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閃存漲價 5.5 倍後迎來轉折?長江存儲產能提前爆發的關鍵時刻

高性能UFS 3.1存儲芯片,數據傳輸速度快,適用於智能手機和高端電子設備.

AI 需求狂潮引爆全球閃存市場,特定產品現貨價格在 7 個月內暴漲逾 5.5 倍,多個電子產業鏈廠商已瀕臨生死邊緣。但隨着以長江存儲(YMTC)為首的國產閃存產能加速釋放,這場前所未有的漲價風暴,或許正迎來轉折點。

AI 推理需求爆發 閃存漲價的結構性根源

這一輪閃存漲價的根源,在於生成式 AI 從訓練階段全面轉入大規模推理應用。根據 TrendForce 集邦咨詢 2026 年 1 月發佈的報告,NAND Flash 合約價格 2026 年第一季漲幅預測已達 55% 至 60%,第二季預估進一步攀升至 70% 至 75%,漲勢有望延續至 2027 年。研究機構 Counterpoint 同時確認,NAND 閃存價格單季漲幅預計超過 40%。

AI 需求對閃存的吸力,主要來自 RAG(檢索增強生成)技術大規模落地。IO 資本創始合夥人趙占祥向《21 世紀經濟報道》指出:「閃存漲價主要還是 AI 需求量太大——AI 推理以及最新一代 AI 大模型,傾向在推理過程中同步進行部分訓練,雙雙帶動閃存需求。」更關鍵的是,傳統硬碟(HDD)出現結構性缺貨,導致大批雲端服務商(CSP)將訂單轉向 QLC 企業級 SSD,進一步加劇閃存供需失衡。2026 年第一季,全球前五大 NAND Flash 品牌合計營收突破 389 億美元,較上季大幅增長 83.7%。

長江存儲三期提速 產能反轉號角吹響

面對天價閃存,市場最大希望落在長江存儲(YMTC)武漢三期工廠的提速量產。武漢三廠於 2025 年 9 月才動工,按常規半導體建廠週期,外界原估需等到 2027 年;然而最新消息確認,三期已採取「前所未有」的快速建設策略,提前至 2026 年下半年量產,比原計劃提早一年。一旦三期全面投產,長江存儲 NAND Flash 產量預計將超越 SK 海力士,躍居全球第三,僅次於鎧俠(Kioxia)和三星電子。

長江存儲的底氣來自技術突破。儘管持續面臨美國實體清單制裁,YMTC 仍透過第五代 Xtacking 4.0 技術實現 294 層堆疊量產,儲存密度達每平方毫米 20Gb,讀寫速度超過 7,000MB/s,良率已突破 90%。據最新市場數據,其 2025 年第三季全球 NAND Flash 出貨市佔率攀升至 13%,首度突破雙位數。路透社引述知情人士報道,長江存儲計劃在 2026 年三期建成之外,再額外規劃兩座工廠,三廠全面投產後每座月產能均可達 10 萬片晶圓,總產能將翻逾一倍。

三星與長江同步擴產 市場解讀分歧

長江存儲並非唯一加碼的玩家。韓國三星電子亦已重啟對平澤廠的閃存投資,中韓兩大廠同步擴充 NAND 產能的訊號,令市場對供需結構轉變充滿期待。然而業界對此解讀存在明顯分歧。部分分析師認為,新產能從動工到穩定出貨仍需 12 至 18 個月的爬坡期,短期內難以實質緩解 2026 年全年的供需吃緊。

TrendForce 最新研究更明確指出,2026 年主要 NAND Flash 原廠幾乎無新增產能,在 AI 需求持續強勁下,預期全年供給短缺,200 層以上高層數產品也將在年底成為市場主流。2026 年整體記憶體供應商資本支出合計達 835 億美元,年增 11.6% — 投資力度強勁,但技術升級的優先程度已超越純粹的產能競賽。

供需角力的歷史拐點

回顧這一輪漲價週期:512Gb TLC 晶圓現貨價格在過去 7 個月內飆漲逾 5.5 倍,而三星電子率先於 2026 年 1 月大幅上調 NAND Flash 合約價,引爆市場漲價預期。此後多家研究機構接連上調價格預測,形成共振效應。TrendForce 分析認為,此次閃存需求爆發屬於「結構性短缺」,而非短暫波動——AI 對儲存容量的需求急速攀升,疊加 HDD 供應不足導致 CSP 轉單,兩者共同構成這輪漲價的深層邏輯。

值得留意的是,2025 年初閃存市場仍處於供過於求的困境,短短一年內從嚴重過剩翻轉為嚴重短缺。這種週期反轉之快,已超出多數機構的預測模型,再次印證 AI 這個外部變量對整個半導體供應鏈的顛覆性衝擊。

閃存週期重塑產業格局 漲價之後誰得誰失?

對整條電子產業鏈而言,閃存漲價猶如雙面刃。上游原廠如長江存儲、三星、鎧俠(Kioxia)獲利空間大幅提升,但中下游智慧型手機廠商、PC 品牌、消費電子組裝商則承受嚴峻成本壓力,部分中小型廠商已面臨現金流危機。摩根士丹利報告顯示,長江存儲計劃至 2027 年將月產能擴至 85,000 片晶圓,2028 年進一步達 10 萬片;同時,長鑫存儲(CXMT)的擴產節奏更為激進,三年內 DRAM 產能也將提升至同等規模。預計到 2028 年,國產存儲芯片全球市佔率有望提升至 20%。

 

資料來源:TechNews科技新報(TrendForce) 21世紀經濟報道 TechNews科技新報(YMTC擴廠) 新浪財經 經濟日報(威剛/NAND漲價)

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人工智能企業趨勢業界消息

德勤 CFO 調查:過半英國大企業料 AI 減人手 盈利效益仍存疑

德勤辦公大樓外觀,玻璃幕牆反映城市夜景,現代商業建築風格.

