20241122_TechNEws
A captivating, hyperrealistic 8K portrait of a bohemian fashion icon, seamlessly blending 3D render, painting, and enthralling artwork. Artists T Mann NYC and Jeremy Mann masterfully fuse watercolor and ink to create a surreal atmosphere. The enigmatic woman wears a flowing white garment and has her face adorned with a mesmerizing pattern and unconventional hairstyling. Her striking expression is accentuated by polka-dot patterns inspired by Alberto Vargas art. The piece incorporates elements of typography, cinema, dark fantasy, product, bright colors, ukiyo-e, poster, 3D rendering, painting, wildlife photography, graffiti, fashion, typography, portrait photography, product, dark fantasy, illustration, photo, architecture, and 3D render. The vibrant, vivid artwork exudes an
比特幣延續美國選後行情、快速朝 10 萬美元整數關卡邁進，人們相信總統當選人川普（Donald Trump）對加密貨幣、鬆綁法規的支持，將讓加密產業迎來榮景。
美國證券交易委員會（SEC）主席Gary Gensler決定辭職，加上市場謠傳美國商品期貨交易委員會（CFTC）前主席Chris Giancarlo有望獲川普選為首位「加密貨幣沙皇」（crypto czar），皆激勵比特幣走強。
MarketWatch、CNBC、Business Insider等外電報導，Gensler 21日宣布，他會在2025年1月20日辭職。川普也會在2025年1月宣誓就職。
Gensler任期到2026年，但根據傳統，聯邦政府機構負責人通常會在新政府上任時離去。川普說過，他會在上任「第一天」開除以質疑加密貨幣著稱的Gensler。
可能代替Gensler擔任SEC主席的的人選包括資深證券律師Teresa Goody Guillén，以及曾在幣安美國分部（Binance.US）擔任執行長、Coinbase擔任律師長的Brian Brooks。
另一方面，市場傳出，川普可能會創造監督、指引加密貨幣市場的新職位。目前不清楚這個職位究竟會以白宮資深官員的形式出現，或由川普直接指派官員擔任加密貨幣沙皇。目前管理加密貨幣產業的責任大多落在SEC及CFTC。
川普團隊正在佛州「海湖莊園」（Mar-a-Lago）面試監督加密產業的候選人。消息顯示，除了Giancarlo，Brooks、Coinbase執行長Brian Armstrong都是可能人選。
比特幣聞訊續漲。CoinDesk報價顯示，截至台北時間22日上午8時32分，比特幣報98,303.87美元，較24小時前上漲3.71%；盤中最高一度跳漲至99,027.64美元、逼近10萬美元大關。
比特幣採礦商MARA Holdings 21日同步勁揚6.85%，收24.18美元。
只需要五種藥物數據，AI 就能預測人體反應，這聽起來像科幻電影，但它正在成為現實！近期生技新創公司推出的革命性 AI 模型 Enchant，能模擬預測出藥物在人體的表現，打破實驗數據與臨床結果的鴻溝，大幅提升成功率，而縮短藥物研發的時間與成本。AI 真的能破解人體內複雜的藥物反應，讓數十億美元的研發流程化繁為簡，甚至改寫生技界遊戲規則？
