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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

by Pierce on 人工智能業界消息 AI 伺服器 NAND Flash 三星電子 半導體產能 長江存儲
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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人工智能業界消息雲端服務

1,450 億美元押注 AI 未見回報 Meta 裁員重組引發內部動盪

by Pierce on 人工智能業界消息雲端服務 ai Meta Zuckerberg 人工智能 科技新聞
Meta AI 與語音技術展示，強調人工智能與語音應用.

Meta 行政總裁 Mark Zuckerberg 上週在內部大會上承認，人工智能代理（AI agent）的開發速度明顯落後預期，過去 4 個月發展並未出現預期中的加速。他同時承認，早前大規模架構重組的時機計算有誤，裁員與調整過程亦「並不乾淨」，是他少有對內部策略作直接檢討的時刻，變相承認 Meta 在 AI 布局上，短期仍未找到穩定節奏。

公司原本希望透過重組，將更多資源集中到 AI 代理及超級智能相關項目，但目前組織重塑尚未轉化為可見成果。Zuckerberg 雖然沒有詳細交代落後原因，但仍強調 Meta 正朝「通往超級智能之路」前進，預期未來 3 至 6 個月可望見改善。這種一邊承認問題、一邊維持長線信心的說法，反映管理層正試圖在市場預期與內部士氣之間尋找平衡。

裁員重組未消化 士氣壓力上升

Meta 今年 4 月起啟動約 8,000 人裁員計劃，並將另外約 7,000 名員工調配至不同 AI 部門，包括專責代理技術的團隊。重組原意是加快 AI 產品化步伐，但 Zuckerberg 在內部會議承認計劃至今未見成果，反映組織調整與實際執行之間仍有明顯落差。對員工而言，裁員陰霾未散，工作方向又突然轉向 AI 優先，士氣自然受挫。

從外部觀察，Meta 這次調整不只是縮減成本，而是高風險的資源再分配。公司在壓縮部分傳統團隊的同時，將更多人力和算力押注在 AI 代理上，意味着若技術進展短期內未能兌現，內部壓力只會繼續累積。這亦解釋了為何 Zuckerberg 在會議中雖然仍保持樂觀，但語氣明顯比以往保守。

巨額資本開支 回報仍待驗證

儘管進度未達標，Meta 今年仍計劃將最多 1,450 億美元（約港幣 1.13 萬億元）投入 AI 基礎設施，包括數據中心及相關運算能力擴充。財務總監 Susan Li 早前表示，公司一直低估運算需求，因此需要持續提高資本開支預算。這代表 Meta 並未放慢投資步伐，反而在成果未明之際繼續加碼，策略上帶有極高押注意味。

問題在於，agentic AI 本身比一般生成式 AI 更難落地，因為它要求模型不只生成內容，還要處理多步驟任務及更複雜的推理流程。這種技術門檻意味着，單靠增加算力未必能即時換來產品突破。對 Meta 來說，資本開支上升與商業化回報之間的時間差，正是外界最關注的風險。

監控爭議加深不信任

同一場內部大會上，技術總監 Andrew Bosworth 回應了備受爭議的員工監控計劃「Model Capability Initiative」。該計劃曾要求美國員工在工作電腦安裝監控軟件，記錄鍵盤輸入、滑鼠移動及螢幕截圖，用作 AI 訓練相關研究。不過，計劃其後因安全漏洞及員工反彈而暫停，並引發逾 1,500 名員工聯署抗議。

Bosworth 表示，安全審查確認並無員工資料被實際用於訓練 AI 模型，若日後重啟，計劃將改為自願參與，不再強制執行。這項讓步雖有助緩和部分憂慮，但事件本身已削弱管理層與員工之間的信任。在裁員、重組與技術進展放慢同時發生的情況下，任何涉及監控與私隱的安排，都更容易被視為高壓管理的延伸。

後續觀察重點

Meta 未來 3 至 6 個月的 AI 表現，將直接影響外界對其整體戰略的評價。若 agentic AI 真的開始提速，巨額投資與重組成本仍有機會被合理化；但若進展持續落後，公司或需重新檢討資源分配與執行節奏。在 AI 競賽越來越激烈的環境下，Meta 面對的不只是技術問題，更是組織管理與信任重建的長期考驗。

資料來源：Reuters；CNBC；BBC；Reuters；CNBC

 

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企業趨勢業界消息

車用記憶體晶片三個月狂飆 180% 蔚來：3 億買 Nvidia 晶片虧了 自研才省錢

by Pierce on 企業趨勢業界消息 比亞迪 蔚來 記憶體 車用晶片 電動車
車用記憶體晶片電路板，電子元件密集布局，專為汽車電子系統設計.