Deloitte 最新英國企業財務總監(CFO)調查顯示,52% 受訪者預期未來 12 個月內,所屬企業會因應 AI 應用而減少人手。只有約三分之一受訪者相信 AI 能在同期改善企業利潤率。調查反映,英國大型企業對 AI 減少人手的預期,較短期盈利效益更為明確。

 

 

67% CFO 指 AI 應用仍在早期 裁員預期先於盈利改善

Deloitte 於 10 月 14 日發布的 2026 年第三季 CFO 調查指出,67% 受訪財務主管認為,所屬企業目前只完成約四分之一的 AI 應用進程。即使不少企業已開始部署 AI,相關技術距離財務主管預期的最終應用規模,仍有相當距離。

調查中有超過一半 CFO 預期 AI 將令企業在未來一年減少人手,但只有約三分之一認為相關技術會在同一期間提高利潤率。兩項結果反映企業對 AI 削減人力成本的預期,與實際改善盈利能力的信心存在落差。

值得留意,52% 屬受訪 CFO 對未來一年人手變動的預測,並不代表同等比例企業已公布裁員計劃。調查亦未提供具體裁員人數,無法由此推算 AI 將令英國失去多少職位。

 

68% CFO 將削減成本列為重要工作 融資壓力增加

企業加快採用 AI 的同時,英國大型企業亦面對更大的成本壓力。Reuters 引述同季 Deloitte 調查指出,68% CFO 將削減成本列為未來一年的重要工作,較上一季的 53% 上升 15 個百分點。

受訪者亦預期通脹及利率將上升,企業融資成本已升至兩年半以來高位。地緣政治風險繼續位居企業關注事項前列,令財務主管更重視控制開支及維持財務穩健。

在這種經營環境下,AI 提供了自動化工作及減少人手需求的可能性。不過,企業削減成本的原因包括工資、融資及其他營運開支,不能將所有裁員或招聘減少都歸因於 AI。

▲ 英國國家統計局 2026 年 6 月調查顯示,利用 AI 改善營運的企業中,63% 表示人手沒有變化,約 6% 表示人手減少。數據反映已發生的變化,與 Deloitte CFO 對未來一年的裁員預期屬不同調查,不能直接比較。

調查涵蓋 66 名 CFO 結果主要反映英國大型企業取態

Deloitte 在 9 月 17 日至 10 月 1 日期間訪問 66 名財務主管,其中 12 名來自富時 100 指數成分股公司,25 名來自富時 250 指數成分股公司,其餘受訪者則來自其他大型企業。

這份調查主要反映英國大型企業財務決策層的預期,並非涵蓋所有英國企業的裁員統計。

對企業管理層而言,評估 AI 投資效益仍須分清人手編制減少、生產力改善及利潤率提升。企業即使能透過自動化減少部分職位,相關成本節省能否轉化為更高利潤,仍取決於實際部署成本及營運成果。今次調查所呈現的是未來一年預期,尚不能作為 AI 已實現相同程度盈利改善的證據。

資料來源:
Deloitte UK CFO Survey Q3 2026
Reuters

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人工智能業界消息

AI 基建到 2028 年需 1.5 萬億美元 博通 CEO 陳福陽:資本將成最大約束

博通CEO陳福陽在科技會議上發表演說,背景為藍色科技展示屏幕.

博通(AVGO.US)總裁兼行政總裁陳福陽 10 月 12 日在新加坡表示,資本而非芯片供應,將成為 AI 發展最大約束,不少投資者做法「像賭徒」。他在星展銀行亞洲前瞻峰會的半導體圓桌發言,同台有 Intel CEO 陳立武。博通牽涉的 AI 融資安排合計已超過 1,450 億美元(約港幣 1.13 兆元)。本文會說明他為何點名資本、博通為何身處利益交匯點,以及市場如何評價。

瓶頸搬家,最後落在資金上

陳福陽說,過去兩年瓶頸一個接一個出現,但都被克服。他預計存儲短缺一年後可能消失,晶圓緊張有望在 2028 或 2029 年緩解,之後最大約束是資本。他同時認為,算力需求超出供應情況可能持續到 2029 年,甚至 2030 年。他也批評企業 AI 支出,把許多企業比作拿 10 美元代幣進遊戲廳的小孩,十分鐘花光卻學不到東西。陳立武則指出,資金成本與長期投資回報是業界主要挑戰。

資金價格令這個說法更具分量。10 年期美債收益率約 5.25%,摩根士丹利估計 AI 基建到 2028 年需要約 1.5 萬億美元(約港幣 11.7 兆元)外部融資。不過該行 2025 年 7 月報告認為信貸市場容量充足,並不預期出現融資瓶頸。兩種判斷並存,資本是否真是瓶頸仍有爭議。

說資本是瓶頸的人,正在替客戶籌錢

博通今年 6 月與 Apollo 和黑石成立 AI XPV 平台,首批融資 350 億美元(約港幣 2,730 億元),用於 Anthropic 擴容。平台設計目標是到 2028 年支援逾 20 吉瓦算力。Anthropic 融資包據報逾 600 億美元(約港幣 4,680 億元),其中 420 億美元為博通擔保的優先債,180 億美元為次級債,由黑石牽頭。10 月 7 日有報道稱,博通正就 OpenAI 定製 AI 芯片洽談逾 500 億美元(約港幣 3,900 億元)債務融資,磋商仍處早期,各方未有證實。Anthropic 在招股文件中承認,博通同時是供應商和融資方,可能構成利益衝突。

