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AI 巨浪來襲，PC 品牌大廠戴爾（Dell）強攻 AI 伺服器，但從剛公布的財測來看，AI 伺服器帶來的獲利可能不如預期，引發股價嚇跌。不過，摩根士丹利（Morgan Stanley）仍看好戴爾能抓住 AI 商機，股價有望達 155 美元，甚至往 200 美元關卡上攻。
Woodring提到按讚戴爾的主要理由，首先是AI伺服器與傳統伺服器有極大差異，基於戴爾在AI伺服器技術方面具有優勢，可望在AI伺服器領域保持穩紮穩打的節奏，迎接更多新訂單。
戴爾 AI 伺服器訂單穩大摩按讚，股價上看 200 美元美光（Micron Technology, Inc.）、英國低功耗處理器設計商安謀（Arm Holdings PLC）有望成為 AI PC 受惠者，股價雙雙刷新歷史收盤高。
Barron’s、Investing.com 17日報導，美國銀行全球研究（BofA Global Research）分析師Vivek Arya發表研究報告指出，邊緣AI（edge AI，指智慧型手機、PC能直接執行AI任務，不必全靠資料中心）趨勢有兩大受惠產業，分別是處理器及記憶體，因此建議買進安謀、美光。
Arya指出，微軟要求AI PC的NPU算力必須達到40 TOPS（每秒1兆次操作）。他相信，能夠達標的PC市占將從2024年的3%、2025年的9%一路挺升至2026年的26%。到了2028年，應有略高於50%的PC擁有這樣的算力。換言之，美銀預測顯示，2028年擁有40 TOPS算力的PC數量將從2024年的800萬台增加至1.55億台。
Arya提到，蘋果（Apple Inc.）最新AI功能「Apple Intelligence」僅支援當前的iPhone 15 Pro及Pro Max機種，約為全球使用中iPhone的5%。美銀預測，未來5年擁有AI功能的智慧手機市占率將達約50%左右。
全球生成式 AI 商機火熱，分析師看好微軟在 AI 應用領域擁有強大變現能力，股價可望上看 550 美元，入榜「市值 4 兆美元俱樂部」不遠矣。
Ives提出看多微軟的理由，主要是微軟結合雲端運算和AI技術，建立強大的市場競爭優勢，有非常大的機會可以超越亞馬遜（Amazon）、Google等對手。在Copilot和Azure兩大金雞母加持下，微軟營收獲利增長可期，將推動股價再創新高。
Ives樂觀喊出，AI啟動了新一波科技革命，重要性相當於當年蘋果推出首款iPhone，或是1995網際網路起飛元年，而微軟同時掌握AI及雲端運算兩大主流趨勢，變現能力無虞，為看好股價的核心原因。
擁 Copilot＋Azure 2 金雞，微軟目標價喊到 550 美元
AI 高速運算可為科學家省下許多材料開發時間，好比最近英國科技公司 Materials Nexus 宣布，借助人工智慧力量開發出新型、不含稀土的永久磁鐵 MagNex，過程比人工測試快 200 倍。
如今 Materials Nexus 宣布，團隊透過 AI 平台，分析超過億種無稀土材料成分，再考量成本、供應鏈安全、性能和環境影響等變數，發現一種不含稀土的永久磁鐵 MagNex。
之後 Materials Nexus 也在英國謝菲爾德大學與亨利萊斯研究所（Henry Royce Institute）的協助下，合成並測試 MagNex 性能，聲稱其生產成本比現有稀土磁鐵低 20%，材料碳排放量（kg CO2/kg）可減少 70%。
雖然該公司並沒有公布任何量化數據，像是效率、強度、耐熱性和抗衝擊性等，但是人工智慧花三個月，就完成人們數十年的工作。Materials Nexus 表示，人工智慧能應用在各行各業，有助於識別和創造下一代尖端材料，推動開發新技術和減少二氧化碳排放量。
到底什麼是AI PC？以業界標準來說，只要處理器具NPU（Neural Processing Unit）就能算是AI PC。那NPU有什麼好處？與CPU和GPU相比優勢在哪？只有NPU可跑AI工作嗎？說實話到目前為止，AI PC關鍵的NPU應用還很少，但確定的是與CPU和GPU相比，NPU執行AI工作時效能不差，且最重要的是耗電量低，對電量有限的行動端產品如筆電相當重要，畢竟將來以AI為基底的服務或軟體會越來越多，NPU角色理論上會越來越吃重。
opilot+ PC與AI PC是什麼關係？簡單說Copilot+ PC就是微軟定義的AI PC，一樣要求具備NPU，但微軟首次針對NPU的效能做出了規範：須具備至少40TOPS的算力，等於是目前正在販售的AI PC如Meteor Lake或是Phoenix都不符合微軟的規範，只有具備45 TOPS的高通Snapdragon X系列處理器才是合格的Copilot＋PC。
人工智慧 (AI) 晶片中不可或缺的高頻寬記憶體 (HBM)，生產難點有哪些，為什麼迄今只有三大廠有能力跨入，外媒做了綜合性分析。
HBM 以 3D 堆疊，將多個 DRAM（動態隨機存取記憶體）晶片堆在一起，並以矽穿孔技術（TSV，Through-Silicon Via）連接，兼具高頻寬和低功耗。HBM 應用 CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）封裝就是關鍵生產方式。
