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中電源動加快商用車充電網絡部署 夥領展拓展至 250 充電位 力推電動的士普及

中電源動集團擴大商用電動車充電服務,計劃今年內在全港設立超過 250 個充電位,當中大部分設於領展旗下停車場,支援的士車隊、客貨車及豪華客車使用快充與超快充設備,以配合政府推動電動的士政策。新方案亦包括手機應用程式與網上平台,協助車隊即時掌握充電情況及營運成本,冀能提升整體使用效率與管理水平。

根據《公共巴士和的士綠色轉型路線圖》,香港計劃在 2027 年底前引入約 3000 輛電動的士。中電源動瞄準此市場,推出多元充電方案,並已率先在黃大仙、觀塘、將軍澳、青衣及沙田設置逾 100 個充電位,全部以快速充電(60kW)和超快速充電(120W)為主,亦提供適合過夜車輛使用的中速充電設施,吸引車隊以優惠價格於夜間進行充電。

中電源動正與多間已獲牌的士車隊,包括 Big Boss Taxi Company Limited(Big Boss)、CMG Fleet Management Limited(Amigo)、新科發展(國際)有限公司(Big Bee)、星群的士服務有限公司(SynCab)及泰和管理有限公司(Joie)洽商合作,計劃提供針對個別車隊營運需要的充電支援。配合業務擴展,中電源動推出「CLPe Charging」手機應用程式和網上車隊管理平台,車主可根據定位功能搜尋最近充電站、查閱即時狀態與充電紀錄,並可即場繳費。管理平台亦支援查看車隊整體能源使用狀況與帳戶資料,協助企業優化資源分配。

Mercedes Benz eVito 的士登場!

中電源動表示,計劃於 2025 年進一步擴充至柴灣、深水埗、元朗及東涌等地,期望能廣泛覆蓋全港更多地區,為不同業務類型車隊提供靈活支援。中電源動集團總裁吳永豪(下圖)表示,香港各區對電動車充電需求正不斷上升,公司與領展合作有助快速擴展市區充電網絡,未來會繼續探討擴點及技術改良,以支援更多電動商用車使用。

Big Boss Taxi Company Limited 首席營運官趙晉豪(左一)指出,該公司十分重視車隊管理與服務效率,選址鄰近餐飲設施的中電源動充電站有助司機在充電同時進行休息,有效配合日常運作。星群的士服務有限公司執行董事鄭敏怡(右二)指出,該車隊八成以上車輛已轉用電動車,管理充電成本與時間極為重要,能透過網上平台即時獲取資訊,有助提升營運靈活度。而主打高階商務市場的京時豪華汽車有限公司管理合伙人鄭耀權(左二)則提到,公司客戶越來越關注可持續發展,他們亦採購更多電動車,市中心具備快速充電能力成為其重點考量。

領展香港物業及停車場管理董事總經理黎漢明表示,領展會持續與多方合作,配合智慧城市與低碳發展政策方向,提升香港整體電動車充電網絡質素與使用體驗。

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Google 首度超越 Apple 登頂全球品牌榜:科技巨頭版圖重新洗牌


Google 首度超越 Apple 登頂全球品牌榜:科技巨頭版圖重新洗牌

World Brand Lab(世界品牌實驗室)於 2025 年 12 月 17 日在紐約發布第 22 屆《世界品牌 500 強》榜單,Google 超越 Apple 躍居榜首,是自 2011 年以來再次奪冠。Microsoft 穩居第二,Apple 則退至第三位。榜單涵蓋全球 33 個國家的頂尖品牌,美國以 184 個品牌領先,中國以 50 個品牌超越日本的 40 個,穩居全球第三。此次排名變動反映出 AI 技術驅動、品牌估值方法論升級,以及全球市場格局重構三大趨勢,對企業品牌戰略具重要指標意義。

AI 革命重塑品牌價值計算邏輯

Google 此次登頂,與其在 AI 領域的戰略布局密不可分。World Brand Lab 創辦人、牛津大學博士丁海森強調,生成式 AI 為品牌創意帶來雙刃效應:一方面透過數據驅動工作流程實現指數級效率提升,另一方面 AI 生成內容往往缺乏文化敘事深度和情感真實性。Google 在搜尋、雲端和 AI 領域全方位布局,使其品牌價值在多個收入來源持續擴張。牛津大學社會學教授 Steve Woolgar 指出,今年榜單中與 AI 相關的科技品牌經歷顯著增長,而消費支出增長普遍疲軟,導致食品及飲品、媒體和奢侈品類排名整體下滑。這顯示品牌評估已從傳統財務指標,轉向技術創新能力和未來增長潛力的綜合考量。

中國品牌全球化進入「心智出海」新階段

中國品牌在本屆榜單表現亮眼,50 個品牌入選創歷史新高,其中國家電網、Tencent(騰訊)、Haier(海爾)位列中國品牌前三甲。Haier 已連續 22 年上榜,排名全球第 33 位。值得關注的是,Tencent 位列全球第 29 名,Huawei(華為)排名第 50,TSMC(台積電)位居第 73 位,而 CATL(寧德時代)、China Unicom(中國聯通)等 3 家中國品牌首次入榜。復旦大學管理學專家將中國品牌全球化歸納為三種模式:產品出海、供應鏈出海和品牌出海,並指出當前正從「製造輸出」轉向「品牌輸出」的深刻蜕變。HSBC(滙豐)專家蕭正義觀察到,跨國公司策略從「立足中國,服務中國」調整為「立足中國,服務全球」,中國正從「世界工廠」轉型為全球創新鏈中不可或缺的「創新中心」。

品牌估值方法論迎來多維度革新

World Brand Lab 在品牌忠誠度測量中參考 iTrust Rating 評級數據,在品牌領導力評估中特別納入 ESG 評分,並引入 Carboncare International 的企業碳排放測量,推動品牌增加「碳評分」標籤。這與 Kantar BrandZ 採用的消費者中心方法論形成對比,後者結合財務價值和品牌貢獻度,基於超過 450 萬次跨 54 個市場的消費者訪談。牛津大學 World Brand Lab 委員會成員 Woolgar 教授表示,榜單已持續發布 22 年,評估框架隨技術演進不斷優化。台灣輔仁大學時裝與紡織學院教授 Jane Wang 主張,品牌設計需從硬件規格導向,轉向以人類心理需求為核心,透過情境相關性、認知流暢性和情感共鳴三個維度,在真實場景中準確滿足用戶需求。

產業分布與新興趨勢透視

本屆榜單涵蓋 50 個行業,汽車及零件行業以 33 個品牌領先,能源和食品及飲品各有 30 個品牌並列第二,銀行業 29 個品牌排名第四,零售、電腦與通訊各 27 個品牌並列第五。來自美國的 Elevance Health 作為排名最高的新進品牌位列第 173 位,這家醫療保健企業透過數碼健康創新和強勁財務表現,持續提升醫療價值。英國 Boots、新加坡 Shopee 和阿聯酋 ADNOC 等品牌也首次入榜。World Brand Lab 年終報告指出,2026 年全球品牌將持續面對經濟波動等多重挑戰,行為科學研究顯示企業領導層系統性地誤判 AI,高估效益卻低估監督成本、罕見但高影響錯誤及聲譽風險。

資料來源: Yahoo Finance 人民網財經 富途資訊 復旦大學管理學院 風傳媒

 

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ASML 對華出口光刻機落後 8 代 技術鴻溝背後的全球半導體版圖重構


ASML 對華出口光刻機落後 8 代 技術鴻溝背後的全球半導體版圖重構

ASML 行政總裁 Christophe Fouquet 近日披露,該公司向中國出口的光刻機與最新高數值孔徑(High-NA)技術相比整整落後 8 代,技術差距超過 10 年。這一表態不僅揭示了全球半導體供應鏈的深層裂痕,更突顯出地緣政治如何重塑科技產業的競爭格局。

