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美股雷達
AI晶片巨擘輝達正悄然對下一代AI加速器平台的記憶體架構「降維」，一方面將Rubin Ultra原定的12層HBM4E堆疊，轉向8層HBM4與HBM4E混配，另一方面悄悄下修Vera Rubin平台的HBM4頻寬指標，這不是單純技術讓步，而是用規格讓利換供應鏈解綁，在HBM產能持續緊繃之際，為成本、良率與合格供應商範圍同時鬆綁。
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全球個人電腦(PC)市場正面臨20多年來最嚴峻的第三季衰退，記憶體供應吃緊與價格飆升推高整機售價，導致消費者延後換機，企業採購也趨於保守。不過，伺服器與人工智慧(AI)相關需求仍相對強勁，讓半導體業者英特爾 (Intel) (INTC-US)與超微 (Advanced Micro Devices, AMD) (AMD-US)的營運前景呈現明顯分化。
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AI需求數據正在製造一場罕見的市場分歧：同組數字，多頭和空頭各取所需，雙方都宣稱勝利。這場爭論的核心是個令人不安的結構性矛盾——Token消耗量爆炸式增長，但絕大多數增量流向了收費最低的模型，而服務這些Token的GPU成本卻在同步攀升。高盛Bobby Molavi在報告中披露，OpenRouter數據顯示，開源權重模型（open-weight models）在9月第二週處理了72%的Token流量，卻僅獲得平台總支出的27%；同時，閉源模型的支出占比雖然從1月初的89%降至73%，仍掌握絕大部分貨幣化收益。
國際政經
外媒最新報導指出，AI算力正從技術資源變成可交易金融資產，美國期貨市場正籌備以GPU租金為標的的期貨合約，但產品仍待美國商品期貨交易委員會(CFTC)許可，目前尚未正式上市。芝商所(CME)、洲際交易所(ICE)、Nodal Exchange與Architect Financial Technologies都爭取搶先推出算力衍生商品。
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輝達(NVDA-US)宣佈在德國於利希超級電腦中心(Jülich Supercomputing Centre, JSC)的歐洲首台百億億次級超級電腦「JUPITER」上，成功完成了史上規模最大的容錯量子計算模擬。本次研究動用 8,192 塊 NVIDIA GH200 GPU 超級晶片，成功對 104 個量子位元的容錯量子處理器進行完整建模。
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《Benzinga》報導，超微(Advanced Micro Devices, AMD)(AMD-US)正以出乎意料的速度縮小與輝達(NVDA-US)在 AI 推論領域的差距，甚至讓過去曾批評AMD軟體的研究人員也感到驚訝。SemiAnalysis 研究人員週三(14日)表示，他們觀察到，隨著工程師在短短幾週內改善晶片運行的軟體，AMD現有的 GPU 已追上部分輝達配置，甚至一度超越對手。
美股雷達
《Yahoo Finance》報導，英特爾(Intel)(INTC-US)轉型計畫正受到全球AI基礎建設擴張的強力助益，這股趨勢帶動其CPU需求增加。英特爾也正進一步拓展GPU市場，推出全新Intel GPU D-Series處理器。這款晶片先前代號為Crescent Island，專為AI推論設計，用於執行AI模型與相關服務。
台股新聞
華爾街投行高盛因AI需求在GPU、網路晶片與伺服器CPU三大領域同步擴張，重申台積電「買進」投資評等，目標價由3100元新台幣調升至3300元，並大幅上修2027、2028年資本支出預測，反映先進製程與先進封裝產能瓶頸持續緊繃。高盛分析師Evelyn Yu表示，由Agentic AI驅動的更強CPU需求，是過去一年的關鍵變化。
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根據摩根士丹利(下稱大摩)最新半導體研報，DRAM與HBM短缺並非短期擾動，而是AI算力擴張速度快於記憶體供給的結構性矛盾。先進大模型規模約每6個月倍增，主要模型上下文窗口年增5至6倍，推理並發與KV快取需求同步爆發，但DRAM新廠建置需時數年，供給彈性低，短缺可延續數年。
