早安！8/5 外電綜合整理 - 3231緯創: 美系升目標 美系上修緯創2026–2028 年機櫃（rack-equivalent）出貨預估分別上調至 1.79 萬台（+27%）、2.1 萬台（+43%）及 2.5 萬台（+42%）。同時 券商認為 AI 伺服器毛利率將持續擴張，與市場普遍預期不同，因券商觀察緯創與客戶協商成功，以「按售價比例」計算 ODM 附加價值，而非固定金額計價。客戶也有擴展，有平台擴充如AMD，也有新增CSP客戶。上修26-28年EPS至$16.7/$23.3/$28.3，以明年11.8xPE評價，重申正向。 - ABF: 解讀AT&S 財報 美系券商表示AT&S 強勁的財報與台廠相同，擴產投資同樣獲得長期客戶承諾支持，與所追蹤的 ABF 載板公司情況相似。同時AT&S也上修財測，包括大幅上修 EBITDA margin到32-37%。使券商對覆蓋裡的台廠同業接下來表現更具信心。重申對該產業正向不變。 - 2408南亞科: 美系重申正 7 月營收優於美系大行預期，券商表示主要來自價格調漲，同時認為即使 8 月與 9 月營收呈現月持平（M/M）走勢，3Q 營收仍可望季增約 60%，高於先前預估的季增 25%～30%。券商表示南亞科在DDR4議價能力強，重申正向。 - 5347世界：美系升目標 2Q財報符合美系預期，展望3Q：產能利用率有望提升至 90%，4Q再提高。預期3Q晶圓出貨量將季增 1%～3%，ASP將季增 2%～4%。明年持續擴產，明年晶圓漲幅不會小於今年。預期成熟製程晶圓代工市場正進入更廣泛的復甦階段。最新預估26-28年EPS為$5.9/$7.4/$9.1，同步升目標。 - 3131弘塑：美系降目標 美系券商表示2Q26 毛利率高於預期，管理層同時預期 3Q26 營收將呈現強勁的季增與年增，券商認為主要來自 CoWoS 擴產進一步加速。不過，券商下修27-28年營收與獲利，反映2Q營收及2.5D 封裝拉貨速度（3D IC/PLP 毛利率較低）。調降26-28年EPS至$62.1/$101.9/$154.3，以2H27-1H28的35xPE評價，同步降目標。 - 1590亞德客：美系重申正向 3Q營收QTD達成率35%，符合美系大行預期。券商重申 產業景氣循環向上、市占率提升，以及政府刺激政策支持。重申正向。 #下次會考#

【日本上半年經常順差增22.5%,海外投資收益擴大】反映海外投資所獲得利息、股息等收支的第一次所得收支順差額創上半年新高。旅行收支順差額減少14.3%，訪日外國遊客人數減少，同時日本出境人數增加，以日元計算的海外消費支出增加，導致旅行收支順差額縮小……

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【一道兩年前的浙江高中數學題，讓于北辰再度火遍兩岸】 近日，浙江省紹興市2024學年第二學期高中期末調測試卷的一道高二數學考題，在兩岸社交媒體上引發熱議。題目以導彈攔截為命題場景，原型疑似台灣退役少將于北辰早年的一則常識性錯誤發言：其曾提出單發導彈攔截率70%，三枚叠加攔截率可算出210%的錯誤結論。台灣多家媒體紛紛報道此事，台北市議員李柏毅在島內一檔政論節目中化身“李老師”，現場講解這道題的正確算法。 網傳試卷為紹興市2024學年第二學期高中期末調測高二數學考卷。其中第五道選擇題的題目為：已知某防禦系統的導彈攔截目標的命中率為70%，為提高攔截成功率，決定同時發射三枚導彈攔截同一目標，若這三枚導彈彼此間互不干擾，則攔截的成功率為？四個選項分別為A.70%、B.97.3%、C.100%、D.210%，該題官方正確答案為B選項97.3%。 這道充滿話題性的選擇題一經傳播，便引發兩岸網友熱議。大陸網友紛紛玩梗調侃：“這題我會，210%。”“雖然選B是對的，但是我還堅持選D。”