分析師意見分歧,業績仍然強勁

Seaport Research 的 Jay Goldberg 認為,Nvidia 動用大量資產負債表,博通不得不跟進。Rothschild & Co. 的 Robert Leitao 則擔心,市場過度集中押注兩家公司能否賺到足夠收入。另有賣方給予「買入」評級和 450 美元目標價,認為市場高估了風險。博通 2026 財年第三財季營收 296 億美元(約港幣 2,309 億元),按年增長 86%,AI 半導體收入 167 億美元(約港幣 1,303 億元),增長 221%。10 月 9 日收市價 361.54 美元,市盈率(TTM)接近 70 倍。

前車之鑑與對企業的影響

澳洲數據中心公司 Firmus Grid 在 10 月 9 日撤回 55 億美元(約港幣 429 億元)IPO,轉向私募融資。該公司 2026 財年收入僅 5,100 萬美元(約港幣 3.98 億元)。OpenAI 年化收入報約 500 億美元(約港幣 3,900 億元),低於外傳的約 700 億美元,但差距主要源自收入統計口徑。對企業而言,選擇 AI 算力供應商時,其融資能力與 ROI 證明會與芯片產能同樣重要。當博通既賣芯片又出資,這種安排是支撐繁榮,還是放大風險?

資料來源:
智通財經/Investing.com 香港
CNBC
Broadcom 投資者關係
摩根士丹利研究
Forkast

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人工智能應用方案業界消息

Grok、Cursor 合併月費不包 Claude、GPT 開發者轉新 Plan 可能更貴

The X Subscription logo with icons on a dark background.

 

馬斯克旗下 SpaceXAI 10 月 12 日推出 The X Subscription,把 X Premium、Grok、Grok Bot 及 AI 編程工具 Cursor 整合為單一訂閱計劃,月費由 US$8 起。不過對於習慣在 Cursor 使用 Claude、GPT 或 Gemini 的香港開發者,新計劃可能令實際支出增加,因為第三方 AI 模型不再包含於月費額度內,必須由首次使用起另外付費。

月費 US$8 起 US$30 才包括 Grok Bot

新計劃分為免費、Plus、Premium、Super 及 Ultra 5 個級別。官方宣稱每月 US$30(約 HK$234)的 Premium 計劃,已整合過去分別訂閱 SuperGrok、Cursor Pro 及 X Premium+ 的功能,原本三項服務合計每月 US$90(約 HK$702)。

各計劃的收費及主要差異如下:

計劃 月費(美元) 共享 AI 額度 Grok Bot 第三方模型
Free 免費 有限 不包括 不包括
Plus US$8 基本額度 不包括 不包括
Premium US$30 Plus 的 4 倍 包括 另行付費
Super US$100 Plus 的 15 倍 包括 另行付費
Ultra US$200 Plus 的 50 倍 包括 另行付費

上述價格未計適用稅項。訂戶可透過同一帳戶使用 Grok 聊天、語音、圖像及影片生成,以及 Cursor 編程功能。Grok Bot 則須訂閱 Premium 或以上級別。

新計劃採用每星期更新的共享用量池,Grok、Cursor 及 Grok Bot 的合資格使用量均從同一額度扣除,並非每項產品各有獨立配額。不同操作消耗的額度亦有分別。

Claude、GPT 及 Gemini 不包月費額度 首次使用即計錢

對於以 Cursor 作為主要編程工具的開發者,新舊計劃最大的差異是第三方模型的計費方式。

現有 Cursor Pro、Pro+ 及 Ultra 計劃,分別每月收費 US$20、US$60 及 US$200,均設有 Cursor Models 和 Other Models 兩個使用量池。後者可用於 Claude、OpenAI GPT 及 Google Gemini 等模型,在相應額度內使用毋須額外付款。

轉用 The X Subscription 後,月費涵蓋的共享額度只適用於指定第一方模型及服務,包括 Grok 4.7 等模型。Premium、Super 及 Ultra 訂戶仍可在 Cursor 選用 Claude、GPT、Gemini,但每次請求均按模型 API 定價收費,從另行購買的 Additional Usage 預付額度扣除。

這亦不代表用戶必須自行申請 Anthropic 或 OpenAI API Key。官方提供 Top-up 機制,直接為額外模型使用量付費,並可設定支出上限。

以現有每月 US$20 的 Cursor Pro 訂戶為例,如果日常編程主要依賴 Claude,即使升級至每月 US$30 的 X Subscription Premium,仍須額外支付 Claude 的實際使用費。合併訂閱雖然增加 Grok、X Premium 等服務,卻未必能節省編程開支。

舊訂戶可以保留原 Plan 合併帳戶後不能還原

Cursor 官方確認,現有用戶毋須立即轉換,新計劃推出後,原本 Cursor Pro、Pro+ 及 Ultra 的價格和第三方模型使用額度仍可保留,直至用戶主動轉換或原有計劃日後調整。

另一項重要限制是帳戶合併屬永久操作。根據官方文件,用戶把 Cursor、Grok 及 X 帳戶統一至 The X Subscription 後,不能撤銷合併,客服亦無法代為還原。

官方會按比例退還符合資格的舊訂閱未使用款項,但透過 Apple App Store 購買 Cursor 訂閱的用戶,仍須自行在 Apple 訂閱設定取消原有計劃,否則可能繼續被收費。

公司亦表示將來可能逐步把剩餘舊訂戶轉至新計劃,但目前未有具體時間表,屆時會預先通知。

企業團隊可集中管理帳單 須留意額外 API 開支

對於使用 Cursor 開發企業系統的團隊,新計劃亦提供每席每月 US$30、US$100 及 US$200 的 Teams 版本,支援集中收費、使用量分析、SSO 及管理員控制。企業可為不同成員選擇不同級別。

