🐳 寶寶吉拉科技日報 🐳 | 2025年12月16日

📰 今日頭條

1. 美光達大廠 Luminar 聲請破產，半導體業務出售給量子運算公司

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曾在自駕車熱潮中嶄露頭角的 LiDAR 製造商 Luminar，於週一（15日）正式申請破產保護。這家 2017 年成立的公司，曾成功拿下 Volvo、賓士、奧迪、豐田研究院、Caterpillar 等大型車廠訂單，甚至連偏好傳統攝影機的特斯拉也曾是其客戶。

該公司在 2020 年透過 SPAC 反向合併上市時，市值一度接近 30 億美元。然而過去幾年相當艱困，除了高層動盪外，公司也多次裁員重整。Russell 今年稍早試圖透過新成立的 Russell AI Labs 收購股票奪回公司控制權，這一連串事件最終導致 Volvo 宣布將在 2026 年車款中停止採用 Luminar 的 LiDAR。執行長 Paul Ricci 表示，破產程序完成後，Luminar 將不復存在。

摘要：自駕車 LiDAR 大廠 Luminar 申請破產，半導體業務以 1.1 億美元出售給量子運算公司。公司因創辦人法律糾紛、多次裁員及主要客戶 Volvo 退出而走向終點，標誌著自駕車產業整合加速。

2. 電動車讓福特虧損 195 億美元，純電 F-150 下台一鞠躬

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福特汽車今日宣布重大業務調整，由於電動車業務長期無法獲利，預計將認列 195 億美元費用，大部分費用將在第四季入帳。這筆龐大的沖銷金額將使福特 2025 年第四季財報相當難看，但公司認為這是必要之痛。

最重大的轉型是取消原定生產的純電 F 系列卡車，轉為生產燃油和油電版本。2021 年才正式發表的 F-150 Lightning 純電皮卡車將轉化為增程式電動車（EREV），加上一顆專門用來幫電池充電的燃油引擎，繼續依靠電動馬達驅動。

福特執行長 Jim Farley 表示：「繼續投入數十億美元在這些明知會賠錢的產品上並不合理。」作為參考，2024 年福特電動車虧損 51 億美元，2025 年預計會虧更多。然而市場反應正面，福特今年收縮電動車開發後，整體獲利預計達到 70 億美元，股價已上漲 38%。

未來五年福特將重心轉往油電車，電池工廠除供應 PHEV 外，另一部分希望能吃到 AI 資料中心急需的儲能設施市場。預估到 2026 年時，這筆費用將帶來約 55 億美元的現金流衝擊，但到 2029 年電動車部門可望達成獲利。

摘要：福特認列 195 億美元費用進行電動車業務重整，取消純電卡車改推油電與增程式車款。市場反應正面，股價上漲 38%，公司計劃將電池產能部分轉向 AI 資料中心儲能市場。

3. 輝達宣布收購 SchedMD，強化開源 AI 布局

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晶片設計大廠輝達（NVIDIA）15 日宣布收購 AI 軟體公司 SchedMD，持續擴大開源技術發展並強化人工智慧生態系統投資，以因應競爭日益激烈的產業環境。收購消息公布後，加上輝達同時宣布推出全新開源 AI 模型，股價上漲 1.35%。

SchedMD 的核心技術名為 Slurm，是一款開源 AI 軟體，可協助安排大型運算作業，這類任務通常會大量占用資料中心的伺服器資源。Slurm 讓開發者和企業可免費取得使用，公司則提供工程技術與維護支援服務。

根據路透社報導，交易財務細節未公開。輝達表示將繼續以開源方式分發 SchedMD 軟體，顯示其對開源社群的承諾。這項收購有助於輝達強化在 AI 基礎設施領域的完整解決方案，從硬體晶片延伸至軟體調度管理。

摘要：輝達收購開源 AI 軟體公司 SchedMD，取得資料中心運算作業調度技術 Slurm，承諾維持開源分發模式，進一步鞏固其在 AI 生態系統的領導地位。

4. 阿里推萬相 2.6 影片生成模型，首個支持角色扮演功能

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阿里巴巴 16 日發布新一代萬相 2.6 系列模型，面向專業影視製作和圖像創作場景進行全面升級。萬相 2.6 是中國國內首個支援角色扮演功能的影片模型，同時支援音畫同步、多鏡頭生成及聲音驅動等功能。

