新聞說:AI應用商機擴大，台積電、聯電導入製造與管理，人工智慧是半導體產業主要成長驅動力，也是兵家必爭之地，晶圓代工廠紛紛爭搶商機，並將AI技術應用於製造和管理。台積電建構全球製造與管理維護平台，實現「1Fab」營運模式；聯電則打造AI機器人，提升工作效率。AI趨勢快速發展，可望推升半導體業產值於2030年挑戰1兆美元大關。台積電挾製程技術領先優勢，以及先進封裝主導地位，幾乎通吃全球AI晶片訂單；聯電在AI市場也不缺席，強攻高速傳輸和電源管理晶片，以及高效能運算相關的中介層領域。台積電董事長暨總裁魏哲家在法人說明會中透露，台積電使用AI提高生產力、效率和品質，創造更多價值，估計每提升1%的生產力，可以創造10億美元的收益。他強調，台積電不會是唯一自AI受益的公司，有很多公司使用AI提高生產力和效率，相信AI需求是真的。台積電在全球布局計畫中，充分利用資訊科技與AI技術，建構全球製造與管理維護平台，實現「1Fab」營運模式，即全世界的晶圓廠能有一致的品質及生產效率。台積電利用智能排程，達到最佳派工，搭配自動物料搬運系統，確保晶圓以最高效方式在廠內運行。透過全面收集生產數據，藉由AI技術，確保晶圓製造品質，藉助機器學習支持工程師控管日益複雜的半導體製程。此外，透過智能製造平台，台積電生產改善計畫可擴展所有廠區，加速提供客戶最佳良率與效能產品。台積電還應用擴增實境裝置，提供跨廠區遠端技術支援。聯電自2016年起開始評估及盤點工業4.0的加強重點，並規劃智慧製造的未來發展方向。2017年進一步調整內部組織架構，成立專責推動數位轉型的「智慧製造處」。同時，聯電引進美國馬里蘭大學講座教授李傑創造的IAI概念和技術，合作開發智慧製造的各項應用，並統籌相關的操作技術OT、IT專案，整合內外部資源。聯電指出，AI對於跨國多元的製造廠，不僅可以應用於製造，也能夠運用於供應鏈管理及資安守護。透過AI的輔助，可以導入全自動化、無人工廠，優化庫存和生產計畫，自動化和智能化系統有助減少人工錯誤，並提高營運效率，同時促進即時監控和風險管理。在供應鏈合作上，應用AI技術可以提高供應鏈管理的效率和準確性，增進供應鏈上下游的合作，通過資訊共享和協同創新，提升整體供應鏈的靈活性和競爭力。
在資安守護導入AI，可將駭客威脅資訊做更即時的分析，防毒系統將更完備。聯電表示，轉型思維、縱橫統籌的整合思考、智慧科技的精準執行是數位轉型的3大利器。在創造力方面，取代過往以功能為本的設計慣性，將智慧巡檢等數位優化元素融入環境永續願景，並建立智慧製造數位化生態系，與業界領導廠商合作推動AI研究，並落實應用。在整合力方面，聯電指出，整合生產單位和功能部門共同執行專案，並透過分享暨推廣平台進行跨廠推展，且由高階主管定期審視推廣進度與成果。此外，建立計算資源動態調度平台，於開發階段發掘、解決問題，以降低維運成本。在執行力方面，聯電表示，藉由自建智慧物聯網解決方案，以無線傳輸、簡單的能量採擷模式，取代成本高昂的實體布線需求。另外，運用大數據技術提高資料採集的細緻度，並採取影像、數值、自然語言處理、人機協同混合式技術開發。聯電還整合工業分析式AI、生成式AI、大數據、雲端，建構高效智慧決策平台。聯電打造晶圓廠遠端設備連線的軟體機器人，以降低人為操作疏失、提升產品穩定度。例如運用軟體機器人執行智慧調機，自動建程式等流程。聯電整合內部各廠區的知識，透過一致的資料格式和溝通語彙，為自家量身打造生成式AI應用平台UGPTs。UGPTs串接企業內外部系統與資料，讓所有員工都能自行建立生成式AI機器人助理，例如製程開發偵錯、輔助工程分析、協助異常材料處理等，自動化日常工作流程，減少重複性和繁瑣的工作，專注於更具創造性和價值的任務。