Category Archives: AI 人工智慧

台積電創 1,685 元新天價!高盛、Aletheia 法說會前大膽喊價

作者 |發布日期 2026 年 01 月 05 日 10:32 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 晶圓

台股今(5 日)衝上三萬點,其中台積電 1,630 元開出,隨後一度站上 1,685 元新天價,市值達 42.78 兆元,成為市場焦點。目前在台積電法說會前,已有兩間外資先行上調台積電的評等與目標價,並看好 AI 將成為台積電成長引擎。 繼續閱讀..

黃仁勳:未來兩年輝達與聯想合作規模或再增 5 倍

作者 |發布日期 2026 年 01 月 05 日 10:30 | 分類 AI 人工智慧 , 伺服器 , 國際貿易

綜合中媒報導,聯想集團上週六(3 日)於社群平台發布了聯想集團董事長兼首席執行長楊元慶與輝達(Nvidia)創始人兼首席執行長黃仁勳(Jensen Huang)的對談,兩人探討了雙方合作的未來及人工智慧(AI)的未來。被問及如何將雙方合作關係更上一層樓時,黃仁勳表示,「過去兩年我們的合作規模實現了五倍增長,沒有理由在未來兩年內不能再擴大五倍」。 繼續閱讀..

台積電助攻台股飛躍 3 萬點大關!史上最快上漲 1 萬點背後大解析

作者 |發布日期 2026 年 01 月 05 日 10:10 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 國際金融

受惠台積電 ADR 上週五飆漲 5.17%,台股今日開盤大漲 553.45 點,漲幅 1.89%,權值股台積電狂飆 60 元再衝 1,645 元新天價,市值達 42.66 兆元,並持續推升大盤指數衝破 3 萬點大關,從 2024 年 3 月 21 日衝破 2 萬點至今,短短不到 2 年時間衝破 3 萬點,可說史上最快上漲 1 萬點。

繼續閱讀..

OpenAI 產品代工轉單鴻海?立訊精密發聲明澄清

作者 |發布日期 2026 年 01 月 05 日 9:50 | 分類 AI 人工智慧 , OpenAI

綜合中媒報導,據中國數碼博主「智慧皮卡丘」日前爆料指出,OpenAI 開發中的首款 AI 終端硬體產品(代號「Gumdrop」,智慧筆形態)原本計劃交由立訊精密代工,但近期出於生產地點的考量,轉而委託鴻海獨家代工生產,預計將於 2026 到 2027 年正式上市。 繼續閱讀..

2026 馬上有錢》台指期率先衝上 3 萬點!法人點名 AI 主旋律「焦點股」一次看

作者 |發布日期 2026 年 01 月 05 日 9:10 | 分類 AI 人工智慧 , PCB , 半導體

迎接 2026 火馬年到來,儘管台股距離 3 萬點大關只差臨門一腳,但台指期今日開盤後率先上衝 3 萬點大關,台股有望達成史上最快上漲一萬點的紀錄,主要受惠 AI 伺服器與半導體供應鏈爆發、全球資金環境寬鬆與利率下降、台積電估值拉抬、主被動 ETF 新興投資工具帶動,各大機構普遍預計台股將突破 3 萬點大關,甚至上看 35,000 點。

繼續閱讀..

2026 馬上有錢》2026 年半導體先進封裝成投資焦點,法人預估市場發展與廠商狀況一次看

作者 |發布日期 2026 年 01 月 05 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 封裝測試

在全球高效能運算(HPC)與人工智慧(AI)晶片需求持續井噴,共同推動半導體產業重心加速轉向先進製程與先進封裝領域。根據國內法人的最新產業展望,台灣半導體產業產值預計在 2026 年將維持 19% 的高速成長。其中,先進封裝的擴產加速被視為整體產業上修潛力的關鍵動能之一。隨著晶片設計複雜度、測試難度以及封裝尺寸持續攀升,先進封裝已成為延續摩爾定律、實現異質整合、提升晶片算力的重要推手。

繼續閱讀..

人工智慧取代工作後該繳稅嗎?各國學者與 IMF 爆發激辯

作者 |發布日期 2026 年 01 月 05 日 8:10 | 分類 AI 人工智慧 , 財經 , 金融政策

近年來,人工智慧快速進入企業營運核心,從客服、數據分析到內部流程,愈來愈多原本由人類完成的工作,被演算法與模型接手。企業效率提升、成本下降,乍看之下是皆大歡喜的正向故事,但從法律與制度角度來看,問題才正要開始。

繼續閱讀..

Google 與 NVIDIA 布局低成本推理,重塑 LLM 競爭格局

作者 |發布日期 2026 年 01 月 05 日 7:00 | 分類 AI 人工智慧 , Gemini , Google

Google 於 2025 年 12 月底推出 Gemini 3 Flash,主打高速回應、低延遲與高 CP 值,並成為搜尋與應用服務的預設模型,反映其擴大 AI 普及的產品策略。另一方面,輝達(NVIDIA)也透過開放模型 Nemotron 3,主打軟硬體整合與低推理成本。兩者的布局在一定程度上凸顯,未來 LLM 產品將更偏向效率導向與部署成本。

繼續閱讀..