AI 能理解人體的複雜性？
在生物醫學的浩瀚領域，人體的複雜性一直是一個無法完全破解的謎題。AI是否能在這樣的複雜性中找到規律，甚至預測人體對藥物的反應？AI的核心能力在於模式辨識與數據處理，但這在藥物研發中面臨兩大瓶頸：數據的品質與數量。人體試驗數據稀少且昂貴，因此，AI在訓練過程中常常面對樣本不足的挑戰。然而，像Enchant這樣的AI系統，正在試圖突破這個限制。它將多種數據來源結合，包括細胞實驗、動物實驗與少量的臨床數據，利用深度學習技術尋找其中的共同規律。這種整合能力，使AI得以在有限數據的基礎上，預測藥物的吸收、分布、代謝和排泄等反應以及藥效。然而，這些模型的預測準確性是否能達到生物醫學界的高標準，仍需進一步驗證。
但是，AI如何應對人體變異性帶來的挑戰？每個人的基因組成、代謝速度、甚至生活習慣，都可能對藥物反應產生巨大影響。AI雖然能藉由大數據分析找出群體性規律，但在個體化醫療的精確性上仍然不足。這需要研究者持續優化AI模型，比如輸入更多的基因數據和行為數據，以提高AI的預測準確度。
AI 會讓臨床試驗成為過去式？
臨床試驗是藥物研發的關鍵核心環節，長期以來被認為是不可取代的。它通過系統化的實驗設計，驗證藥物的安全性與有效性。然而，AI技術的崛起，其精準預測能力有可能讓臨床試驗成為歷史。然而，這是否過於樂觀？AI是否真能完全取代臨床試驗，還是僅僅是輔助工具？
AI在藥物效果預測中的優勢毋庸置疑，像Enchant這樣的AI模型，已經展示出僅需少量數據即可進行準確預測的能力。藉由深度學習模型，AI可以將藥物的化學結構、細胞反應數據、動物試驗結果等多種資訊整合，而預測藥物在人體中的藥效和副作用。這種技術的應用，可以在早期研發階段排除失敗機率高的藥物，降低試驗成本並縮短研發週期。然而，這樣的預測僅能基於已知的數據模式，而非覆蓋所有未知風險，尤其是在人體的複雜性面前，更顯困難重重。
臨床試驗的價值不僅在於數據驗證，更在於發現未知風險。AI的預測基於已知數據訓練模型，而人體反應的多樣性卻難以完全模擬。例如，AI可能會低估罕見副作用的發生機率，或無法充分考量環境因素、生活習慣對藥物效果的影響。這些問題只有通過臨床試驗中的真實人群測試才能發現。因此，即使AI能顯著提升預測準確性，它目前仍難以取代臨床試驗在全面驗證和風險控制中的關鍵作用。
AI 的預測結果需要驗證
從醫學倫理角度而言，AI雖然可以縮減試驗規模，降低試驗對人類受試者的需求，但這並不意味臨床試驗的完全消失。畢竟，藥物的最終使用對像是人類，其安全性與有效性需要在人類身上獲得直接證明。甚至可以說，AI的預測結果越是精準，其驗證過程就越需要臨床試驗來確認，否則難以贏得醫療界與大眾的信任。
AI的發展為藥物研發帶來了巨大的影響，尤其是在早期篩選與風險預測方面。它可以縮短時間、降低成本，甚至優化臨床試驗的設計。然而，臨床試驗的價值仍然無法完全被取代。未來，AI與臨床試驗或將形成互補關係，共同推動藥物研發。那麼，真正的問題不在於臨床試驗會否消失，而在於我們如何利用AI，使這一研發與試驗過程變得更有效率、更安全。
自駕計程車話題夯，特斯拉 Robotaxi 車隊、百度蘿蔔快跑、Waymo、Cruise、如棋出行等，美國跟中國都想快速佈建，以平均每城市車輛數而言，蘿蔔快跑、Waymo、Cruise 三家同為一線，工研院智慧車輛與系統研究所資深研究員李國昶分析表示，四城市營運的 Waymo 商業經濟健康度勝百度，也快速獲利中，關鍵為兩條件：當地車資制度及平均城市車輛數。
汽車產業歷經疫情洗禮，從供應鏈斷鏈到新車大缺貨，需求進入沉潛期，但許多新興應用興起，蘿蔔快跑7月上線，在中國11城市服務，平均車隊量居世界第一；特斯拉Robotaxi車隊10月發表，將來自駕計程車競賽熱鬧開打。李國昶表示，自駕計程車業務不是拚總車輛數，是著重平均每城市佈建車輛數，因車太少，乘客叫不到，就會改叫有人車，單一城市平均車輛數是關鍵，城市計程車費率是收入健康與否指標，羅蔔快跑與Waymo都超過150輛，但後者收入大於支出開始獲利。
