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EIA月度短期能源展望報告
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美國聯邦基金利率目標--
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美國聯邦基金利率預期-第三年 (第四季度)--
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聯準會公佈利率決議及貨幣政策聲明
聯準會主席鮑威爾召開貨幣政策記者會
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無匹配數據
人工智能(AI)熱潮中最大的意外之一就是,人人都想成為芯片製造商。幾十年來,科技企業將半導體的開發外包給像Nvidia(輝達/英偉達) 這樣的專業廠商,因為這樣成本更低,效率更高。AI的興起改變了這一計算方式:Alphabet 、亞馬遜 、微軟 和Meta Platforms 等巨頭都在加強芯片自主研發工作。這種重造輪子背後是存在一定道理的。
蘋果公司 早在2010年就開創了一條先河,當時它推出了搭載自主芯片的iPhone 4。當時,這家手機製造商還是個異類。但如今Nvidia在開發對訓練AI模型至關重要的先進圖形處理器(GPU)方面占主導地位,已迫使整個行業進行反思。
科技巨頭們對依賴單一供應商提供如此關鍵的組件感到不安。Nvidia接近壟斷的地位也給予其巨大的定價權。據Visible Alpha,截至2026年1月的一年,Nvidia數據中心部門營收將達到1,870億美元,毛利率高達74%。
這場AI角逐還需要越來越強大的計算能力。儘管Nvidia取得了突飛猛進的發展,但去年的一項研究顯示,自2016年以來,訓練前沿AI模型的成本每年增長2.4倍。如果這種增長勢頭持續下去,到2027年訓練最大模型的成本將超過10億美元,這將進一步推動企業尋找更便宜的硬件。
這就是為什麼全球最大的雲計算供應商--Alphabet、亞馬遜和微軟--以及 Facebook所有者Meta一直在開發自己的定制處理器,即專用集成電路(ASIC)。這些半導體專為單一用途而設計,這與Nvidia或AMD 提供的現成產品有所不同。
例如,Alphabet旗下的谷歌十多年前就開發了語音轉文字功能的張量處理單元(TPU)。如今,谷歌將TPU用於訓練AI模型以及回復用戶問詢--這一過程被稱為推理。微軟、亞馬遜和Meta也紛紛效仿。上個月,Meta的一位高管證實,該公司計劃收購芯片初創公司Rivos,以增強其自研能力。
這種自主研發趨勢的一個好處是,企業可以更好地控制硬件,然後針對其特定的雲計算平台和AI算法對硬件進行優化和定制。微軟認為,其“從芯片到服務”的戰略--包括從軟件、服務器、機架和冷卻系統的全方位數據中心定制,有助於提高其Azure雲服務用戶的性能和效率。
另一個優勢是“製造”定制芯片相對容易。這是因為企業將把半導體印刻到晶圓上這項挑戰交給了博通 以及該行業規模較小的供應商Marvell Technology 和聯發科 等。這些公司不僅協助設計處理器,還與台積電 等芯片代工廠合作,採購存儲組件等。伯恩斯坦分析師今年早些時候預測,AI專用芯片市場將以每年55%的速度增長,到2028年將達到600億美元規模。但根據Visible Alpha的估算,這一數字仍遠遜於Nvidia同期預計達到的營收規模3,750億美元。
不僅美國科技企業在推動自研芯片。中國巨頭阿里巴巴 和百度 也在開發自己的半導體,作為中國減少對美國技術依賴戰略的一部分。汽車製造商則在自動駕駛領域布局定制芯片。據彭博社11月援引消息人士的話報導,這股熱潮已促使日本軟銀集團 考慮收購市值750億美元的Marvell。
