AI 代理人從 Demo 到生產：harness、隔離與交接證據清單
模型能力不是代理人上生產的全部。真正決定能否長時間可靠執行的，是工作區、工具權限、狀態、交接與驗收如何被 harness 管住。
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AI 與科技
AI 與科技主題研究與實務分析。
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AI 記憶體超級周期：先別急著追漲，先看懂需求搬到哪裡
這一輪記憶體上行不只靠手機與 PC 復甦，而是 AI 訓練、推理、KV Cache、企業級 SSD 與端側模型一起改寫需求結構。供給又被 HBM 與先進製程吸走，才形成量價齊升。
AI 手機與 AI PC 真的會帶動換機嗎？記憶體先拿到的是規格紅利
AI 手機走向 12GB／256GB 起步，Copilot+ PC 至少 16GB／256GB，高階 AI PC 可能需要 64GB。終端銷量未必爆發，單機容量卻已先向上。
佰維存儲：從 AI 眼鏡、手機到先進封裝，想做的不只是一家模組廠
佰維以 UFS、LPDDR5X、PCIe SSD、ePOP 服務 AI 手機、PC、眼鏡與車用，再向 2.5D、Chiplet、RDL、Fan-out 與記憶體運算合封延伸。
九大雲端巨頭一年砸 8,300 億美元，記憶體為何成為隱形收費站？
2026 年全球九大 CSP 資本支出預估年增 79%，AI 伺服器出貨量成長 28%以上。GPU 最吸睛，HBM、DRAM 與企業級 SSD 卻是每台機器都繞不開的資料通道。
長鑫、長江存儲正在追到哪裡？中國記憶體國產替代的真實進度
長鑫由 DDR4／LPDDR4X 走向 DDR5、LPDDR5X，長江存儲以 Xtacking 推進 TLC／QLC。份額上升是真的，但設備、良率、高階產品與客戶驗證仍是硬仗。
DDR4、2D NAND 為何愈舊愈貴？大廠停產後的結構性缺貨
原廠把產能移向 HBM、DDR5 與 3D NAND，成熟產品客戶卻無法立刻換料。工控、車用與網通的長生命週期，讓『舊技術』變成供給稀缺品。
記憶體產值衝向 1.28 兆美元：真正該看的是價格，還是位元需求？
報告引用 TrendForce 預估，2026 年 DRAM 與 NAND 合計產值 8,893 億美元、2027 年 1.28 兆美元。巨幅成長同時包含價格、產品組合與容量升級，不能全部當成出貨量。
DRAM、NAND、NOR 到底差在哪？一張圖讀懂記憶體家族
DRAM 負責運算當下，NAND 負責長期保存，NOR 適合直接執行程式。看懂揮發性、容量、速度與成本，才能理解 AI 為何不是只利多一種記憶體。
DRAM 三巨頭占 90.5%，NAND 五強占 89.9%：寡占如何放大記憶體周期
三星、SK 海力士、美光控制九成 DRAM；NAND 前五大也接近九成。供給集中讓減產、轉產與定價策略能快速影響全球報價。
DRAM、NAND 還能漲多久？從 2026 Q2 暴漲到 Q3 收斂的訊號
一般型 DRAM 2026 Q2 合約價季增 58–63%、NAND 增 55–60%；Q3 預估收斂至 13–18%與 10–15%。價格還在漲，但消費端承受力已成為限制。
兆易創新、普冉、東芯怎麼比？三條利基記憶體成長路徑
兆易創新用 NOR、SLC NAND、DRAM 與 MCU 做平台；普冉走『儲存＋』與併購；東芯從全品類利基記憶體延伸 Wi-Fi 7 與 GPU。相同題材，商業模式並不相同。
HBM 為什麼成為 AI 標配？答案不只在容量，而在資料搬運
GPU 算得再快，資料送不進去也只是昂貴地等待。HBM 用 3D 堆疊、TSV 與寬介面提高頻寬；存算一體則試圖從根本減少搬運。
北京君正、聚辰股份：一個押車用記憶體，一個押 DDR5 SPD
北京君正以『運算＋記憶體＋類比』切入汽車與邊緣 AI；聚辰用 EEPROM、DDR5 SPD 與 VCM 驅動取得細分市場優勢。兩家公司都靠高認證門檻避開標準品紅海。
KV Cache 是什麼？AI Agent 的長期記憶，正在吃掉更多 SSD 與 DRAM
模型每生成一個 token，都不想把前文重算一次。KV Cache 保存上下文，卻會隨序列與併發量擴張，迫使資料從 HBM 外溢到 DRAM、SSD 與共享儲存。
江波龍、德明利：企業級 SSD 國產替代，為什麼主控與韌體比顆粒更關鍵？
兩家公司都從模組走向主控、韌體與企業級解決方案。上游 NAND 顆粒可以採購，平台認證、QoS、相容性與量產調校才決定能否進入資料中心。
資本支出大增，為何 2026 年記憶體還是缺？關鍵在『有效產能』
DRAM 資本支出預估年增 29%，NAND 增 5%；但錢主要花在 HBM、TSV、製程、高層數與混合鍵合。2026 年新增位元有限，真正供給拐點更可能落在 2027 之後。
記憶體景氣還能走多遠？給投資人的 12 項追蹤表與五個風險
把 CSP 支出、伺服器出貨、單機容量、合約價、庫存、HBM 占比、晶圓產能與公司現金流放在同一張表，才能分辨景氣延續與轉折。
記憶體為何比其他半導體更會坐雲霄飛車？
產品高度標準化、供給集中、資本支出龐大，加上需求容易被庫存放大，讓記憶體形成約 3–4 年周期。AI 可能拉長上行，卻沒有取消周期。
QLC SSD 會取代 Nearline HDD 嗎？AI 資料中心開始算另一筆帳
HDD 每 GB 仍便宜，但交期拉到 52 週、容量與隨機存取受限；QLC SSD 單價較高，卻能用效能、能耗與機櫃空間改寫總持有成本。