自駕計程車收費模式必須貼近有人計程車，李國昶表示，一旦自駕車資過貴，就沒人會使用，故定價有先天條件，中國自駕計程車資比美國低，使蘿蔔快跑即便車輛數海壓Waymo，營收規模卻低於Waymo，後者有優勢支應較高成本，單位經濟較健康與一般常識推論，中國成本比較低故很快獲利正好相反。
李國昶表示，一旦自駕計程車業者開始獲利，汽車安全就成為最重要策略，若持續虧損則擴大規模反而是重點，這也是蘿蔔快跑不斷擴張，而Waymo開始獲利改採不同策略。
車用電子年成長 7%，汽車零件生態丕變
美國汽車產業疫情後出現一波強需求，導致新車等待期長達一年，刺激中古車銷售，維修也因零件價格高漲，汽車保險及維修業改大量用AM（售後市場）零件，通膨引發汽車保費上升，間接壓抑新車需求，美國車市需求也牽動台灣汽車零組件產業。
美國是台灣最大汽車零件出口國，占比高達53.1%，逐年穩定上升，2020年後成長最快，貿易戰則讓中國市場下滑，從第二大國降為第六大，不過隨美國經濟成長趨緩，新車銷售數據不佳，換車年限拉長，將使維修需求提升，牽動台灣汽車零組件產業正向發展，另外在車用電子市場台廠也拿下半壁江山。
L3自駕車推動光達需求
不過車用感測器，光達將是自駕車Level3以上規格時，爆發力最高的感測元件，2023年光達車用滲透率不到1%，今年接近5%，還會繼續成長。
車用晶片算力也有兩股力量推升，一是電機電氣化架構帶動ECU算力提升，並集合成一個中央晶片，二是自動駕駛需求，包括輝達、高通、Mobileye、地平線除開發高算力晶片，也努力打造生態系，輝達從晶片SDK到演算法、OS、HPC都包，甚至開模型都有訓練平台提供，高通則以晶片及SDK為主，並跟第三方夥伴合作，Mobileye則走封閉系統打造自駕方案綑綁晶片一起銷售。
AI 時代，最紅的不是 AI，而是輝達（Nvidia）。
對資本市場而言，從華爾街到全球股民都在關注輝達，輝達在晶片業裡是無可置疑的龍頭，老對手被甩到車尾燈都看不見。對AI而言，算力競賽階段，A100晶片比黃金還有價值。
11月輝達市值突破3.6兆美元，登上全球上市公司市值第一名，終結蘋果長達12年第一紀錄。標普道瓊斯指數公告，道瓊斯工業平均指數的晶片成分股從英特爾換成輝達。
成立30年，輝達如何成就兆美元市值的商業帝國？
婉拒創業，黃仁勳差點錯過千億身家
1980年代除了IBM，很少有公司能獨立設計晶片。任職昇陽公司（Sun Microsystems）的工程師柯蒂斯‧普里姆（Curtis Priem）和克里斯‧馬拉科夫斯基（Chris Malachowsky）接到一項任務，負責設計半客製晶片。
這是與半導體供應商LSI Logic合作，對方委派協助工程師正是黃仁勳，三人因此結緣。1990年代多數公司仍專注開發CPU，普里姆、馬拉科夫斯基和黃仁勳被要求開發更有挑戰性的產品，即繪圖處理器GPU。深入無人區的他們，結合彼此長處，最終完成工作，也奠定深厚的信任關係。
黃仁勳說：「我們合作非常愉快，普里姆和馬拉科夫斯基是我認識最優秀的工程師，我非常享受和他們一起工作。」但計劃趕不上變化，昇陽計算機架構和圖形架構變動太多，兩人專案不再受青睞，普里姆和馬拉科夫斯基決定離開公司創業。
毫無疑問，選擇創業合夥人時，兩人腦海浮現的第一人就是黃仁勳，他們邀請黃仁勳，但他卻回答「祝你們成功」。因黃仁勳覺得他的工作很不錯，能做自己喜歡的事，非常滿意現狀，如果創業，三人甚至連要做什麼都還沒想到。
但擋不住兩位老夥伴的極力邀請，黃仁勳最後還是同意約出去聊聊。
黃仁勳把聊天地點定在他職涯起點的丹尼餐廳，他在這當過洗碗工和服務生。因丹尼餐廳能咖啡無限續杯，三人聊了四小時，直到大腦沒有新靈感蹦出來，最終目標鎖定個人電腦市場。
1993年個人電腦革命剛開始，三人意識到這將是重要的時代機遇。他們推斷個人電腦價格會低到一定程度，且操作難度也會下降，使個人電腦更普及，人手一台的時代就要來臨。所以使用者會用電腦做什麼，或做最多是什麼？答案就是玩遊戲。
遊戲體驗好壞很大程度取決於視覺效果，要有好視覺就要靠GPU如何處理3D圖形。故問題來到為什麼要押注3D繪圖晶片：
強大的吸金力。1993年經典遊戲〈毀滅戰士〉（DOOM）發售，引發空前轟動，遊戲媒體評為年度最佳遊戲，能試玩的伺服器幾乎全擠爆。發售前兩年超過1,500萬人玩過這款遊戲，在1990年代是個天文數字，讓黃仁勳更篤定選遊戲市場準沒錯。