台灣網友的討論同樣熱烈，大批網友諷刺道：“于北辰，恭喜你的導彈攔截率算法變成高二數學考題了，這下丟臉丟到大陸去了。”“身為台灣人都知道答案是210%，不可能是其他答案。”還有網友反問道：“是該恭喜于北辰在大陸紅了？還是他在丟台灣軍人的臉？” 長期關注公眾議題、擁有百萬粉絲的台灣網紅Cheap也在海外社交媒體分享了這份試卷的截圖，並配文諷刺道：“于氏數學定理，恭喜于將軍變成考題出來了。” 這道概率題的命題源頭，正是于北辰2022年8月發表的爭議言論。當時節目正圍繞解放軍圍台軍演展開討論，聊到解放軍發射導彈的相關話題時，于北辰聲稱台軍可以發射“天弓”導彈進行攔截，“一發攔截度是70%，我們三發一起攔截，攔截率就是210%，一定攔得到！”此番發言直接讓主持人與在場嘉賓集體陷入沉默。 多家台媒也對此事進行了報道，有台媒援引網友評論指出：“這是近年少見將台灣政治人物言論納入數學試題的案例。”“透過熱門話題結合數學教育，有助于學生理解機率概念，相當具有創意。” 昨天（6月25日），李柏毅在節目中化身“李老師”，現場講解這道題的正確算法。 李柏毅指出，作為理工科出身的人，他很清楚攔截成功率不可能超過100%：“完全攔截就是百分之百，超過這個數值的概念在現實裡根本不存在。”他進一步講解計算邏輯：每枚導彈命中率為70%，對應的失誤率為30%；三枚導彈同時攔截，只有三枚全部失誤才算攔截失敗，因此整體失敗率為30%×30%×30%=2.7%。用100%減去2.7%，得出成功率為97.3%。講解完他還不忘調侃：“相信于將軍也懂，210%放在‘台灣價值’裡能拿滿分，但放在數學考試裡只能得零分，這兩者要區分開。” 台灣時事評論員謝寒冰也在節目中調侃，于北辰的數學已經“聞名世界”了。 值得注意的是，兩年前，于北辰曾在一次直播中為自己的言論辯解：“沒有錯，我承認我的數學差，我的統計學差，那又怎麼樣？這樣子有鬧笑話嗎？”目前，于北辰還未對這次自己的言論被編入大陸數學考題一事作出公開回應。 這早已不是于北辰第一次發表違背常識的出圈言論了。除了“三枚導彈攔截率210%”外，他還曾拋出過許多荒謬言論，包括“大陸城鎮都是土房子”“解放軍登台沒有谷歌地圖會迷路”“待在東風導彈射程外安全”等，兩岸網友也因此戲稱他為“土房哥”和“相聲社團德雲社在逃弟子”。有島內輿論分析認為，于北辰是故意說這些荒唐話，要的就是流量。（來源：香港新聞網） 詳情： #于北辰# #台灣# #浙江# #高中數學題#

【颱風“米克拉”致台灣多地淹水 民進黨被批不治水只會潑髒水】 受颱風“米克拉”外圍環流及西南氣流影響，全台出現強降雨，多地出現淹水災情。不料，積水迅速消退的台北市成綠營眾矢之的，災情更嚴重的高雄、屏東等南部縣市卻“無人問津”；台當局領導人賴清德更藉水患催審“總預算”，遭批滿腦政治算計。在民進黨“執政”下，這場水災正演變成一場荒謬的政治鬧劇。 6月25日，台北市降下短時強降雨，內湖區多處發生積水，水深甚至淹至成人大腿根部，部分山坡地更發生土石崩落，造成該區域20年來少見的大淹水。台北市長蔣萬安首當其衝，台北市政府則被質疑“調度緩慢”。 台北淹水災情很快演變成“政治攻防戰”。民進黨的議員、“立委”將矛頭直指蔣萬安，稱其施政無能、“市政神話破功”，親綠媒體隨之“帶風向”，“青鳥”（台灣綠營的激進支持者）則在社媒平台放話“這就是選蔣萬安的代價”，並為民進黨台北市長參選人沈伯洋造勢。據傳“深夜勘災”的沈伯洋本人更是“刷了一波存在感”，被綠媒直誇“看起來已經像台北市長”。 面對質疑，今天（26日）前往內湖勘災的蔣萬安回應，根據台北市各個雨量測站數據，在25日雨量排名前10的測站中，有7處都在內湖區，其瞬時雨量甚至超過100毫米，超出排水系統保護標準，造成積淹水災情，但也可以看到水排得非常迅速，代表市政府定期都有在做各項清疏工作。