Vera Rubin 一座機櫃要多少記憶體？AI 算力正在用容量換效率
報告整理 Rubin GPU 每顆 288GB HBM4、單櫃 HBM 20.7TB、LPDDR5X 54TB，以及接近 2PB 的 NAND 情境。每一代平台都在把更多資料留在運算附近。
公司最小有效規模正在崩塌：2036 年，一個人可能管理一間微型跨國企業
AI 正從軟體變成可調度的勞動力。未來的一人公司會是 1＋N＋X：一位負責的人、可變數量的 Agent、按需出現的真人專家。
下一位付錢的顧客，可能不是人：一人公司如何把資料與工具賣給 AI Agent
當 Agent 開始替人類研究、比較與採購，網站除了服務真人，也要提供機器可讀的資料、價格、授權與工具。
營收創新高，帳戶卻快沒錢：一人公司真正需要的 AI CFO
AI 財務不該只替你解釋過去，而要提前告訴你哪一週會缺錢。第一張經營報表，應先從十三週現金流開始。
你買了六套 AI，卻說不出賺了多少：一人公司需要一張 AI 損益表
AI 工具越多，越要把訂閱、API、人工修改、錯誤成本與商業結果算在一起。真正該比較的是每項成功任務的完整成本。
AI 把創業門檻壓到地板後，最貴的東西反而是老闆的注意力
當 AI 什麼都能幫你做，新的危險不是做不完，而是什麼都想做。一人公司真正需要的，是注意力損益表與不做清單。
當 AI 讓每個人一天都能發 30 篇，真正值錢的就不再是內容
一人公司要開始經營內容資產負債表：免費內容、自有名單、小額產品、重複收入，以及 IP 與授權。
AI 一天能上架一百件商品，為什麼一人電商還是賺不到錢？
AI 正把上架成本壓到接近零，但商品越多，庫存、客服與資金占用也越多。真正該自動化的是商品生命週期。
粉絲很多，晚上卻還在回私訊：全球手機創業者如何用 AI 把內容一路接到成交
內容發得越多，私訊與留言也越多。AI 真正的價值，是把內容、互動、名單、預約與付款接成一條商業循環。
你以為舊文章只是庫存，AI 看見的是一間還沒開門的商店
一人公司最容易低估的資產，不是下一篇還沒寫的文章，而是過去已經付過研究成本、卻只被使用一次的內容。
AI 把『賣工時』這件事拆掉了：未來的一人公司會從月費走向成果定價
當二十小時的工作被 AI 壓成四小時，繼續按工時計價等於懲罰效率。新的商業模式要從投入、產出走向結果。
當所有人都能一天發三十篇，真人反而變貴了
AI 個人品牌的下一場競爭不是內容量，而是證據密度：身分、經歷、工作現場、判斷與結果。
你不缺名單，你缺的是下一步：AI 一人公司如何把每次對話變成成交流程
一人公司最常漏掉的營收，不在第一次接觸，而在會議結束後。AI 最重要的銷售價值，是讓每筆商機永遠有下一步。
AI 自動化最貴的錯誤，是把所有事情都交給 Agent
真正穩定的一人公司，不是一支什麼都能自己決定的 AI 軍隊，而是一間有規則、權限、驗收、紀錄與煞車的半自動工廠。
台灣 AI 新創真正缺的不是模型，而是第一張訂單
一人公司要用燈塔客戶跨過商業化死亡谷：先找到昂貴且重複的問題，用最小流程交付一次付費結果，再產品化。
先別急著做出第一個樣品：台灣鞋包業用 AI 把開發時間縮短一半
AI 最有價值的地方之一，是把犯錯時間往前移。先在便宜的數位階段試錯，再到現實世界花錢。
你以為要養十個 AI 員工，其實先要學會當主管
一人公司打造第一支虛擬團隊，重點不是 Agent 數量，而是職責、資料、交接、權限與稽核。
AI 推薦內容時，如何成為可信任的來源？
從實體、證據、結構與可驗證性，整理 AI 搜尋時代的可信來源方法。
品牌 IP 是什麼？從商標、內容資產到授權合約的經營地圖
品牌 IP 的價值不在把品牌叫成 IP，而在權利可辨識、內容可複製、體驗可管理、授權可追蹤。
商業模式畫布怎麼畫？九格先寫假設，再用證據逐格更新
畫布的價值不是把九格填滿，而是讓互相依賴的假設被看見、被測試、被推翻。
群眾募資為什麼會失敗？上線前先做一份履約前驗屍
募資達標只證明一段時間內有人承諾付款，不等於產品可量產、可準時交付或每一單有毛利。
Agent 越多，FDE 為何越缺？從 800% 招聘增幅看企業 AI 的下一個瓶頸
Agent 數量、任務執行與 Token 消耗可以快速成長，但每多一個能採取行動的 Agent，就多一組權限、流程、例外與責任問題。
從 Anthropic 到 Cohere：模型公司為何一起搶 FDE 人才？
當模型能力差距縮小，企業客戶比的會是部署速度、安全、產業理解與成果。FDE 正從職缺，變成模型公司的企業市場戰略。
Echo 找對問題，Delta 快速做出答案：FDE 團隊為何要雙軌運作
一組人深入現場找出值得解的場景，一組人迅速把場景變成可操作原型。FDE 的速度，不只是寫程式快，而是少在錯問題上浪費時間。
企業 AI 專案卡住的不是模型：舊系統、資料孤島與權限才是真正冰山
模型 Demo 通常很快，生產上線卻很慢。藏在水面下的資料品質、流程例外、安全合規與組織責任，才是 FDE 真正處理的成本。
FDE 投資地圖：14 家受益標的，真正要看的是哪一層能力？
研報列出工業軟體、企業應用、IT 服務與大模型公司。名單只是起點，投資判斷要回到部署人才、客戶入口、可重用平台與收入品質。
從現場客製到平台收入：FDE 如何把一次性專案變成產品飛輪
FDE 最昂貴的部分是人，最值錢的部分卻是人帶回來的模式。只有把解法抽象、標準化、回到平台，服務才會轉成可規模化收入。
FDE、售前、方案架構師、實施與客戶成功，到底差在哪裡？
這些角色都會面對客戶，但責任邊界完全不同。關鍵不在是否駐場，而在是否能寫、能整合、能驗證，並把現場學習推回產品。