!https://img.technews.tw/wp-content/uploads/2024/11/20121856/673c1869e9e10.png
且遊戲市場還有兩個特性：用戶依賴度高及使用者停留時間長。拿下遊戲市場，就能贏家通吃。當時個人電腦繪圖處理能力、多媒體處理能力幾乎不存在，若沒有聲音、麥克風、揚聲器、影片及圖像，電腦就只是文字處理器。但只要做出能玩遊戲、能跑3D圖形的晶片，以上功能也都能執行。
黃仁勳多次演講都提到「0億美元市場」，即有計劃投資佈局未驗證市場，就是輝達成功的關鍵。3D繪圖晶片當時就符合「0億美元市場」理論，那時隨便找家市調公司問「1993年PC的3D繪圖市場規模多少？」回答都會是0。
1980年代出現許多晶片公司如賽靈思和阿爾特拉，此時PC的2D繪圖市場非常擁擠，為何輝達還敢跳進來？黃仁勳等選擇了3D繪圖晶片市場以差異化，走一條困難但人少的路，不成功便成仁。如果相信3D繪圖晶片徹底改變計算機業，有什麼理由不邁出這一步？
首代產品超過99%退貨，輝達險些夭折
1993年2月17日是輝達創立日、也是黃仁勳生日。黃仁勳很快把創業隊伍拉起來，在購物中心租了一間小辦公室，雇用約20名員工。經過兩年努力，1995年第一款產品NV1出爐。
這款產品充滿「先見之明」，集3D繪圖處理、影像處理、音訊波形表處理、I/O埠、遊戲埠、加速功能及UDA程式設計模型等多種功能於一體。輝達董事會成員馬克‧史蒂芬斯（Mark Stevens）說：「我一直覺得，我們做出一把功能齊全的瑞士刀。」
!https://img.technews.tw/wp-content/uploads/2024/11/20121857/673c3116848fa.png
團隊滿懷信心將產品交給合作夥伴帝盟多媒體（Diamond Multimedia）銷售，但市場回饋相當慘澹。長期無訂單讓帝盟多媒體恐慌，把收到的25萬顆晶片的24.9萬顆都退貨，讓輝達幾乎破產。
NV1失敗原因有兩點：一是雖然NV1支援很多功能，但沒有可用的應用程式；二是市場只要3D繪圖晶片，僅此而已，客戶想要晶片便宜好用，不必增加其他功能還賣很貴。
但NV1失敗讓團隊學到很多。
黃仁勳說：「這是了不起的技術成就，卻是糟糕的產品。NV1沒辦法跟市場其他產品比較，這方面不如這個，那方面不如那個， 沒人會買瑞士刀當聖誕禮物。」史蒂芬斯說：「我學到的教訓是，進入3D繪圖領域太早了。多數風投支持的科技公司，失敗原因往往是進入市場太早，而不是太晚。我們好像站在太平洋的衝浪板上，等著大浪到來。如果浪遲遲不來，就無法到達岸邊，最終在茫茫大海凍死。」
為了讓公司穩定經營下去，三人努力找尋投資者。黃仁勳拜訪前老闆LSI Logic創辦人兼CEO威爾弗‧科雷根（Wilf Corrigan）。科雷根是仙童半導體總裁兼CEO，聽到黃仁勳求助，科雷根很快想到仙童半導體的老同事，紅杉資本創辦人唐‧瓦倫泰（Donald Thomas Valentine）。
他當著黃仁勳的面拿起電話打給瓦倫泰：「嘿唐，我要送個孩子給你，他是我最好員工之一。我不知道他要做什麼，但給他錢。」瓦倫泰是矽谷投資界傳奇，一手投出蘋果、甲骨文、思科和雅虎等公司，投資理念極具個性，投資專注大市場並解決難題的企業，現在看來，輝達與此理念高度吻合。
所以黃仁勳在科雷根引薦下，頂著一臉青春痘去紅杉找瓦倫泰。黃仁勳回憶：「瓦倫泰給人不怒自威感。那時我29快30歲，面對這些人，說話都在結巴，我感覺簡報表現非常糟糕，但幸運的是，瓦倫泰收到指示，一定要投資我。」
瓦倫泰聽完黃仁勳「路演」後只說一句話：「如果你讓我賠錢，我就殺了你。」後面故事就是，瓦倫泰與另一家投行Sutter Hill Ventures各投資100萬美元，輝達估值達600萬美元。
SEGA有違常識的決定，讓輝達再次獲救
雖然NV1晶片慘遭滑鐵盧，但幸運的是，遊戲廠商SEGA向輝達拋出橄欖枝，邀請輝達合作開發NV2晶片。當時SEGA風光無限，接連發表〈VR快打〉、〈Daytona USA〉及〈VR戰警〉等經典3D街機遊戲，幾乎重塑遊戲業。