代差背後的技術壁壘:從 DUV 到 High-NA 的跨越

ASML 對中國市場僅開放深紫外光(DUV)光刻機,而禁止出口極紫外光(EUV)及最新 High-NA EUV 裝置。這項限制的技術含義極為深遠:DUV 採用 193 納米波長,需透過多重曝光等複雜工藝才能製造 10 納米以下晶片;相較之下,EUV 使用 13.5 納米波長,可大幅簡化製程並提升良率。而 2023 年 12 月交付的首台 High-NA 系統更將數值孔徑從 0.33 提升至 0.55,能在單次曝光中呈現多達 3 倍的結構密度,預計 2025 至 2026 年投入量產。

荷蘭政府在 2023 年 3 月正式實施「國家管制清單」,將 ASML 最先進的深紫外浸潤式(immersion)系統納入出口管制範圍。這項被形容為「外科手術般精準」的政策源於美國 2022 年 10 月啟動的半導體出口管制升級,日本隨後跟進形成三國聯合封鎖。美國戰略與國際研究中心(CSIS)分析指出,這些限制在原則上已阻斷中國生產 2 納米及 3 納米先進晶片的能力,而這正是維持人工智能發展所需的核心技術。

市場依賴的矛盾:ASML 的中國困境

雖然面臨技術封鎖,中國反而成為 ASML 最大單一市場。2024 年第三季,中國訂單佔該公司總銷售額的 42%,遠超前一季度的 27%。更驚人的是,ASML 在 2021 至 2024 年間新增的 100 億歐元(約港幣 848 億元)營收中,約 75% 來自中國市場。財務總監 Roger Dassen 強調,這些裝置並非囤貨行為,而是真實投入晶片生產線運作。

然而,這種依賴關係充滿不確定性。ASML 預測 2026 年中國銷售將大幅下滑,部分原因是中國在 2024 年 10 月收緊稀土出口管制——該公司超過 90% 的稀土磁鐵來自中國。荷蘭新聞節目 Nieuwsuur 2025 年 12 月的調查報告更揭露,ASML 裝置流向中芯國際(SMIC)子公司及疑似與中國軍方有關的實體,雖然該公司堅稱所有交易符合出口法規。這種雙向依賴與戰略互斥的矛盾,正成為全球半導體生態系統最大的不穩定因素。

中國突圍路徑:從 28 納米到自主化的長征

面對技術封鎖,中國將 1,500 億美元(約港幣 1.17 兆元)投入「中國製造 2025」計劃加速自主研發。上海微電子裝備(SMEE)在 2025 年 1 月交付首台國產 28 納米光刻機,其套刻精度達 1.9 納米,可透過多重曝光技術挑戰更先進製程。雖然距離 ASML 的 3 納米 EUV 系統仍有差距,但該突破意義重大——成熟製程晶片仍佔全球需求逾 70%,涵蓋汽車電子、物聯網等關鍵應用。

印度智庫 Takshashila Institution 高科技地緣政治項目主席 Pranay Kotasthane 分析:「真正考驗在於 SMEE 能否在維持良率的前提下擴大產能。若成功,將重構成熟製程晶片的全球經濟學」。中芯國際和華虹半導體等晶圓代工廠已優先採購國產裝置用於傳統製程生產。然而,材料科學和計量技術的短板仍需數年時間彌補,而 ASML 在 EUV 領域的絕對壟斷地位短期內難以撼動。

產業重構的連鎖效應:從技術封鎖到供應鏈分裂

這場技術代差之爭正引發全球半導體產業的深層重組。中國推動「50% 國產裝置採購規則」直接衝擊韓國供應商,而西方國家則透過投資審查機制阻止中資收購半導體企業。ASML 行政總裁 Christophe Fouquet 在 2025 年 12 月接受彭博專訪時指出,公司正押注 High-NA 技術滿足 AI 晶片需求的爆發式增長,同時投資 10% 股份於歐洲大型語言模型公司以改良製程。

卡內基國際和平基金會研究員警告,出口管制雖短期延緩中國行程,但已激發其全方位自主化攻勢,部分成就「令人驚訝」。ASML 獨家光學供應商蔡司(ZEISS)確認,首家晶片製造商計劃 2025 年將 High-NA 系統投入量產,屆時單晶片可容納的電晶體數將實現數量級躍升。這場技術競賽的終局,可能不是單一陣營的勝利,而是平行供應鏈體系的長期並存 — 一個專攻尖端製程服務 AI 與高效能運算,另一個深耕成熟製程支撐全球製造業基盤。

對企業的影響與未來展望

這場技術封鎖對全球企業帶來三重影響:依賴中國市場的裝置商面臨政策風險與營收波動;晶片設計公司需在技術先進性與市場准入間取捨;終端製造業則承受供應鏈不穩定帶來的成本壓力。當技術標準開始分化為「西方陣營」與「中國標準」,企業將被迫在兩套生態系統間做出策略選擇。未來 5 年,這場 8 代技術差的博弈將決定:是封鎖政策成功遏制技術擴散,還是壓力催生出足以改寫遊戲規則的創新突破?

資料來源:
Reuters
Bloomberg
ASML Official Website
Center for Strategic and International Studies
LinkedIn Industry Analysis

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特朗普「美國科技部隊」啟動: 年薪逾百萬搶千名人才重建政府 AI 戰力 


特朗普「美國科技部隊」啟動: 年薪逾百萬搶千名人才重建政府 AI 戰力 

美國總統特朗普政府於 2025 年 12 月 15 日正式宣布成立「美國科技部隊」(United States Tech Force),計劃以年薪 13 萬至 19.5 萬美元(約港幣 101.4 萬至 152.1 萬元)招聘 1,000 名科技專才,試圖在大規模裁撤聯邦人力後重建政府 AI 戰力。這項為期兩年的計劃預計最快於 2026 年 3 月開始部署人員至國防部、國稅局等關鍵機構,但大量引入私人企業員工的模式已引發外界對利益衝突與國安風險的質疑。

裁員潮後現人才荒 29 萬聯邦員工流失成轉捩點

美國聯邦政府在 2025 年經歷史無前例的人才出走危機。根據官方數據,由馬斯克(Elon Musk)主導的政府效率部(DOGE)導致超過 29 萬名聯邦員工與承辦商失去工作,若計入間接影響,總就業衝擊恐達百萬人。國稅局截至 6 月已流失超過 2,000 名科技人員,社會保障局在 2 月關閉其科技導向轉型辦公室,國防數碼服務(Defense Digital Service)因大量辭職而走向關閉,連總務署的 18F 科技顧問團隊也在 3 月遭解散。

密歇根大學公共政策教授 Donald Moynihan 直言:「引進科技人才確實有很大價值,但政府現在急著補人,部分原因正是 DOGE 把原本就在政府內相當優秀的人才趕走。」這場裁員風暴削弱聯邦機構技術能力,更在網絡安全、資料現代化等關鍵領域留下巨大缺口,迫使特朗普政府不得不推出「美國科技部隊」作為緊急補救措施。

科技巨頭聯手政府 Palantir、Meta、xAI 組成產官聯盟

美國科技部隊運作模式打破傳統公務體系框架。根據美國人事管理局(OPM)局長 Scott Kupor 說明,計劃已獲超過 20 家科技公司承諾參與,包括 Apple、Google、Nvidia、Palantir、Meta、Oracle 及馬斯克創立的 xAI。這些企業允許員工暫時「留職停薪」進入政府服務兩年,並承諾提供培訓資源及在計劃結束後優先聘用這些「校友」。