聯電指出，在撰寫專業技術報告方面，原本工程師需要花費很多時間閱讀報告、論文後彙整；現在利用生成式AI理解和產生類似人類文本的能力，工程師核對完成後可直接依照預定格式，自動產生報告，估計可節省工作時間60%至80%。在異常處理技術指導方面，當出現異常時，新進人員有時沒辦法立刻連絡上資深工程師詢問，生成式AI可以彙整過往的經驗知識庫，並提供異常處理即時的協助，可以縮短工程師的學習曲線及異常處理的時間約30%至40%。台積電與聯電已透過AI技術提升工作效率，並有不錯成效，預期AI應用將日益擴大，未來可望擴及百工百業，AI商機成長可期。
A大回答:之前我就和大家說過AI的商機很大，當初我就舉一個例子，鴻海這類世界一流的公司都已經擁有很強的競爭力了，鴻海還是一樣的導入生成式AI去增加效率，原本就是二線，三線及四線的廣達，緯創，和碩，仁寶，緯穎，英業達等，他們敢不導入生成式AI嗎？如果這些二線，三線及四線不導入生成式AI，那他們和鴻海的距離就會被愈拉愈遠，這算是企業之間的軍備競賽，記得去年台積電在開法說會時，台積電說導入了生成式AI能為公司節省成本，增加效率，提升獲利等，台積電也是世界第一的公司，連台積電都導入生成式AI了，聯電，世界先進敢不導入嗎？所以只要能幫公司提升效率，增加獲利的產品，所有的公司一定都會導入的，這也是為什麼AI伺服器會這麼供不應求，台積電，鴻海，聯發科，廣達，台達電，日月光，中華電信等，這些還都僅是非雲端服務商，這些公司都會導入生成式AI，那就更不用說提供雲端服務的微軟，谷哥，臉書，亞馬遜等，這些公司一定會瘋狂的去增加算力的，一些世界一流的品牌公司，如蘋果，特斯拉等，他們為了自己的產品要更有競爭力，例如蘋果的AI手機，特斯拉的AI電動車，為了自己的競爭力，蘋果及特斯拉也是要去增加自己的AI伺服器，這也是為什麼AI產業到2031年都沒有問題的原因，台積電在法說會上提到，到2029年AI營收年複成長會有44到46%，身為鴻海的價值投資者來說，只要看到上游的台積電看好到2029年，那下遊的鴻海鐵定也是沒有問題的，三大法人及空方主力看的就僅有川普上任會打關稅戰，不然就是覺得GB200晶片延遲或過熱，需要幾周，一兩個月或幾個月去克服，其實這些都是小雜音，只要用幾個月時間化解的問題，那都不算是真正的問題，只要AI產業持續成長，鴻海的營收及獲利就會持續的成長，大家就能等到三大法人進來玩波段，到2031年的七年之間，你至少可以等到三大法人作多及作空幾十次，只要鴻海營收及獲利一直增加，股息及股價鐵定是會持續向上的，你就算哪天真的很想要賣鴻海，你也能等到三大法人進來作多大買幾十萬張時賣，當三大法人還沒有進來作多時，那就是努力的增加進來的張數，這樣哪天三大法人進來作多時，你才會有足夠多的股票，而且你每持有一年，你就能多領到一次的股息，大家看大部份的法人及散戶，他們會把股息的差價考慮進去嗎？一定是不會的，之前鴻海股價在70到90元之間整理，其實鴻海每年也是有配出4到4.2元的股息，如果你把股息加進去，其實早就超過70到90元這個區間了，所以到2031年之前，三大法人愈是慢進來作多，你在過程中就能買到愈多的股票，也能領到愈多次的股息，這樣你才能賺到更多的錢。