SEGA青睞為雙方提供機會，既讓輝達幫助世嘉開發下代遊戲主機，也鼓勵SEGA將遊戲移植到PC。從工程角度看，NV1和NV2是為支援四邊形繪圖架構開發的。 輝達首次推出產品時，是市場唯一為PC生產3D繪圖晶片的公司，沒有其他案例可參考，故基於他們自己的判斷，選擇這架構非常明智。
但很快，危機來臨。
其他3D繪圖晶片公司開始湧現，支援另一種架構，微軟Windows 95搭載的API DirectX，是除輝達外所有人都在用的架構，即三角形繪圖架構。黃仁勳說：「我們從未做過DirectX這種圖形架構，整個行業約50多家公司都與輝達相反。」
問題又來了，輝達該怎麼辦？
如果繼續照合約執行，與SEGA合作遊戲主機，輝達就會無可避免在錯誤路上浪費兩年時間，同時競爭對手卻快速前進。如果未完成合約，輝達就沒有足夠資金支撐公司及產品研發，還可能面臨賠償，輝達根本沒能力承擔後果。
要麼完成專案然後死去，要麼無法完成專案立刻死去。
激烈討論後，團隊有了共識。無論如何不能走錯路，所以答案就是輝達必須支援新架構。但違背合約，沒錢怎麼辦？
黃仁勳選擇開誠布公，跑去SEGA找CEO入交昭一郎，告訴他輝達為SEGA設計的架構走錯方向，因主流是朝「逆向渲染」和「逆向紋理映射」發展。如果SEGA堅持要輝達做下去，SEGA會得到違背主流的產品，輝達也會因這錯誤死亡。
入交昭一郎問黃仁勳：「那你要我怎麼做？」答案令人出乎意料，黃仁勳說：「雖然你沒理由這樣做，不過我希望你能解除合約，我們不必履約，但還是要付我們費用，甚至SEGA可能一無所獲。」
這是非常違背商業常識的要求。
考慮幾天後，入交昭一郎告訴黃仁勳，他願意幫助輝達。故SEGA支付約500萬美金給輝達，讓輝達在存亡之際活了下來。這件事情讓黃仁勳明白，創業時最重要卻最容易忽略的東西就是人們的善意。
現在只有一次機會了，耗盡所有資源後，輝達如何押最後一注？
黃仁勳想，如果只有一次機會，反向推導晶片研發流程，確保做出完美的產品，就需提前做好所有準備。他們找上模擬器公司Icos，模擬器主要功能是類比和重現真實系統，廣泛用於工程設計和科學研究等。
黃仁勳打電話給Icos，對方稱：「感謝來電，但我們已經倒閉了。如果你們真的需要我們的產品，倉庫還有一些庫存。」就這樣，輝達從一家倒閉公司買了一些待廢棄的產品。以仿製晶片手法，輝達推出世界首款仿製PC晶片RIVA 128 NV3，是當時最佳逆向紋理映射引擎，改變業界對現代計算機繪圖認知及晶片設計封裝。
!https://img.technews.tw/wp-content/uploads/2024/11/20121930/673c315d04601.jpg
每秒100M圖元填充率（圖形處理單元每秒渲染畫素量）使NV3迅速贏得市場青睞，1997年底Dell及Gateway等廠商相繼採購NV3。NV3讓輝達鹹魚翻身，上市四個月就銷售百萬顆。更重要的是，NV3快速開發和測試讓輝達比競爭對手快兩倍多節奏推出下代晶片。
馬太效應開始顯現。
輝達啟動「AI狂飆」
1999年1月，輝達掛牌那斯達克，相繼推出RIVA TNT2和NVIDIA Vanta兩大處理器產品。同年8月，發表全球首款GPU GeForce 256，是世界第一款可編程加速器。2000年與微軟合作，一直想邊緣化輝達的微軟選擇GeForce為新計畫Xbox的GPU。
但PC市場局限性及一直與英特爾競爭，讓輝達倍感壓力，團隊認為必須開發全新市場才能真正站穩腳跟。
2006年輝達推出CUDA，適用GPU的通用程式設計介面，使用者可用輝達GPU進行繪圖處理以外運算，為GPU應用開闢新天地，遠超過遊戲領域。黃仁勳說：「很多大學研究員意識到，只要買GeForce系列顯卡裝進計算機，就等於有一台個人超級計算機。」
DeepLearning.AI創辦人吳恩達回憶：「在史丹佛大學時，我的本科生伊恩·古德費洛（Ian Goodfellow）在宿舍搭建GPU伺服器，最後變成我們深度學習實驗、訓練神經網路的工具。我們用GPU以十倍甚至百倍速度訓練神經網路，因能同時執行千或萬個步驟，不用依序執行，對神經網路是徹底的改變。」