參與者將成為派駐機關的正式聯邦員工,主要工作地點設於華盛頓特區,但依職位需求可能提供遙距或混合辦公。招聘對象以職涯初期軟件工程師、資料科學家、網絡安全專家為主,薪資範圍 13 萬至 19.5 萬美元,遠高於聯邦政府傳統起薪的 5.5 萬美元(約港幣 42.9 萬元)。這些人才將部署至國防部、國土安全部、財政部、衛生及公共服務部等機構,參與 AI 實施、軟件開發、資料現代化等任務。

Palantir 與 Oracle 早在 2024 年 4 月就建立政府雲端與 AI 服務合作關係,此次科技部隊計劃進一步強化這種產官協作模式。OPM 主任 Kupor 強調:「總統特朗普明確指出,確保美國在 AI 領域的領導地位是這一代人最重要的國家挑戰。」

AI 國家戰略急迫 從政策到人才全面動員

特朗普簽署「確保人工智能國家政策框架」行政命令,明確宣示聯邦政府對州級 AI 監管擁有優先權,並成立專責小組挑戰各州 AI 法規。白宮早於 7 月 23 日發布涵蓋 90 項聯邦政策的「AI 行動計劃」,以三大支柱為核心:加速創新、建設美國 AI 基建、引領國際外交與安全。

這項行動計劃特別強調移除 AI 開發的「繁文縟節」,簡化數據中心、半導體設施和能源基建許可流程,並與美國科技公司合作創建「全方位 AI 出口套件」——包括 AI 模型、硬件和軟件——向盟國輸出,力圖將美國技術確立為全球標準。人才培育方面,計劃強調提升美國勞工技能和建立 AI 教育渠道,延續拜登政府時期的網絡安全人力倡議。

總務署聯邦採購服務專員 Josh Gruenbaum 表示:「科技部隊將成為真正的力量倍增器,為引進頂尖私人市場人才創建途徑,協助推動聯邦政府內美國 AI 領導地位的新時代。」然而這種將國家安全與商業利益緊密結合的模式,也埋下爭議種子。

利益衝突隱憂 私企員工掌政府機密後回流

美國科技部隊最具爭議的設計,在於允許來自私人企業的工程管理人員「實質上請假」成為全職政府員工,且不需出售手中持股。這些人員將在兩年任期內接觸敏感政府系統、資料和決策流程,服務期滿後可直接返回原公司繼續職涯。前代理人事管理局局長、民主前進組織 Civil Service Strong 總經理 Rob Shriver 直言質疑:「我對任何這類計劃的第一個問題都是,『有哪些規則可以防範利益衝突?』」

這種擔憂並非空穴來風。DOGE 在早期曾因「未經正常程序就接管機關系統、存取資料」而成為多宗訴訟的核心議題。密歇根大學教授 Moynihan 進一步警告:「另一個擔憂是,這可能會重演 DOGE 早期最糟糕的一些狀況,即引進一些並不真正理解、或不尊重公部門工作所伴隨法律限制的人。」

相較之下,過去的「美國數碼服務」(U.S. Digital Service)或 2022 年成立的「美國數碼團隊」(U.S. Digital Corps)主要招聘職涯早期技術人員,薪資約 8 萬美元(約港幣 62.4 萬元),兩年後可轉為 GS-12 職等繼續聯邦職涯,較少涉及私人企業高階管理人員輪調。OPM 主任 Kupor 回應指:「我們認為已經處理各種利益衝突問題,不相信這會成為吸引人才的障礙。政府獲得的巨大好處,是得到在私人市場管理工程團隊非常熟練的人員。」

企業優先或公共利益?科技治理十字路口

美國科技部隊推出,突顯當代民主國家在科技治理上的根本困境:如何在吸引頂尖人才與維護公共利益之間取得平衡。根據佐治亞城大學安全與新興技術中心研究,技術人才——特別是電腦和數學職業從業者——對美國創新至關重要,但公部門長期面臨人才短缺危機。超過 40% 聯邦 IT 專業人員現已符合退休資格,在雲端運營、網絡安全和數據工程等關鍵領域造成緊急接班缺口。

然而當政府選擇大量依賴私人企業人員時,是否會導致政策制定過度向商業利益傾斜?這些擁有雙重身份的「技術官僚」,在處理涉及原僱主業務的政府專案時,能否真正做到中立客觀?更深層問題在於,這種模式是否暗示政府已放棄建立長期穩定技術公務體系的努力,轉而仰賴短期「借調」填補能力缺口。

特朗普政府強調科技部隊職位「無黨派色彩」且與 DOGE 服務無關,但在經歷大規模裁員後緊急招聘的時機,難免讓人質疑這究竟是深思熟慮的人才戰略,還是政策失誤後的倉促補救。隨著首批千名成員預計在 2026 年 3 月進駐各機構,這場將商業邏輯注入公部門的實驗,其成效與風險都將在未來兩年內逐步顯現,為全球民主國家的科技治理提供重要參考。

資料來源:CNNThe New York TimesCNBC美國人事管理局Nextgov

 

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日本 DNP 突破 10nm 壓印技術 有望挑戰 ASML 的 EUV 壟斷地位


日本 DNP 突破 10nm 壓印技術 有望挑戰 ASML 的 EUV 壟斷地位

大日本印刷(DNP)於 2025 年 12 月宣布,成功開發 10nm 線寬的納米壓印光刻(NIL)技術,可應用於相當於 1.4nm 級別的先進邏輯半導體製造。這項突破為尚未部署極紫外光(EUV)設備的晶圓廠,提供另一條通往先進製程的路徑。技術預計 2027 年量產,目標在 2030 財年為 DNP 帶來 40 億日圓(約港幣 2 億元)的納米壓印業務營收。此技術重點在於能將曝光製程能源消耗降至傳統方法的十分之一,同時維持與 EUV 相當的圖形精度。本文將深入探討此技術如何挑戰 ASML 的 EUV 壟斷地位、對半導體供應鏈的影響,以及產業化的實際挑戰。

技術突破:用「印章」取代「光刻」的製程創新

DNP 此次開發的 10nm NIL 技術採用自對準雙重成像(SADP)工藝,透過薄膜沉積和蝕刻將電路圖形密度翻倍,實現相當於 1.4nm 節點的圖形化能力。與傳統光刻技術不同,納米壓印如同印章般將電路圖案直接壓印在晶圓上,省去複雜的光學系統。根據 DNP 官方數據,這項技術結合該公司在光罩製造領域累積的高精度圖形化能力,以及晶圓製造製程技術,在產品精度、穩定性與量產可行性方面均達到先進邏輯半導體要求。相較於 EUV 需要使用 13.5nm 波長的極紫外光和價值數億美元(約數十億港元)的設備,NIL 的物理壓印方式大幅簡化製造複雜度,使其在特定製程環節具備成本優勢。

能耗與成本優勢:挑戰 EUV 的經濟可行性

半導體製造是全球極為耗電的產業之一,單一 12 吋晶圓廠的用電量可達 100 至 200 百萬瓦,相當於一座小型城市的耗電量。在此背景下,DNP 的 NIL 技術展現顯著能源效益。根據官方估算,採用納米壓印的超精細半導體製程,可將曝光環節能源消耗降至當前主流製程(包括氬氟化物浸潤式和 EUV)的約十分之一。這項優勢在當前全球追求環保製造和碳中和的趨勢下尤為關鍵。Canon 作為 NIL 技術另一主要推動者,其 FPA-1200NZ2C 系統已能實現 14nm 線寬,並聲稱可生產 5nm 製程晶片,該公司更投資 500 億日圓(約港幣 25 億元)在宇都宮建設新廠,將光刻系統產能提升三倍。市場研究顯示,納米壓印光刻系統市場規模預計從 2024 年的 1.4 億美元(約港幣 10.9 億元),增長至 2032 年的 2.9 億美元(約港幣 22.6 億元),年複合增長率達 9.5%。