ChatGPT聊天機器人的開發商OpenAI在10月曾表示,將與博通聯合開發10千兆瓦的定制AI加速器。儘管這兩家公司沒有披露財務條款,但Nvidia執行長黃仁勛最近表示,1千兆瓦的數據中心容量可為公司帶來350億美元的營收。這意味著與OpenAI的合作意味著Nvidia損失3,500億美元的營收。
但這並不一定意味著買方會更劃算。OpenAI可能節省的大部分開支或許最終流入博通的口袋。伯恩斯坦分析師Mark Li認為,其ASIC業務毛利潤率高達60%。隨著時間的推移,企業可能會獲得足夠的芯片製造技術,直接與台積電等製造商合作,就像蘋果公司現在所做的那樣。谷歌似乎走得最遠:伯恩斯坦的Li認為,該公司已經能夠自主完成核心“前端”芯片設計,並將很快把後端設計和外圍組件外包給收費低於博通的台灣聯發科,此舉每年可節省50億美元的成本。
蘋果iPhone高達40%的毛利潤率表明,其垂直整合策略已見成效。不過,雲計算巨頭採取同樣做法的理由似乎不那麼充分。使用更便宜但性能較弱的定制芯片,可能在考慮土地、電力成本及其他基礎設施支出後,反而花費更多。
這一論點的關鍵在於Nvidia的技術優勢。摩根士丹利去年12月的一份分析指出,基於某些假設,在訓練AI模型時,最新的Blackwell GPU在訓練AI模型時的能效是亞馬遜Trainium 2芯片的1.9倍。換句話說,亞馬遜需要近兩倍的電力才能實現同等計算能力。這就解釋了為什麼在可預見的未來,最大的科技企業仍將是Nvidia的主要客戶。
即便如此,只要達到足夠規模,ASIC仍具經濟可行性。以計算需求較低的AI推理為例,據摩根士丹利估計,安裝一個由24,000個Blackwell處理器組成的集群需承擔8.52億美元的前期硬件成本,按四年算每年折舊計提2.13億美元。同樣規模的谷歌TPU集群硬件成本僅為9,900萬美元,每年折舊費用為2,500萬美元。開發芯片製造能力還將增強企業與Nvidia議價的籌碼。
最終,投資者將關注科技企業的投資回報。降低前期成本和運營成本可能會有所幫助,但ASIC仍需在性能上具備競爭力並能創造收入。這將決定重造芯片輪子是否值得。(完)
台灣股市周二盤中跌幅一度擴大至逾2%,創逾一個月盤中新低,主要隨亞股反應美股周一收跌,並由台積電 領跌AI(人工智慧)族群表現疲弱。
當地時間11:10,台灣加權指數 TWSE:TAIEX跌1.98%,盤中最低跌逾2%來到26,884.99點,盤中前低為10月15日的26,773.15點。台積電跌2.08%、鴻海 及廣達 分別跌1.48% 1.09%
美國股市周一大幅收低,標普 500 指數和納斯達克指數自 4 月下旬以來首次收於關鍵技術指標下方,投資者正在等待零售商和芯片巨頭Nvidia(輝達/英偉達)的季度業績,及本周發布拖延已久的美國非農就業報告。道指下跌1.2%,標普500指數下跌0.9%,納斯達克指數下跌0.8%。(完)
台幣兌美元 周二早盤走貶。交易員表示,由於國際美元上漲,帶動台幣隨亞幣開低,疊加外資概念股--台積電 領跌大盤修正逾1%,讓台幣一度貶向31.235,再創逾半年新低,而外商銀交投偏匯入,且出口商亦見部分拋匯需求,收斂台幣貶幅回歸31.200附近盤整。
他們指出,早盤匯市交投明顯較上日轉淡,出口商拋匯量能雖在,可是已較上日明顯趨緩,而早上部分外商銀偏賣匯,讓台幣貶幅稍見縮窄,並觀察進口商逢低進場承接美元,引領台幣轉趨區間整理,關注美元後市及外資進一步動向。
“早上是有看到一些外商銀在丟(匯),出口商倒是還好。”一大型銀行交易員說。
另位公營銀行交易員也稱,早盤台幣從跌破31.230,碎步收斂貶幅靠向31.170,隨即吸引進口商進場買匯,使台幣早盤暫呈區間偏弱整理格局。
本地時間10:37,台幣兌美元貶1.4分報31.194,交易區間在31.173-31.235,盤中前低為5月2日的32.105;而台股 TWSE:TAIEX跌1.4%。