OpenAI 為何投入超過 40 億美元成立 Deployment Company？
當超過百萬家企業使用模型，下一個成長問題不再只是賣 API，而是誰能把 AI 變成客戶每天依賴的生產系統。
台灣企業怎麼建立 FDE 能力？一份不從買工具開始的 90 天作戰表
先選一個高價值流程，組成業務與工程聯合小隊，四週做出真實原型，八週進入受控生產，十二週決定擴張、重做或停止。
騰訊 WorkBuddy × 長安汽車：34 人聯合 FDE 團隊透露了什麼？
企業不是把 AI 工具交給員工就算導入。長安派出 24 名業務與技術骨幹，騰訊派 10 名產品、研發與交付專家，真正的目標是共同養出懂業務也懂 Agent 的人。
買 Token 不等於創造價值：Palantir 為何把 FDE 放在商業模式中央
模型是原料，Ontology 是企業語境，FDE 是把兩者接進決策與行動的人。真正的收入，不在呼叫模型，而在縮短從問題到成果的距離。
FDE 是什麼？AI 時代最缺的，可能不是模型而是最後一公里工程師
企業買到模型只是取得原料。FDE 直接進入客戶現場，把資料、流程、權限與人接起來，直到 AI 真的在日常營運中產生可衡量的結果。
企業 AI 需要更深客製，AI Coding 卻讓重交付重新算得過來
資料、ERP、權限與流程各不相同；企業需要更深整合，但自動化開發同時壓低了客製成本。
Anthropic 的雙層槓桿：核心 FDE 攻堅，夥伴複製，Harness 跟著模型升級
DXC 計畫培訓數萬名 Claude 認證 FDE；執行框架則持續刪除已被更強模型吸收的舊元件。
AWS 的雙層 Harness：一層管 Agent，一層把 FDE 交付方法複製給夥伴
AgentCore Harness 解決穩定執行，Delivery Harness 則沉澱本體模型、評測、MCP 與營運方法。
別再只比 Token 價格：Cost per Successful Task 才是 Agent 的真實生產力
單 Agent 約20分鐘、9美元；完整 Harness 約6小時、200美元。更貴可能更好，但每個元件都要證明值得。
九成企業都在用 AI，為何只有約三分之一真正規模化？
企業 AI 已不是採用率問題，而是流程重構、資料治理、員工採用與財務成果能否一起過關。
FDE × Harness 商業飛輪：如何把一次現場經驗，變成下一位客戶的機器能力
FDE 解讀真實業務，Harness 編碼執行規則，生產環境再產生失敗資料，形成持續學習閉環。
FDE 與 Harness 投資框架：別只看 AI 題材，先看收入是否快過交付人力
以產業知識、FDE、生產 Runtime、資產複用與單位經濟五項指標，重新檢查企業 AI 廠商。
從 L0 到 L4：一個 AI 專案真正進入生產環境的五道關卡
先選值得解的問題，再做原型、真實試行、正式部署與跨場景複製；Demo 只是風險揭露工具。
FDE 能不能規模化？答案不在擴編，而在雙向知識蒸餾
把客戶腦中的隱性經驗轉成流程，再把標竿專案的共通模式轉成平台資產，才有非線性成長。
工業與金融的生產證據：賽意、科大訊飛、易鑫如何把 Agent 放進高責任流程
交付週期、人力、準確率、自主交付與轉換率，提供比展示影片更接近財務成果的指標。
軟通動力、金蝶、中軟國際：企業服務商如何把專案經驗變成 AI 底座
AI Factory、AIOS、BootCamp 與專業化 FDE 分工，都是為了讓顧問知識與工程方法不再跟著人走。
Land and Expand：為什麼企業 AI 應先攻一條核心流程，再慢慢擴張
首單的價值不只是一筆收入，而是取得流程入口、真實資料、內部信任與後續擴張權。
Microsoft × EY：FDE 若沒有變革管理，Agent 再強也過不了組織這一關
工程能力、產業顧問與客戶共同治理結合；EY 先當 Client Zero，再把流程成果向外複製。
OpenAI 為何重押 FDE：一百萬家企業之後，真正瓶頸是工作流程改造
約150名部署人才、19家合作夥伴與逾40億美元投入，顯示模型公司正在補上企業生產系統的中間層。
Palantir 的真正護城河：FDE 把現場知識寫進 Ontology，AI FDE 再接手工程
Ontology 不只是資料模型，而是包含資料、邏輯、動作與安全的企業作業層，讓一次交付變成平台能力。
從靜態流程到自我演進：Harness 如何利用失敗軌跡改寫自己
固定 Self-Refine 不一定有效；不同任務需要在動作前、回饋後或特定狀態採取不同介入。
Agent 愈強，為何 Harness 反而愈重要？六小時任務會把小錯放大
多步驟、跨系統、長時間與高權限任務，使狀態漂移、工具誤用與錯誤累積成為系統風險。
騰訊與阿里怎麼走：FDE 往場景定義上移，Agent 平台承接規模複製
中國雲端業者不只提供模型與 API，也開始補上客戶陪跑、權限、連接器、評測與長期執行。
AI Agent 是什麼？什麼是 Agent Harness？把會回答的模型，變成能負責完成任務的系統
AI Agent 是在目標與限制下能規劃、使用工具並回收結果的系統；Harness 管理其任務脈絡、記憶、狀態、權限、驗證與復原。
FDE 到底是誰？不是售前、不是顧問，也不是換名的駐點工程師
FDE 同時定義問題、完成工程交付、驗證業務成果，並把一次專案的經驗帶回產品。
2026 下半年出海市場分級：美日守收入，印尼搶增量
報告把八大區域分成 S、A、B、C 四級。真正有用的不是排名本身，而是每一級應該承擔不同的預算、產品與驗證任務。
