The Verge 專訪 Valve 工程師證實：SteamOS 現在能裝進搭載 AMD 顯卡的桌機（處理器不限 Intel／AMD），NVIDIA 顯卡的官方驅動也在開發中，但最快 2026 年底、實際更可能 2027 年才會到位。我們解讀這則官宣，並宣布 MAQ「SteamOS Gaming PC」已正式上線開賣——現貨規格正好落在 Valve 目前唯一官方支援的 AMD 組合內。
Gamers Nexus 評測了 Valve 全新 Steam Machine。我們解析 SteamOS 與 Steam Machine 是什麼、這台「插電就玩又是真 PC」的客廳遊戲機規格與定位，並預告 MAQ 即將推出的「SteamOS 相容機」——可多系統開機 Windows 或 SteamOS、硬體相容、可選更強硬體、台灣在地保固。
MacRumors／9to5Mac 報導：Micron 高層暗示 Apple 這類大買家當年的殺價策略，是這波記憶體（RAM）價格危機的推手之一。我們翻譯重點、釐清「2023 殺價停擴產 → 撞上 AI／HBM 需求海嘯」的因果，並分析這對最吃記憶體的 AI 工作站採購代表什麼。
BBC 介紹 2026 世界盃官方球 adidas TRIONDA——內藏 500Hz 感測器、每秒回傳 500 次資料給 VAR。我們解析它怎麼運作（其實 AI 在後端的感測器融合＋電腦視覺，不是球裡），以及同一套「電腦視覺＋即時推論」如何在製造、零售、保全、運動科學落地，背後都吃 GPU 算力。
Anthropic 推出 Claude Tag，讓你在 Slack 頻道 @Claude，把 AI 變成常駐團隊的隊友——有代理身分、會主動跳進對話。我們解析它在講什麼、代表 AI「進到工作流」的趨勢，以及 MAQ 能為你的 AI 做什麼：硬體、代理整合、與資料留地端的私有／混合方案。
Ubiquiti 發表「Enterprise NAS, Built on ZFS」，推出 UniFi 儲存新旗艦 ENAS——3U 16 槽、原生 ZFS、64GB ECC、雙 25GbE、iSCSI。我們解析 ENAS 規格、釐清它與 UNAS Pro 系列（傳統 RAID）的差別，以及為何 MAQ 同時提供 QNAP／Synology／Asustor／UniFi 全品牌、並服務 UniFi 網通＋監控＋儲存的一站式建置。
板級維修頻道 northwestrepair 又把一張 RTX 5090 列入「不要買」清單。我們拆解 12V-2×6 接頭燒毀的真正根因（卡端少了逐針電流平衡）、為何 AI 長時間滿載比遊戲更危險，以及 AI 工作站顯卡該怎麼選、怎麼裝才安全。
Anthropic 示範 Claude Code 的 Artifacts：AI 在幫你寫程式、分析資料的同時，把成果即時變成可視化、可分享的頁面。我們解析它能做什麼、為何重要，以及該配什麼開發機。
8K ProRes 每小時動輒上 TB，本機 SSD 根本裝不下。本文從 Mac Studio M4 Max／M3 Ultra 的媒體引擎與統一記憶體配置講到 Thunderbolt 5 硬體 RAID 工作碟＋NAS 共享，含 RAID 取捨、重建風險與 100TB–1PB 容量規劃。
統一記憶體讓 Mac Studio 一台機就能本地跑 70B 甚至 120B 級量化模型，省電又安靜；FCP／DaVinci 的 on-device AI 也越來越好用。但訓練與大量 ComfyUI 出圖仍是 NVIDIA 較強。這篇用創作者視角講清楚 2026 怎麼選，附 MAQ 真實機型與價格。
100TB 到 1PB 的影音與 AI 資料該怎麼放？本文用三層式架構拆解：Thunderbolt 5 DAS 當高速工作碟、NAS 走 10/25GbE 做團隊共享與歸檔、離線異地存第三份備份，並比較 DAS／NAS／SAN、SSD／HDD 每 TB 成本與 RAID 重建風險，附 2026 真實行情與 MAQ 整合方案。
單卡 70B 跑得動，但多卡並聯、8 通道 ECC、128 條 PCIe 5.0 才是訓練與大模型的勝負手。一張表看懂 Ryzen 9、Threadripper（PRO）、EPYC 三大平台差在哪，以及為何多卡 LLM 要選 WRX90。
統一記憶體 vs VRAM、MLX vs CUDA、70B 量化能不能跑、prefill 為何慢、能耗噪音怎麼算——2026 最新型號與價格行情實測，一篇看懂 Mac Studio 與 NVIDIA RTX PRO 工作站跑本地 LLM 各自的甜蜜點，以及該配哪一台。
代理式 AI 不是要不要做，而是怎麼算回本。本文用 2026 真實雲端 API 計費與本地模型成本，給你一套四步驟 ROI 試算框架，並解釋為何 AI Agent 真正吃的是 CPU 核心數與記憶體，而非高階獨顯——一台 NT$53,000 起的代理 PC 為何常在數週到數月內回本。
微調跟推論的選機邏輯完全不同：訓練吃 ECC、吃系統記憶體、序列長度一拉長 VRAM 就爆。本文用 QLoRA 4-bit 各尺寸實測 VRAM（8B 約 14-16GB、70B 約 46-48GB），講清楚 QLoRA／標準 LoRA／全參數微調三檔需求差一個數量級，單卡能撐到哪、何時非上多卡不可，並對照 MAQ 四階機型幫你一次選對。
想跑全精度 70B（FP16≈140GB）或做張量並行訓練，單卡 96GB 不夠，必須多卡合計。本文從 WRX90 原生 4–7 卡並聯、PCIe 5.0 通道分配、每張 600W 的電源散熱，到張量並行 vs 管線並行的頻寬取捨，逐項拆給你看，對照 MAQ AMD-WRX90 方案。
雲端 LLM API 用量一上來，月帳單就像跳表計程車；地端自建則是一次性硬體加電費。我們用三年 TCO 實算告訴你損益平衡點落在哪、每日 token 量多少該地端化，並對照 MAQ 真實機型與 Atlas 知識主機。
跑 Llama 3.3 70B 與 gpt-oss-120b，到底要買幾張卡、買哪張？我們用已驗證的量化 VRAM 數據，評比 RTX PRO 6000 96GB、PRO 5000 48GB、5090 32GB 與 WRX90 多卡的適用模型與性價比，給企業主與研究室一張能直接照著買的對照表。
想把知識庫 RAG 留在地端，又怕自建踩坑、SaaS 把資料外送？本文以 2026 實證價格與 VRAM 數據，評比純自建、MAQ Atlas、雲端 SaaS 三條路的資料主權、導入時間與三年 TCO，給你一張可直接決策的對照表。
自己買零件裝 AI 工作站看似便宜，企業 IT 卻最常在五個地方翻車：環境地獄、PCIe 多卡腰斬、電源散熱不足、規格抓錯、無在地保固。本文用 2026 實測數據對比裸機自裝與整機交付，給你一份能直接照著選的決策清單。
出圖機到底要幾 GB VRAM？SDXL 8–12GB、Flux.1 dev fp16 約 24GB，邊訓 LoRA 邊推論又是另一條線。本文以實測數據評比 24GB→32GB→48GB 三檔機型與消費級／Pro 卡差異，讓你一次選對。
雲端 vs 地端怎麼算才划算、跑某個模型要買幾張卡、RAG 知識庫地端化怎麼選——MAQ 技術團隊把採購會踩的坑與評比一次說清楚。完整選機邏輯見 AI 硬體選購指南 →