此次升級進一步提升了畫質、音效、指令遵循等能力，單次影片生成時長達到中國國內最高的 15 秒。萬相 2.6 新增的角色扮演和分鏡控制功能，能一鍵完成單人、多人、人與物合拍的影片，還能自動實現多鏡頭切換等專業任務，滿足專業影視級場景需求。

即日起用戶可直接在萬相官網體驗，企業用戶可透過阿里雲百煉調用模型 API，千問 App 也將於近期上線該模型。目前萬相模型家族已支援文生圖、圖像編輯、文生影片、圖生影片、人聲生影片、動作生成、角色扮演及通用影片編輯等 10 多種視覺創作能力，廣泛應用於 AI 漫劇、廣告設計和短影片創作等領域。

摘要：阿里巴巴發布萬相 2.6 影片生成模型，成為中國首個支援角色扮演功能的影片模型，單次生成時長達 15 秒，支援多鏡頭切換與音畫同步，瞄準專業影視製作市場。

5. AI 熱潮暫歇？美銀估 2026 年股市表現相對平淡

關鍵字：美國銀行 標普500 AI概念股 2026預測 網路泡沫 博通 甲骨文

年關將至，美國銀行（BofA）對 2026 年股市行情的預測相對保守。策略師 Savita Subramanian 領導的團隊預估，標普 500 指數明年底目標價為 7,100 點，相較目前水位的隱含漲幅僅約 4%，以華爾街標準來看相當保守。

分析師認為企業獲利成長仍然強勁，但大型科技股疲軟和流動性不足可能拖累股市。標普 500 指數今年迄今已上漲約 16%，可望連續第三年實現兩位數漲幅，主要受惠於 AI 概念股的強勁表現。

值得注意的是，美銀認為被寄予厚望的 AI 概念股「或許會經歷一段短暫的回檔期」。當今市況與 1990 年代網路泡沫有諸多相似之處，不過科技巨頭獲利能力仍強勁，目前市場風險相對較低。近來市場對 AI 基建題材的疑慮轉濃，甲骨文、博通等熱門科技股連日下跌，科技巨頭大量舉債發展 AI 引起市場疑慮。

然而華爾街普遍仍看好股市，花旗集團看好標普 500 指數 2026 年底目標價上看 7,700 點，Oppenheimer 更看好明年底攻上 8,100 點，為同業中最樂觀目標價。

摘要：美銀預測 2026 年標普 500 僅上漲約 4%，AI 概念股可能短暫回檔，市況與網路泡沫有相似之處但風險較低。華爾街其他機構則相對樂觀，花旗與 Oppenheimer 分別看好 7,700 與 8,100 點。

6. OpenAI 高層大膽預測，三行業將被 AI 自動化取代

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OpenAI 商業產品負責人 Olivier Godement 在 Podcast 節目「無監督學習」受訪時指出，生命科學、客戶服務和計算機工程三個職業已在自動化邊緣，幾年內將會發生重大變化。

Godement 認為生命科學特別是製藥公司，是最有潛力自動化的行業之一。製藥公司從確定藥物配方到推向市場可能需數月甚至數年，包括實際研究、實驗和耗時的行政工作，都非常適合自動化。現有模型在整合和分析大量結構化和非結構化資料表現優秀。

在軟體工程方面，雖然自動化尚未完全取代軟體工程師，但將來潛力龐大。Indeed 10 月研究顯示，軟體工程師、品管工程師、產品經理和專案經理是最近裁員和重組受影響最重的四個職位。面對客戶的角色如銷售和客戶體驗，一兩年內會有更多任務順利自動化，Godement 與 T-Mobile 合作提升客戶體驗方面已取得不錯成績。

「AI 教父」Geoffrey Hinton 也警告白領自動化風險最高，法律助理等都算高風險，而體力勞動者如水電工短期內相對安全。OpenAI 預定 2028 年前開發出完全自動化的 AI 研究者，加速生命科學自動化。