在海外無本金交割遠期外匯市場(NDF)方面,目前指標一個月期美元/台幣換匯點 (TWDNDF=)折價幅度較上日尾盤縮減;一個月美元/台幣遠匯 (TWD1MNDFOR=)報31.092/31.163,上日收在31.074。
交易員預估,今日台幣兌美元匯率要交易區間在31.150-31.250。(完)
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--《全球匯市》美元上漲,交易員等待美國數據回歸
內存價格暴漲可能擠壓消費電子產品製造商戴爾和惠普的利潤
摩根士丹利(Morgan Stanley)分析師周一在一份報告中警告說,數據中心需求上升帶來的全球內存芯片價格飆升可能會推高戴爾、惠普和宏碁等消費電子產品製造商的成本,並對其利潤構成壓力。
該券商估計,最近幾個月,動態隨機存取存儲器和NAND(兩種常用的存儲芯片)的價格已經飆升了50%到300%,理由是大科技公司推動建立人工智能基礎設施的需求,以及多年來對NAND製造的投資不足。
MS警告說,內存短缺的情況非常嚴重,未來兩個季度的內存滿足率可能會低至40%。
該券商指出,戴爾 和惠普 面臨的壓力最大,因為它們的DRAM風險較高,利潤較薄,而Pure Storage 和蘋果 則因成本控制和合成價格上漲而得到較好的保護。在亞洲,宏碁 和華碩 看起來很脆弱,而聯想 和Giga-Byte則受益於規模和採購策略,因為它們在採購組件方面有更強的議價能力。
內存占硬件物料成本的 10%至 70%,這使得原始設備製造商(OEMs) 和原始設計製造商(ODMs) 在這些價格變動面前處於高度風險之中。
摩根士丹利估計,內存成本每上升 10%,毛利率就會下降 150 個基點,如果不加以抵消,每股收益就會下降 15%。即使有所緩解,2026 年的盈利也可能比他們的共識低 11%。
DRAM 現貨價格在短短兩個月內飆升了 260%,是上一輪上漲周期的三倍,而企業硬件預算預計在 2026 年僅增長 1.6%,是幾年來增長最慢的一次,因為企業 IT 負責人準備以更高的價格購買更少的產品或推遲升級。
(克里蒂卡-蘭巴)
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美國雲服務提供商GMI Cloud周一表示,在芯片製造商Nvidia(輝達/英偉達) 的支持下,公司將在台灣建設一座價值 5 億美元的人工智能(AI)數據中心。
該數據中心預計將在 2026 年 3 月投入運營,並將採用Nvidia的新型 Blackwell GB300 芯片。該設施將配備約 7,000 個 GPU,分布在 96 個高密度機架中,處理能力接近每秒 200 萬個token,耗電量約 16 兆瓦。
GMI Cloud 創始人兼首席執行官Alex Yeh表示,台灣需要更多數據中心作為“戰略資產”來支持其人工智能發展,並補充說台灣島內的電力供應問題可以得到解決。他指出,人工智能需求一直強勁,公司 GPU 的利用率“幾乎滿載”。
他說:“如果你想促進本地生態系統的發展,就必須先建立數據中心,必須先建立AI集群。”
GMI Cloud是一家GPU即服務提供商,也是Nvidia的雲合作夥伴之一,目前已在美國、台灣、新加坡、泰國和日本運營數據中心。
除了台灣項目外,GMI Cloud 還計劃在美國新建一座50兆瓦的數據中心,並考慮在兩到三年內進行首次公開發行(IPO)。
Yeh表示,與Nvidia合作的項目一旦全面運營,預計將產生約10億美元的合同總價值。(完)
Wen-Yee Lee
美國雲服務提供商GMI Cloud周一表示,在美國芯片製造商Nvidia 的支持下,該公司將在台灣建立一個價值5億美元的人工智能數據中心。