每個成員各有每星期更新的第一方模型用量池,團隊則共用額外使用量的預付結餘。當開發人員在 Cursor 選用第三方模型,相關費用會計入 Additional Usage,管理員可透過預算上限控制開支。

因此企業評估新計劃時,需要同時比較訂閱費用、實際模型使用比例,以及每月第三方模型的 Token 成本。若開發工作主要依靠 Grok,新計劃的共享額度可能較有吸引力;但對長期依賴 Claude、GPT 或 Gemini 的團隊,原有 Cursor 計劃所包含的第三方模型額度,仍是重要的成本差異。

資料來源:
SpaceXAI 官方公告
The X Subscription 官方收費文件
帳戶合併與第三方模型條款
Cursor 模型及原有收費資料

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人工智能業界消息

OpenAI 歐盟文字加隱形浮水印 改動一成字詞偵測率即跌

OpenAI標誌在科技背景上的圖像,色彩鮮明,具有現代感.

OpenAI 在 10 月 5 日宣布,未來數週會為歐盟境內 ChatGPT 與 Codex 的合資格文字輸出加入隱形浮水印,以符合《歐盟 AI 法案》。改動 10% 字詞,偵測率便由約 92% 跌至 66%。同日 OpenAI 亦公布在美國測試生圖視覺廣告。以下分三點說明:部署範圍、技術局限,以及廣告與合規並行的意義。

合規先行 部署只限歐盟

《歐盟 AI 法案》第 50 條自 2026 年 8 月 2 日起適用。8 月 2 日前已上市的系統,標記義務可寬限至 12 月 2 日。違規罰款最高 1,500 萬歐元,或全球營業額的 3%。

OpenAI 的技術名為 textGrain,在模型挑選字詞時加入人眼看不見的統計訊號,再由偵測器尋找該訊號。ChatGPT 與 Codex 的浮水印涵蓋歐盟所有方案,但 OpenAI 明言不會在推出時設為全球預設。API 客戶則由即日起可為部分模型自行開啟,預設仍然關閉。偵測工具暫不公開,只向獲批的研究人員及專家機構開放申請,理由是漏判與誤判風險仍高。圖像與音訊的驗證工具則維持公開。

為何一改字詞 偵測率就大跌?

OpenAI 在誤判率 1% 的設定下測試,心理學類內容 200 token 約 80% 檢出,400 token 約 95%。數學及食譜等用字彈性較低的內容,檢出率明顯偏低。在 400 token 英文段落中,以同義詞替換 25% 字詞,檢出率只剩 17%。

OpenAI 自己也列明,浮水印不能衡量人類貢獻、不能確立文字的所有權、不會識別用戶,也不能驗證內容是否準確。沒有測到浮水印,同樣不代表文字由人類撰寫。對編輯團隊來說,這只是來源線索,不宜當作判定作者的證據。OpenAI 又以最新模型 Astra 跑了 8 項基準測試,加與不加浮水印沒有明顯差異。例如 GPQA Diamond 為 93.94%,未加時為 94.44%。

同日兩手牌:透明度與變現

新廣告格式以圖片呈現產品靈感或使用情境,首個測試位置在圖像生成期間。廣告會清楚標示,並與生成圖像分開,OpenAI 稱不會影響回答內容。廣告只會在 Free 與 Go 方案出現,Plus、Pro、Business、Enterprise 及 Edu 帳號不會有。OpenAI 引用 WeightWatchers 的單次獲客成本,比其付費搜尋基準低 15.3%。這屬個別廣告主案例,並非獨立研究。

對企業與香港用戶的意義

浮水印暫時不在香港用戶的預設範圍內。INSIDE 的分析指,台灣的 ChatGPT 使用者同樣不在這階段的預設範圍。香港的情況,我找不到來源確認,需要待 OpenAI 或本地監管機構的進一步說明。有歐洲業務或使用 API 的企業,則要自行決定是否開啟。浮水印若成為業界慣例,可靠度與誤判責任會是下一個爭議。偵測器日後公開時,會否同時加速規避技術的研究?OpenAI 尚未回答。

 

資料來源:
OpenAI
INSIDE
Cybernews

 

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企業趨勢業界消息

內存成本風暴改寫歐洲手機排名 Apple 運營商銷量達 37% 反超 Samsung

多款手機擺放於零售店展示架上,展示不同型號和價格.

Apple 在 2026 年第二季取得歐洲運營商渠道智能手機銷量份額 37%,超越 Samsung 的 34%。這是 Counterpoint Research 於 10 月 7 日發布的報告結果。Apple 份額由 2025 年第二季的 33% 上升,Samsung 則由 39% 下跌。事件背景是內存成本上升,打擊低端機型,運營商渠道相對受惠。同期歐洲智能手機總銷量按年跌 8%,運營商渠道只跌 4%,開放市場則跌 11%。增長最快的是 vivo,運營商渠道銷量升 90%,Motorola 升 27%。

合約機成內存風暴避風港

運營商渠道的機型以高端為主,消費者多以合約或分期購機,月費式付款令加價的衝擊較不明顯。Counterpoint 副總監 Jan Stryjak 指出,該渠道集中銷售 Apple、Samsung、Google 等高端品牌,今年內存價格危機令低端市場萎縮,運營商渠道因此跌幅較開放市場小。同一場成本風暴,對不同客群的衝擊並不相同:入門機用家遇上加價,容易延後換機,合約用戶每月多付的金額較少,感受也較輕。Stryjak 預期運營商渠道份額在未來幾季仍會上升,但提醒獨立零售商近期加強促銷,可能緩和部分加價並刺激開放市場。

