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。
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Vera Rubin 是什麼？從量產出貨看懂 NVIDIA 新平台與 AI 推論成本
Vera Rubin 已進入量產出貨階段。本文解析 Vera CPU、Rubin GPU 與 NVL72 架構，說明 AI Agent 的算力需求、推論成本比較條件，以及企業部署所需的電力、液冷與軟體規劃。
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GPU 伺服器託管怎麼選？高密度機櫃、電力、散熱與進駐條件
GPU 伺服器託管如何評估？整理高密度機櫃、載重、供電備援、氣冷與液冷相容性、網路、SLA 及費用比較，說明企業自有設備進駐前應確認的服務與驗收條件。
GPT-6 Astra 是什麼？真的達到 AGI 了嗎？與前代模型差異一次看
解析 GPT-6 Astra 的模型定位、AGI 爭議與前代差異，並說明它在研究、文件及程式工作上的能力、限制與企業評估方式。
B300／GB300 哪裡買？台灣企業 GPU 採購與租賃指南
B300／GB300 哪裡買、如何租用算力？整理台灣企業的設備採購、裸機租賃、專屬叢集與 GPU Cloud 取得方式，比較系統差異、交期、部署條件與成本，說明如何確認容量、管理責任與正式可使用日期。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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