20241122_TechNEws

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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。

川普挑加密沙皇＋SEC 主席辭職，比特幣奔 10 萬美元

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。

藥效神預測！AI 能看穿你的身體反應？

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。

自駕計程車時代來了！美中競逐，Waymo 兩條件勝百度

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。

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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。」

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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。

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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。

黃仁勳親述創業故事：差點倒閉兩次

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。

小甘迺迪引發減肥藥股拋售潮，分析師喊逢低買

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%。

川普勝選綠能股驚嚇過度？瑞銀：超跌買點已到

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