AI 算力不是只有 GPU，本篇用 HBM、CoWoS、ABF 三個關鍵環節，拆解 AI 伺服器真正卡在哪裡，以及在 Google、Amazon、Tesla 都自研晶片的時代，為什麼台灣仍是最難被取代的 AI 供應鏈核心之一。


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CoWoS、HBM、ABF 到底是什麼？

這篇從 GPU 往下拆到 CoWoS、HBM、ABF 三層，指出市場在定價 AI 算力時常只看 GPU 供需，忽略更慢卻關鍵的實體瓶頸。CoWoS 是短期最容易改善的限制；HBM 因晶圓耗用與資格認證，成為中長期產能分配問題；ABF 與高階基板則是集中度極高、時間軸拉到 2030 的隱形風險。

產能

Samsung

基礎建設

晶圓

需求

市場

認證

AI 算力真正的瓶頸：市場低估了哪三層？

AI 能模仿文風、生成內容，卻無法取代文字裡真實經驗與判斷的「人類痕跡」。它最先淘汰的是空洞內容，而非寫作本身。真正的危機在於：當摘要唾手可得，人是否還願意慢慢讀、慢慢想？資訊便宜的時代，獨立判斷才是真正的稀缺。

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# AI 時代，人類寫作還剩下什麼意義？

很多科技公司喜歡在簡報上寫「我們擁有上千件專利」，但在 AI 時代，資本市場其實已經不太買單了。這篇用數據：專利「數量」的邊際價值正在崩塌，真正被重新定價的，是少數繞不開、被大量引用、能鎖住關鍵生態系的高品質專利。如何從一大疊專利清單裡，挑出幾顆真正有結構性溢價的 IP，將決定你對一家科技公司的估值

專利

資本市場

Alpha

品質

科技公司

護城河

核心

產業

數據

結構

## EP5｜無形資產時代的估值陷阱：為什麼科技公司的專利「數量」不再值錢？

在自駕車的戰場上，比起「鏡頭 vs 光達」的爭論，更關鍵的是：演算法到底把晶片推到什麼樣的硬體極限。這篇從記憶體頻寬與快取容量出發，拆給你看純視覺與感測器融合兩條路線背後完全不同的晶片壓力，為何 TOPS 規格表其實只是行銷，而真正決定生死的是「演算法 × 架構」的匹配度。

音樂藝文

自駕車

晶片

特斯拉

鏡頭

自動駕駛

## EP4｜特斯拉「純視覺」大戰「感測器融合」：一場藏在晶片裡的割喉戰

四十年來被奉為圭臬的量化聖經——動量、均值回歸、基本面因子——正在 AI 浪潮下集體失效。這篇用實證數據說明：當演算法把所有公開規則掃過一輪後，市場只剩「深度」還能產生 Alpha。真正有機會的，不是再多一個技術指標，而是把產業結構、供應鏈與資本週期整合成一套新的決策框架。

訊號

基本面

華爾街

黃金交叉

巴菲特

公開

成交量

## EP3｜華爾街的 40 年法則失效了：AI 如何抹平股市裡的「淺層訊號」

本文探討 AI 浪潮下半導體供應鏈的價值重分配，分析從上游設備到下游晶片設計、封裝，各環節的獲利邏輯與議價能力，並指出臺灣在其中的結構性優勢與潛在風險，提醒投資者與決策者重新評估自身在供應鏈中的定位。

ChatGPT

NVIDIA

半導體

地緣政治

十年

供應商

## EP2｜ChatGPT 效應：AI 如何重塑全球半導體供應鏈的價值分配？

如果你想在 AI 浪潮裡找到真正的早期訊號，不用盯著發布會或分析師報告——去看設備商的訂單。

這篇用三十年的半導體產業數據，說明為什麼「矽的流動方向」會提前 12 個月告訴你，科技大週期的下一步往哪走。

如果你還沒看過 EP0 的系列框架，建議先讀那篇再來這裡。

### 跳脫軟體迷思，從底層基

資本支出

設備

半導體產業

分析師

## EP1｜為什麼半導體是預測科技大週期的「終極水晶球」？

這不是一篇在驚嘆 AI 有多神的文章，而是回到一個老問題：這一波，錢到底被誰賺走？

我用在藥廠、科技硬體與化工待了二十多年的實務經驗，加上幾篇發表在 SSRN 的量化研究，整理出一套看 AI 時代「價值往哪裡移動」的地圖。

如果你關心的不是短線股價，而是 AI 狂潮背後的產業結構與長期 Alph

藥廠

## EP0｜AI 狂潮下的真正贏家是誰？