蔣萬安也表示，雖然積水很快消退，但仍為許多居民、店家帶來生活上的不便，“我們感同身受，也會持續檢討”，同時宣布只要符合災害救助標準，每戶最多可申請2萬元（新台幣，下同）救助金。 值得注意的是，全台多地發生淹水災情，台北內湖雖一度積水，但積水在1小時內就消退，但蔣萬安和台北市政府幾乎“霸屏”新聞版面；反觀淹水災情更嚴重的高雄、屏東、台南等南部縣市，卻得不到輿論關注。台灣網友直言：“為什麼只關注台北？”“青鳥看到綠色就眼瞎？” 不少輿論指出，這種落差背後，濃厚的政治操作意味不言而喻。年底選戰將至，蔣萬安作為藍營“明星市長”，民調持續領先民進黨參選人沈伯洋。曾有分析直言，除非蔣萬安“自己犯錯”，否則沈伯洋很難贏。 對此，藍營直指民進黨“不會治水，只會潑髒水”。國民黨“立委”陳菁徽批評，過去民進黨“在野”時，說治水責任在台當局，如今民進黨“執政”，看到水患卻只會見獵心喜，攻擊地方政府，完全是潑髒水、甩責任的政治操作。曾任中國國民黨發言人李明璇也發文質疑，綠營第一時間不是關心災情和後續的家園整理，而是“出征出征再出征”，“除了沒有人性，更沒有擔當”。 但最令人錯愕的，是賴清德的態度。賴清德25日聲稱，台當局總預算案還沒過，若發生災害，當局“拿什麼錢去救災”，遭台灣網友諷刺“有錢又怎樣，還不是要自己爬屋頂”。藍營也隨即反擊，痛批賴清德身為台灣地區領導人，竟帶頭製造恐慌，這不是負責任的防災態度，而是政治甩鍋。新黨台北市議員侯漢廷表示，全台淹水，民進黨卻只想到政治攻防，“值得唾棄”。 台灣《聯合報》指出，即使台當局總預算仍在審查，台當局仍可動支上年度已核准的經常性、延續性業務預算，目前台當局手上至少有147億元治水經費，救災工作根本不受影響。賴清德當過市長、“行政院長”，心裡比誰都清楚，如果不是從選舉攻防出發，何出此言？真相卻是，藍白放行治水等民生預算時，民進黨“立委”全數投反對票。如果台當局真的沒錢救災，民進黨才是元凶。 在台灣，民生議題政治化已不是新鮮事。淹水災情四起，當政客及輿論都忙於政治攻防而不是救災時，議題就已失焦。對此，台灣網友不由感慨：“以前不管哪裡淹水大家都是互相關心，現在淹水大家都是互相攻擊、嘲笑。這就是民進黨‘執政’十年帶給台灣人所謂的‘團結’。”（來源：香港新聞網） 詳情：

我最新的產業調查顯示，Amazon 自有消費電子的處理器採購策略，20 年來將首次有重大轉向：捨棄外購並改採 COT（customer-owned tooling）模式，世芯-KY 獨家提供自研晶片的後段設計與測試。幾個重點： 1. 受 AI 算力快速擴張影響，Amazon 截至 1Q26 的過去 12 個月自由現金流年減 95%，降至約 12 億美元。為維持財務彈性並支撐 AI 投資週期，公司正同步精簡組織並優化非 AI 業務的成本結構。 2. Amazon 自有消費電子產品，包括：Kindle、Fire TV、Echo、Alexa 裝置、Blink、Ring 等，目前採用的處理器均為外購。為優化成本結構，Amazon 決定將逐步停止外購，改採與 AI 晶片 Trainium 類似的 COT 模式，自行主導處理器開發。 3. 在此轉型過程中，Amazon 選定的合作對象為世芯-KY，由其獨家負責後段設計與測試。世芯-KY 除了會就各項設計專案向 Amazon 收取一次性工程費用（NRE），也會隨處理器的出貨受惠。 4. 此策略預計自 2027 年起啟動，待全面轉換完成後，自研處理器的年出貨量預估將達到約 4,000 萬顆，預期將有效改善 Amazon 自有產品的成本結構，並顯著貢獻世芯-KY 的營運動能。