同時人工智慧知名學者辛頓及楊立昆實驗室也在做同樣的事。那時人工智慧還是小眾市場，2012~2015年人工智慧晶片市場規模幾乎為0，但黃仁勳喜歡說：「我們正在投資0億美元市場。」那時投資人工智慧，幾乎等於把錢丟到水裡。
對市值十億美元的上市公司來說，成功會讓人避開風險，不讓公司脫軌更重要，且20年來，輝達一直與PC遊戲晶片緊密相關，是繼續堅守領域，還是押注尚未證明的市場？
馬拉科夫斯基說：「你必須相信自己相信的，然後大力投資。如果我們判斷這可能是重要市場，我們就會這樣做。」輝達選擇了人工智慧，命運齒輪開始轉動。 這不僅改變輝達的軌跡，還改變了科技業的軌跡。
黃仁勳說：「身為CEO或任何試圖把船開往新方向的人，必須不斷尋找積極回饋、不斷宣傳自己的想法。每當有好事發生，都讓自己更堅定。我們必須清楚認識這是什麼？為什麼它很重要？如何幫我們達到下個層次？」
人工智慧晶片層、系統層、演算法層和人工智慧層都在進步，系統性進步造成指數級增長。如果回顧從ImageNet及AlexNet以來發展，計算力已提高約百萬倍，而不是千倍，計算技術以每十年百萬倍快速發展，稱之為「黃氏定律」。
得益於人工智慧的快速「出圈」，馬拉科夫斯基說：「突然每個人都想知道我們是從哪冒出來的，但現在一夕成名其實花了我們30年才達成。」輝達成立30年，多數人不會以30年眼光看待問題，但數十年願景付諸實踐，如今輝達能更短時間創造更多不可能。
黃仁勳說：「每位CEO的工作都是瞻前顧後，還必須大膽決定哪些機會和問題值得解決，即使沒人相信我們真能做到。要實現目標必須與一群了不起的人共事，曾在輝達創造奇蹟的人，大部分都還留在這裡，真的很令人感慨。」
輝達仍然值得期待。
儘管受美國制裁，華為仍努力生產足夠的晶片，知情人士透露，華為計劃明年第一季量產最先進 AI 晶片「昇騰 910C」（Ascend 910C）。路透社報導，華為已經向部分科技公司發送樣品，並接受訂單。
在美國制裁下，華為無法委託台積電代工，使其先進晶片良率難以達到商業化等級（超過 70%）。據報導，昇騰 910C 由中芯國際製造，採用 N+2 製程，但因缺乏先進曝光設備，晶片良率僅 20%。
消息人士表示，即使是華為目前最先進的昇騰 910B，同樣由中芯國際製造，良率也只有 50%，迫使華為降低生產目標，並延後完成該晶片的訂單。
字節跳動（ByteDance）今年訂購超過 10 萬顆昇騰 910B 晶片，但截至 7 月收到的貨還不到 3 萬顆，無法滿足該公司需求，其他向華為訂貨的中國公司也抱怨過類似問題。
由於缺乏 EUV 設備，華為深知短期無法解決問題，因此優先處理政府與企業的策略性訂單。此外，中芯國際製的先進製程晶片有高達 50% 的溢價，不如台積電製造，而且是使用增強型 ASML DUV 設備。據分析師和消息人士透露，華為已用台積電晶片補充中芯國際製造的晶片中。
台積電幾週前通知美國商務部，在華為昇騰 910B 製程中發現其一顆晶片。美國已將華為列入貿易清單，要求供應商取得許可證才能出貨任何商品或技術給該公司。此後，華盛頓進一步打壓，命令台積電停止向中國客戶運送先進 AI 晶片，以免晶片流向華為。
華為量產最新 AI 晶片困難重重，路透社揭「良率僅 20％」
憑藉龐大的國內市場和政府補貼，中國正撼動長期由韓國、台灣和美國主導的半導體市場。
韓媒 Pulse 報導，中國晶片製造商正取得顯著進步，在先進半導體也是如此。其中，中芯國際今年第三季季度獲利創歷史新高，營收較去年同期成長 34% 至 21.7 億美元，營業利潤則飆升 94% 至 1.699 億美元。
至於長鑫存儲、福建晉華等 DRAM 大廠正積極降低 DDR4 價格，提供比三星、SK 海力士便宜 50% 價格的記憶體晶片。
中國企業也拚命挖角韓國和台灣頂尖人才。成均館大學教授 Kwon Seok-joon 指出，台積電現在將中芯國際視為主要競爭對手，因為許多主要研發和製程人員後來都被挖角到中芯國際。
在美國制裁下，中芯國際仍成功推進至 7 奈米製程，雖然良率問題仍存在，先進製程進度也落後韓國和台灣，但對於一間 2000 年成立的公司來說，技術差距已經顯著縮小。
Kwon Seok-joon 預期未來 10 年內，以中芯國際為首的中國晶圓代工產業，10 奈米以上製程和中階製程市占率將成長 1~2 倍。另隨著政府持續補貼，中芯國際可能在 2030 年代中期與台積電相抗衡。