記憶體晶片漲價浪潮已席捲汽車行業。央視財經報道，車規級記憶體晶片價格近三個月平均漲幅約 180%，2026 年第一季 DDR5 內存均價更累計上漲 288%，部分現貨價格幾乎是原來的十倍。

產能錯配：AI 搶走車用晶片產能

漲價根源在於產能嚴重傾斜。三星、SK 海力士與美光將 70% 至 80% 先進製程產能轉向 HBM 及高端伺服器 DDR5 內存，搶奪 AI 熱潮帶動的龐大需求，汽車行業僅佔全球 DRAM 市場約 3% 份額，議價能力有限，記憶體採購成本急劇上升。

車廠反應：比亞迪加價  蔚來喊自研

成本壓力正向下游傳導。比亞迪已率先行動，旗下高階智駕選裝包 DiPilot 300 於 7 月 1 日起官方售價由 9,900 元人民幣上調至 12,000 元人民幣，漲幅約 21%（約 1,757 美元）。蔚來副總裁馬麟在 6 月重慶論壇上直言「3 億買英偉達芯片虧了，自研才省錢」，他預計存儲芯片漲價對蔚來每部車的成本造成的壓力超過 1 萬元人民幣，車企需加大核心技術自研投入以對沖供應鏈風險。

中國汽車工程學會副秘書長鄭亞莉認為，本輪「缺芯」屬於長期結構性問題，與 2021 年因疫情導致的急性供應鏈斷裂有本質區別，單純自研並非唯一出路，推動芯片廠商與車企建立深度協同設計機制同樣關鍵。

高低階車款命運各異

TrendForce 分析師 Caroline Chen 指出，高端車型因配備更多智慧感測器與高階輔助駕駛系統，對記憶體規格要求更高，受漲價影響最大，中低階車型壓力則相對可控。Counterpoint Research 分析師 Kevin Li 補充，今年全球汽車銷量或因芯片成本上升而減少約 2% 至 3%，以入門級車型為主的品牌影響尤為顯著。

市場調查機構數據顯示，2026 年全球車用記憶體晶片市場規模預計突破 150 億美元，汽車智能化對記憶體的需求結構性增長趨勢已經確立，成本壓力短期內難以緩解。

 

資料來源: inside.com

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人工智能業界消息

AI 發展快過監管 聯合國專家報告︰無機制保證不釀災難

by Pierce on 人工智能業界消息 AI監管 人工智能治理 古特雷斯 日內瓦 聯合國
聯合國會議場景，專家討論人工智能監管議題.

聯合國秘書長古特雷斯警告，人工智能在缺乏共同規則下發展越快，各國政府和民眾對其結果的影響力就越小。首屆「全球人工智能治理對話」7月6日至7日在瑞士日內瓦舉行，試圖處理「規則滯後於技術」的結構性問題。

治理缺口正快速擴大

古特雷斯7月1日在紐約記者會上說，未來峰會曾提出國際合作能否跟上技術發展速度的問題，如今答案已揭曉：「科學證據就在眼前，我們再也不能說不知情。」

路透社報道，聯合國支持的獨立國際科學專家組同日發布首份初步報告，明確警告AI發展已超越科學理解與政府政策制定的速度，沒有任何機制能保證技術不會造成災難性後果。報告由 40 名來自 140 個國家、從逾 2,600 名候選人中選出的科學家共同撰寫。

全球目前有超過 40 套 AI 治理框架，但碎片化、缺乏一致性，許多國家亦欠缺評估先進 AI 系統風險的技術能力。這種結構性落差是日內瓦對話會試圖處理的核心議題，而非簽署一份具約束力的國際條約。

三方專家立場交鋒治理路徑

專家組聯合主席、圖靈獎得主 Yoshua Bengio（加拿大）與 2021 年諾貝爾和平獎得主 Maria Ressa（菲律賓）在發布會上強調，AI 能力擴散速度已令傳統政策制定週期難以應對。

報告指出，全球每周有超過 10 億人使用對話式 AI，但若缺乏適當治理並快速大規模部署，可能帶來心理健康衝擊、被用於網絡攻擊等風險。《衛報》分析，AI 技術不均衡擴散可能加劇全球不平等，過度依賴外國模型與雲端基礎設施的國家，即使取得AI工具使用權，也可能喪失對標準制定與本地適用性的話語權。

日內瓦對話會議程圍繞四大主題：AI 機遇與影響、彌合AI鴻溝、安全可靠可信 AI 與治理互操作性，以及人權保護，顯示各國仍在尋求治理路徑的最大公約數。

從機構成立到報告發布的時間軸

2025年 8 月 26 日，聯合國大會通過決議，正式設立獨立國際科學專家組與全球 AI 治理對話機制。專家組經公開提名與遴選，2026 年 2 月公布 40 名成員名單，確認 Bengio 與 Ressa 擔任聯合主席。古特雷斯同月在新德里人工智能影響力峰會上呼籲建立全球合作機制與能力建設基金。

專家組 7 月 1 日在紐約發布初步報告，隨即成為日內瓦對話會的核心討論文件，形成「紐約發布—日內瓦辯論」的接續節奏。

對企業與投資人而言，對話會釋出明確信號：各國政府正加速協調 AI 監管標準，跨國科技企業未來須同時應對多套逐漸趨同的合規要求。聯合國確認第二份年度報告將於 2027 年在紐約發布，對應第二屆全球 AI 治理對話，明年將是檢驗本次日內瓦共識能否轉化為具體規則的關鍵節點。

資料來源：Reuters、The Guardian、United Nations Global Dialogue on AI Governance、UN Independent International Scientific Panel on AI

 

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IT 基建人工智能業界消息

DOE 達標第三座先進反應堆 Unity 微型核電成美國能源戰略關鍵拼圖

by Pierce on IT 基建人工智能業界消息 先進反應堆 微型核電 數據中心 核能政策 美國能源部
大型核反應堆核心模組，配備多個管道和監控設備.