网都连不上的地方，谈什么 AI 普惠？ 当所有人都在硅谷、在北京的发布会上，为大模型的“算力膨胀”和“意识觉醒”高呼万岁时，真相恰恰相反： 对全球大多数人来说，唯一有尊严、有意义的 AI，是小模型（SLM）。 在技术精英的叙事里，AI 是高高在上的巴别塔；但在现实世界里，AI 的终局不是垄断，而是普及。 扫一颗药，要等 5 分钟 本周，IEEE Spectrum 报道了一个故事： 2019年，尼日利亚创业者 Adebayo Alonge 带着他的假药识别设备 RxScanner 去开普敦做演示。这台手持设备用红外线扫描药片，要把数据发给远端的 AI 比对真假。 那天设备连上了网，但服务器在 14,000 公里外的美国。 扫一颗药，在现场整整卡了 5 分钟。 在非洲，每年有数以千计的人因假药中毒身亡。这 5 分钟，可能就是生与死的距离。 他当场叫工程师把模型“肉身压缩”进一部低端安卓手机。2小时后，新模型诞生：不联网，几秒出结果。 这个在 Hacker News 上引发热议的真实案例，扯下了“AI 普惠”的遮羞布： 巨头们口中的普惠，建立在你有稳定宽带、5G 信号、信用卡订阅、以及精通英语的前提上。 这不是普惠，这是技术殖民，是让穷人永远在信息差和基建差里当二等公民。 真正的普惠，是让技术去适应人的处境，而不是让人去跪迎技术的门槛。 硅谷不聊“小模型”，因为这里没有垄断利润 大语言模型（LLM）动辄万亿参数，烧的是几十亿美金和吞掉几个湖泊的电量。那是 GPT-4、Claude 和 Gemini 的游戏。 而小模型（SLM）通常在 20 亿参数以下，耗电 3 瓦，跑在手机、树莓派甚至一块 $50 的低配芯片上。断网，也能跑。 它们不是大模型的“缩水阉割版”，而是被精准“剪枝”和“蒸馏”出的冷兵器： 在印度，无人机搭载小模型，在机上实时识别腰果叶片病斑，不需要任何地面服务器。 在巴西，一块低配芯片跑心电图模型，开进了连医疗设备都没有的贫困农村。 在乌干达，团队正为本地 40 种甚至没有形成互联网文字的口语构建本地小模型。 为什么主流舆论不爱聊这些？ 因为大模型的话语权在极少数巨头手里。“小而分散”的生态无法产生平台垄断，收不走昂贵的 API 订阅费，也圈不到集中化的用户数据。 世界银行的数据极为讽刺：全球最贫困国家中，只有 0.7% 的网民用过 ChatGPT，而发达国家是 25%。 大模型是为高能耗、高基建的社会设计的。而这个世界的B面，多的是连不上网、资源匮乏的角落。 2026，技术正在“向下扎根” 硬核的转折点，正在这个 2026 年密集发生。 首先是硬件彻底卷向边缘。2026 年底，全球将有 45% 的新出货智能手机具备端侧 AI 能力。明年，这个数字将超过一半。 其次是开源小模型的爆发。从 Google DeepMind 的 Gemma 4 到阿里的 Qwen 3.5……这些开放权重的小模型，让任何人都可以拿着本地数据直接微调。 大模型的价值，不再是充当无所不知的“造物主”，而是成为生产成千上万个客观、分散、专属小模型的“工厂”。 当然，我们要保持清醒。小模型不能帮你写代码的同时又帮你诊断心电图，它专业、专一、且在冷启动阶段依然依赖大模型的蒸馏。但它给了一条生路：让弱网、无网的边缘地带，拥有了掀翻信息壁垒的武器。 离线与平权：不是技术降级，是生存刚需 这种“大与小”的对抗，在翻译领域尤为刺眼。 当所有翻译软件都在卷“云端多模态”、“超大上下文”时，我们看到的却是另一幅图景： 在跨国航班的机舱里、在信号微弱的地下铁、在偏远的跨国工厂、在网络受限的特殊区域……全球有海量的用户，在最需要打破语言障碍的瞬间，面对的是手机上那个冰冷的转圈动画。 对他们来说，一个能塞进设备里、不依赖云端、断网也能秒级响应的翻译模型，绝不是“将就用的备用方案”，而是唯一有尊严的解法。 随着 Gemma 4 和 Qwen 3.5 这类小模型的成熟，高性能的端侧离线翻译，不再是妥协，而是主力。 正如 RxAll 创始人 Adebayo Alonge 所说： “AI 的未来不是一个中心、一个巨型模型。而是数百万个小而精准的模型，部署在边缘，每一个解决一个具体问题、一个具体场景。” 信息不应该被锁在语言的巴别塔里，更不应该被锁在富人区的数据中心里。而我们要对抗的，正是这种无处不在的信息垄断与壁垒。 开启「沉浸式翻译」，网页双语对照，直达最硬核的顶级信源。 不用去猜大厂在发布会上藏了什么猫腻，当别人还在慢吞吞等待碎片化的搬运观点时，你已经站在第一线，看透了下一波技术浪潮的流向。 打破壁垒，把看世界的权力，无条件地交回每个人自己手里。 #SmallAI# #SLM# #信息平权# #EdgeAI#