三方數據:高端品牌較耐跌

IDC 預測 2026 年全球出貨按年下跌 16.7%,至略高於 10 億部,下半年預計跌 27.2%,NAND 及 DRAM 成本按年升逾 300%。IDC EMEA 數據與分析副總裁 Francisco Jeronimo 認為,具規模與供應議價力的廠商會是贏家,Apple、Samsung 及華為屬於這一類。IDC 另預計 iOS 份額今年升近 4 個百分點至 23.6%,iOS 出貨僅跌 1.3%,Android 則跌 24.3%。Counterpoint 的全球數據顯示,Q2 出貨按年跌 7%,西歐只跌 1%;Apple 出貨升 13%,份額達 21% 的新高,也是唯一沒有加價的主要廠商,Xiaomi 出貨則跌 26%。Samsung 在 Q2 全球份額 23% 仍居第一,所以全球與歐洲運營商渠道的排名並不相同。另外,Counterpoint 在 8 月的報告指歐洲 Q2 出貨按年跌 10%,創三年新低,該報告衡量出貨,與 10 月的運營商渠道銷量口徑不同,引用時需分清。

對企業的影響與未解問題

入門市場的利潤愈來愈薄,運營商的議價地位可能提升,品牌需要在定價與利潤之間取捨。IDC 預期內存價格壓力會持續至 2028 年,高端品牌的優勢可能不是短期現象。編輯評論:香港市場以開放渠道為主,內存成本壓力同樣存在,但本地情況未見於上述來源,需另行查證。待解問題:內存價格見頂後,被擠出市場的低端用家會否回流?Samsung 能否在下一季奪回運營商渠道首位?

 

資料來源:

9to5Mac

IDC

Benzinga/TradingView

Counterpoint Research

 

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月之暗面估值達 3,900 億! 可靈擬赴港上市 AI 四雄爭奪投資者

可靈AI品牌標誌,彩色圓形與文字結合設計.

快手旗下可靈 AI 與 Kimi 開發商月之暗面,據報正籌備香港上市,最快 2027 年與智譜及 MiniMax 同場爭取投資者。這輪集資潮反映 AI 企業資金需求,惟不代表市場已形成「四雄割據」,更未有證據顯示新一輪減價戰必然發生。彭博 10 月 6 日引述知情人士指,月之暗面完成上市前最後一輪私募融資,估值約 500 億美元(約港幣 3,900 億元),目標於 2027 年首季在港上市。

巨額集資尚未落實

月之暗面上市計劃,目前仍以消息人士披露為主。路透 9 月 3 日報道,公司已保密提交香港上市申請,目標集資約 30 億美元(約港幣 234 億元);彭博最新報道則指,公司考慮集資最多 50 億美元(約港幣 390 億元)。因此,「30 億至 50 億美元」並非公司公布正式招股區間,而是不同媒體報道目標金額。上市時間與規模仍可能調整,私募估值亦不能直接視為上市市值。

可靈方面,彭博 10 月 6 日報道,已選定中金、高盛及瑞銀協助籌備 IPO,可能集資至少 10 億美元(約港幣 78 億元),最快 2027 年上市。選定投行代表籌備工作推進,不等於交易已獲批准。若兩家公司成功掛牌,港股將增加具代表性 AI 投資標的,投資者也能比較不同商業模式收入與成本。

收入增長未解盈利壓力

為什麼 AI 企業需要持續融資?MiniMax 官方業績提供了背景。2026 年上半年,公司收入約 1.166 億美元(約港幣 9.1 億元),按年增長 283.1%,已超過 2025 年全年;然而,同期研發開支約 2.969 億美元(約港幣 23.2 億元),經調整淨虧損約 2.930 億美元(約港幣 22.9 億元),高於去年同期 1.387 億美元。收入快速增長,尚未令經調整業績扭虧。不過,虧損並不等同現金消耗,也須分清會計口徑。MiniMax 同期未經調整淨虧損約 3.580 億美元(約港幣 27.9 億元),反而按年收窄。因此,用「不斷燒銀紙」概括所有 AI 企業,容易忽略財務差異。

MiniMax 聯合創辦人兼行政總裁閆俊傑在業績公告指出,智能能力可以擴展,能源與算力卻有限,長期競爭也取決於能否降低智能服務成本。另一方面,經濟學家余豐慧接受《中國經營報》訪問時提醒,驗證收入與驗證商業模式是兩回事,應關注 API 單位算力毛利及頭部客戶留存率,而非只看營收增速。

四家企業並非全面對打

「四雄割據」作為資本市場形容尚可,但不能當作產業結論。可靈主攻 AI 影片生成,MiniMax 同時經營海螺 AI 等原生產品及企業開放平台,月之暗面以 Kimi 大模型為核心,智譜則愈來愈依靠模型 API 收入。可靈與海螺有較直接影片生成競爭,四家公司卻不是所有業務都正面交鋒。

快手聯合創辦人、董事長兼行政總裁程一笑在 8 月業績公告強調,AI 正融入內容、廣告及電商。可靈第二季收入超過 8.5 億元人民幣(約港幣 9.2 億元),按年增長逾 200%;但快手集團同期約 39 億元人民幣(約港幣 42.1 億元)經調整淨利潤,不能用來證明可靈已獨立盈利。價格戰亦不是唯一方向。據智譜中期業績相關報道,API 平均售價提升約 101%;MiniMax 上半年毛利率則由去年同期 12.1% 升至 17.9%,公司歸因於基礎設施效率改善。這些數據顯示,提高產品價值與降低服務成本,可以和業務擴張並行。

上市後更考驗造血能力

智譜與 MiniMax 分別於 2026 年 1 月 8 日及 9 日在港掛牌,至 8 月公布中期業績,市場開始以收入、毛利及虧損檢驗商業化成果。9 月至 10 月,焦點再轉向月之暗面與可靈潛在 IPO。上市可以增加融資渠道,卻不能代替盈利模式。對企業客戶而言,更充裕資金可能帶來更快迭代及報價競爭,但短期優惠不等於永久成本下降。未來較可能同時比拼價格、模型能力與服務效率:當新增資金投入研發,哪家公司能把使用量真正轉化為可持續利潤?

