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【AI前景】人工智能從試驗走向創造價值 摩根士丹利看好AI採用者的盈利前景
摩根士丹利策略師Michael Wilson表示，整合AI技術能力的美國企業有望實現更為強勁的利潤率。哈里伯頓、美國銀行、CVS Health和NextEra Energy 等公司有望成為人工智能應用的主要受益者。
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創意電子（GUC）2026年9月22日宣布，採用台積電N2P（2奈米）製程與CoWoS-L封裝的HBM4E PHY與Controller IP已完成設計定案，並獲客戶AI ASIC採用。該IP延續已通過矽驗證的N3P 12Gbps HBM4基礎，在所有操作條件下將傳輸速度提升至16Gbps，並強調高功耗效率與超小面積。GUC以專有interposer佈線優化訊號與電源完整性，可支援多種CoWoS架構。
為因應3D SoIC，GUC另提供SoIC-X用face-up版本，整合TSV以支援I/O與向上層晶片饋電，建立3D堆疊連接路徑。該IP亦延續HBM、GLink、UCIe產品線，並整合proteanTecs互連監測，提升測試可視性與實際運作可靠度。
技術長Igor Elkanovich表示，HBM4E可顯著提升新一代AI加速器頻寬與系統效能；結合face-up HBM、face-up UCIe與GLink-3D，GUC可提供完整3D SoIC介面方案，協助客戶整合HBM、chiplet與3D堆疊。
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【AI未來】黃仁勳將AI比作水電等公用事業 呼籲G20加快應用促進增長
輝達行政總裁黃仁勳呼籲G20成員國加快採用AI以促進經濟增長，並敦促全球主要經濟體擴大數據中心和其他基礎設施建設，為人工智能發展提供支持，「每個國家都需要建設基礎設施，從而支持本國經濟發展。」
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【AI衝擊】澳新集團行政總裁馬勵濤：AI風險不可預測 不排除大規模裁員的可能性
澳新集團行政總裁馬勵濤（Nuno Matos）警告人工智能帶來不可預測的風險，並且沒有排除該行在採用AI技術過程中大規模裁員的可能性。「目前來看，AI帶來風險的速度遠遠超過了AI開發者的預期。」
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【AI時代】求職者先接受AI面試 金融業幾年後還有哪些工作留給人類
隨著越來越多公司採用AI，那些立志投身銀行與金融業的學生正準備在求職的第一道關卡就得與AI交手。即便他們最終進入了這些行業，接下來他們將面臨一個問題：未來幾年這些工作是否還會留給人類。
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【研究顯示】AI推動企業招聘增長 但機會偏向資深員工
根據一項41國的新研究，採用AI的企業新增就業崗位數量多於未採用AI的企業。Bharat Chandar和Bouke Klein Teeselink的論文中指出，在採用AI的企業中，資深職位員工數量在五年間增長了6.7％，而初級職位就業人數下降3％。
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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。
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【AI晶片】馬斯克將斥資30億美元建研究型晶片工廠 其晶片項目擬採用英特爾技術
Tesla創辦人兼行政總裁馬斯克（Elon Musk）表示，公司計劃斥資約30億美元在德州建設一座研究型晶片工廠，每月只能生產幾千片晶圓，將作為測試新技術和新工藝的平台。
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又一家AI對手出來了！
SubQ 推出了首款 frontier LLM，採用 fully sub-quadratic sparse-attention (SSA) 架構，context window 達 1,200 萬 tokens。
重點數據： •
計算量約為傳統 quadratic Transformer 的 1/1000 • 1M token prefill 比 FlashAttention 快 52 倍 • 成本不到 Claude Opus 的 5%
Benchmark：
• SWE-Bench Verified：81.8%
• RULER @128K：95%
早期存取與 SubQ Code agent 已開放：
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Introducing SubQ - a major breakthrough in LLM intelligence.
It is the first model built on a fully sub-quadratic sparse-attention architecture (SSA),
And the first frontier model with a 12 million token context window which is:
- 52x faster than FlashAttention at 1MM tokens
- Less than 5% the cost of Opus
Transformer-based LLMs waste compute by processing every possible relationship between words (standard attention).
Only a small fraction actually matter.
@subquadratic finds and focuses only on the ones that do.
That's nearly 1,000x less compute and a new way for LLMs to scale.
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Intel Crescent Island AI GPU
Intel 在 Computex 2026 詳細揭露代號「Crescent Island」的下一代資料中心 AI GPU，基於 Xe3P 架構打造，專為agentic AI優化。
主要規格與特色：
- 採用 LPDDR5X 記憶體（非 GDDR/HBM），參考設計 160GB，最高可達 480GB，有效緩解 HBM 記憶體短缺問題。
- 預估使用 640-bit 匯流排，搭配 24GB LPDDR5X 模組，提供約 684 GB/s 頻寬。
- 功耗 350W，PCIe 擴充卡形式，氣冷設計，適合傳統 4U/5U 伺服器。
- 支援 FP4 至 FP64 多種資料類型，兼顧高效能推論與科學運算。
- 八張卡可提供 3.8TB 本地 GPU 記憶體，適合大型模型或多 AI 代理部署。
優勢分析：
使用 LPDDR5X 可讓更多 AI 資料靠近運算單元，減少資料搬移，提升推論效率；同時降低先進封裝壓力，更易大規模生產。搭配 Intel oneAPI 軟體堆疊，提供開放且 Day 0 就緒的開發環境。
Intel 表示 Crescent Island 將於 2026 年下半年推出，預計成為企業本地 AI 推論的重要解決方案。
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