Peakpx：16萬張CC0授權免費高畫質圖庫，皆可線上裁切下載|數位時代 BusinessNext

Peakpx：16萬張CC0授權免費高畫質圖庫，皆可線上裁切下載

「PeakPX」收集了超過16萬張的CC0圖片可以免費搜尋、直接下載，另外可以根據圖片的尺寸、方向、顏色做篩選，而最特殊的是他提供了「線上剪裁圖片」的功能。

CC0授權的照片圖片，代表可以免費使用在商業作品中也不需要加上屬名，對於需要圖片素材來製作簡報、網頁或設計稿的朋友來說，是可以最自由使用的素材。我之前在電腦玩物中也有介紹過一些專門蒐尋CC0授權圖片的搜尋引擎：「高畫質免費圖庫搜尋引擎！一次找齊各大CC0圖庫照片」、「CC0免費圖庫搜尋引擎 LibreStock找張與眾不同好圖」。

而今天要介紹的「Peakpx」，則是讀者在「完全免費90萬圖示下載搜尋引擎Icon Ninja最大免費圖示圖庫」一文底下跟我推薦：「Icon Ninja作者貌似又推出了一款免版權圖庫：peakpx，可以看看Icon Ninja頂部導航條介紹。」

我想說不知道「PeakPX」有何特色？便實際試試看，首先「PeakPX」收集了超過16萬張的CC0圖片可以免費搜尋、直接下載，另外可以根據圖片的尺寸、方向、顏色做篩選，而最特殊的是他提供了「線上剪裁圖片」的功能。

為什麼要「線上剪裁圖片」？

我自己常常在下載免費圖庫的照片後，為了適合簡報中需要使用的內容區域，或是為了符合 Facebook 分享的尺寸，就會自己「裁切」圖片，但是都要下載後自己再另外打開工具裁切。

而現在如果「 Peakpx 」在線上就能快速完成圖片需要的部份的裁切，直接下載裁切後的圖片，確實有其便利性。

完整免費設計資源目錄可參考：設計師懶人包：90+免費設計工具與免費設計資源總目錄整理

「PeakPX」跟一般免費圖庫一樣，我們可以透過搜尋關鍵字，找到自己需要的圖片素材。

而「Peakpx」提供了一些篩選圖片的選項，可以根據圖片的直向、橫向，或是照片尺寸，以及照片的顏色，來過濾出自己需要的圖片。

在圖片的搜尋、辨識與過濾上，「PeakPX」表現不錯，但還是沒有我最近介紹的「更聰明的免費圖片素材搜尋引擎 Everypixel 用 AI 排除俗氣照片」厲害，現在 Everypixel 已經變成我日常使用的圖片搜尋引擎了。

但是「 Peakpx 」也有其特色，首先是「 PeakPX 」上完全都是 CC0 授權的免費圖片，而且所有圖片都上傳在「 PeakPX 」伺服器，找到後就可直接下載使用。

更進一步的，「 Peakpx 」還提供了線上剪裁圖片的功能，我可以根據自己需要的圖片尺寸與範圍，直接把線上圖片裁切好，然後直接下載裁切好的照片。

而且「PeakPX」裁切工具的運作速度非常快。

最後，我們還可以直接指定想要的照片尺寸，「PeakPX」會根據照片適合的範圍，直接裁切一張指定尺寸的圖片給我。

如果你需要CC0免費授權圖庫，如果你下載照片常常需要裁切成自己想要的大小，那麼或許「Peakpx」會是另外一個不錯的選擇。

延伸閱讀相關文章：

「PeakPX」網站

本文授權轉載自：電腦玩物

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。