產業格局重構:ASML 壟斷地位面臨挑戰

ASML 目前在 EUV 光刻設備市場擁有近乎壟斷地位,該公司計劃到 2025 年將產能提升至年產 600 台深紫外光(DUV)設備和 90 台 EUV 設備。EUV 光刻設備市場預計從 2025 年的 97.1 億美元(約港幣 757.4 億元),增長至 2030 年的 183.8 億美元(約港幣 1,433.6 億元),到 2034 年將達 339.1 億美元(約港幣 2,645 億元)。然而 NIL 技術崛起為這一格局帶來變數。日經亞洲報導指出,DNP 計劃 2027 年開始量產可用於製造尖端 1.4nm 晶片的模板材料,這為未能取得 ASML 高價 EUV 設備的廠商提供替代方案。產業分析師認為,雖然 NIL 可能無法完全取代 EUV 在大規模邏輯晶片生產中的地位,但在特定應用場景如記憶體晶片、光電元件和生物醫療設備製造中具有競爭優勢。Canon 和 DNP 的技術推進顯示,日本正試圖在被 ASML 主導的先進光刻領域開闢新賽道。

商業化挑戰:從實驗室到量產的關鍵考驗

雖然技術前景看好,NIL 要實現大規模商業應用仍面臨多重挑戰。DNP 已開始與半導體製造商進行客戶評估工作,但量產良率、生產節拍以及與現有製程整合等問題仍待驗證。半導體設備市場研究顯示,光刻技術在先進節點製造中的創新佔比超過 50%,EUV 在先進節點的圖形化成本較 DUV 降低達 25%。NIL 要獲得晶圓廠採納,必須在這些關鍵指標上展現競爭力。同時,TSMC 和 Samsung 等領先晶圓代工廠已在 EUV 製程上投入巨資並建立完整生態系統,TSMC 5nm 製程有 70% 依賴 EUV 技術,Samsung 則計劃 2025 年推出 2nm 製程、2027 年推出 1.4nm 製程。DNP 的技術更適合作為補充性解決方案,針對特定製程環節或尚未大規模投資 EUV 的中小型製造商。

對企業的策略意義與產業前瞻

DNP 的 10nm NIL 技術突破對半導體產業鏈具有多重戰略意義。對晶片設計公司而言,這提供更多樣化的製造選項,降低對單一設備供應商的依賴風險。對晶圓代工廠而言,NIL 可作為降低特定製程環節成本和耗電的工具,特別是在地緣政治風險加劇、設備取得受限的情境下。對投資者而言,納米壓印技術市場有望在未來十年超過 10 億美元(約港幣 78 億元)規模,相關供應鏈值得關注。然而,這項技術能否如 DNP 所願在 2030 財年貢獻 40 億日圓營收,關鍵在於能否在未來兩年內完成客戶驗證並建立穩定供應體系。隨著人工智能(AI)、數據中心和 5G 應用推動半導體需求持續擴張,先進製程技術的多元化發展將成為產業新常態。NIL 技術是否能在 ASML 主導的市場中開闢出一條可持續發展之路,2027 年的量產表現將是關鍵驗證點。

資料來源:
DNP官方新聞稿
日經亞洲
Market Report Analytics
Market Data Forecast
Move-X AI

 

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自駕感測器產業震撼彈:Luminar 宣布破產重整揭示技術路線轉折


自駕感測器產業震撼彈:Luminar 宣布破產重整揭示技術路線轉折

美國 LiDAR 感測器製造商 Luminar Technologies 於 2024 年 12 月 15 日正式向德州南區聯邦破產法院申請第 11 章破產保護。文件顯示公司資產估值介乎 1 億至 5 億美元(約港幣 7.8 億至 39 億元),但負債高達 5 億至 10 億美元(約港幣 39 億至 78 億元)。這家曾被視為自動駕駛核心技術供應商的明星企業,在失去最大客戶 Volvo 合約後宣告財務重整,為全球車用感測器業界投下震撼彈。

Volvo 終止合作成導火線

Luminar 財務危機並非突然爆發,而是多重壓力累積結果。2024 年 11 月,Volvo 正式宣佈從 2026 年款 EX90 和 ES90 電動車型中完全移除 LiDAR 感測器,並終止與 Luminar 長達數年供應關係。Volvo 發言人明確指出,決定是為限制供應鏈風險,直接源於 Luminar 未能履行合約義務。

這項決定重創 Luminar。原本 Volvo 將 LiDAR 列為旗艦車款標準配備,象徵對該技術高度信任,但在 2024 年初先改為選配,最終完全取消。Luminar 隨即在 2024 年 10 月對 Volvo 提起訴訟,宣稱遭受重大損害。惟法律行動未能挽回頹勢,公司同月遭遇辦公室驅逐訴訟,並於 11 月退出另一處租約。

管理層動盪與連環裁員

除客戶流失,Luminar 內部經歷劇烈動盪。創辦人 Austin Russell 於 2024 年 5 月因「商業行為與道德規範調查」辭去行政總裁職務,保留董事會席位。私募股權顧問 Paul Ricci 接任行政總裁後,公司 10 月宣佈裁員 25%,為 2024 年內第二次大規模裁員。財務總監亦在此期間離職,公司同時對多筆貸款違約,美國證券交易委員會(SEC)更展開調查。

值得注意是,Austin Russell 辭職後於 10 月成立 Russell AI Labs,曾出價收購 Luminar 全部資產。新任行政總裁 Paul Ricci 在破產聲明中表示,經全面評估,董事會認定法院監督出售程序是最佳前進路徑。

半導體部門 8.5 億港元出售

破產程序中,Luminar 已與 Quantum Computing Inc. 達成協議,以 1.1 億美元(約港幣 8.58 億元)現金出售全資附屬公司 Luminar Semiconductor。交易將透過破產法第 363 條進行,允許其他潛在買家提出更高報價。公司也尋求出售核心 LiDAR 業務,但目前尚未公佈買家。

Luminar 表示將在破產程序期間繼續營運,盡量減少對供應商和客戶干擾。債權人已批准使用約 2,500 萬美元(約港幣 1.95 億元)現金擔保品維持運營。然而一旦出售完成,Luminar 將不復存在。

車用 LiDAR 路線之爭白熱化

Luminar 倒閉反映自動駕駛感測器技術路線選擇爭議進入關鍵階段。雖然 LiDAR 能提供精確 3D 環境感知,Volvo 決定顯示車廠正重新評估成本效益。Volvo 強調移除 LiDAR 不會降低車輛安全水準,將依賴鏡頭、雷達與核心運算架構。這與 Tesla 長期堅持「純視覺方案」策略不謀而合。

市場研究機構指出,2024 年全球自動駕駛車輛感測器市場規模達 63 億美元(約港幣 491.4 億元),預計到 2032 年將成長至 360 億美元(約港幣 2,808 億元)。LiDAR 軟件市場雖預測從 2024 年 4.886 億美元(約港幣 38.1 億元)在 2034 年達到 30.5 億美元(約港幣 237.9 億元),年複合成長率 20.2%,但硬件製造商面臨價格壓力與量產挑戰依然嚴峻。

競爭格局重組與固態技術崛起

Luminar 退出後,LiDAR 市場將由 Hesai、Valeo、RoboSense、Ouster(併購 Velodyne 後)、Innoviz 等廠商主導。中國供應商 Hesai 和 RoboSense 憑藉成本優勢與快速量產能力,正於全球市場擴大市場佔有率。Innoviz 則在歐洲贏得重要車廠合約,並推出次世代固態產品 InnovizTwo+。