AI 素材工廠怎麼把 CPI 降低 10% 到 30%：不是生圖，而是五步閉環
報告估計 AI 素材可讓歐美 SLG 與 Puzzle 的 CPI 最佳化 10% 到 30%，素材產能提高 10 到 30 倍；真正的價值來自洞察、生成、在地化、測試與回流。
遊戲團隊不能盲目 all-in AI：版權、品質與玩家信任三條底線
AI 能讓素材效率提高 60% 到 85%，也可能更快放大侵權、廉價感與錯誤內容。治理不是拖慢創新，而是保住產品生命週期。
AI 讓遊戲從每月更新變每週更新：真正瓶頸會從產能移到審核
劇情、角色、立繪、關卡與資產都能被 AI 加速。當內容產能提升，世界觀一致性、數值平衡與品質審核反而成為新瓶頸。
街機與模擬下載合計 85 億次，為什麼收入只有 Puzzle 的一小部分？
街機下載 43 億次、收入 4 億美元；模擬下載 42 億次、收入 17 億美元。高下載不等於高 IAP，IAA、裝置適配與產品生命週期才是核心。
巴西、墨西哥、土耳其：下載規模很大，收入要靠 Puzzle、BR 與 IAA 組合
巴西有 14.6 億次下載，墨西哥 8.6 億，土耳其 7.3 億；三地付費規模有限，卻在 Puzzle、Battle Royale 與輕休閒出現局部成長。
成熟市場掌握 87% 收入，增量卻往新興市場移動
北美、歐洲、日韓港台仍是付費核心，但收入全面下滑；東南亞、印度、中東與非洲則以小基期正成長。真正的策略不是二選一，而是分開設計獲客與變現。
下載大國不一定是收入大國：先分清玩家規模與付費能力
拉美、印度、東南亞合計接近一半下載，收入占比卻不到一成。對遊戲團隊而言，下載量是流量池，不是現金流。
2026 上半年全球手遊退潮：下載 222.2 億次，收入 232 億美元
全球手遊下載較 2025 下半年減少 3.6%，應用內收入減少 5.9%。問題不是玩家突然不玩，而是成熟市場見頂、付費獲客變貴，舊的成長公式正在失效。
這份報告怎麼讀：三個資料口徑與兩組 Puzzle 數字差異
報告很有價值，但不是每一頁都使用完全相同的摘要口徑。先理解收入範圍、地區排除與 Puzzle 數字差異，才能避免把估算當財報。
印度 37.4 億次下載怎麼做：箭頭解謎、板球與 Free Fire 三條路
印度是報告中的下載第一大發展中市場，收入只有 1.5 億美元。要做的不是複製全球產品，而是把題材、裝置與商業化徹底印度化。
印尼是少數雙成長市場：14.2 億次下載背後，BR 與 MOBA 正加速
印尼下載成長 10%、收入成長 4.9%。射擊收入大增 54.3%，Battle Royale 下載與收入都成長六成以上。
日本手遊市場：RPG 仍最會賺，Puzzle 卻正在接住下滑
日本下載 2.9 億次、收入 34.1 億美元。RPG 收入占 33% 但下滑近一成，排序解謎、二合與開放世界則出現雙成長。
把 53 頁報告變成 90 天行動：一支手遊團隊該先做哪五件事？
市場洞察真正的價值不是多知道幾個排行榜，而是縮短產品決策。這份 90 天作業表把市場、玩法、素材、數據與停止條件排進同一條線。
Puzzle 為什麼是全球唯一成長引擎：規模、成長率與 AI 適配同時成立
Puzzle 不只是下載大，還同時維持收入成長。二合與排序解謎接棒，讓品類從成熟消除走向敘事、空間與廣告混變。
RPG 不是沒成長，而是玩家從 MMORPG 轉向放置與開放世界
RPG 下載約 3 億次、成長 7.3%，收入 16 億美元、下降 4.8%。放置與開放世界逆勢成長，MMORPG 則在韓國等成熟市場明顯下滑。
射擊大盤下載下滑 8.2%，Battle Royale 卻在印尼與墨西哥加速
射擊品類收入約 18 億美元、半年持平，下載降至 22 億次。全球平均看似平淡，區域裡的 BR 與動作射擊仍有明顯增量。
排序解謎怎麼賺錢：美歐賣空間，東南亞與拉美賣注意力
同一個 Sort 玩法，在美國與歐洲可以做強內購，在東南亞與拉美則更適合 IAA。差異不只在價格，而在玩家如何分配時間。
韓國手遊市場：MMORPG 下滑 48%，放置 RPG 卻逆勢成長
韓國收入降至 16.1 億美元，RPG 與策略雙雙承壓；但放置 RPG、開放世界、排序解謎與二合，透露出玩家正在從重度長線轉向更輕的成長迴圈。
SLG 龍頭集體退潮：不是策略遊戲沒人玩，而是舊的獲客模型到頂
策略品類收入約 50 億美元、下載 9 億次，但半年收入下降 15.1%。4X 仍最大，塔防與 MOBA 則提供新的輕策略出口。
英法德手遊市場：三個國家都在告訴你，Puzzle 比大盤更有韌性
英國、法國、德國下載都約 2.9 億次，大盤收入分別下滑 1.6%、3% 與 3.7%；但 Puzzle 收入逆勢成長 5% 到 11.8%。
美國手遊市場：87.6 億美元還在，但 SLG 與 RPG 正拖累大盤
美國 2026H1 下載 17.7 億次、收入 87.6 億美元。Puzzle 同時占下載與收入約三成，排序解謎與二合成為少數逆勢成長的細分玩法。
越南與泰國不能一起做：一邊愛 MU，一邊讓足球賺最多
越南下載 5.4 億次、收入 0.7 億美元；泰國下載 3 億次、收入 2.7 億美元。相鄰市場的付費能力、品類偏好與支付口徑完全不同。
先進製程為什麼貴這麼多？從 9.3 億到 60 億美元的成本差
成熟／特色製程樣本平均每萬片月產能約 9.3 億美元，台積電亞利桑那 Fab 1 約 60 億美元。差距來自工藝、設備、廠務、地區與投資範圍。
這不是全面擴產：AI 把半導體資本支出推向記憶體、先進製程與封裝