美國能源部（DOE）宣佈，Deployable Energy 的 Unity 示範反應堆已成功達到臨界，白宮所訂「三座先進反應堆在 2026 年 7 月 4 日前完成臨界」的目標正式達成。這項里程碑於 2026 年 7 月 1 日前後在愛達荷國家實驗室（INL）實現，象徵美國先進核能示範計劃進入下一階段。從項目啟動到臨界僅用 150 天，是這次消息最受注目的數字。

第三座先進反應堆里程碑

DOE 明確表示，Unity 示範反應堆成功達臨界，標誌着政府推動的第三座先進反應堆里程碑已完成。INL 同步證實，Deployable Energy 的 Unity 是在 NRIC Nuclear Energy Launch Pad 框架下完成測試，成為該計劃的重要示範案例。需要留意的是，目前更準確的描述是「三座先進反應堆在測試階段達成臨界」，而非「全面商轉」。Deployable Energy 強調，這次達標驗證了設計可行性，並突顯其「快速走向市場」的開發節奏。

專家在反應堆實驗室內進行核能技術演示.

被視為可能的電力替代方案

這項進展之所以受關注，因為數據中心、AI 運算與分散式供電正推高穩定電力需求，微型或小型模組化反應堆被視為可能的替代方案。外媒普遍將 Unity 歸類為「nuclear battery」或 microreactor 概念，重點在於其模組化、可部署與工期短，有別於傳統大型核電廠。但這類技術離大規模商用仍有距離，後續還要面對燃料供應、監管審查與融資等現實問題。換句話說，臨界只是驗證技術可行，距離真正進入供電市場還有一段路。

加速推進先進核能

這次事件的背景，是美國政府近年加速推進先進核能示範的政策方向，尤其希望在不犧牲安全審查的前提下提高核能部署速度。DOE 官方直接將 Unity 的成果連結到總統的行政命令目標，顯示這不是單純企業新聞，而是國家能源戰略的一部分。從監管角度看，INL 與 NRIC 提供的場域與協作框架，正是讓這些新型反應堆得以縮短試驗週期的關鍵。因此，這條新聞真正重要的是美國正把先進核能從概念驗證，推向可複製的示範模式。

美國核能復興策略

回看時間軸，DOE 先推動先進反應堆示範機制，接着多家新創與研究機構加入測試，Unity 則在 2026 年 6 月底至 7 月初完成關鍵里程碑。Deployable Energy 提到，Unity 從項目啟動到臨界僅約 150 天，在同類項目中速度突出。媒體亦將其與其他先進反應堆計劃並列報導，顯示整個產業正進入加速競賽階段。這說明了這不是孤立事件，而是美國核能復興策略中的一個節點。

這項進展對企業來說，代表未來若能解決燃料、成本與監管三個關卡，微型核電有機會切入數據中心、工業園區與偏遠地區供電市場。但接下來真正的考驗是，臨界成果能否轉化為穩定、可審批、可量產的商業模式。這場競賽才剛開始，下一步將決定先進核能是成為新基建，還是停留在示範階段。

 

資料來源：U.S. Department of Energy；Deployable Energy；Idaho National Laboratory；POWER Magazine

 

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人工智能業界消息

OpenAI 工程團隊揭優化技術　AI 推理成本減半 RAM 價勢受衝擊

by Pierce on 人工智能業界消息 DRAM NAND OpenAI 人工智能 記憶體價格
多個記憶體模塊堆疊展示電路板細節.

市場研究機構 TrendForce 及多家媒體報導指出，2026 年第一季 DRAM 合約價漲幅高達 90% 至 95%，NAND 快閃記憶體價格亦同步攀升。正當個人電腦與智能手機製造商忙於應對成本上漲之際，OpenAI 內部工程師團隊近日透露，已開發出能將特定流量的模型推理成本「削減超過一半」的軟件優化方案，消息隨即引發半導體與雲端基礎設施市場關注。

軟件優化減 GPU 用量　挑戰市場線性增長假設

外媒報導指出，該項優化主要針對未登入（logged-out）用戶的訪客流量。通過改良鍵值緩存（KVCache）使用策略、量化（quantization）、批次合併與模型路由等系統層面調整，OpenAI 工程團隊成功將高峰時段所需的 GPU 數量大幅壓縮至「數百張」級別。此舉直接挑戰了市場普遍認為人工智能模型擴張將線性推升高頻寬記憶體（HBM）及高端圖形處理器需求的假設。

記憶體產能結構轉移　消費級市場供應持續收緊

半導體供應鏈分析師指出，自 2025 年下半年起，記憶體製造商陸續將先進產能轉向生產 HBM 及高階 DRAM，以應付人工智能訓練所產生的龐大需求，結果導致消費級 DRAM 與 NAND 快閃記憶體供應持續收緊。TrendForce 年初時已多次上調價格預測，但實際合約價升幅仍超出市場原先估計。微型電腦與筆記型電腦製造商為控制成本，已調整產品規格，部分高端型號更取消可擴充記憶體插槽，同時調高終端售價。