技術趨勢方面,2024 年業界重點轉向固態 LiDAR 與混合設計,以提高耐用性、縮小尺寸並降低成本。調頻連續波(FMCW)LiDAR 技術也因更長探測距離與抗干擾能力受到重視。Livox 則針對電動車市場推出低成本方案,並在中東與東南亞擴展通路。

感測器融合成為主流方案

Luminar 破產事件預示單一感測器技術難以獨立支撐自動駕駛系統。業界專家普遍認為,AI 驅動感測器融合將成為主流,結合鏡頭、雷達、LiDAR 各自優勢,透過邊緣運算與雲端平台實現即時數據處理。美國 Level 4 自動駕駛車輛市場預計在 2025 至 2032 年間以 22.07% 年複合成長率成長,遠超 Level 1 基礎輔助系統。

對企業決策者而言,Luminar 案例突顯三大教訓:技術領先不等於商業成功,量產能力與成本控制同樣關鍵;過度依賴單一大客戶將放大供應鏈風險;在技術路線尚未明朗市場中,保持財務彈性與多元化戰略至關重要。隨歐美監管標準持續演進,車輛感測系統安全認證將成為下一個競爭焦點。這場業界重組會否加速技術標準化,抑或催生更多元解決方案,市場將在未來 18 個月內給出答案。

資料來源:TechCrunch | Transport Topics | Drive Tesla Canada | Flai | GlobeNewswire

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南韓電商龍頭 Coupang 大規模資料外洩: CEO 請辭、法律專家接掌危機


南韓電商龍頭 Coupang 大規模資料外洩: CEO 請辭、法律專家接掌危機

南韓電商巨頭 Coupang 於 2025 年 12 月 9 日宣布,聯席行政總裁朴大俊(Park Dae-jun)請辭,為早前涉及 3,370 萬用戶的大規模資料外洩事件負責。是次黑客入侵始於 2025 年 6 月,潛伏長達 5 個月未被發現,外洩規模相當於南韓總人口(約 5,100 萬)的 66%,成為該國史上最嚴重的個人資料保安事故之一。美國母公司 Coupang Inc. 隨即任命行政總監兼法律總顧問 Harold Rogers 為代理行政總裁。這位哈佛法學院畢業的合規專家將於 12 月 17 日出席韓國國會科學技術資訊通信委員會聽證會。此次人事變動顯示,Coupang 的戰略重心已從市場擴張轉向法律防禦,優先處理集體訴訟、監管罰款與穩定股價。

從 4,500 人到 3,370 萬人:外洩規模為何暴增 740 倍?

Coupang 於 2025 年 11 月 18 日首次發現異常存取行為,當時對外宣稱僅 4,500 名客戶資料遭竊。惟經韓國個人資料保護委員會(PIPC)介入調查後,確認受害人數在 11 月 29 日暴增至 3,370 萬人,這突顯企業初期危機評估出現嚴重失誤。根據韓國《個人資料保護法》,企業必須在發現資料外洩後 72 小時內向 PIPC 或韓國網絡振興院(KISA)通報,涉及 1,000 人以上的外洩事件將面臨最高 3,000 萬韓圜(約港幣 16.5 萬元)罰款及現場檢查。外洩資料包含用戶姓名、電郵、電話號碼及配送地址,部分用戶甚至連住家大門密碼都被竊取。

法律背景 CEO 上任:應對訴訟潮的策略轉向

新任代理行政總裁 Harold Rogers 並非技術出身,而是創辦人金範錫(Bom Kim)的核心幕僚,曾在 2021 年協助 Coupang 於紐約證券交易所完成集資 43 億美元(約港幣 335.4 億元)的上市計劃。業界分析師指出,這與科技公司資安危機通常優先委任技術總監(CTO)或營運總監(COO)的慣例大相徑庭。Rogers 的任命反映母公司正建立「法律優先」的危機應對機制,以因應美國證券交易委員會(SEC)的資訊披露要求、韓國國會聽證會調查,以及 Johnson Fistel 等律師事務所發起的集體訴訟。

根據 ExtraHop 2024 年研究,資料外洩後一個月內,企業股價平均下跌 7%;而 Comparitech 分析顯示,外洩後 53 天股價才能恢復至事發前水平。Coupang 作為紐約證券交易所上市公司,其 2024 年電商交易額達 55 兆韓圜(約 380 億美元,即約港幣 2,964 億元),股價波動將直接影響創辦人金範錫的 43 億美元(約港幣 335.4 億元)身家。

韓國數碼基建的結構性風險

此次事件並非單一主要個案。2025 年較早時,韓國曾因數據中心火災導致政府行政網絡大規模癱瘓。韓國網絡安全市場在 2024 年達到 51.6 億美元(約港幣 402.5 億元)規模,預計 2025 至 2034 年間以 14.7% 年複合增長率擴張,但每日仍遭受 120 萬次黑客攻擊。韓國個人資料保護委員會進一步批評 Coupang 的使用者條款含有不當免責條款,違反《個人資料保護法》,並要求企業成立專責小組降低用戶後續損害。

PwC《2024 亞太數碼信任報告》指出,26% 的亞太企業認為軟件供應鏈是主要網絡威脅,其次是第三方外洩(25%)與零日漏洞(14%)。韓國政府已於 2023 年撥款 255 億韓圜(約港幣 1.4 億元)予 KISA 發展新一代網絡安全技術,包括零信任架構(Zero Trust)部署。

競爭對手趁機擴張:Naver 聯盟挑戰市場霸主

就在 Coupang 陷入信任危機之際,競爭對手 Naver 於 2025 年 4 月與生鮮電商 Kurly 宣布策略聯盟,透過 Naver Plus Store 平台銷售 Kurly 產品,直接挑戰 Coupang 在 Rocket Fresh 生鮮配送市場的主導地位。Kurly 行政總裁 Sophie Kim 表示:「Kurly 與 Naver 擁有其他平台難以複製的獨特競爭優勢。」雖然 Naver 2024 年電商交易額 50 兆韓圜略遜於 Coupang 的 55 兆韓圜,但此次個人資料外洩事件可能加速消費者轉向 Naver 陣營,削弱 Coupang 自 2018 年以來建立的垂直整合物流優勢。

企業如何從危機中重建數碼信任?

Coupang 事件為全球電商企業敲響警鐘。IBM《2024 資料外洩成本報告》顯示,全球企業資料外洩平均損失已達 490 萬美元(約港幣 3,822 萬元),且 40% 的外洩事件涉及雲端資料。對於依賴配送地址、門鎖密碼等敏感資料的物流科技企業,零信任架構、多重身分驗證及供應鏈安全審查已成為必要投資項目。韓國 2024 年深度科技(Deep Tech)創投投資額達 3.6 兆韓圜(約港幣 198 億元),其中人工智能領域年增 4,158 億韓圜(約港幣 22.9 億元),反映政府與民間正加速投入新一代資安技術。

隨著 Rogers 即將面對國會質詢,Coupang 能否透過透明調查報告、受害者賠償機制及技術架構翻新重建消費者信心,將成為決定其市場地位的關鍵考驗。這宗事件會否促使韓國立法機構修訂《個人資料保護法》,提高罰則上限並強制企業採用即時監控系統,仍有待觀察。

 

資料來源:
Infosecurity Magazine
The New York Times
BBC News
Law.asia
Expert Market Research

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管理 6 間公司非靠不睡覺  Elon Musk 親授「時間分段」擺脫資訊轟炸


