Category Archives: AI 人工智慧

黃金創高後熄火怎麼投?富邦投信林忠義:運用 3A 策略搞定景氣循環

作者 |發布日期 2026 年 06 月 16 日 15:01 | 分類 AI 人工智慧 , Fintech , 加密貨幣

隨著全球投資市場的工具日益多元,現在不僅傳統的股票與債券,連商品原物料、加密貨幣及不動產證券化等資產都紛紛邁向 ETF 化,富邦投信今日舉辦「富邦景氣循環多元資產組合基金」,主打配置「景氣循環、多元資產、組合基金」3A 核心投資架構,預計 7 月 3 日展開募集。

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上半年合約價漲幅皆破 100%,2H26 結構性缺貨帶動 NOR Flash、SLC NAND 價格持續上漲

作者 |發布日期 2026 年 06 月 16 日 14:23 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 國際貿易

TrendForce 最新記憶體產業研究,由於記憶體大廠產能規劃持續傾向 HBM、高層數 3D NAND 等高附加價值產品,排擠 NOR Flash、SLC NAND 的成熟製程產能,然因需求穩定,已激勵上半年 NOR Flash、SLC NAND 累積合約價漲幅分別突破 100%。由於供應商未有大規模擴產計畫,下半年兩項產品的價格估隨供需緊張繼續調升。 繼續閱讀..

白領失業的前線,外媒:倫敦上班族已成昔日幽靈

作者 |發布日期 2026 年 06 月 16 日 14:15 | 分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 職場

在倫敦金融城光鮮亮麗的職業,如金融分析師、律師、管理顧問等正在快速減少,白領職位消失的速度比世界上任何其他地方都快。《彭博》甚至形容,「曾經擠滿倫敦辦公室、酒吧和地鐵車廂的西裝革履的上班族,如今越來越像倫敦金融城昔日輝煌的幽靈」。 繼續閱讀..

YouTube 加強審核 AI 垃圾內容,不露臉創作者慘遭池魚之殃

作者 |發布日期 2026 年 06 月 16 日 11:10 | 分類 AI 人工智慧 , Google , 數位內容

YouTube 近來加強清理低品質 AI 內容,卻意外把一批真實經營但不露臉的創作者推上浪尖。「不露臉」頻道存在多年,並不等於 AI 內容;許多只是個人創作者出於隱私或風格選擇不在鏡頭前出現。但 AI 工具讓大量低成本、低創作內容量產,YouTube 推薦演算法開始對全部不露臉影片處理更嚴格,導致不少正常創作者遭波及。 繼續閱讀..

AI 引爆「記憶體超級循環」!外資看好美光居核心地位,2027 年獲利迎暴衝式成長

作者 |發布日期 2026 年 06 月 16 日 10:20 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 記憶體

美國記憶體大廠美光(Micron)再度成為市場焦點。根據 Aletheia Capital 6 月 15 日發布的報告,受 AI 基礎設施持續擴張帶動,DRAM 與高頻寬記憶體(HBM)供需仍將維持吃緊,記憶體價格在未來數季與 2027 年可望進一步走高,並可能推升美光獲利與自由現金流大幅成長。 繼續閱讀..

當資金輪動就不能只看含積量!00905 近月績效狠甩 0050、00981A

作者 |發布日期 2026 年 06 月 16 日 10:12 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 證券

台股今日以 45,500 開盤,統計震盪反覆的行情中,台積電權重並非最高的市值型 ETF,反而有機會繳出優於大盤、元大台灣 50(0050)及主動統一台股增長主動式(00981A)的成績,顯示「高含積量不等於高報酬」,選股邏輯與產業配置才是理財布局的重要關鍵。

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市場估台積電先進製程不排除漲價,使三星受惠

作者 |發布日期 2026 年 06 月 16 日 10:00 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 晶圓

隨著全球通貨膨脹、原物料成本上升以及需求強勁,做為晶圓代工龍頭的台積電 2 奈米先進製程預期將會有價格調漲的情況,此動作也可能促使輝達 (NVIDIA) 與蘋果 (Apple) 等長期大客戶開始尋求其他替代方案,以實現供應鏈的多元化。

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三重需求力道齊發,台達以 800 VDC 解決方案卡位 AI 資料中心電力革命

作者 |發布日期 2026 年 06 月 16 日 9:30 | 分類 AI 人工智慧 , 伺服器

從 Generative AI(生成式 AI)、Agentic AI(代理式 AI)走向 Physical AI(物理 AI),NVIDIA 在 GTC 2026 鋪陳運算藍圖,全面改寫 AI 資料中心的電力架構。作為 NVIDIA 在電源系統最緊密的合作夥伴,台達推出 800 VDC(800 伏直流電)解決方案,同步對接 NVIDIA Vera Rubin NVL72 平台與 NVIDIA Groq 3 LPU 及其 NVIDIA Groq 3 LPX  機櫃。這場改變的核心問題在於:當 AI 的算力、推理及企業地端三重需求力道同時湧現,電要如何進資料中心、進機櫃、進晶片,才追得上 Agent「自己會做事」的速度?

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