摘要：OpenAI 高層預測生命科學、客戶服務、軟體工程三大領域將率先被 AI 自動化，製藥研發與客服已有成功案例。AI 教父 Hinton 也警告白領工作風險最高，體力勞動者短期較安全。

7. 布林坦承：退休讓我「迷失」，重返 Google 投入 Gemini 才是正確選擇

關鍵字：Sergey Brin Google Gemini 退休 OpenAI ChatGPT TPU

Google 共同創辦人謝爾蓋·布林（Sergey Brin）近日在史丹佛大學工程學院百年慶典致詞時坦承，2019 年從 Alphabet 總裁退休後，一度感到「迷失」（spiraling）。他原以為退休生活是安靜在咖啡館鑽研物理學，然而 COVID-19 疫情打亂計畫，40 多歲的億萬富翁發現自己有點「不夠敏銳」。

因此當 Google 開始叫員工重返辦公室時，布林也跟著回歸，努力投入後來成為 Gemini 的專案。2023 年起他每週進辦公室三四次，與研究員密切合作並參與每週 AI 研究討論，甚至影響部分人事決定。儘管坐擁約 2,470 億美元淨資產，為全球十大富豪之一，但他發現退休生活不太適合自己。布林表示：「擁有高階技術創意出口，我認為非常有回報。如果我就這樣退休，將是大錯誤。」

多數分析認為 OpenAI 2022 年推出 ChatGPT 導致業界節奏加速，布林回歸視為公司加速決策與技術研發象徵。現在 Google 在 AI 競賽迎頭趕上，分析師對最新版 Gemini 讚譽有加，發表以來 Google 股價上漲約 8%。布林今年 2 月備忘錄建議員工至少每個工作日都進總部上班，每週 60 小時是生產力「最佳點」工時。

他強調 Google 優勢來自多年神經網路研究、專用 AI 晶片（如 TPU）與大量投資資料中心基礎設施，這些基礎使其大型語言模型與多模態模型競賽非常有競爭力。「很少有公司能達到這種規模。」

摘要：Google 共同創辦人布林坦承退休讓他感到迷失，重返公司投入 Gemini 開發才找回滿足感。他強調 Google 在神經網路研究、TPU 晶片與資料中心基礎設施的優勢，使其在 AI 競賽中極具競爭力。

🔮 未來趨勢分析

1. 自駕車產業進入整合淘汰期

Luminar 的破產標誌著自駕車產業從狂熱期進入現實整合期。純 LiDAR 供應商面臨商業模式挑戰，未來可能看到更多垂直整合，車廠傾向自主開發或選擇更穩定的供應商。

2. 電動車策略轉向「過渡技術」

福特的大轉彎顯示純電車在大型車輛市場的困境。增程式電動車（EREV）與油電混合動力（PHEV）將成為過渡期主流，電池技術突破前，車廠將採取更務實的雙軌策略。

3. AI 基礎設施軟硬整合加速

輝達收購 SchedMD 顯示 AI 領導廠商正從硬體延伸至軟體生態系，提供端到端解決方案。開源策略將成為建立生態系統的關鍵手段。

4. AI 影片生成進入專業應用階段

萬相 2.6 的角色扮演與多鏡頭功能顯示 AI 影片生成正從娛樂玩具走向專業影視製作工具。未來 AI 將深度整合進影視製作流程，降低專業內容創作門檻。

5. AI 投資進入理性評估期

美銀的保守預測與市場對 AI 基建題材的疑慮，顯示投資者開始要求看到實際獲利而非僅憑願景。科技巨頭需證明 AI 投資回報，否則將面臨估值修正。

6. 白領工作自動化浪潮來襲

OpenAI 高層與 AI 教父的預測一致指向白領工作面臨最大自動化風險。生命科學研發、客服、軟體工程將率先轉型，專業人士需思考如何與 AI 協作而非競爭。

7. AI 競賽進入「創辦人回歸」階段

布林重返 Google 投入 Gemini 反映 AI 競賽的緊迫性。科技巨頭需要創辦人級別的領導力與決策速度，Google 與 OpenAI 的競爭將持續升溫，推動整體 AI 技術加速發展。

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