本輪半導體軍備競賽與上一輪最大的差別，不只是金額更大，而是資金集中得更深：先進邏輯、DRAM、HBM、NAND 與先進封裝，同時成為 AI 基礎設施的瓶頸。
半導體 CapEx 不是只會往上：四個風險與十二個領先訊號
AI 需求、工程進度、地緣政治與工程毛利，是報告列出的四大風險。把風險改寫成可追蹤訊號，才不會只在股價下跌後才想起免責聲明。
資本支出不等於訂單：一座晶圓廠要走過哪六個工程階段？
從董事會宣布投資，到供應商真的認列營收，中間隔著設計、土建、潔淨室、廠務、設備搬入與二次配。理解階段，才能理解訂單。
中芯、華虹、長鑫、長江存儲：中國半導體擴產是代工與記憶體雙引擎
中國本土替代不是單一先進製程故事。成熟製程、特色工藝、DRAM 與 NAND 同時推進，使設備導入、廠務改造與二次配需求保持活躍。
五萬片月產能需要多大潔淨室？用面積反推工程需求
12 吋 Fab 樣本顯示，每增加 1 萬片月產能約需 0.6–1.1 萬平方公尺潔淨室；5 萬片月產能約對應 3–5.5 萬平方公尺。
歐洲不和台韓正面比 HBM：它押注汽車、功率半導體與特色製程
ESMC、英飛凌、ST 與格芯的歐洲專案，核心不是追逐同一種 AI 晶片，而是把汽車、工控、功率與 SiC 供應鏈留在本地。
一萬片月產能要花多少錢？晶圓廠單位產能投資的正確算法
報告用『總投資 ÷ 規劃月產能』比較 12 吋 Fab。成熟／特色製程平均約 9.3 億美元，台積電亞利桑那 Fab 1 則高達約 60 億美元。
看半導體資本支出，我會用三本帳：錢、進度與轉換效率
資本支出很適合製造宏大敘事，但投資回報最後仍要回到三本帳：公司花多少錢、工程走到哪裡，以及產能如何轉成收入與現金。
日本半導體重建不是只有熊本：2nm、DRAM 與 3D NAND 三線並進
JASM 熊本、Rapidus 北海道、美光廣島與鎧俠北上，分別承擔成熟／先進邏輯、2nm 技術突破、先進 DRAM 與 3D NAND。日本正在重建一個多層次製造體系。
韓國 HBM 聚落正在放大：平澤、清州與龍仁如何接力？
韓國的新增產能依附既有產業聚落，從三星平澤到 SK 海力士清州、龍仁，形成廠房、研發、記憶體與先進封裝的連續投資。
美光資本支出從 138 億跳到逾 270 億美元：記憶體成為最大增量
美光 2026 財年資本支出指引超過 270 億美元，接近前一財年的兩倍。真正的訊號，是 DRAM、HBM、NAND、先進封裝與美國本土製造同時擴張。
北美晶圓廠地圖：台積電、美光、三星與英特爾把供應鏈搬進美國
北美擴產由先進邏輯、本土記憶體與先進封裝三條線推進。總投資驚人，但各專案距離營收的時間差可以長達數年。
三星與 SK 海力士的雙線競賽：HBM、DRAM、代工與研發同時開打
三星業務線更廣、資本配置更複雜；SK 海力士則把重心壓在下一代 DRAM 與 HBM。兩家公司都在韓國建立可延續多年的大型產能平台。
2026–2033 全球晶圓廠時間軸：哪一年施工、搬機、量產？
把全球專案依年份排列，就能看見工程需求不是同一年爆發，而是從 2026 的搬機與爬坡，一路延伸到 2033 的分期滿產。
新加坡為什麼成為東南亞半導體資本支出中心？
美光、格芯、聯電與世界先進／NXP 同時在新加坡推進 NAND、HBM 封裝與成熟製程。這不是低成本替代，而是供應鏈多元化與高可靠製造的集合。
台灣半導體擴產地圖：2nm、DRAM 與成熟製程同時發生
台積電新竹與高雄 2nm、美光銅鑼、南亞科技新北、聯電台南，分別代表先進邏輯、DRAM 與成熟製程。台灣供應鏈面對的是多層次需求。
台積電 2026 資本支出 600–640 億美元：七成以上押注先進製程
台積電不只擴建台灣 2nm，也把美國、日本與歐洲變成多區域製造網路。這筆預算對供應鏈的影響，關鍵在先進製程、封裝與海外建設成本同時上升。
Google 2026 AI 搜尋指南說了什麼？內容團隊的七項落地檢查表
Google 在 2026 年發布生成式 AI 搜尋優化資源，核心不是神祕的新標記，而是可存取、可理解、有獨特價值的內容。本文把官方說法轉成七項編輯與工程檢查。
文章作者欄怎麼接到人？Google 要的是 url，不是職稱
文章標記要讓 Google 對上人，靠的是 author.url 或 sameAs 指到唯一檔案頁，而不是在姓名欄塞職稱或出版社。站內關於頁若被當作作者頁，官方建議再加 ProfilePage。
個人品牌檔案頁怎麼標？Google 要的是 ProfilePage 加一個 mainEntity
ProfilePage 的主要焦點必須是與網站有關的一個 Person 或 Organization；部落格 About Me 算有效檔案頁，但標完仍不保證出現特殊搜尋結果。
AI 融資雙軌制：Hyperscaler 發債、Neocloud 抵押 GPU，表外專案融資接住其餘的人
AI 企業的融資正由傳統表內工具，走向「表內＋表外」並行。信用強的超大規模雲端業者直接發公司債，信用弱的新興雲端業者抵押 GPU，而表外的 JV／SPV 專案融資，正在成為第三條路。
盈虧平衡 2.03 美元對上市價 5.09 美元：60% 的安全邊際，夠厚嗎
報告的結論是「短期盈利無憂」：目前市場算力租賃均價遠高於專案盈虧平衡價。但會計口徑的平衡價排除了稅、融資成本與殘值——把這些加回去，緩衝比表面數字薄。
268.91 億美元建廠、47.07 億年成本：AI 工廠的錢到底花在哪裡
拆開報告的成本測算：IT 設備占資本支出近六成，年度成本三分之二是設備折舊。AI 工廠不是電費生意，是折舊生意——這個認知會改變你對算力定價的全部直覺。
CCO 與 CDO 的鏡像對照：結構邏輯相似，底層資產與成熟度天差地遠