中國記憶體廠產能快速擴張，緊追美光、三星
中芯國際 2018 年成立記憶體子公司 Semiconductor Global Solutions（SGS），並從三星電子和 SK 海力士招攬許多工程師，目前正在浦東和寧波加速 DRAM 開發。
研調機構 TrendForce 數據顯示，在全球晶圓代工市場中，台積電市占率高達 62.3%，其次是三星 11.5%，以及中芯國際 5.7%。
記憶體產業部分，中國廠商透過量產 DDR4 來主導市場，同時推動 DDR5 量產。長鑫存儲主要專注於低階記憶體，例如以 17-18 奈米的 DDR 及低功耗 LPDDR4X，並且快速擴大生產規模。
根據美系外資摩根士丹利（Morgan Stanley）資料，長鑫存儲晶圓月產能已從 2020年 4 萬片增加到 2024 年 20 萬片，預計今年全球 DRAM 市占將突破 10%。
業界人士預期，長鑫存儲與三星電子目前技術差距為 1.5 年或更短，長江存儲和其他 NAND 公司也將與業界領導者的差距縮小到 1 年以下；另一位業界人士則透露長鑫存儲明年產能確實能跟美光相當。
TrendForce 預期，由於中國產能擴張，明年 DRAM 產量將較今年增加 25%。延世大學教授 Kim Hyun-jae 表示，中國擴大 DRAM 產能是韓國半導體公司最大的風險因素。
業界擔心中國大量補貼的低成本晶片，恐造成市場中斷，尤其是用於消費性電子產品、汽車和工業設備的傳統半導體，這些產品占全球半導體需求 75%。業內人士指出，為降低成本，對中國晶片的需求越來越大，這種趨勢可能會改變整個市場結構。
「中國芯」大躍進！記憶體緊追三星、美光，技術差距不到 1.5 年
反對減肥藥的小甘迺迪（RFK Jr.）將出任衛生部長，引發減肥藥雙雄禮來（Eli Lily）、諾和諾德（novo nordisk）和正在開發減肥藥的安進（Amgen）近來大跌，但有分析師指出，市場反應過度，可趁機逢低布局減肥概念股。
財經網站霸榮報導，BMO Capital Markets分析師賽格曼（Evan Seigerman）在最新報告中重申對禮來、諾和諾德和安進「優於大盤」的評等，認為減肥藥概念股近來遭拋售反映市場恐慌情緒，但並非實際面臨基本面下行風險。
川普提名小甘迺迪出任衛生及公共服務部（HHS）部長後，減肥藥概念股走跌，因投資人擔憂小甘迺迪將推動減少減肥藥納入保險的範圍、或施壓要求降價。
小甘迺迪為美國已故前總統甘迺迪的姪子，不僅是知名反疫苗活躍人士，也堅定反對減肥藥，認為時下風行、可抑制食慾的「GLP-1」藥物並非解決肥胖危機之道，而認為政府應提倡健康飲食。
不過，分析師認為，對減肥藥前景的擔憂實屬過度反應，衛生部也沒有改變藥品納保範圍和定價的單方面權力。分析師也認為，全球約10億人受肥胖所苦，減肥藥市場仍有極大成長空間。此外，許多患者近期才開始接受療程，藥商未來幾年可望迎接巨大獲利成長。
諾和諾德生產的Wegovy和禮來生產的Zepbound近年因減重效果顯著而紅透半邊天；安進則正在研發備受期待的減肥新藥MariTide。
業者現也致力證明GLP-1藥物的更廣泛用途，如用於治療睡眠呼吸中止症、預防阿茲海默症等。
美國準總統川普向來擁護石油、天然氣等化石燃料，還堅稱氣候變遷是「大騙局」。自川普勝選以來，美國綠能股上演大怒神，不過瑞銀（UBS）分析師認為，投資人過度悲觀，綠能族群股價已超跌，應把握拉回買點靜待後續行情。
Markets Insider報導，瑞銀分析師21日出具研究報告寫道，因市場預期川普上任後將打壓再生能源，近來美國和歐洲綠能股集體暴跌，反而創造最佳買點，成為投資人加碼布局的絕佳時機。
瑞銀依舊看好綠能股後市，理由是AI運算促使用電量激增，勢必需要再生能源才能應付龐大需求，加上各大科技巨頭宣告「淨零碳排」目標，爭搶乾淨能源，也將帶動綠能需求穩定成長，亦有利相關廠商長遠的營運布局。
瑞銀分析師認為，由於拜登政府快馬加鞭，綠能業者補貼資金已到手，川普上任後仍可繼續擴大經營，即使川普廢止補貼，也不至於受到重創。川普上屆任期期間，美國太陽能裝機量在四年內大幅成長50%。