管理 6 間公司非靠不睡覺  Elon Musk 親授「時間分段」擺脫資訊轟炸

根據 Katie Miller 最新訪問及全球生產力研究顯示,Elon Musk 管理多間企業的效率哲學,已成為企業領袖必須理解的認知戰場。這位同時掌管 Tesla、SpaceX、xAI、X、Neuralink 和 The Boring Company 的企業家,於早前接受訪問時坦承真正決定生產力的不是工作時數,而是睡眠質素與專注力管理之間的精確平衡。。

睡眠科學:六小時黃金定律到認知維修站

Musk 透過多年自我實驗發現,每晚六小時睡眠是他維持最高效率的「最佳方案」。當他將睡眠壓縮至五小時以下,專注力開始渙散、決策能力下降,甚至簡單判斷都需要額外時間。史丹佛大學睡眠研究中心 2025 年報告指出,睡眠不足會令自我評估能力受損,疲憊者往往高估自己表現,對錯誤答案更加自信。這解釋了為何 Musk 堅持用應用程式(App)監測睡眠週期,確保自己在沒有鬧鐘干擾下自然醒來,通常落在 5 小時 56 分鐘左右。

2025 年發表於《Frontiers in Neuroscience》的研究證實,24 小時睡眠剝奪會顯著增加大腦 P300 潛伏期與反應時間,長期夜班工作者雖然展現較高耐受性,但會累積慢性認知損傷。哈佛醫學院神經科學家 Matthew Walker 教授指出:「睡眠是大腦唯一能進行深度『格式化』與『維修』的時段,這六小時讓行政總裁在醒著的 18 小時裡保持清醒、敏銳與創造力。」Musk 形容睡眠不足時「整個世界都變得模糊,思緒像陷在濃霧裡」,這種「低質素清醒」令他不再信任自己直覺,無法在關鍵會議中迅速連結跨領域知識。

情境切換:年損 4,500 億美元的隱形認知稅

Musk 將「情境切換 (context switching)」視為比恐懼更致命的敵人。美國心理學會研究顯示,頻繁任務切換會令生產力下降 40%;加州大學爾灣分校發現,每次中斷後需要 23 分鐘 15 秒才能完全重新聚焦。當他上午與 SpaceX 團隊討論火箭軌道,下午處理 Tesla 供應鏈,接著為 xAI 決策方向,再轉身應對 X 平台的突發危機,大腦被迫從精密工程邏輯瞬間切換到社會混亂,這種連續衝擊在潛意識中累積疲勞與焦慮。

麻省理工學院認知科學實驗室 2025 年研究指出,情境切換涉及三階段認知重構:目標轉移、規則啟動與心智資源重新配置,每個階段都消耗心智能量並造成效率損失。卡內基梅隆大學對軟件工程師的研究發現,當工程師在程式任務間切換,程式錯誤(Bug)數量增加、需求遺漏率上升,錯誤率隨注意力碎片化而攀升。Atlassian 估計,員工每天在應用程式間切換 1,200 次,相當於每週花費 4 小時重新定向,佔工作時間 9%。

賓州大學華頓商學院教授 Cal Newport 在 2025 年專文中指出:「短影片時代的快速情境切換,正系統性削弱人類持續注意力與前瞻記憶能力。」坦帕爾頓大學最新研究證實,頻繁切換短影片內容會損害認知表現,對社交媒體高度使用者與特定年齡群體影響更顯著。

防護系統:資訊分流與時間分段策略

面對每天如海嘯般的資訊流,Musk 建立兩套防護機制:「資訊分流」(Information Triage)與「時間分段」(Time Blocking)。前者如急症室醫生判斷病患優先級別,他將數百封電郵分為「需立即決策」、「僅需知曉」與「可交團隊處理」三類,避免每則通知都打斷思考。矽谷風險投資家 Marc Andreessen 透露,Musk「幾乎委派所有事務」,只親自介入各公司最關鍵瓶頸問題,解決後立即轉向下個挑戰。

時間分段策略是將一天拆成明確專注時段,每段只聚焦單一主題。Musk 早上數小時專注 Tesla,下午投入 SpaceX 工程設計,晚上處理 xAI 長期策略,盡量不在同一小時內跨越議題。這種「時間切塊」讓他進入深度工作狀態,不被碎片化任務拖垮。麥肯錫 2025 年報告指出,有效管理切換成本的組織,到 2030 年可獲得 25% 生產力提升,相當於每週多出一天。

科技公司 InnovateTech 實施深度工作策略後,專案完成率一年內提升 30%,85% 員工回報工作滿意度改善。FutureTech Labs 運用 AI 工具自動將通知靜音、策劃任務後,員工專注時間增加 40%,情境切換大幅減少。Reddit 生產力討論區總結:「時間分段能在 40 小時內產生 60 小時以上非結構化工作週的生產力,關鍵是規劃『緩衝時間』,如電腦堆疊原理,在重要任務周圍預留彈性空間。」

專注力經濟學:稀缺資產的戰略價值

在通知、短影片與即時回覆綁架的時代,Musk 的效率哲學揭示一個殘酷事實:未來競爭力不在資訊獲取速度,而在能否守住不被打擾的深度專注時段。研究顯示,任務切換會暫時降低 IQ 達 15 點,深度工作能產生比淺層工作多 500% 價值。73% 高績效者將成功歸因於任務優先級管理,早晨優先排序可令生產力提升 82%。

SpaceX 預計 2026 年以 1.5 兆美元(約港幣 11.7 兆元)估值 IPO,Musk 可能成為首位身家破兆的富豪。雖然他的成就並非源於「不眠鋼鐵人」神話,而是建立反分心系統,在資訊洪流中保持方向與優先順序掌控。Katie Miller 在訪問中讚揚 Musk「擁有非凡心智與開創性公司,是我們時代最具遠見的人物之一」,同時亦坦承 DOGE(狗狗幣)風潮對他造成個人與職業上的沉重負擔。

對企業領袖與知識工作者而言,最值得模仿的不是 Musk 的工作量,而是他對「專注」的敬畏:睡眠讓大腦維修,專注讓思考成形——守住這兩者,才是真正的生產力革命。正如神經科學研究所警告:當一個人無法連續思考超過 15 分鐘,創造力、判斷力與深度理解能力就會逐漸崩解。

資料來源:
The Clay Travis & Buck Sexton Show – Katie Miller訪問
Mastering Deep Work in 2025研究報告
認知切換成本經濟分析
Frontiers in Neuroscience睡眠剝奪研究
2025深度工作技術案例研究

 

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Disney 豪擲 10 億美元結盟 OpenAI:AI 影片創作時代戰略轉折點


Disney 豪擲 10 億美元結盟 OpenAI:AI 影片創作時代戰略轉折點

娛樂巨擘華特迪士尼公司(The Walt Disney Company)於 2025 年 12 月 10 日正式宣布向 OpenAI 投資 10 億美元(約港幣 78 億元),並簽署為期 3 年獨家內容授權協議,開放超過 200 個經典角色供其影片生成模型 Sora 使用。這項里程碑式合作使迪士尼成為 Sora 首位主要內容授權合作夥伴,標誌傳統娛樂產業與生成式 AI 技術深度融合,重新定義數碼內容創作商業模式。

史上最大規模 IP 授權:200+ 角色進軍 AI 創作領域

此次協議涵蓋迪士尼旗下四大品牌體系——Disney 經典動畫、Marvel 漫威宇宙、Pixar 皮克斯工作室及 Star Wars 星際大戰系列。用戶未來可透過 Sora 平台,使用米奇老鼠(Mickey Mouse)、鋼鐵人(Iron Man)、死侍(Deadpool)、達斯維達(Darth Vader)等標誌性角色製作短影片內容。為保護配音員權益及角色聲音獨特性,所有授權僅限於視覺影像,不包含任何聲音元素。