重製報告圖 3 的對照：CDO 把企業貸款、債券、RMBS 打包分層；CCO 把 GPU 抵押貸款、算力租賃合約與專案應收帳款打包分層。同一套刀法，切的是完全不同的肉。
信用基礎下沉：AI 融資的擔保品，正從公司信用變成 GPU 與合約
報告用一張圖總結整場變化：融資的信用基礎，正由企業整體信用逐步下沉到專案與資產層面。GPU、資料中心與長期算力合約，正在變成可以獨立融資、交易甚至證券化的基礎設施資產。
四種融資模式拆解：直接貸款、股權投資、JV／SPV 與租賃，各適合誰
官方沒有披露具體專案會用哪種融資模式。報告整理出四種可能結構——直接貸款、股權投資、JV／SPV 專案融資與租賃——大型專案更可能是四種的組合拳。
五年折舊對上長期債務：GPU 的技術壽命，撐得起基礎設施的融資年期嗎
報告測算假設 IT 設備折舊 5 年、基礎設施折舊 15 年，而專案債務動輒以多年期規劃。技術迭代快的資產配上還款慢的負債，期限錯配是這場金融實驗的第一風險提示。
錢怎麼流：從募資、建廠到分潤，AI 工廠融資平台的三步驟運行機制
重繪報告圖 2 的運行機制：資金募集與投放、資產採購與建設、收益產生與分配。並追問一個關鍵問題——現金流瀑布的每一層，誰站在最前面？
輝達 5,000 億美元算力融資平台是什麼：六家金融巨頭簽了一張怎樣的備忘錄
2026 年 8 月 10 日，輝達與 Apollo、貝萊德、黑石、Brookfield、高盛、KKR 簽署合作備忘錄，長期目標是動員逾 5,000 億美元第三方資本投入 AI 基建。先弄清楚：什麼已經確定，什麼還沒有。
輝達的三重收益：賣鏟子、抽分潤、當股東——融資平台如何餵養自己的生態
報告指出輝達可能從平台取得三類收益：設備銷售、與算力使用量掛鉤的長期收入分成、共同投資的回報。這不只是多賺三筆錢，而是一座自我強化的需求飛輪。
表外不等於免疫：四條把風險送回 AI 企業帳上的隱形管道
債務留在專案公司，不代表 AI 企業從此無關。長期租約、最低採購承諾、擔保與殘值支持——報告點名的每一種增信安排，都是一條風險回程的路。
1GW AI 工廠產能測算：從一座電廠的功率，到 23.22 億個可售 GPU 小時
報告以 GB200 NVL72 建了一個可檢驗的模型：1GW 園區、PUE 1.44、每櫃 132kW，可部署約 5,260 櫃、37.87 萬顆 GPU。跟著每一步假設走一遍，你就有了自己的計算器。
機會、挑戰與四大風險提示：讀完 13 頁報告後，投資人的追蹤清單
系列收官：把報告的機會端（撬動長期資本、利好 AI 基建產業鏈與資產管理市場）與挑戰端（需求透支、泡沫放大、風險傳導）整理成一張可執行的追蹤清單。
佩蕾絲的四階段與光纖的亡靈：金融資本跑得比需求快時，會發生什麼事
報告借用佩蕾絲《技術革命與金融資本》的框架提醒：泡沫的根源不是技術沒價值，而是資本配置速度超過技術擴散速度。網路泡沫時代提前鋪設的光纖，是最貴的一堂歷史課。
誰在牌桌上：輝達 AI 基建融資平台的四類參與者與各自的算盤
發起方輝達、六家金融機構、長期資本供給方、算力使用方——重製報告表 1 的角色分工，並逐一檢視每一方進場的動機與退出的路徑。
CCO 是什麼：把算力債權切成三層賣的「抵押算力債務憑證」
報告提出一個資本市場可能的下一步：把多個 AI 基建專案的債權裝進證券化載體，打包成 CCO（Collateralized Compute Obligations），按償付順序分成優先級、中間級與權益級。
Caper 智能購物車：一台購物車，如何變成消費者身旁的 Physical AI
攝影機、電子秤、室內定位、邊緣運算與結帳介面被裝進同一台購物車。Caper 的意義，不只是少排一次隊，而是把線下購物行為變成可即時理解與回應的資料流。
巡檢數位化真正改變的，不是拍照速度，而是門店管理的節奏
人工巡檢每個品類可能耗時 30 至 45 分鐘，報表還會延遲。AI 圖像辨識把採集壓縮到數分鐘，更關鍵的是能在員工離店前直接派發整改任務。
Just Walk Out 已超過 400 個點位，為什麼大型超市仍沒有全面無人結帳
Amazon、Trigo 與 AiFi 已讓無感購物在小型場景運作，但 SKU 複雜度、密集客流、攝影機成本與辨識錯誤，使大型超市的商業化仍需要時間。
從試點到財報：零售 AI 的投資地圖、台灣落地順序與 12 個驗證指標
海外案例已證明多條路線可用，但產業仍在早期。投資人與經營者都不該只追發布會，而要追部署規模、使用率、收入增量、庫存改善與現金回收。
AI 不只在雲端回答問題：它正走進每一條貨架與購物動線
海外實體零售的 AI 化，已從單一軟體工具長出五條落地路線：智能購物車、貨架巡檢、圖像辨識、供應鏈決策與 AI 購物助手。真正的變化，是數位決策開始接管物理世界。
現貨率 87% 升到 94%，庫存反而少 8%：供應鏈 AI 如何打破兩難
Baby Bunting 與 Cora France 的案例顯示，AI 規劃不必在『多備貨』與『少缺貨』之間二選一。真正的成果，是用更準確的配置同時提高現貨率並降低庫存。
RELEX 不是在預測明天賣多少：它在重寫零售商每天怎麼下決定
需求預測、補貨、庫存分配、促銷與定價被放進同一套 AI 決策平台。RELEX 的案例說明，成熟的零售 AI 不是多一張儀表板，而是讓例外管理取代逐筆人工判斷。
當 ChatGPT 成為購物入口，零售商要開門、築牆，還是加一層自己的 AI
基礎大模型正在重畫流量入口。零售商可以向外部 AI 完全開放、維持封閉，或像 Walmart 一樣用自有助手作為中介。這不只是技術選擇，而是顧客與資料歸誰。