 

資料來源:彭博、海峽時報(轉載彭博)、MiniMax、快手、中國經營報(新浪轉載)

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AI 面試官殺入秋季招聘:內地應屆生六場面試未見真人

女性面試者與AI面試官進行線上面試.

內地今年秋招有求職者面試六場,卻一個真人也沒見到。cnBeta 轉載科技狐的報道稱,大廠不約而同把面試官換成 AI,銀行和車企也在使用。

一條流水線:初篩交給 AI 已成常態

騰訊新聞同期報道,有應屆生九場面試中有六場是 AI 流水線初篩。背景是競爭激烈:人社部數據顯示,2026 年全國有 1,270 萬高校畢業生,比去年多 48 萬,再創紀錄。這種模式也不限於內地。香港 JobMarket 7 月報道指,AI 聊天機械人擔任首輪面試官,負責提問、追問和評分,再交給招聘經理決定是否晉級。過去多見於零售、製造業等大量招聘的職位,現已擴展到白領職位,Coinbase、Experis 和 Zapier 均有採用。

企業為何接受:省時間,也是一門生意

招聘軟件商北森披露,2026 財年 AI 新簽合約額超過 8,700 萬元,按年增長 10 倍,落地客戶逾 1,400 家。其中 AI 面試官單品新簽 2,100 萬元,按年增長 3 倍,續費率 120%,客戶包括長安汽車與長鑫存儲。北森另稱,使用其 AI 面試官後,藍領招聘周期由一星期縮至一天,新員工三個月離職率由 40% 降至 18%,評估精準度達 93%。這些都是廠商自述的數字,未經第三方驗證。JobMarket 的標題則提到,有企業稱 AI 篩選可挑出五倍人選。

風險與爭議:歧視、作弊與冒名

TVBS 引述調查指,美國約三分之二求職者遇過 AI 面試官,並引發職場歧視的情況。AI 面試平台 Fabric 分析 19,368 場 AI 面試,38.5% 的求職者被標記有 AI 作弊行為。日本 AI 公司 KOWRO 的行政總裁也遇過疑似 AI 冒名應徵者,對方嘴型與聲音不同步,他當場中止面試。香港方面,政府 Smart Government Innovation LAB 的方案目錄收錄了 Lantern AI。它是 SaaS 對話式 AI 招聘工具,負責自動化初步篩選和排程。Hays 香港亦指出,AI 可處理履歷篩選與面試安排,讓人力資源團隊專注策略工作。

對企業的啟示

AI 面試會繼續擴散,但企業需要保留真人複核,並向求職者說明評分準則。求職者則應預先測試網絡和鏡頭,回答時多用具體例子。當算法成為第一道關卡,企業如何避免誤篩表達方式不同的人才?

 

資料來源:

cnBeta

騰訊新聞

JobMarket

TVBS 新聞

Smart Government Innovation LAB
 

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太空數據中心競賽開打 Google 實測、SpaceX 申請百萬衛星

多個衛星在地球軌道上排列,展示太空數據中心的科技應用.

Google「捕日者計劃」(Project Suncatcher)首顆原型衛星今日(10 月 1 日)由 SpaceX 獵鷹 9 號從加州范登堡基地發射,載有 4 枚 Trillium TPU。發射時間為太平洋時間上午 11 時 15 分,即香港 10 月 2 日凌晨 2 時 15 分。這是 Google 首次在軌測試自家 AI 晶片,衛星與 Planet Labs 合作建造,搭乘「運輸者-18」共乘任務。

這次升空只問一個問題:晶片活不活得下來

Google 強調,這顆代號「MVP」的衛星不是營運中的數據中心,而是生存測試。衛星約雪櫃大小,要檢驗輻射、極端溫度和發射力度對晶片的影響。升空前,Google 在地面做過三項測試。發射時元件要承受約 50 至 100 g 的力,Google 將硬件放在三個方向震動,螺絲和晶片均無損。在加州大學戴維斯分校,晶片接受 67 MeV 質子束照射,承受的輻射總劑量為 15 krad,遠高於五年任務所需的 750 rad,餘裕約 20 倍。對管理層來說,這是低成本的技術驗證。Google 先用幾枚晶片確認風險,再決定是否投入龐大資本。

熱量:太空沒有空氣,風扇派不上用場

太空是真空,熱量只能經由導熱介質和熱管傳到散熱器,再輻射出去。Google 已在熱真空艙測試整顆衛星。分析指,散熱器每平方米只能排走約 300 瓦,單顆加速器的發熱量是這個數字的 333 倍,每枚晶片需要約 1.3 平方米散熱面積。有報道指,MVP 只能讓 TPU 運行有限時間,散熱系統需要恢復後才能再運作。這解釋了為何 Google 把散熱列為核心難題。晶片能撐住輻射和震動,不代表能長時間高負荷運算。

馬斯克的算盤:規模先行

SpaceX 的做法與 Google 不同。今年 2 月,SpaceX 向美國聯邦通訊委員會(FCC)申請最多 100 萬顆軌道數據中心衛星。馬斯克稱,每年發射 100 萬噸衛星、每噸提供 100 千瓦算力,即可每年新增 100 吉瓦 AI 算力。馬斯克在 Google 公布發射後說,太空算力「顯然會進佔到所有算力的 100%」。據報道,SpaceX 財務長稱,公司有望在本十年末每年部署 100 吉瓦軌道算力。

