資源中心
企業AI部署的洞察、研究與行業最佳實踐。
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 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 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...
Virtual Systems Solutions：面向企業 IT 服務的可擴展基礎設施架構
Maxta 為 Virtual Systems Solutions 建立分散式軟體定義基礎設施，實現企業 IT 服務環境中的虛擬化優化與基礎設施整合。
Dutch Government：國家級政府基礎設施現代化
Maxta 為荷蘭國家級公共部門提供基礎設施現代化支持，建立合規且高韌性的企業級架構，支撐分散式政府系統運行。
TruSource Labs：大規模數位營運環境的企業級基礎設施實踐
Maxta 為 TruSource Labs 建立分散式軟體定義基礎設施，實現多據點數位營運環境中的高密度虛擬化與可擴展能力。
Driscoll’s：全球農業龍頭的分散式基礎設施實踐
Maxta 為 Driscoll’s 建立跨洲分散式軟體定義基礎設施，取代傳統 SAN 架構，並將總體擁有成本降低超過 50%。
基於軟體的超融合之主要優勢
在轉向超融合基礎架構（HCI）時，您有兩種選擇：基於軟體的方法或基於設備的方法。兩者各有優缺點，但一般的管理員可能不會意識到基於軟體的解決方案的長期效益，因為設備...
VMworld 2018 回顧
去年的 VMworld 可能是我參與過最辛苦的貿易展覽。2018 年的 VMworld 與去年一樣辛苦，但成果更好。我們在展位上安排了 70 場會議，還有一些感興趣的參觀者，我們拍下了他們的名牌照片。相比之下，去年我們只安排了 4 場...