中國企業正加速投入人工智慧（AI）發展，試圖追趕美國。然而人工智慧公司「零一萬物」執行長李開復指出，目前中國使用 AI 助理的用戶不過千萬，而 ChatGPT 推出兩個月就有 1 億用戶。
李開復並指出，中國AI市場沒有像美國那樣被「點燃」，主因是「教育不足」。他對目前中國AI助理發展表示肯定，甚至認為能媲美當時的ChatGPT，但許多用戶會把AI助理當搜尋引擎使用，成效不見得好。他強調，AI助理可以做到寫作文、分析場景、寫簡報，不該被當成搜尋引擎大材小用。
5月21日，李開復才引用大型語言模型（LLM）評測平台LMSYS Chatbot Arena的盲測結果指出，零一萬物提交的千億參數模型Yi-Large總榜排名世界模型第7，在中國大模型中排名第1；中文分榜更是與GPT-4o並列世界第1。
他當時表示，從排行榜來看，中國的LLM大模型與美國大模型差距，已從一年多前的落後7至10年，縮短至6個月。
李開復：中國 AI 助理用戶僅千萬，大幅落後 ChatGPT
賴清德總統設下台灣要成為 AI 人工智慧島目標，不過，從生成式 AI 三大元素，算力、資料（Data）、演算法來看，台灣雖有半導體先進製程、AI 伺服器製造等優勢，但在與 AI 相關的 IC 設計、生成式 AI 應用與服務，乃至於人才方面，尚有待加強，台灣如何趁著位居全球 AI 發展關鍵地位，多家 AI 大廠紛紛來台投資之際，抓緊機會截長補短？
剖析生成式AI發展三大元素，算力、資料（Data）、演算法，其中，與算力息息相關的半導體晶片，台灣具有優異的半導體先進製造、先進封裝及測試，乃至於完整半導體生態系，在AI算力掛帥時刻，成為全球AI發展的關鍵要角；資料方面，台灣也有強大的ICT產業、製造業以及廣大中小企業，只要能將生產營運資料數位化，就不是問題；演算法則是AI應用、服務的基石，但目前台灣在這一環節則相對較缺乏發展。
經濟部長郭智輝日前也直指，台灣現在AI發展最大的困難在於熟悉這個領域的人才太少了。他說：「我們只會生產AI晶片、我們只會做AI伺服器，但是如何應用AI能力，這方面的工程師太少，沒有辦法幫助我們百工百業，AI如果做得好、AI的應用用得好，台灣現有的百工百業，都能夠導入AI，我相信可以幫助他更精準地去預估未來情況，做出更正確的判斷。」
5 日 AI 影片生成工具 Pika 宣布完成 8,000 萬美元 B 輪融資。領投方是創投機構 Spark Capital，參與本輪投資的還有 Greycroft 、光速創投（Lightspeed Venture Partners）、Neo、Makers Fund 及好萊塢演員 Jared Leto、大西洋唱片公司 CEO Craig Kallman 等，這輪融資讓 Pika 估值超過 4.7億美元，儼然半隻獨角獸。
Pika融資現象很特殊：是中國赴矽谷求學創業的年輕創業家，罕見獲矽谷明星陣容風險投資機構和AI頂級科學家和企業家集體「蓋章認證」的明星創業公司。OpenAI帶著Sora強勢進入AI產影片戰場後，成了籠罩所有生成AI影片新創頭上陰影。如何應付OpenAI，找到定位和優勢，是包括Pika等所有玩家的「生存題」。看起來，Pika已用一輪成功融資階段性化解這問題。
從矽谷和中國創投界，有關於Pika融資和發展的兩個關鍵線索：
一，創辦期Pika曾接觸中國頂尖美元創投機構尋求融資，但沒有獲重視；後來，社群問答平台Quora和聊天機器人社群平台Poe創辦人Adam D′Angelo等矽谷明星創業家成了Pika團隊的創業導師，給這年輕華人團隊接觸矽谷AI全明星創投陣容的門票。
二，積極轉型人工智慧的老牌圖像和動畫軟體巨頭Adobe最近公布生成影片合作夥伴：OpenAI（Sora）、Runway和Pika。今年更早，Adobe曾發起Pika收購要約，但Pika沒有接受。接下來如何保持快速更新產品，實現模型層面技術累積和突破，建立AI影片創作者生態，是Pika需要專注的事。
特斯拉（Tesla）執行長馬斯克在股東大會宣布，2025 年會有超過千台甚至數千台 Optimus 人型機器人為特斯拉工作，預測每年 Optimus 銷售有 1 兆美元，推升特斯拉市值達 25 兆美元，更於 X 宣布 SpaceX 7 月底將測試以 Mechazilla 回收火箭。
馬斯克預估，人形機器人市場需求量達 100 億至 200 億台，每年需求量達 10 億台，計算特斯拉每生產一台人型機器人成本為 1 萬美元，售價為 2 萬美元，若特斯拉市占率達 10%，代表每年銷售億台機器人獲利至少達 1 兆美元。
市場有許多新創開發人型機器人，競爭對手有波士頓動力、Agility、Neura 和 Apptronik，但馬斯克認為同時具備 AI 軟體和大規模量產能力的只有特斯拉，最重要是特斯拉能更快推出產品，甚至做得更好。
馬斯克於 X 表示，SpaceX 計劃 7 月底測試以 Mechazilla 回收「星艦」火箭和助推器，Mechazilla 是有機械手臂的發射塔，可於火箭著陸後抓住並移動。
實際 2022 年，SpaceX 就建好全新著陸回收系統，並在超重型助推器或星艦返回著陸時，用機械手臂以「筷子夾」把助進器或「星艦」火箭接住，放回發射架，甚至新著陸回收系統有效縮短「星艦」火箭再次發射週期。
特斯拉明年有千台人型機器人上工！馬斯克想 7 月用機械手臂回收火箭