另一邊,FCC 在 9 月 18 日受理 SpaceX 申請最多 10 萬顆第三代星鏈衛星。報道引述馬斯克指,每顆衛星功率 250 千瓦,配置 Nvidia Vera Rubin NVL72 電腦。初創公司 Orbital 同樣向 FCC 申請 10 萬顆衛星,目標是 10 吉瓦算力。專家立場並不一致。Google 主張先小規模驗證,SpaceX 主張大規模部署,而有分析指發射成本高和工程限制,可能令商業應用再等數年。

時間線:由構想到實測不足一年

2025 年 11 月,Google 公布捕日者計劃,並說明與 Planet 合作發射兩顆原型衛星。今年 2 月,SpaceX 遞交百萬衛星申請。9 月 24 日,Google 宣布發射日期。Google 後續計劃在 2027 年發射兩顆衛星,測試衛星之間的高頻寬雷射連結,並研究由逾 80 顆衛星組成的星座。

資料來源:
Futurum Group
Converge Digest
TIKR

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Sony 與 UMG 二度告 Suno AI 音樂「模型洗白」索償 90 億美元

Suno AI 音樂品牌標誌,背景為數字音樂波形圖.

Sony Music 與環球音樂集團(UMG)在美國麻州聯邦地方法院對 AI 音樂生成平台 Suno 提起新訴訟,指控其最新 v6 模型透過「模型洗白」手法延續著作權侵權,涉及 60,202 首錄音的侵權指控,Suno 恐面臨最高 90 億美元(約港幣 702 億元)法定賠償。

訴訟由 Sony Music、UMG 及旗下多間廠牌於 9 月 18 日聯合提出。長達 45 頁的起訴狀矛頭直指 Suno 今年 9 月 9 日推出、與華納音樂集團(WMG)、BMG 及 Believe 合作開發的 v6 模型系列。原告主張,即使 v6 並未直接使用其錄音進行訓練,只要訓練資料承襲自先前具侵權疑慮的舊版模型所產生的內容,侵權責任便不會消失。Suno 隨即透過發言人回應,形容指控「在事實與法律層面均屬根本性錯誤」。

訴訟核心:唱片業稱侵權遭「洗白」轉移

起訴狀用詞相當強烈。Sony 與 UMG 在文件中形容 Suno 的做法,是把「原告創作表達的價值,從遭複製的錄音轉移至受污染的模型,再從這些模型轉移至輸出內容,最後轉移至 v6」,並直指「v6 並非全新的開始,而是同一棵毒樹結出的果實」。這種論述在法律上試圖建立一條因果鏈:即使 v6 在技術上未直接接觸原告的母帶錄音,只要其訓練管線曾經過受污染的中介模型,侵權性質便會隨資料流動而延續。

根據《Variety》取得的訴狀內容,這已是 Sony 與 UMG 第二度就 Suno 的 AI 模型提起訴訟,距離 2024 年 RIAA 代表三大唱片公司(另加華納音樂)首次興訟已超過兩年。《Engadget》引述《Music Business Worldwide》報導指出,兩家公司主張 Suno 須為至少 60,202 首錄音的侵權負責,最高賠償額可達 90 億美元(約港幣 702 億元)。Suno 每次規避 YouTube 防下載技術擷取歌曲,還須額外承擔最高 2,500 美元(約港幣 19,500 元)罰款。這個數字規模,已遠超 2024 年首次訴訟時涉及的曲目範圍,反映唱片業在證據開示過程中掌握到更完整的資料鏈證據。

蒸餾技術成攻防焦點 雙方各執一詞

Sony Music 在訴狀中特別點名 Suno 使用的「蒸餾」(distillation)技術,指這種方法讓 v6 得以學習複製先前「教師模型」的輸出結果,而這些教師模型本身正是建立在未經授權的錄音之上。訴狀進一步主張:「即使模型並未直接以原告的錄音進行訓練,仍會受到 Suno 留存之未經授權重製物的影響,並從中受益。」這種論證方式試圖繞過「直接侵權」的舉證門檻,轉而攻擊整條訓練資料的血緣關係。

Suno 發言人 Rachel Racusen 向外媒證實,v6 的訓練資料確實包含「合作夥伴授權的內容、社群的互動資料(包括創作與偏好訊號),以及團隊累積的經驗與知識」,但並未進一步說明這些互動資料是否涉及使用者上傳的原始音訊。Suno 行政總裁 Mikey Shulman 團隊在官方聲明中則強調公司存在的目的,「是讓更多人能創作新音樂」,並指出 v6 已與 WMG、BMG 及 Believe 建立合作,屬於授權範疇內的產品。這種各執一詞的局面,恰恰反映出生成式 AI 訓練資料溯源機制目前在技術與法律層面都缺乏透明標準,也讓法院日後如何裁定「衍生訓練資料」的侵權責任,成為全球 AI 產業關注的指標案例。

從 2024 年集體訴訟到 v6 模型爭議的時間軸

這場法律戰的起點可追溯至 2024 年 6 月,當時 RIAA 代表 UMG、Sony Music 與華納音樂,在波士頓聯邦法院對 Suno 及另一 AI 音樂平台 Udio 提起集體訴訟,指控兩者未經授權大規模複製版權錄音。轉折點出現在 2025 年 11 月 25 日,華納音樂宣布與 Suno 達成和解,撤回訴訟並簽署「首創性夥伴關係」,同時 Suno 收購華納旗下演唱會探索平台 Songkick。這項和解為後續連鎖反應埋下伏筆:BMG 於 2026 年 8 月 12 日跟進簽約,涵蓋錄音與出版兩大版權範疇;Believe 與其旗下獨立發行平台 TuneCore 則於 9 月 8 日加入合作,結束此前四個月封鎖 Suno 作品上架串流平台的立場。