技術突破部署範圍有限　短期價格難望回落

值得留意的是，OpenAI 的技術突破目前主要應用於未登入流量，尚未全面部署至所有用戶或大規模付費工作負載。受訪的半導體市場分析師及供應鏈採購主管均強調，軟件優化雖能緩和長期需求，但短期內無法解決產能結構轉移與雲端服務商集中採購所形成的供給瓶頸。即使人工智能對高頻寬記憶體的邊際需求下降，記憶體製造商調整產能配置仍需時間，價格短期內難望顯著回落。

企業宜採雙軌策略　應對供應鏈不確定性

業界普遍認為，若 OpenAI 的優化方法能夠複製至不同流量類型及供應商，長遠將有助改變人工智能基礎設施對硬體的依賴程度，繼而對記憶體價格上漲產生抑制作用。企業方面，短期應繼續透過議價及分散供應鏈管理（如簽訂長期合約、引入多元供應商）降低成本壓力；中長期則應投資於軟件效率優化與系統架構調整，以減少對高價記憶體的倚賴，提升營運韌性。

資料來源：cnBeta.COM、Yahoo Finance、AIbase、CBISH 財經

 

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人工智能企業趨勢業界消息

特斯拉 Terafab 晶片項目首名高層就位 英特爾 17 年老將出任總監

by Pierce on 人工智能企業趨勢業界消息 TeraFab Tesla 人工智能 晶片製造 英特爾
高科技晶片生產工廠內部，先進設備與自動化機械.

特斯拉旗下 Terafab 晶片製造項目迎來首位重量級高階主管，前英特爾資深晶圓廠管理者 Gary Jiang 已加入團隊出任「Terafab 總監」一職，標誌着馬斯克佈局晶片製造版圖的核心管理團隊正式成型。

英特爾老將轉戰馬斯克陣營

根據領英個人主頁更新的職位資訊，Gary Jiang 新職稱為「Director, Terafab」，工作地點設於美國德克薩斯州奧斯汀，任職起始時間為 2026 年 6 月。這位在英特爾服務長達 17 至 18 年的半導體製造資深人士，曾負責英特爾 18A 先進製程的量產運營，其加入被多家媒體視為 Terafab 項目由概念階段邁向落地執行的重要訊號，亦是該項目首位對外公開的領導層成員。

英特爾本身則於今年 4 月正式宣布加入 Terafab 計劃，承諾協助「設計、製造與封裝超高效能晶片」，這是英特爾在資本密集的晶圓代工業務中首次做出的重大外部承諾。消息傳出後，英特爾股價一度上漲近 3%，反映市場對這項合作的正面預期。

兩位男士握手合照，背景為LinkedIn標誌.

巨額投資背後的產業野心

Terafab 項目的規模遠超一般晶片工廠，且披露的投資數字隨時間逐步上修。2026 年 4 月英特爾正式加入時，外界公開認知的項目規模約為 200 至 250 億美元；但到了 5 月，德州格萊姆斯縣（Grimes County）公開的稅務減免聽證文件顯示，該設施首期投資實際至少需要 550 億美元，若全部階段完成，總投資額可能高達 1,190 億美元。

馬斯克將 Terafab 形容為「史上最大規模的晶片建造工程」，計劃把邏輯運算、記憶體與先進封裝整合於同一屋頂之下，服務對象涵蓋 Tesla、SpaceX 與 xAI 三家企業。彭博社報道指出，馬斯克今年 1 月的財報電話會議上首次提出建造 TeraFab 的必要性，理由是晶片產能將在未來三至四年內成為特斯拉增長的最大限制因素。

多方角力下的代工策略佈局

特斯拉在晶片製造上並未採取單一供應商策略，而是同時與三星電子（Samsung）、台積電（TSMC）及英特爾展開合作，形成罕見的三方競爭格局。南韓媒體報道指出，特斯拉次世代 AI5 晶片設計已完成，三星有望藉此深化與特斯拉的合作關係並協助重振其晶圓代工業務；馬斯克本人亦證實 AI5 晶片將由三星與台積電共同生產，更先進的 AI6 晶片則交由三星以 2 奈米製程於德州 Taylor 廠製造。

不過項目推進並非全無阻力，Electrek 報道指出三星 2 奈米製程的產能排期已出現約六個月延遲，導致 AI6 晶片量產時程推遲至 2027 年第四季度。英特爾在公告中則強調：「我們設計、製造和封裝超高效能晶片的能力，將幫助 Terafab 加速達成年產 1 太瓦（TW）運算力的目標，以支持未來 AI 和機械人的進步。」

時間軸：從構想到落地

Terafab 計劃的發展軌跡清晰可循。2026 年 1 月，馬斯克在特斯拉財報會議上首度公開提出需要興建「TeraFab」以解決晶片產能瓶頸的構想。同年 3 月 14 日，馬斯克透過社交平台 X 宣布項目將於七天後正式啟動，選址落在特斯拉奧斯汀超級工廠園區內，並於 3 月 21 日正式開工，最初對外披露規模為 250 億美元合資項目。

4 月 7 日，英特爾執行長陳立武（Lip-Bu Tan）透過 X 平台公開表態加入陣營，馬斯克進一步透露特斯拉計劃採用英特爾下一代 14A 製程於 Terafab 生產晶片。到了 5 月，德州郡府稅務文件曝光實際投資規模上修至 550 至 1,190 億美元區間。6 月底，Gary Jiang 的加入正式為項目補齊首位對外公開的管理層人選。