Google 與聯發科深化 TPU v9 合作，開發升級版 Triggerfish，聚焦 AI 代理、強化學習與有效算力最大化 1. 我最新的產業調查顯示，Google 將在 TPU v9 / Humufish 的基礎上，開發代號可能是 Triggerfish 的升級版 v9 晶片，並由聯發科獨家取得此單價更高的新增訂單。 2. 此升級版晶片是以 Humufish 為基礎的延伸新案，定位為更強推論能力的 v9 改版，可同時緩解 CPU wall 與 memory wall。此案也進一步驗證聯發科是 Google 在 TPU v9 世代的合作首選廠商。 3. 此 v9 改版與 Humufish 的主要差異，在於：SRAM 容量顯著提升至 Humufish 的 2–3 倍、新增 simulation die、升級至 HBM4E（vs. Humufish 的 HBM4）。 4. 新增 simulation die 的可能功能除了本地 TPU 管理、訓練 / 推論模式切換等，關鍵聚焦在強化學習（RL）與 AI 代理協作。 5. 更大容量的 SRAM 可將更多 RL 與 AI 代理所需的活躍工作集（active working set）留在 TPU 本地，降低資料搬移成本，提升超低延遲 decode 階段的效率。 6. 在 Humufish 生命週期 400‒500 萬顆出貨預估不變下，Google 額外追加 100–200 萬顆 Triggerfish 訂單，預計 2027 年底開始生產、2028 年放量；因Triggerfish 單價較 Humufish 高約 30%，有望成為聯發科 2028 年營運動能的新增量。

我最新的產業調查顯示，聯發科內部已將 AI 事業的策略定位，從「IC / ASIC 設計」提升至「系統級別設計」，首要目標鎖定 Google TPU 的 PCBA（L6），以及 Elon Musk 旗下公司自研 AI 晶片的 L10 機櫃。 整體而言，此定位轉變符合產業趨勢，若聯發科執行順利，有助於強化客戶關係與長期競爭優勢。 調查與分析： ▎此轉變爲長期規劃，2 年內對基本面的影響可忽視，目標在於掌握新成長契機，並降低潛在風險影響： 1. 機會：伺服器機櫃設計漸趨複雜（導入 CPO、800V HVDC 等），加上與消費電子相當的更新速度，共同推升了系統級設計的附加價值。 2. 風險：ASIC 設計的成長動能，在 2-3 年後可能會因爲 Semi-COT 商業模式而開始趨緩。 3. 聯發科為確保系統級別設計整合的業務毛利率至少能達 40-50%，預期採「主導設計與驗證」的輕資產模式，並善用台灣硬體供應鏈生態優勢，將製造外包。 ▎Google TPU 的 PCBA： 1. 聯發科的目標是自 TPU v10（Icefish）開始，並同步爭取導入自家 CPO 方案。 2. Google 硬體組裝生態已完備，聯發科爭取 L10 勝算不高。 ▎Musk 旗下公司自研 AI 晶片的 L10 機櫃： 1. 目前 Musk 旗下公司建置的 AI 算力主要採 Nvidia 晶片方案，故自家 AI 晶片機櫃組裝生態尚未完備，這是聯發科的機會。 2. 此業務目前尚缺乏明確時程能見度；長期成敗的關鍵在於，聯發科能否善用台灣硬體供應鏈生態，並借助與 Terafab 的合作關係，拿到 L10 機櫃訂單。