該數據中心將於2026年3月投入使用,並將使用Nvidia的新型Blackwell GB300芯片。該設施將容納約7000個GPU,分布在96個高密度機架上,每秒可處理近200萬個代幣。它將消耗約 16 兆瓦的電力。
GMI Cloud 創始人兼首席執行官亞歷克斯-葉(Alex Yeh)說,台灣需要更多的數據中心作為 "戰略資產 "來支持其人工智能發展,並補充說台灣島內的電力供應挑戰是可以解決的。他說,人工智能的需求一直很強勁,公司的 GPU 利用率 "幾乎達到飽和"。
"他說:"你想促進本地生態系統的發展--你必須先建立數據中心,你必須先建立人工智能集群。
在這項交易達成之際,全球科技巨頭正向人工智能基礎設施投入數十億美元,以支持不斷增長的工作負載,這為包括 Nvidia 在內的半導體公司帶來了一筆意外之財,而 Nvidia 的大部分收入都來自此類銷售。
英偉達首席執行官黃仁勛此前曾將此類集群稱為 "AI 工廠",去年還宣布了向沙特阿拉伯 和韓國 的項目出售其最先進 GPU 的交易。美國總統特朗普(Donald Trump)曾表示,他希望為美國公司保留最先進的人工智能半導體,如Nvidia(輝達/英偉達)的 Blackwell 芯片。
台灣最近宣布的其他人工智能基礎設施項目包括富士康 和Nvidia(輝達/英偉達)於5月宣布的100兆瓦人工智能數據中心項目 (link)。
GMI Cloud是一家GPU即服務提供商,也是Nvidia的雲合作夥伴之一,已在美國、台灣、新加坡、泰國和日本運營數據中心。
除台灣項目外,GMI Cloud 還計劃在美國新建一個 50 兆瓦的數據中心,並尋求在兩到三年內首次公開募股。
Yeh表示,與Nvidia(輝達/英偉達)合作的項目一旦全面運營,預計將產生約10億美元的合同總價值。
台灣人工智能工廠的首批客戶包括Nvidia(輝達/英偉達)、網絡安全公司趨勢科技(Trend Micro )、電子產品製造商緯創(Wistron )、中華系統集成(Chunghwa System Integration)、數據基礎設施供應商VAST Data和工業解決方案公司東元(TECO )。
台灣股市周一反彈收漲。分析師指出,由於上周五台積電ADR 及Nvidia(輝達/英偉達) 皆收紅,帶動台積電 今日收揚逾1%撐盤;但鴻海 及廣達 等AI(人工智慧)權值股收黑並未跟上漲勢,因市場擔憂美聯儲12月降息預期機率走降。
台灣加權指數 TWSE:TAIEX收漲0.18%至27,447.31點;今日成交初值 (.TTOV.TW)為5,234.13億台幣,上日修正後為6,145.75億。台積電收漲1.05%,鴻海及廣達則分別收跌2.07%和1.25%。
“輝達財報會好,大家都知道,但要好到有驚喜很難,還是要看財報後股價表現。”兆豐國際投顧副總經理黃國偉說。
他表示,今天大盤算是跌破月線的反彈,但力道並不強,主要由台積電扮演撐盤要角,其他AI權值股表現並不理想,靜待輝達本周稍晚財報出爐後走勢才能見真章。
國泰證期顧問處協理蔡明翰指出,美國科技股上日反彈,帶動台、韓等科技含量高的亞股表現較佳,但因台股上漲過程中量能偏低,導致反彈受到壓抑,主因美聯儲(FED)12月降息預期機率持續降低,若沒有回升的話,台股上漲空間有限,恐陷橫向整理。
他建議,短線股價上檔不追,逢低再承接,今日僅有台積電因上日其ADR翻紅而收高,但市場對後續看法仍保守,其他AI股還沒辦法跟上漲勢。
“輝達財報說得再好,還是看股價表現,若財報法說後有拉回再進場。”他也稱。
美國華爾街股市上周五漲跌互現,投資者關注Nvidia本周將公布的季度業績,同時擔心美聯儲可能在12月暫停降息。
分析師預估,明日台股指數區間在27,400-27,800點。(完)
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