ASIC
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分析師的市場觀點
2026/05/08
外資大摩MS看3661世芯2026年第一季業績預覽:Trainium4 市場規模擴大與潛在投片計畫
投資建議與目標價調升 我們預見亞馬遜 AWS 的 2奈米晶片將在 2028 年為世芯帶來營收增長空間。同時,我們將估值基礎從 2025 年推移至 2026 年,並將目標價上調至新台幣 5,088 元,維持「加碼」(Overweight)評等。 2026年第一季業績預覽與營收節奏 受惠於 2奈米
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3661
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世芯
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大摩
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jin的生活藝術-贅沢なひととき
2026/05/06
聯發科創歷史新高!乖離率過大、獲利了結賣壓湧現,盤後買進前必看的 3 個風險提醒
從今日(2026年5月6日)的市場數據與新聞來看,聯發科(2454)正處於極度強勢但波動加劇的階段。以下是針對「盤後買進」與「明日續漲」的綜合分析: 1. 今日市場概況與盤後建議 股價表現: 聯發科今日早盤再度以漲停價 3,470元 開出(續創歷史新高),但隨後因短線漲幅過大(近3日累計約35%
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賺錢
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投資
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ETF
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分析師的市場觀點
2026/05/05
外資CLSA里昂看3443創意電子(GUC)目前的股價為 4,260 元,投資評等維持在「優於大盤」。
創意電子(GUC)目前的股價為 4,260 元,投資評等維持在「優於大盤」。受惠於 CPU 與進階駕駛輔助系統(ADAS)專案的推動,公司的營運前景更加健康。創意 2026 年第一季的每股盈餘(EPS)因產品組合改善而優於我們先前與市場的預期。儘管第二季可能僅面臨小幅的營收成長及些許的毛利率壓力,但
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創意
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GUC
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半線小孩的異想世界
2026/04/30
Broadcom 不是下一個 Nvidia:AI 巨頭自研算力背後的隱形總承包商
Broadcom(AVGO)是 AI 巨頭背後的「隱形總承包商」。它協助科技巨頭將自研 AI 晶片落地,並提供關鍵的資料中心網路連接技術。AI 業務已成為其實質營收引擎。儘管仍需留意客戶集中度、量產變數及 VMware 監管等風險,其核心價值在於深度嵌入 AI 基礎建設,成為無可取代的基石。
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Broadcom
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AVGO
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Nvidia
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分析師的市場觀點
2026/04/28
外資港商廣發GFHK看鴻海 (2317 TT):LPX 產量攀升與 VR200 市佔提高,年化每股盈餘具備突破 170
鴻海 (2317 TT):LPX 產量攀升與 VR200 市佔提高,年化每股盈餘具備突破 170 元之潛力 維持買進評等,目標價 300 元 我們重申對鴻海的「買進」評等,目標價維持在 300 元。儘管鴻海股價自三月以來因毛利率低於預期及輝達(Nvidia)股價表現平平而受到壓抑,但我們認為市場預
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2317
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鴻海
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產業
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豐譽投資-族群脈動分析
2026/04/27
2026/4/27 眾人皆醉我獨醒,特立獨行。CSP-通用型GPU轉向客製化ASIC;驅動IC與高速傳輸晶片的高附加價值
「逆向投資思維。當擦鞋童都在談論股票、市場情緒極度亢奮時,往往是頭部浮現的訊號。保有獨立判斷的能力,敢於在人聲鼎沸時離場,在無人問津時進場。」
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ASIC
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DRIVERIC
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OLED
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趨勢獵人-Huxley
2026/04/27
企業級大語言模型 (LLM) 從邊緣端到資料中心佈署策略方案去看未來硬體需求趨勢
深入分析 19 個主流 LLM 模型(含 Llama 4、DeepSeek V4),揭秘 MoE 架構如何實現 18 倍算力壓縮,並評估 Apple Silicon 與 NVIDIA GB200 在本地及雲端部署的性價比優勢所引導出來的硬體需求趨勢。
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LLM
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MoE
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KVCache優化
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分析師的市場觀點
2026/04/27
外資大摩MS看2454聯發科,目標價再次上調歸功於 TPU;維持「增持 (Overweight)」評級,並列為首選
目標價再次上調歸功於 TPU;維持「增持 (Overweight)」評級,並列為首選 受惠於聯發科 3 奈米與 2 奈米 TPU 生產能見度提升,估值重估 (Re-rating) 的趨勢有望持續。針對疲弱的中國智慧型手機業務,AI 代理手機 (AI agent phones) 可能將成為 2027
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聯發科
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Google
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趨勢獵人-Huxley
2026/04/25
緯穎:AI 伺服器營收破兆,ASIC 與 GPU 雙動能解析
緯穎全球前三大 AI 伺服器 ODM,2026 營收挑戰 1.25~1.35 兆元 。深入剖析在 AWS Trainium 3、Meta AMD MI450 及 Oracle GB200 的供應鏈佈局, 預估合理本益比區間 。CB稀釋與毛利率波動,如何靠液冷技術與全球產線維持成長優勢?
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緯穎
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GPU
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趨勢獵人-Huxley
2026/04/24
AI從訓練到推論的運算範式革命:電力、記憶體與異質處理器 xPU 需求進程之深度研究報告
深入研究 AI 生命週期中的技術轉型。本報告解析從大型模型訓練到 LLM 推論的運算範式革命,對比 GPU、NPU、LPU 與 ASIC 的能效差異,並探討如何突破「記憶體牆」與電力限制。了解 Google TPU v7、AWS Trainium 等自研晶片如何重塑 AI 基礎設施未來。
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ASIC
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GPU
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TPU
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