迪士尼行政總裁 Robert A. Iger 表示:「人工智能快速發展標誌產業關鍵時刻。透過與 OpenAI 合作,我們將以深思熟慮且負責任方式,利用生成式 AI 擴展故事敘事影響力,同時尊重並保護創作者及其作品。」根據協議條款,迪士尼將取得額外股權認購權證,並成為 OpenAI 主要企業客戶,計劃在內部部署 ChatGPT 供員工使用,並運用 OpenAI 的 API 技術為 Disney+ 串流平台開發創新產品。

排他性戰略:向 Google 發出停止通知函

在宣布與 OpenAI 合作前夕,迪士尼於 12 月 11 日向 Google 發出正式停止侵權通知函(cease-and-desist letter),指控 Google 的 Gemini AI 服務在影片生成工具中大規模侵犯其版權。根據《Variety》報道,迪士尼行政總裁 Bob Iger 證實公司在採取法律行動前已與 Google 進行數月協商,但未能達成共識。這項強硬措施顯示迪士尼在 AI 領域採取高度排他性合作策略,明確區分技術夥伴與競爭對手界線。

據《Ars Technica》分析,迪士尼法律行動涵蓋 Google 在訓練數據及 YouTube 等應用程式中使用其角色行為,特別點名包括 Star Wars、Marvel 等核心品牌。此舉除了保護自身 IP 資產,更強化與 OpenAI 合作獨家價值,為生成式 AI 市場樹立新授權標準。

產業趨勢:AI 影片市場進入授權經濟新紀元

全球 AI 影片生成市場正經歷爆炸性增長。根據產業預測,該市場規模將從 2025 年 7.168 億美元(約港幣 55.9 億元)激增至 2032 年 25 億美元(約港幣 195 億元)以上,年複合增長率超過 40%。OpenAI 的 Sora 技術採用創新「影片影格序列補丁」處理方式,能生成長達 60 秒、解像度達 1080p 高品質影片,並精準理解文字指令背後情感意涵。

然而 AI 訓練數據版權爭議已成為產業焦點。歐盟議會於 2025 年 7 月發布報告指出,現行版權法與 AI 訓練實踐之間存在法律錯配,呼籲建立歐洲權限註冊系統及可追溯性技術標準。美國版權局則重申「版權需要人類作者身份」立場,純粹由機器生成作品無法獲得版權保護。在此背景下,迪士尼與 OpenAI 授權協議提供重要法律先例,為內容所有者創造新收益管道,同時確保 AI 開發者獲得合法訓練數據。

Disney+ 整合策略:用戶生成內容驅動平台成長

迪士尼計劃從 2026 年起,將精選 Sora 生成影片上架至 Disney+ 串流平台。Bob Iger 強調,此舉將顯著提升年輕用戶參與度,透過用戶生成內容(UGC)強化品牌社群黏著度。根據研究數據,當消費者看到品牌官方內容與用戶生成影片混合呈現時,參與度可提升 28%,且 64% 用戶更願意分享包含 UGC 的品牌內容。

迪士尼長期在 AI 應用領域佈局深遠。該公司已在 Disney+ 及 Hulu 平台部署複雜 AI 推薦引擎,運用協同過濾、自然語言處理內容標籤及動態用戶檔案等技術,實現超個人化觀影體驗。此次與 OpenAI 合作,進一步整合內容生產端 AI 能力,形成從創作、分發到消費完整 AI 生態系統。

對企業的啟示與未來展望

這項協議為娛樂及科技產業帶來三大啟示:首先,IP 授權模式正從被動保護轉向主動變現,內容所有者可透過與 AI 公司直接授權協議,在保留控制權同時獲得公平報酬。其次,排他性合作成為競爭策略核心,企業需在開放生態與封閉聯盟間做出明確選擇。第三,AI 倫理與內容安全機制成為合作前提,協議包含防止角色被描繪為不當情境保護措施。

展望未來,隨著 AI 影片生成技術持續演進,個人化規模化內容、數碼虛擬人及互動式影片體驗將成為主流趨勢。對於香港及亞洲市場而言,Sora 雖於 2025 年 12 月正式在台灣推出,但香港全面運營時程仍待觀察。產業專家指出,生成式 AI 將使影視製作流程民主化,降低資本及空間需求,為區域創意產業注入新動能。然而企業必須建立透明數據來源標示、標準化機器可讀格式(如 robots.txt、TDMRep)及強大版權追蹤系統,才能在法規日益嚴格環境中永續發展。

資料來源:
OpenAI
The Walt Disney Company
Reuters
9to5Google
European Parliament

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國產 GPU 摩爾線程首辦開發者大會 新架構發布將重塑中國算力版圖


國產 GPU 摩爾線程首辦開發者大會 新架構發布將重塑中國算力版圖

「國產 GPU 第一股」摩爾線程宣布,將於 12 月 19 至 20 日在北京中關村國際創新中心舉辦首屆 MUSA 開發者大會(MDC 2025),並重磅發布新一代 GPU 架構。這場國內首個聚焦全功能 GPU 的開發者盛會,除了標誌著摩爾線程從「資本市場新貴」向「技術生態建設者」的戰略轉型,更在 Nvidia 中國市場佔有率從 95% 跌至 0% 的產業真空期,為中國算力自主化按下加速鍵。大會以「創造、連結、匯聚」為核心理念,將全面展示從硬件到軟件、從技術到場景的全棧能力,預計吸引逾千名開發者與產業合作夥伴參與。

上市四天即辦大會 摩爾線程搶佔生態制高點

摩爾線程選在上市僅兩週後舉辦開發者大會,時機耐人尋味。12 月 5 日,該公司以 114.28 元人民幣(約港幣 123.4 元)的發行價登陸科創板,開盤即飆升至 650 元人民幣(約港幣 702 元),收報 600.5 元人民幣(約港幣 648.5 元),市值達 2,822 億元人民幣(約港幣 3,047.8 億元),成為 2024 年科創板最大 IPO。從 IPO 獲受理到過會僅用時 88 天,刷新科創板紀錄,顯示監管層對「硬科技」企業的制度性支持。此次 MDC 2025 大會主論壇上,創始人、董事長兼行政總裁張建中將首次系統闡述以 MUSA 統一系統架構為核心的全棧發展戰略。張建中曾任 Nvidia 全球副總裁、中國區總經理長達 15 年,其團隊核心成員幾乎清一色來自 Nvidia,擁有全球頂尖的 GPU 研發基因。

技術突圍與產業落地雙輪驅動

大會將設立超過 20 場技術分論壇,議題覆蓋智能運算、圖形渲染、科學計算、AI 基礎設施、端側智能、具身智能等關鍵領域。摩爾線程同時亦將推出「摩爾學院」人才培養計劃,通過體系化技術共享與資源整合,加速開發者生態建設。值得關注的是,本次大會將展示摩爾線程在 AI 大模型訓練、工業智造、數碼分身、智慧醫療等場景的落實案例。截至目前,該公司已成功量產五顆晶片、完成四次 GPU 架構迭代,形成覆蓋「雲端-邊緣-終端」全場景的產品矩陣。2025 年上半年營業額達 7.02 億元人民幣(約港幣 7.58 億元),超過過去三年總和,其中 AI 智算業務貢獻超過九成。雖然公司仍處於高投入擴張期,預計 2027 年才有望實現整體獲利。