正是在這些授權協議基礎上,Suno 於 9 月 9 日全球推出 v6 模型系列,首席產品官 Jack Brody 表示新模型將完全取代舊版本。然而僅僅九日之後,Sony 與 UMG 便提出新訴訟,顯示雙方在「何謂真正從零訓練」的認定上存在根本分歧。與此同時,Suno 在其他戰線也未能全身而退:今年 7 月,德國法院在 GEMA 提起的訴訟中裁定 Suno 訓練模型時使用受保護作品構成侵權;8 月 20 日,波士頓聯邦法官在鄉村歌手 Tony Justice 提起的集體訴訟中,拒絕駁回大部分侵權指控。

判決結果將牽動全球 AI 版權規則

這宗訴訟的最終走向,將直接影響生成式 AI 公司未來能否以「模型蒸餾」或「二次訓練」規避授權義務,對 Suno 目前約 54 億美元(約港幣 421 億元)估值以及整個 AI 音樂產業的商業模式都構成壓力測試。若法院最終認定「模型洗白」成立,恐迫使所有 AI 公司重新審視其訓練資料的完整溯源鏈,對香港及亞太地區正加速布局的 AI 內容生成工具供應商同樣具參考意義。當授權與訴訟同時並存於同一家公司身上,音樂產業究竟該如何在保護創作者權益與擁抱 AI 技術之間找到平衡點,仍是懸而未決的問題。

資料來源:INSIDE、Variety、Engadget、Digital Music News、Los Angeles Times

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AMD 市值首破 1 兆美元 OpenAI 與 Meta 認股權證卡在最後門檻

AMD Ryzen CPU與數據中心硬件展示,科技感十足的背景設計.

AMD 股價 9 月 21 日盤中飆升逾 9% 觸及 616 美元新高,市值首度站上 1 兆美元,成為繼 Nvidia、Broadcom、Micron(2026 年 5 月率先破兆)之後第四家破兆美股晶片商。這波漲勢背後,是供應鏈傳出 AMD 第四季將調漲 AI 加速器售價約一成(官方未證實),加上 OpenAI 與 Meta 手上合計 3.2 億股認股權證正卡在最後一級市值門檻附近。以下拆解三點:權證與市值門檻的連動、分析師分歧、以及 Nvidia 陰影下 AMD 實際份量。

認股權證卡在破兆門檻,形成自我實現的漲勢

AMD 分別於 2025 年 10 月與 OpenAI、2026 年 2 月與 Meta 簽下各 6GW GPU 合約,每份都附帶最高 1.6 億股、執行價 0.01 美元認股權證,合計最多稀釋 3.2 億股。歸屬條件除了 GPU 出貨里程碑,最後一級門檻據 UBS 分析師 Timothy Arcuri 解讀,實質等同「AMD 市值站上 1 兆美元」。這解釋了股價一觸及 613 美元附近,市場為何反應劇烈——這不只是心理關卡,更牽動兩大 AI 巨頭手上鉅額股權能否兌現。

分析師陣營分歧,估值過高疑慮未消

華爾街看法不一。Piper Sandler 的 David O’Connor 維持 600 美元目標價,指 AMD 2027 年產能已幾乎售罄;Stifel Nicolaus 給 635 美元、美銀給 620 美元,同樣看多。但 24/7 Wall St 僅給「持有」評級,目標價 510.66 美元,理由是追蹤本益比高達 211 倍,估值已反映近乎完美執行預期。Great Hill Capital 的 Thomas Hayes 則認為,這是資金重新回流 AI 交易的表現。

Nvidia 規模仍是十餘倍,市場為「潛在份額」定價

Nvidia 最新一季資料中心營收約 890 億美元,近 AMD 同期 67.2 億美元的 13 倍,但市值僅約 AMD 的 5 倍多——這落差說明市場在為 AMD 未來可能搶下份額提前買單。產業研究估計 Nvidia 仍佔 AI 加速器市場 80% 至 86% 營收份額,靠 CUDA 生態壟斷;AMD 雖從近零成長到 5% 至 10%,靠 Helios 機櫃(72 顆 MI455X GPU、31TB HBM4、2.9 ExaFlops)在推論運算搶灘。台積電同受惠,8 月營收年增 53.3% 創新高,CoWoS 產能已排到年底滿載。

從一紙合約到兆美元市值

2025 年 10 月 AMD 與 OpenAI 簽約;2026 年 2 月 Meta 跟進;7 月 Advancing AI 大會宣布 Helios 量產,合作擴至 Anthropic(承諾 50 億美元)、Microsoft 與 Oracle;8 月財報顯示資料中心營收年增 107%;9 月 21 日調價傳聞疊加破兆門檻,市值一舉突破 1 兆美元。AMD 股價年初至今漲 185%,過去 12 個月則近 250%,兩者基準不同,並不矛盾。

對企業與投資人意味著什麼

AMD 破兆代表 AI 基建投資從 Nvidia 獨大擴散至更多供應商,但資本支出壓力難減。第三季財測約 130 億美元、毛利率約 56%,加上兩批認股權證能否兌現,將是驗證估值關鍵。Nvidia 規模仍是 AMD 十餘倍時,市場願為「潛在份額」付出多高溢價,仍待觀察。

 

資料來源:Reuters、CNBC、TheStreet

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