未來挑戰與產業意涵

Gary Jiang 的加入雖然為 Terafab 補齊了關鍵管理人才缺口，但項目仍面臨資金來源、廠房運營主導權以及具體量產時間表等多項未解問題。隨着晶片自主製造成為馬斯克帝國跨足人工智能與機械人領域的核心戰略，Terafab 能否如期落地，將直接影響特斯拉未來三至四年的產能擴張步伐，亦將牽動全球晶圓代工格局的競爭態勢。這項耗資規模堪比國家級基礎設施的計劃，究竟會走向特斯拉自主可控的晶片帝國，還是演變成依附英特爾代工能力的產能聯盟，仍值得持續關注。

 

資料來源：新浪財經、Electrek、Inside、聯合新聞網、TechNews

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人工智能企業趨勢業界消息

艾睿鉑：AI定義汽車成新戰場 中國車企「內卷」2026 出口料近千萬輛

by Pierce on 人工智能企業趨勢業界消息 AI定義汽車 AlixPartners 中國汽車市場 新能源汽車 汽車出口
大量新車整齊停放在大型汽車倉庫中，展示汽車出口規模.

2026 年全球汽車市場正式進入深度調整期，管理顧問公司艾睿鉑（AlixPartners）剛剛發佈的第 23 期《全球汽車市場展望》顯示，今年全球主要汽車市場需求全面收縮，中國輕型車銷量預計下跌 10% 至 2,460 萬輛，美國市場下滑 3%，歐盟亦萎縮約 1%。本文聚焦三大核心議題：中國市場結構性重組加速、中企全球化出口浪潮難阻，以及 AI 定義汽車成為下一個決勝戰場。

補貼退坡加劇陣痛 市場整合迫在眉睫

中國市場今年首五個月銷量已錄得 18% 跌幅，主因包括經濟增速放緩及新能源汽車購置補貼逐步退出。艾睿鉑亞太區汽車及工業品諮詢業務負責人戴加輝博士（Dr. Stephen Dyer）指出：「中國市場當前所呈現的，並非簡單的規模擴張與收縮循環，而是更深層的價值創造與實現方式的重構。行業產能擴張速度已完全超過需求消化能力，隨着技術日漸成熟與趨同，新能源汽車品牌的差異化優勢將更難維繫。」

中國市場目前有 30 家專攻新能源車的企業，但艾睿鉑預測，當中僅 7 家能在 2030 年前實現盈虧平衡，而 2025 年全年盈利的「造車新勢力」只有三家。在此背景下，政府層面亦加速介入。據《中國日報》報道，工業和信息化部相關部門今年初召開圓桌會議，要求主要車企遏制惡性競爭，推動行業走向技術主導型增長。

「內卷」倒逼出海 艾睿鉑料出口近千萬輛

激烈的本土競爭反而成為中國車企加快全球化佈局的重要驅動力。艾睿鉑報告預測，2026 年中國汽車出口量將增至近 1,000 萬輛，較 2025 年的 710 萬輛大幅躍升。此預測顯著高於中國汽車工業協會（中汽協）年初估計的 740 萬輛，反映艾睿鉑對中企海外擴張動能的判斷更為積極。

然而，出口只是中國車企全球化的第一步。艾睿鉑預計其長期目標是在海外建立本地化生產能力，並借助技術授權、合同製造與合資企業三大模式，在貿易壁壘較高的市場站穩陣腳。在歐洲，中國品牌汽車今年銷量預計增長 25% 至 230 萬輛，以德國和法國增速最為顯著；到 2030 年，市場佔有率料達 16%。歐洲汽車工廠目前約有 250 萬輛閒置年產能，為中企本地化生產提供了天然切入點。

盈利邏輯重寫 規模不再是唯一答案

在利潤層面，傳統依賴規模效益的商業邏輯正在瓦解。戴加輝博士強調：「車企盈利能力不再主要取決於規模，而越來越依賴組織效率、產品迭代速度以及設計、研發與商業化的協同。我們預計，頭部企業將逐漸拉大與行業其他企業的差距，行業整合將逐漸成為長期結構性趨勢，而非周期性現象。」艾睿鉑大中華區汽車及工業品諮詢業務合夥人章一超亦指出，中國企業的競爭優勢已不限於電動汽車技術本身，而是體現在開發效率、成本競爭力和組織靈活性上，尤其在智能網聯汽車領域。

隨着中國市場不斷邁向成熟，全球汽車供應商百強榜今年新增 8 家中國車企，總數達 25 家，中國超越美國成為全球第三大汽車供應商集群。在全球供應商市場整體萎縮下，許多中國供應商在相關品類仍實現兩位數增長，同時保持健康資本回報率。

下一賽道：從「軟件定義」到「AI 定義」汽車

艾睿鉑在報告中前瞻指出，整個汽車行業正站在從「軟件定義汽車（SDV）」向「AI 定義汽車（AI-DV）」演進的歷史節點。與主要依賴 OTA 遠程升級的 SDV 不同，AI 定義汽車具備持續學習、自主適應和自我優化能力，有望進一步降低工程成本，加速產業鏈創新。