國產 GPU 迎替代浪潮 市場格局加速重塑

當前中國 GPU 市場正經歷前所未有的重構期。受美國出口管制影響,Nvidia 高階晶片(H100、A100)對華供應受限,導致國內智算中心出現「算力荒」。IDC 預測,到 2025 年國產 GPU 在 AI 訓練市場的滲透率將達 20%,政務雲市場佔有率突破 40%。工信部資訊通訊經濟專家委員會委員盤和林指出,「中國國產算力晶片的技術突破,使得企業可以購買國產產品來替代進口,雖則性能上尚有差距,但在常態化應用上已基本消除障礙」。行業分析顯示,2025 年中國 GPU 市場規模將突破 800 億元人民幣(約港幣 864 億元),其中存在約 300 億元人民幣(約港幣 324 億元)的高階替代缺口。摩爾線程採用全功能 GPU 路線,與聚焦 ASIC 專用晶片的寒武紀形成差異化競爭——前者側重邊緣計算與消費級市場,2025 年在國產 GPU 市場佔有率從 15% 提升至 22%;後者則在大模型訓練等高階場景站穩腳跟。

生態建設成關鍵勝負手

MDC 2025 不僅是技術展示平台,更是摩爾線程構建開發者生態的戰略支點。大會設立超過 1,000 平方米的「MUSA 嘉年華」主題展區,涵蓋 AI 大模型與智能體、具身智能、空間智能等前沿領域。北京大學電腦學院教授黃鐵軍曾評論,「國產 GPU 的競爭本質是生態之爭,誰能建立完善的開發工具鏈和應用生態,誰就能在替代浪潮中勝出」。目前摩爾線程基於 MUSA 統一系統架構,實現單晶片同時支援 AI 計算加速、圖形渲染、物理仿真和超高清影片編解碼的技術突破。相較 Nvidia CUDA 生態的十餘年積累,國產 GPU 廠商仍需在軟件生態、開發者社群、行業解決方案等維度持續深耕。行業觀察者認為,隨著國內企業形成「核心場景保穩定(用 Nvidia)、安全場景保自主(用國產)」的雙供應鏈策略,國產 GPU 將獲得持續增長通道。

開放式問題引發業界思考

摩爾線程能否通過首屆開發者大會建立起可持續的生態護城河?新一代 GPU 架構的性能參數與能效比能否縮小與國際頂尖產品的差距?當國產 GPU 從「可用」邁向「好用」,中國算力產業將如何在全球競爭中突圍?這些問題的答案,或將在 12 月 19 日揭曉。

資料來源:
經濟日報
新浪財經
21財經
國產GPU產業分析
電子工程專輯

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摩根士丹利警告:人形機械人過度炒作 硬件供應鏈才是關鍵


摩根士丹利警告:人形機械人過度炒作 硬件供應鏈才是關鍵

投資者熱捧人形機械人概念股,但 Morgan Stanley 指出市場焦點完全錯置。這家 Wall Street 投資巨頭在最新報告中直言,人形機械人產業在公開市場遭到過度炒作,真正決定產業成敗的關鍵——電池技術、感應器精度與供應鏈韌性——卻長期被低估。這份警告發布之際,全球人形機械人競賽正進入白熱化階段:Tesla 的 Optimus 機械人在 2025 年 12 月展示流暢跑步能力,中國廠商發布高性能 T800 型號,市場預測 2050 年產業規模將達 5 兆美元(約港幣 39 兆元)。然而 Morgan Stanley 分析師認為,華麗展示背後,產業面臨的技術瓶頸與製造挑戰,遠比投資者想像更嚴峻。

零件才是真正戰場

Morgan Stanley 在報告中明確指出,現階段人形機械人面臨的最大限制不在於外觀設計或概念創新,而是三大核心零件:高能量密度電池、高精度感應器,以及複雜的運動控制系統。這些關鍵零件不僅難以大規模量產,其供應能力更高度集中於少數長期深耕高精度電子製造的廠商手中。AXA Investment Managers 分析師呼應這一觀點,強調「最直接且持久的投資機會存在於技術支援供應商,而非單一機械人製造商」。該機構指出,視覺系統、類比與功率半導體、精密運動控制系統,以及協調感知與安全的 AI 軟件層,這些橫跨多種機械人類型與終端市場的核心零件,才是真正具備投資價值的標的。目前一台功能完整的人形機械人成本仍高達 10 萬至 15 萬美元(約港幣 78 萬至 117 萬元),要實現商業化量產,零件成本必須大幅下降。

電池技術決定商用化進程

Morgan Stanley 特別強調,可充電電池技術的進步是任何長時間運作機械人系統的核心關鍵。最初為智能手機與電動工具開發的高能量密度電池技術,恰好符合人形機械人需要長時間運作且不能過熱的嚴苛需求。矽負極與強化金屬外殼等創新技術,能顯著提升能量密度並改善散熱表現。中國機械人廠商 UBTECH 已開發出全球首創的自主熱插拔電池交換系統,其 Walker S2 機械人能在 3 分鐘內自主更換電池,實現 24 小時不間斷運作。Infineon 等半導體廠商則提供 12 通道與 18 通道電池監控與平衡晶片,具備高精度電壓測量功能,確保電池狀態可靠監控。電池管理系統(BMS)結合人工智能技術的進展,正改善功率分配、充放電週期的智能化管理,進而提升電池效率與使用壽命。

感應器精度成為技術門檻

在感應器領域,Morgan Stanley 發現一個反直覺現象:具備硬碟讀寫頭與磁力感測技術背景的傳統供應商,在人形機械人感應器市場反而比許多初創公司更具優勢。原因在於這些供應商長期在微米等級的製造公差環境中運作,而這種極端精度正是確保機械人平衡控制、動作協調與近乎即時反應能力的關鍵。AI 視覺軟件領導廠商 Solomon 董事長 Johnny Chen 指出,當前人形機械人開發面臨兩大技術瓶頸:視覺範圍受限與學習過程緩慢。這些挑戰在實際應用場景中造成顯著實務限制。視覺系統必須提供穩健感知與導航能力,精密運動控制與驅動器需要模擬流暢人類動作,這些技術的成熟度將直接決定人形機械人能否走出實驗室、進入真實工作環境。

供應鏈軍備競賽已開打

Goldman Sachs 在 2025 年 11 月發布的實地調研報告揭示,中國人形機械人供應鏈的關鍵廠商正進行「先發制人」的大規模產能投資。報告訪查包括三花控股與拓普集團在內的 9 家中國供應鏈企業,發現這些廠商採取「產能優先」策略,積極規劃年產能從 10 萬至 100 萬個機械人單位。這些供應商押注大規模生產的臨界點將在 2026 年下半年到來。中國廠商 Unitree 在 2024 年出貨約 1,400 台人形機械人,成為全球出貨量最高企業,其創辦人表示 G1 型號可能是今年全球出貨量最高的人形機械人。Morgan Stanley 強調,擁有長期管理大型電子產品線經驗的企業,能有效淘汰表現不佳的部門、精準配置資本,並維持高良率的穩定產出。真正決定哪些公司能為商用人形機械人供應數千甚至數萬個可靠零件的,不是舞台上的機械人展示,而是背後深厚的營運與製造能力。

投資啟示:從炒作回歸基本面

Morgan Stanley 的核心警告在於,市場關注度與實際能力之間存在嚴重錯位。公開市場將焦點放在人形機械人的設計外觀與展示效果上,然而真正價值其實藏在電池、感應器與零件工程這些較不顯眼、卻持續推進的技術進展之中。雖然 Morgan Stanley 預測 2050 年將有超過 10 億台人形機械人投入使用,市場規模達 5 兆美元(約港幣 39 兆元),但該機構研究主管 Adam Jonas 指出,「採用速度在 2030 年代中期前應相對緩慢,在 2030 年代後期至 2040 年代加速」。有分析師質疑這些預測過於樂觀,指出人形機械人產業預測的年均複合增長率達 33.6%,遠超過工業機械人產業近年僅 4.4% 的增長率。

資料來源:
Morgan Stanley ResearchGoldman Sachs ResearchAXA Investment ManagersInteresting EngineeringUBTECH Robotics

 

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