機器人巡店，還是員工拿手機拍照？兩條貨架 AI 路線怎麼選
Simbe 用機器人自動巡航，Form 的 GoSpotCheck 則讓員工用手機拍攝並由 AI 辨識。兩者不是誰取代誰，而是自動化程度、部署速度與現場流程的不同取捨。
Tally 4.0 巡檢機器人：每週省下 50 小時，只是貨架 AI 的第一張成績單
Simbe 的 Tally 能自主穿梭通道，辨識缺貨、錯價與錯放。官方案例顯示貨架有貨率達 98%、價簽準確率提升 90%，每週為門店節省超過 50 小時。
智能購物車不只省結帳人力：真正的大生意可能是客單價、廣告與數據
Caper 從 2024 年起開啟車載廣告業務。當一塊螢幕能一路跟著顧客穿過門店，它同時是推薦介面、促銷媒體、交易工具與行為資料入口。
客單價高 35%、GMV 增幅超 150%：Sparky 已從功能變成成長引擎嗎
Walmart 披露約半數 APP 使用者使用過 Sparky，Sparky 用戶客單價較一般用戶高 35%；周活躍用戶季增超過 110%，其促成 GMV 在一季內增幅超過 150%。但這些數字仍需拆解因果。
Sparky 看起來像聊天機器人，Walmart 真正打造的是一整套零售 AI Stack
Sparky 能搜尋、比價、看圖、理解語音並完成情境式整單採購；底層則由自研模型 Wallaby、商品資料、庫存、會員與履約系統支撐。介面只是冰山露出水面的那一角。
Walmart 的 AI 護城河不是模型：是 10,974 家門店與半小時履約半徑
截至 2026 年 4 月底，Walmart 在美國有 5,215 家門店、海外 5,759 家。超過 90% 美家庭住在門店 10 英里內，讓 AI 推薦能迅速變成可交付的商品。
六月上新 38,722 部：AI 讓短劇供給從劇組變成資料流
海外短劇月上新量由 2025 年中約 5,000 部，增至 2026 年 6 月 38,722 部；本土劇占比也由 27% 升至 46%，免費模式成長最快。
40% 觀看時間流向 AI 內容：年輕女性與西方奇幻成為主戰場
TikTok 資料顯示，短劇內容消費時間約有 40% 集中在 AI 內容；AI 劇受眾較年輕、女性占比較高，爆款則偏向高視覺衝擊與西方奇幻。
下載量年增 79%，收入只增 13%：短劇 App 正在換一套算盤
2026 上半年海外短劇 App 下載量約 14.41 億次、內購收入約 12.7 億美元；流量增速遠高於收入，顯示免費廣告與混合變現正在改寫單位經濟。
中國廠商拿下 93% 收入後，海外本土短劇開始反攻
2026 上半年中國出海短劇 App 約占全球內購收入 93%、下載量 85%；但海外本土平台已在印度、歐洲與中東快速卡位，市場主導權並非永久保固。
海外短劇市場上看 60 億美元：AI 把內容生意重新算一次
DataEye 將 2026 年海外微短劇市場預估由 50 億上修至 60 億美元；真正的變化不只在規模，而是 App、社群平台與網頁端開始形成三套收入引擎。
半年投放 1,961 萬組素材：短劇競爭已進入廣告工業化
2026 上半年海外短劇投放素材約 1,961 萬組、年增 324%，已超過 2025 全年；在投 App 由 1 月 905 款增至 6 月 1,131 款，供給與買量同步升溫。
DramaBox 賺錢、FreeReels 搶人：短劇平台冠軍為何不是同一家
DramaBox 以約 1.95 億美元居內購收入榜首，FreeReels 則以約 2.18 億次下載稱王；付費與免費模式正在爭奪兩種不同的冠軍。
美國付錢、印度下載：海外短劇其實是兩張世界地圖
美國占海外短劇 App 內購收入 34%，印度則占下載量 23%。收入市場與流量市場高度分離，全球化營運不能只做一套內容、一個價格。
情感與都市最熱，黑幫與神豪藏機會：短劇題材怎麼選
情感、都市題材在供給與熱度上斷層領先，逆襲、CEO、復仇形成擁擠的第二梯隊；黑幫、神豪等題材則呈現相對低供給、高熱度。
3.89 億月活躍用戶：海外短劇跨越的不是流量，而是滲透率
報告預估海外微短劇月活躍用戶將從 2025 年約 1 億，增至 2026 年底 3.89 億；在全球短影音用戶中的滲透率，也可能由 5.6% 升至 20.9%。
TikTok 五月短劇分潤 2,100 萬美元：平台開始搶產能
TikTok 2026 年前五個月短劇累計分潤約 6,000 萬美元，5 月單月達 2,100 萬；AI 短劇分潤 650 萬美元、月增 40%，社群端已從導流渠道變成收銀台。
20 萬支解說影片、5 億次播放：短劇正在從觀看變成收聽
TikTok 的 #shortdramareview 在 90 天內累積約 20 萬支影片、5 億次播放；35 歲以上觀眾占 61.6%，巴西熱度明顯領先，解說成為低成本出海入口，也可能吃掉付費。
中國衛星網路市場上看 1,512 億元：成長曲線要怎麼讀
報告推估 2024 至 2030 年中國市場由 648 億元增至 1,512 億元；拆開整星、星間雷射與相控陣後，才看得到真正的假設。
手機直連衛星：下一個十億級入口，不是再賣一支衛星電話
當 NTN 進入行動通信標準、衛星能力嵌入既有手機，商業模式會由專用設備轉向流量、訂閱與電信分潤。
2026 衛星網路轉折點：競爭不再只是誰發射得多
從三階段發展史與全球在軌衛星分布，看懂衛星網路為何由系統建設競賽，轉向終端、用戶、頻譜與應用價值的兌現競賽。
LEO、MEO、GEO 怎麼選：低軌不是全面取代高軌
低軌把典型時延從數百毫秒壓到數十毫秒，代價是需要更多衛星、動態追蹤、頻繁切換與完整星座營運。