章一超補充：「下一輪競爭將聚焦企業『跨界』與『落地』的能力。所謂跨界，即如何提升數據、模型及區域化供應鏈能力，將成為企業能否在 AI 定義汽車上突圍的關鍵；落地則強調，在全球擴張日漸成為結構性趨勢的背景下，企業是否真正具備通過合作將商業願景轉化為切實成果的能力，而這些合作模式，很可能與過往經驗和路徑截然不同。」

大洗牌後的新格局

艾睿鉑預測，中國輕型車市場到 2030 年將逐步回升至 2,620 萬輛，但溫和復甦難掩結構性淘汰的殘酷現實。未來幾年，整合浪潮將加速席捲中國新能源車賽道，弱勢品牌面臨退出或被兼併收購，當中不乏吸引海外投資者的機會。章一超總結：「行業的未來並不取決於某一年的銷量漲跌，而是在於車企能否快速適應一個由消費變化、技術變革及地緣政治等因素不斷重構的新市場。」

 

資料來源：AlixPartners

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企業趨勢業界消息

BYD 全球銷量首超福特 福特 CEO 警告中國 5,000 萬產能足以覆蓋美國

by Pierce on 企業趨勢業界消息 byd ford 比亞迪 汽車供應鏈 福特 電動車 電池技術
男性用戶在電動車充電站插入充電器.

福特汽車行政總裁吉姆·法利（Jim Farley）近期在多個公開訪談中罕見地坦承，福特現有研發及製造體系已嚴重滯後，憑藉現有架構根本無法在電動車市場與比亞迪正面抗衡。這番言論在全球汽車業界引發震盪，亦將中美電動車競爭格局的失衡赤裸裸地攤在陽光下。

一句話道破：電池成本鴻溝難以填平

法利指出，比亞迪透過電池全產業鏈垂直整合，其電池成本已比福特向寧德時代採購的電池低 30%。這數字揭示了傳統車企與中國新能源車企之間的結構性差距——問題不在資金投入，而在供應鏈掌控力的根本差異。

法利強調，要接近比亞迪的成本競爭力，福特必須徹底重構電動車電機、變速箱及逆變器的能效設計，透過提升能效，將整車電池搭載量降低約 30%。他在社交媒體上直言：「贏得這場競賽，靠的是追逐物理定律，而非打造更大的電池」——這正是其通用電動車平台（UEV）策略的核心精神。

親身試駕：六個月中國電動車體驗令他震撼

這番認知源自法利的親身體驗。他坦承自 2024 年起，曾將一輛小米 SU7（Xiaomi SU7）從上海空運至芝加哥，並連續六個月駕駛，最終形容自己「不捨得交還」，並稱小米為「行業巨頭」（industry juggernaut）。他選擇的真正對標，不是 Tesla，而是中國電動車。

法利亦透露，福特已批量採購多款中國電動車進行拆解對標，全方位分析比亞迪等車企的供應鏈邏輯及整車成本控制。拆解 Ford Mustang Mach-E 與 Tesla 的對比令他「非常慚愧」——Mach-E 比 Tesla 多出約 1.6 公里的電線，導致車重增加，繼而需要更大、更貴的電池。他坦言中國車企「在車載技術上遠勝美國，華為與小米深度整合至每一輛車，消費者毋須配對手機，整個數碼生活自動同步至車內。」

市場格局：比亞迪全球銷量首度超越福特

數據層面的衝擊同樣難以迴避。2025 年，比亞迪全球新能源車銷量首次超越福特——前者全年交付逾 460 萬輛（含純電及插電混動），而福特全球銷量僅約 440 萬輛，歷史性反轉正式確立。根據彭博數據，比亞迪目前全球銷量排名第六，僅次於 Toyota、Volkswagen、Hyundai-Kia 及 GM，福特跌至第七。

法利在 Fox & Friends 訪談中警告，中國擁有足以生產逾 5,000 萬輛汽車的製造能力，足以「覆蓋美國全部的汽車銷售量」，並直言「這根本不是一場公平的競爭」。他形容中國電動車業是整個行業的「700 磅大猩猩」（700-pound gorilla），強調「無論是 Tesla、GM 還是福特，均無法與中國相抗衡，中國正完全主導全球電動車格局」。

破局之路：通用電動車平台與 2027 年的「30,000 美元賭注」

面對困局，福特已提出具體反擊方案。公司正研發全新「通用電動車平台」（Universal EV Platform，UEV），目標是將零件用量減少 20%、緊固件數量降低 25%、裝配工站縮減 40%，並加快 15% 的整車裝配速度。首款基於 UEV 平台的車型，預計為 2027 年推出、起售價約 30,000 美元（約港幣 23.4 萬元）的中型電動皮卡，將在肯塔基州路易斯維爾廠房生產，並採用福特密歇根電池廠的磷酸鐵鋰（LFP）電池技術，而該技術授權自寧德時代。

然而，福特內部高層對此仍存隱憂。一位福特高管近日坦承，即便 UEV 平台順利落地，僅憑這一架構或許仍不足以完全抵消中國車企的整體優勢。法利亦透露，福特正尋求與 Renault 等車企合作，以更低的前期成本更快將平價電動車推向市場，並曾向特朗普政府提出讓美國車企與中國電動車品牌在美合資建廠的構想。