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高盛發佈最新AI投資圖譜研報指出，2026年至2030年間，中國AI相關資本開支合計將達到8.5兆元人民幣（約1.3兆美元），平均相當於美國同類企業資本開支總額的17%。此項龐大的資金投入將支撐全國IT電力容量由2025年的26GW大幅增至2030年的81GW。
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AI算力需求正在推動晶片產業從「GPU一家獨大」走向GPU與定製晶片並行擴張。摩根大通最新2026年秋季美國半導體及半導體設備產業更新報告預計，2027年ASIC/XPU在AI加速器單元出貨中的占比將升至54%，超過GPU；2028年進一步升至55%。
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輝達 (NVDA-US)正面臨人工智慧(AI)業務高度依賴少數大型客戶的集中度風險，但公司財務長Colette Kress認為，這項風險也可能轉化為新的經常性收入來源。輝達目前正透過「新雲」(neocloud)策略，不只向AI雲端服務商銷售GPU及資料中心基礎設施，更希望在這些算力被第三方使用時，再從雲端租賃收入中取得分成，藉此實現「一筆生意賺兩次」。
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《TechCrunch》報導，輝達執行長黃仁勳周四(10日)向高盛科技論壇Communacopia + Technology Conference與會者說明，輝達在AI領域的主導地位及公司營收，何以將持續維持創紀錄的成長勢頭，並一路延續至明年底。
科技
開源AI生態迎來重大轉折。輝達(NVDA-US)周四(3日)宣布同意以129.303億美元收購開源AI平台Hugging Face，交易包含約119億美元支付給Hugging Face股東，以及最高約10億美元的股權型員工留任計畫，預計2027年上半年完成，仍須取得監管批准。
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在全球人工智慧浪潮中，輝達(NVDA-US)長期以提供高價值硬體晶片稱霸市場。然而，隨著各大科技巨頭紛紛投入開發客製化 AI 晶片，輝達面臨的競爭壓力也與日俱增。對此，雅虎財經全球市場與數據編輯Jared Blikre分析認為：「客製化 AI 晶片是威脅輝達主導地位的最大隱憂之一，而執行長黃仁勳的應對之道，則是無論如何都要從中獲利。
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Google傳出正尋求AMD(AMD-US)協助開發下一代張量處理器(TPU), 若消息屬實, Wedbush Securities認為, 這可能成為半導體產業的重要轉折。市場原先普遍認為Google會繼續與既有ASIC合作夥伴合作, 因此若AMD加入Google自研AI晶片設計, 不僅意味AMD可能進一步切入客製化AI晶片市場, 也凸顯ASIC設計能力與IP的重要性正在快速提升。
全球最大資產管理公司貝萊德 (BlackRock, BLK-US)2026 年第 2 季 13F 持倉報告顯示，截至 6 月 30 日，公司整體持倉規模約 6.73 兆美元，較第 1 季的 5.72 兆美元增加約 18%, 投資組合涵蓋近 5 萬檔個股。
輝達 (NVDA-US) 正聯手華爾街大型資產管理及金融機構，試圖將人工智慧 (AI) 晶片及資料中心算力打造為一種可融資、可投資的新型資產類別，計畫透過 6 家大型金融機構募集超過 5000 億美元第三方資本，協助超大規模雲端業者、前沿 AI 實驗室及企業建設資料中心並採購輝達 GPU。
《CNBC》報導，AMD(AMD-US)周四 (6 日) 宣布已達成協議收購加拿大 AI 晶片新創 Taalas。該公司專注於 AI 推論晶片，其加速器並非通用型設計，而是針對單一 AI 模型量身打造。AMD 正依靠旗下 GPU 帶動資料中心業務成長，隨著雲端服務業者持續搶購先進 AI 晶片，GPU 仍是主要成長動能。
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半導體產業正步入一個非凡的成長階段，其主要驅動力是 AI 基礎設施，以及先進邏輯與記憶體元件供應的嚴重瓶頸。根據《麥克林報告》（McClean Report）2026 年 6 月更新版，全球半導體市場預計將在 2026 年成長 98.3%，達到約 1.7 兆美元，並在 2027 年進一步擴張至超過 2.2 兆美元。