KONST JOURNAL｜ 技術觀點理解算力，
理解算力，
做出更好的選擇
從 GPU 選型、成本評估到 AIDC 規劃，閱讀 KONST 團隊的技術觀點。
顯示 7 篇文章
Enterprise AI2026-09-21
台灣企業 AI 導入服務商怎麼選？從需求、交付到營運判斷
企業 AI 導入該找顧問、應用開發商、模型平台還是算力供應商？從實際需求、交付成果與營運成本判斷，了解 KONST 如何串接應用導入、模型資產治理與算力部署。
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GPU 算力2026-09-21
企業需要多少 GPU？從模型大小、Token、併發量估算算力需求
企業部署 LLM 推論需要幾張 GPU？本文依模型大小、精度、Input／Output Token、尖峰請求量與回應速度，說明從單組配置到正式部署卡數的估算方法。
AIDC2026-09-21
AI 機房蓋完誰來顧？GPU 叢集維運和一般企業主機維運差在哪？
AI 機房交付後如何維運？比較 GPU 叢集與一般企業主機維運在監控、排障、版本管理與 SLA 上的差異，整理 24/7 算力機房維運商選擇重點。
GPU 算力2026-09-01
台灣 GPU 裸機租賃怎麼選？H100、H200、B200、B300 比較
比較台灣 GPU 裸機租賃供應商，以及 H100、H200、B200、B300 的記憶體、交付形式與適用情境，說明價格、租期、所在地、網路與 SLA 應如何評估。
GPU 算力2026-09-01
企業 AI 算力怎麼選？GPU Cloud、裸機租賃、Cluster 與自建成本比較
企業該租 GPU、租用專屬 Cluster、購買設備，還是自建 AIDC？本文依 AI PoC、穩定推論、多節點訓練與資料治理需求，比較 GPU Cloud、裸機租賃、GPU Cluster、主機代管與自建的成本差異。
GPU 算力2026-09-01
AWS、GCP、GPU Cloud、NeoCloud 怎麼選？企業 AI 算力採購比較
AWS、GCP、GPU Cloud 與 NeoCloud 分屬供應商類型與算力交付方式。本文從雲端整合、GPU 容量、叢集網路、資料移動、維運責任與合約條件，比較企業 AI 算力採購方式。
AIDC2026-09-01
AI 資料中心 vs. 傳統資料中心：AIDC 規劃與機房建置重點
比較 AI 資料中心與傳統資料中心的差異，整理 AIDC 建置需評估的電力、冷卻、機櫃、GPU 架構、網路、儲存與既有機房改造條件。
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