前景展望：一場沒有退路的全球競賽

法利此番公開表態，折射出全球汽車業秩序正經歷的深層重塑。他直言：「我們不能在電動車上退縮，不只是為了美國，更是因為我們想成為一家全球企業。我不會將這個領域拱手相讓給中國人。」對於香港及亞太地區的投資者與消費者而言，這場中美電動車競賽的勝負，不僅關乎兩家車廠的市值，更將深刻重塑全球汽車供應鏈版圖——當美國最大的傳統車企公開承認「差距是結構性的」，這場競賽的終局，究竟在何方？

 

資料來源：Fortune | Electrek | EV.com

 

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IT 基建人工智能業界消息

華為 A-IoT 出實驗室正式投產 5.5G 關鍵突破 無源物聯方案獲 3GPP 納入標準

by Pierce on IT 基建人工智能業界消息 5G-A A-IoT 智能製造 無源物聯網 華為
華為展示5.5G技術與標準突破，聚焦無源物聯方案.

2026 年 6 月 29 日上海 MWC 展會現場，華為正式推出全球首套可直接商用的 A-IoT（Ambient IoT，無源物聯網）端到端解決方案。這意味着毋須電池的物聯網標籤技術，首次由技術驗證階段躍升至可大規模落地的商業部署，對全球智慧製造與倉儲管理而言，或會帶來深遠的產業變革。

零電池聯網 何以顛覆傳統 IoT

A-IoT 的核心創新，在於完全棄用電池，標籤僅依靠周邊環境能量——如無線電波或光能——便能完成數據傳輸，從根本解決傳統物聯網標籤需要人工維護電源的難題。這套方案將 5G-A 室內網絡與低成本無源標籤深度融合，車間工具、倉庫貨物、各類生產設備均可輕鬆接入網絡，毋須逐一登記，資產狀態可全程實時可視化。

系統同時內置智能交互功能，員工可直接用自然語言查詢庫存或設備資訊，省卻調取後台報表的繁複操作，顯著提升業務處理速度。更重要的是，室內網絡全覆蓋配合批量盤點技術，能穩定讀取海量無源標籤數據，徹底告別以往「月度人工盤點」的落後模式。

東莞率先落地 效益數據說話

理論突破只是第一步，真正考驗方案可行性的，是實際生產環境中的成效。目前，華為 A-IoT 方案已在廣東東莞南方工廠等場景完成試用部署，每件物料與設備均貼上專屬標識，由生產、存放、出庫到運輸全程自動記錄數據，以往耗時耗力的人工盤點正被實時更新的智能系統取代。

根據華為早期與行業夥伴的技術驗證結果，無源物聯在家電製造業的試驗中，已幫助整體生產效率提升達 30 %，展示了技術落地後的實質商業價值。華為無線解決方案副總裁趙東在 MWC 上海 2025 的演講中亦指出，豐富的終端類型對物聯技術提出多樣化需求，而 5G 輕量化技術、蜂窩無源物聯與 NB-IoT 的組合，正是實現「全場景物聯」的關鍵路徑。

3GPP 標準入列 產業生態加速成型

A-IoT 方案能真正規模商用，離不開標準化體系的支撐。目前這項技術已正式納入 3GPP 官方標準，產業鏈上下游廠商正同步跟進晶片、標籤及配套設備的研發，完整生態正逐步成型，為各類企業直接複製落地提供標準化路徑。

從更宏觀的角度看，5G-A 技術（即 5.5G）被業界普遍視為 5G 走向 6G 的關鍵過渡階段，其在無源物聯方面的突破尤其受到重視——華為預測，被無源物聯所服務的物聯網市場，可由現有的 100 億連接規模擴展至 1,000 億連接。MWC 上海 2026 現場，華為亦展示了全球 5G-A 用戶已突破 1 億大關的最新數據。

從通訊管道到數碼底座的戰略轉型

對企業管理層而言，A-IoT 方案的意義遠不止於「設備聯網」，更代表一種管理思維的根本轉變。系統帶來的實時庫存更新，能直接降低企業管理開支，並提升資產利用率，為決策層提供真實可靠的數據支撐，而非依賴滯後的周期性報表。

華為明確表示，後續將聯合更多合作夥伴完善配套產品，把無源物聯由工廠與倉庫推廣至更多行業，最終目標是讓室內網絡從單純的通訊線路，進化為能幫助企業直接創造收益的數碼化底座，推動各行各業加快智能化改造步伐。在蜂窩無源物聯產業全要素基本成熟的當下，能否率先完成基礎設施佈局，或將決定企業在下一輪智能製造競賽中的勝負。

隨着 3GPP 標準固化、產業生態持續豐富，A-IoT 技術的大規模商業部署窗口正在加速開啟——企業又將如何把握這一輪以「零電池聯網」重塑供應鏈的歷史機遇？

資料來源：Huawei官方新聞 Developing Telecoms

 

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初創企業業界消息

3D 列印改寫電池遊戲規則　有望解決固態電池量產問題

by Pierce on 初創企業業界消息 3D 列印 Sakuu 固態電池 電動車 電池技術
手持3D列印固態電池樣品，展示其結構與設計.

