過去幾年，AI硬體升級的主戰場集中在GPU、HBM與先進封裝，但隨著運算晶片效能不斷向上推進，真正限制整套AI系統效能的瓶頸，開始
當全球AI算力軍備競賽跨入極速擴張期，半導體與伺服器架構正面臨一場無法迴避的「物理極限大考驗」。從NVIDIA GB200/GB3
談到全球AI伺服器與高速運算（HPC）浪潮，市場的目光通常優先鎖定在晶圓代工或先進封裝。然而，在浩瀚的 AI 硬體軍火庫中，還有一
隨著人工智慧（AI）算力需求迎來大爆發，AI晶片愈做愈大、高頻寬記憶體（HBM）愈放愈多，傳統僅靠半導體製程微縮（如從5奈米推進至
談到晶圓代工龍頭台積電的先進封裝技術，現階段市場與投資圈的第一反射動作，通常是供不應求的「CoWoS」。全球AI晶片浪潮滾滾而來，
鴻海今年終於站上300元了！比起價值投資前輩在5、6年前布局，我算起步得很晚。最慘烈的一仗，是在去年的4月川普關稅戰。當時我一路買
從去年中開始，輝達的AI伺服器轉進GB200世代，市場就不斷有出貨不順的雜音，去年7到9月，有B200晶片良率的問題、10月有過熱
台股大盤大幅下修，單週下跌超過千點，4月19日甚至盤中跌破千點，外資當天賣超857億元為歷史第2大，也間接影響到ETF投資
最近對台積電（2330）稍微做了一些功課，上週台股收盤終於站上2萬點，權重最高的台積電必然功不可沒，從今年不到600元的價
外資在近3年大幅度賣超權值股，當然也免不了讓統一（1216）受傷，再加上獲利受到疫情及原物料侵蝕，種種原因導致一路殺不停。展望20