，為此，企業也必須從最初的架構設計階段開始，就考量主權資料合規性、大型模型的多樣性，以及多代理系統的可擴展性。

在這樣的趨勢下，企業一方面需要透過整合內部 IT維運模式與流程，加速推動以AI代理驅動的IT維運自動化。Gartnet表示企業另一方面也應將AI平臺視為產品，制定平臺產品路線圖，設定服務水準目標（SLO），建立成本分攤機制，並導入財務成本管理框架（FinOps），確保運算資源使用狀況的透明度，以兼顧AI代理的服務能力，以及相對應的成本支出，進而讓企業的AI基礎架構投資，能有效推動業務營運。

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資安公司BeyondTrust遭到Klue事故波及，導致其Salesforce資料遭外洩

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176878

自威脅情報公司Huntress於6月18日首先表示他們受到Klue供應鏈攻擊事故影響，導致存放在Salesforce的資料外洩，陸續有其他資安公司針對Klue事故發出相關公告，並強調受影響範圍僅有Salesforce執行個體，如今再傳有新的受害企業出現。

根據資安新聞網站SecurityWeek報導，資安公司BeyondTrust也發布公告，表示他們在6月12日接獲Klue的通報後，著手調查，確認攻擊者從他們的Salesforce系統當中，取得該公司的商業用戶的聯絡人，以及一般銷售相關的客戶資訊。由於遭到未經授權存取的資料涵蓋了企業聯絡資訊，BeyondTrust呼籲用戶應防範可能會衍生的網路釣魚及社交工程活動。

BeyondTrust強調，員工帳號未遭到入侵，該公司的基礎設施、網路、產品或產品雲端環境也未被存取；軟體程式碼、客戶實例，以及產品與服務的交付與運作均未受影響。

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Green500：60GFlops/W以上高能效超級電腦增加，CPU與GPU整合的超級晶片、高速記憶體、互連及液冷漸成高能效平臺標準

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176861

最新的TOP500榜單顯示全球已有多套超級電腦跨越Exascale效能門檻，算力競賽持續升溫之際，新出爐的Green500榜單顯示，高效能運算（HPC）的能源效率競爭，正從追求單一系統突破，轉向少數成熟架構的大規模擴散。

從2026年6月公布的Green500排名來看，前3名系統的能源效率均落在69至73 GFlops/W之間，且連續兩期維持相同排名。第1名為KAIROS（73.2GFlops/W）、第2名為ROMEO-2025（70.9GFlops/W），第3名為Levante GPU Extension（69.4GFlops/W），前3名系統均採用相同的技術架構，包括Nvidia GH200 Grace Hopper Superchip、BullSequana XH3000平臺以及直接液冷（Direct Liquid Cooling）設計。

值得注意的是，前3名採用同一架構，系統的運算效率往往會隨系統規模增加而略有下降，這使得規模較小的系統在能源效率的表現上更有優勢。

這顯示高能效超級電腦的競爭焦點，已不再只是追求更高的峰值效率，而是圍繞同一套成熟架構展開系統整合與工程優化競賽。

60 GFlops/W以上系統增加，高能效設計開始從少數領先者擴散

雖然Green500前三名與上一期相比變化不大，但若觀察榜單分布，則可發現高能效的系統變多了。

在最新Green 500排名中，約排名前30名的系統能源效率達到60 GFlops/W以上。相較之下，2025年11月的Green500，當時僅有前24名突破60GFlops/W。

這代表Green500的重點已不再只是榜首系統刷新紀錄，高效率運算能力正向更多的系統擴散。換言之，能源效率的提升不再侷限於少數研究機構或國家實驗室的頂尖超級電腦所專有，而是更多新一代HPC平臺的設計目標。從永續的角度來看，雖然全球加速AI基礎建設，但也關注能源使用效率的設計，有利於永續發展。

GH200、HBM與液冷成高能效系統共同特徵

若進一步分析達到60 GFlops/W以上的系統，可以發現它們雖然來自不同國家與超算中心，但大多具備相似的架構特徵。

首先是採用CPU與GPU高度整合的異質運算架構。

以GH200為例，由Grace CPU與Hopper GPU透過NVLink-C2C高速互連整合而成的超級晶片（Superchip）。相較於傳統CPU與GPU透過PCIe連接的架構，GH200能顯著降低資料搬移所需的能耗，並提升高頻寬記憶體（HBM）的使用效率。

其次，液冷已成為高能效系統的共同特徵。

隨著AI訓練與科學模擬工作負載推升機櫃功率密度，傳統氣冷系統已難以兼顧散熱與能源效率。Green500前段班系統普遍採用直接液冷技術，以降低冷卻耗能並提高整體電力使用效率。

此外，高速互連技術也成為關鍵組件。包括Nvidia InfiniBand NDR等新一代網路架構，能減少節點間資料傳輸延遲與能源損耗，使大型GPU叢集在擴充規模時仍維持較高效率。

Green500競爭從晶片性能轉向系統工程能力

這也反映出高效能運算產業競爭模式的轉變。

過去提升能源效率的主要手段，多半來自處理器世代更新或製程進步；但從最新榜單來看，高能效系統之間的差距已大幅縮小，前3名僅相差數個GFlops/W，且多數前段系統採用相似的硬體組合。

這意味著能源效率競爭正逐漸從晶片層級轉向系統層級。

未來影響排名的因素，除了GPU與CPU本身性能外，更包括機櫃設計、電力分配架構、液冷系統、網路拓撲，以及軟體調校等整體工程能力。

當CPU與GPU緊密整合、HBM記憶體、高速互連與液冷設計逐漸成為標準，超級電腦的能源效率進入平臺化與工程化的新競爭。

至於臺灣的超級電腦表現方面，進入Green500前100名者，以Ubilink的系統排名72最佳，能效為42.9GFlops/W，其次是國網中心的Nano 4排名第86名，能效為36.8GFlops/W，以及國網中心另一系統Nano 4-b為91名，能效為31.4GFlops/W，至於國網較新的Nano-5主機排名92名，能效為30.7GFlops/W。

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