3D 列印技術正悄悄改寫電池製造業的遊戲規則——從精準操控電極微結構，到將電池「融入」產品形狀，這場靜默革命不僅挑戰傳統鋰電製程，更有望解鎖數十年來始終未能突破的固態電池量產難題。究竟 3D 列印有何能耐，成為電池革命的核心？全球市場預測其潛在產值將達數千億美元。

傳統製程的根本局限

現行電池製造依賴「塗佈—捲繞—封裝」的二維平面工序：電極活性材料平鋪在金屬集流體上，再層層疊加。這種工藝在幾何結構上有先天局限——電極不能太厚，否則離子傳輸路徑拉長，充放電效能會急劇惡化；電池形狀只能做方形或圓柱形，浪費大量設備內部空間。東北大學副教授鄭建峰（Eric Jianfeng Cheng）於 2026 年 3 月發表的重量級綜述指出，3D 列印能突破幾何限制，「透過拓撲驅動設計縮短離子傳輸路徑、改善電子導電性、降低充放電循環中的局部應力集中」，從根本上重構電池的電化學性能。相比之下，傳統製程的電極越厚，離子擴散阻力越大，性能與容量始終難以兼得。

微觀結構才是最大突破口

3D 列印的核心優勢，在於能以微米甚至納米精度建造三維多孔電極架構。日本東北大學與美國加州大學洛杉磯分校的聯合研究團隊，以 3D 列印光硬化樹脂加工成網格狀碳結構，用作鈉電池負極——實驗顯示，即使電極厚度增至傳統製法的 3 倍以上，充放電性能依然不降反升，單位面積容量最高提升至 4 倍，且 100 次循環後仍維持約 8 成容量。南方科技大學趙天壽院士的研究亦指出，3D 列印的多孔結構「可加速電極反應速率和離子傳輸，同時有效利用緊湊型電池系統中的有限空間」，顯著降低界面電阻與電荷傳輸電阻。

矽谷新創點燃固態電池野心

在產業化賽道上，矽谷新創 Sakuu 是最受矚目的玩家。該公司研發專有的「Kavian 平台」，採用多材料並行乾式列印工藝，同時處理陶瓷、金屬與聚合物，徹底擺脫傳統濕式製程需要耗能乾燥的弊端。Sakuu 聲稱，這套技術可使電池製造流程減少 69% 工序，製造成本降低 33%，材料廢棄率低於 1%，並能實現 15 分鐘充至 80% 電量的快充效能。公司創辦人兼 CEO Robert Bagheri 表示：「我們相信自己擁有唯一已知的、可在規模化量產中製造固態電池的解決方案。」與此同時，總部位於德國的 Blackstone Technology 已完成其第一顆 3D 列印固態電池原型測試，其 3D 列印產線的初始資本支出相比傳統製程最高可節省 70%。

「任意形狀」重塑產品設計邊界

3D 列印電池的另一顛覆性意義，在於形狀自由度。傳統電池只能「方方正正」，消費電子與電動車設計師需要圍繞電池造型妥協。3D 列印則完全逆轉這套邏輯：電池可以貼合電動單車車架彎曲，可以填滿手機主板周邊所有不規則空隙，甚至能融入產品結構件本身。《華爾街日報》在 2026 年 6 月的報道中指出，3D 列印電池「有望將儲能整合進幾乎任何裝置」，推動輕量耐用消費電子、超長航程軍用無人機乃至納米級微型機械人的誕生。這對香港及大灣區大量佈局精密電子與無人機產業的企業而言，代表全新的產品設計典範。

規模化量產的三重挑戰

然而，這場革命仍面對不可迴避的障礙。其一是結構精度與材料兼容性的取捨難題：固態電解質要求陶瓷填充量高，但高填充比直接影響油墨的流變性，令百微米以下的精細結構難以穩定成型。其二是維修與回收困難：當電池與產品結構高度整合後，傳統拆解回收路徑便不再適用，形成新的廢棄物處理挑戰。其三是量產速度瓶頸：雖然 Sakuu 宣稱其單台設備佔地 400 平方英尺、年產能達 100 兆瓦時，遠優於傳統設備的空間利用率，但全球電池市場的規模需求仍遠超目前任何列印平台的吞吐能力。正如 AZoM 於 2024 年的分析所指，現階段大多數技術仍停留在「可列印電池的部分零組件」，而非實現完整電池的一體化列印。

從零組件到全電池的未來圖景

從更宏觀的視角審視，3D 列印電池技術的發展路徑清晰可見：短期內，技術聚焦於電極、電解質等關鍵零組件的優化，以提升現有鋰電池的能量密度與快充性能；中期目標是實現陽極、陰極與電解質的一體化列印，大幅壓縮製造成本；長遠而言，則是推動電池徹底「消失」在產品結構之中，成為承重件或外殼的一部分。2026 年 1 月，美國新創公司 Material 宣布獲得 710 萬美元（約港幣 5,538 萬元）種子輪融資，其 3D 列印電池方案的核心賣點正是消除傳統儲能系統中因幾何形狀限制而產生的「死空間」，進一步印證這股趨勢的商業潛力。

 

資料來源：EurekAlert / Tohoku University | The Wall Street Journal | Sakuu Corporation | Mewburn Ellis

 

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