新聞說:爆紅的大陸DeepSeek驚傳伺服器「崩了」，公司回應了，大陸AI公司DeepSeek（深度求索）20日對外正式發表DeepSeek-R1模型，因性能與OpenAI最新的o1相媲美，引發轟動，傳出連矽谷也震驚。不過，「DeepSeek崩了」話題26日在大陸社群平台上引發討論，有網友貼出螢幕截圖顯示，DeepSeek頁面跳出「服務器（伺服器）繁忙，請稍後再試」提示浮窗，直問：「是發生什麼事了啊？」「DeepSeek崩了」話題26日下午登上微博熱搜，眾多網友分享DeepSeek螢幕截圖，表示暫時無法使用服務。網友留言紛紛提到伺服器當機當下正在使用服務：「唉，我剛還在問股票啊」「伺服器崩潰的時候，我還在讓祂教我寫詩。」也有網友不解表示，「剛才還用的好好的」。不過也有網友認為，DeepSeek本周因為評測結果追平美國矽谷企業OpenAI o1，但其開發成本卻遠遠低於OpenAI、Google等所開發的模型，震驚AI業界，火爆全網，估計是使用人數過多，「訪問人太多，伺服器跟不上」「應該是全球訪問太多了，超乎預期」「訪問量太大了吧」。也有網友黑色幽默地稱，「被駭客攻擊了吧，估計引起嫉妒了」「我沒問什麼敏感題啊」對於網友反映DeepSeek因伺服器繁忙「崩了」，DeepSeek在26日下午回應證實此事，表示26日下午確實出現了局部服務波動，但問題在數分鐘內得到解決。DeepSeek並指，此次事件可能與新模型發布後的訪問量激增有關，而官方狀態頁未將其標記為事故。DeepSeek-R1模型發布後，的確引發轟動。新浪財經報導，截至26日下午近4點，DeepSeek在美區蘋果App Store免費榜升至第六位，超越Google Gemini、Microsoft Copilot等美國科技公司的生成式AI產品。界面新聞指出，先前DeepSeek在美國地區榜單的排名並無特別突出表現，處於穩定上升階段，但未進入前10名。此次突然竄升，與其近期一系列突出表現有直接關係。去年年底，DeepSeek推出開源模型DeepSeek-V3。當時，聊天機器人競技場數據顯示，DeepSeek-V3在所有模型中排名第7，在開源模型中排第1，是全球前10個中性價比最高的模型。本月20日，DeepSeek又正式開源R1推理模型。24日，DeepSeek-R1在Chatbot Arena綜合榜單上排名第3，與OpenAI的頂尖推理模型o1並列。在高難度提示詞、程式碼和數學等技術性極強的領域，DeepSeek-R1拔得頭籌；在風格控制以及高難度提示詞與風格控制結合的測試中，DeepSeek-R1均與o1 並列第1。此外，Artificial-Analysis的初步基準測試結果顯示，DeepSeek-R1在AI分析品質指數中取得第2高分，但價格卻是o1的約三十分之一。
A大回答:最近有很多人在討論的DeepSeek-R1模型，號稱只需要比較少的算力就能打贏用高端的GPU公司，這時會有人問這對輝達賣GPU的有沒有影響？其實大家就拿電腦來想就行了，輝達賣的是硬體，也就是類似你買的筆電規格愈高，你的效能愈好，今天有人拿了一台舊電腦，用了一個運算法說能打敗規格好的電腦，這樣對賣高規格電腦的會有很大的影響嗎？當然就是不會，一樣的運算法如果你拿到高規格的GPU來跑，你可以跑的愈快，這種感覺就像以前的排序法及搜尋法，這比較偏演算法，你擁有好的演算法時，確實能讓排序及搜尋的速度愈快，但你用好的演算法加上高規格的電腦，那就是能跑的更更快，所以用軟體及演算法是影響不了賣高規格GPU的，人工智慧的軍備競爭不會有盡頭的，大家可以比軟體演算法，也可以比硬體設備，當你用好的演算法加上低規格的GPU能打敗爛的演算法加高規格GPU，這代表你的演算法很厲害沒有錯，但別人用厲害的演算法加上高規格的GPU，那你就被打敗了，所以好的演算法是不會影響賣GPU的，充其量就是能讓使用者以更便宜的價格去享受更厲害的AI功能，這樣說好了，以賣炸雞排為例，你發明了一個很低成本的養雞方法，這會讓養雞成本更低及更快速，那消費者就能用更低的價格去享受炸雞，當炸雞的價格愈低，消費者會吃的量就會愈多，這都是好事一件。
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