自2024美國總統大選以來，氫燃料公司Plug Power和太陽能設備供應商Enphase Energy股價大跌逾24%，而SolarEdge Technologies則暴跌42%。
為挑戰 Google，OpenAI 有意開發瀏覽器，納入產品版圖中。
外媒 The Information 報導，OpenAI 考慮開發一款瀏覽器，以擴大產品影響力。瀏覽器將與聊天機器人 ChatGPT 緊密結合，並在搜尋功能攜手合作夥伴，可能包括電子商務網站和應用程式等業者，如此一來可望改善 ChatGPT 回答目標市場的問題。
The Information 點出，OpenAI 開發瀏覽器將能推動 ChatGPT 發展。對此傳聞，OpenAI 則不願發表任何評論。
AI 正在改變人們網路搜尋和線上購物的方式，使用體驗更加直觀且個人化。透過運用自然語言處理、機器學習及用戶資料，AI 搜尋引擎可深入理解複雜的查詢並提供個人化建議。
OpenAI 日前推出升級版 ChatGPT search，不只聊天機器人既有功能，更整合網路搜尋功能，透過為用戶提供具有引用來源的直接答案挑戰 Google 等傳統搜尋引擎。「在網路上獲得有用的答案可能需要付出很大的努力」，OpenAI 宣布推出 ChatGPT search 時表示，「它通常需要多次搜尋並挖掘連結，才能找到優質來源和正確訊息」。
不只如此，OpenAI 針對內容，去年起即與多家新聞出版集團和媒體建立合作夥伴關係，包括斯普林格（Axel Springer）、新聞集團（News Corp）、康泰納仕（Condé Nast）、赫斯特（Hearst）以及《金融時報》、《時代》等，為 ChatGPT search 和 OpenAI 其他產品計畫鋪路，也避免日後衍生侵犯版權等問題。
OpenAI 財務長傅萊爾（Sarah Friar）受訪曾表示，ChatGPT 每週已有 2.5 億活躍用戶，其中 5%~6% 免費用戶進一步註冊付費訂閱方案。與此同時，OpenAI 正在努力爭取更多企業客戶，她對商用市場潛力感到興奮。
從 ChatGPT 切入消費大眾市場，OpenAI 讓 AI 更貼近人們的工作、學習及生活，並陸續引進語音、搜尋等功能試圖完善 ChatGPT 服務，已威脅到搜尋龍頭 Google 長久以來的地位，該公司以 Gemini 及相關服務回應 ChatGPT 的挑戰。
OpenAI 考慮開發瀏覽器推動 ChatGPT 應用，挑戰 Google 龍頭地位
台灣虎航將在 11 月 29 日轉板上市，已在 11 月 19 日至 21 日辦理公開申購，預計 11 月 25 日公開抽籤，每股承銷價 40 元，若以今日盤中最高點 74.9 元來看，中簽一張有望入袋 3.49 萬元，因此掀起申購熱潮。
台灣虎航競拍得標加權平均價 62.38 元，超額認購率達 28.3 倍，是競拍新制實施起至今，倍數最高的一檔，最高得標價 73 元，得標總金額超過 4.46 億元，而公開申購股數 1,790 張，每人限申購 1 張，申購截止後，統計三天共有 89 萬 2,580 人參與申購，中籤率僅 0.2%。
台灣虎航 2023 年每股稅後純益（EPS）達 4.27 元創新高，前三季每股純益（EPS）5.52 元，創歷史新高，已超越去年全年，今年前 10 月累積營收為 139.39 億元，年增 35.7%，承銷券商台新證券表示，虎航股東權益報酬率（ROE）逾 6 成，比台積電還高。
目前虎航有 15 架客機，飛航 28 個航點，經營 41 條航線，包括疫後至今新增 14 條航線，待首航桃園-宮崎後，累計日本、韓國航點分別達 20 個、4 個，為飛航日、韓最多的國籍航空公司。法人估，第四季飛日、韓客運買氣不減。
台灣虎航率先同業發放 2024 年年中績效獎金予員工，不少員工也直接將獎金直接拿去認股。對此，法人表示，透過員工認股，讓員工不僅能分享公司的盈利，並能實際參與公司的成長，朝企業永續經營目標邁進，間接激勵員工與公司一齊發展，有助於提升公司的整體表現。
抽中一張有望賺 3.49 萬元！全台 89 萬人瘋搶台灣虎航 1,790 張
本篇參與的主題活動
你可能也想看