萬星時代的瓶頸：太空不是無限停車場
當低軌星座進入萬顆規模，競爭會從數量擴張轉向多層網路、自治路由、頻譜協調、太空交通管理與可持續去軌。
NTN、相控陣與星間雷射：一張太空網路需要哪些技術
從 C／Ku／Ka／Q-V 頻段、多波束與電子掃描，到 3GPP NTN、Mesh 路由與 OISL，拆解衛星網路真正的技術堆疊。
軌道與頻譜才是真正稀缺資產：全球萬星計畫怎麼比
Starlink、OneWeb、Kuiper、GW、千帆與 Honghu-3 的計畫數量很驚人，但申報顆數不是產能；軌道、頻譜、部署時程與落地許可才是競爭核心。
千帆星座 200 顆之後：從組網里程碑走向終端商用
2026 年 6 月千帆衛星增至 200 顆、完成 AIS 組網，並展示 30mm 標準終端、航空終端與手機直連試驗；下一關是服務與收入。
750 億人民幣估值與連年虧損：千帆星座的財務現實
報告稱垣信衛星啟動新一輪融資，投後估值預計 750 億元；2023 至 2025 年累計淨虧損近 22 億元，如何判斷國家級基礎設施的商業化進度？
衛星網路八大應用：真正先付錢的不是一般家庭
遠洋作業、海事救援、跨境金融、公共安全、能源礦業、偏遠寬頻、手機直連與移動載具，哪些場景痛點最強、付費能力最高？
衛星網路產業鏈全圖：上游很熱鬧，中游才決定能不能收錢
整星、火箭、載荷、雷射、材料、地面站、終端、電信、遙測與應用如何串成一條收入鏈？台灣最有機會的節點在哪裡？
衛星量產加上火箭復用：太空產業第一次有了成本曲線
標準化衛星、商規元件、模組化平台、流水線與可重複使用火箭，如何把一次性航太工程改造成高頻工業系統？
太空資料中心是真的下一站，還是最昂貴的 AI 選擇權？
星間雷射、在軌資料預處理與自治路由已逐步成形；大型 AI 計算衛星仍要跨過電力、散熱、輻射、維修、發射與晶片淘汰。
Starlink 三層商業模式：住宅養規模，航空海事拉高價值
B2C、B2B 與 B2B2C 如何分工？報告估計 2025 年收入 123 億美元，住宅占 52.8%，移動、軍政、硬體與手機直連構成第二曲線。
Starlink 的真正護城河：不是 9,000 顆衛星，是部署速度
2019 至 2025 年發射批次由 2 次增至 120 次；自有火箭、衛星量產與快速迭代，如何形成競爭者難追的時間差？
Starlink 用戶破千萬後，為什麼 ARPU 反而往下走
報告稱 2025Q1 至 2026Q1 用戶由 500 萬增至 1,030 萬，但月均收入由 86 美元降至 66 美元；成長品質要怎麼判斷？
中國機器人零組件已經全面自製？答案是中低階快、高階仍卡關
從光達、諧波減速器到行星滾柱螺桿與空心杯馬達，拆解成本優勢、技術缺口與真正的中國產替代路徑。
中國智慧機器人的三張王牌：完整供應鏈、政策資本與海量製造場景
硬體工程化、長期資金與真實工廠形成罕見組合，但若資料不能標準化、場景不能產生收入，資產仍可能變成重複投資。
具身智慧真正缺的不是模型，而是能反覆學習的真實世界資料
高品質遙操作資料一筆曾超過 8 元人民幣，模型卻可能需要千萬小時級訓練；資料閉環才是機器人最深的護城河。
機器人會搶走工作嗎？短期先改任務，2032 年後才是就業重構壓力
送餐、配送、清潔先提升服務效率；物流分揀、後廚、飯店清潔與製造裝配的替代壓力，將在下一階段更明顯。
智慧機器人如何破局？場景、政策與資料治理必須一起動
只補助研發會製造更多樣機，沒有採購、標準、保險與資料規範，產品仍走不出展示廳；治理必須跟商業化同步。
人形機器人要多少錢才值得買？十萬元人民幣是商業化關鍵門檻
2025 年單台成本仍約 20 至 50 萬元人民幣，若企業要求兩年回本，售價、效率、稼動率與維護必須同時達標。
人形機器人不會吃掉所有市場：機械手臂、輪式、四足將長期共存
專用機器人拚精度、輪式與四足拚移動、人形拚人類基礎設施相容性；選擇形態之前，先問工作真正需要什麼。
工業、服務、特種機器人怎麼分？先看任務風險與工作環境
從 2024 年 54.2 萬台工業機器人與近 20 萬台專業服務機器人，讀懂三大應用市場的需求、商業模式與資料價值。
RaaS 為何會成為主流？把機器人從一次採購變成按成果付費
租賃與訂閱降低導入門檻，卻把稼動率、維修、保險與殘值風險轉回供應商；真正的 RaaS 不是把分期付款換個名字。
機器人大戰不是新創對巨頭：五大陣營其實拿著完全不同的牌
創業公司、老牌機器人廠、工業自動化巨頭、車廠科技公司與網路平台，誰有量產、資料、客戶與模型優勢？
焊接機器人一年成本 5 至 8 萬元：企業 ROI 要算的不只省幾個人
設備折舊、維護、能耗與操作人員加總後，標準化焊接已可能低於人工；更大的價值則來自品質、產能與接單彈性。
拆開智慧機器人的四層技術堆疊：感知、模型、控制與硬體缺一不可
一台機器人如何從看見杯子，到真的把杯子穩穩拿起來？用四層架構讀懂供應鏈、技術責任與投資位置。
機器人為何還沒大規模上班？資料—模型與供給—需求形成雙重死結
資料不足讓模型不穩，模型不穩讓產品難賣，產品賣不動又沒有真實資料；再加上標準、責任與付費意願，產業被兩個迴圈同時卡住。
2026 到 2030 先攻封閉場景，家庭機器人要等 2030 年後
半導體裝配與物資配送為何較早落地？家庭照護為何更慢？關鍵在環境變數、互動密度與錯誤代價。
什麼才算智慧機器人？不是會走路，而是完成感知、決策、互動與執行
把人形外觀先放一旁，從四項核心能力重新定義智慧機器人，也看懂具身智慧與傳統自動化真正的分界。
台灣機器人機會不只零組件：從精密製造、場景整合到 RaaS 的 90 天路線圖
台灣不必複製中國整套產業規模，應把半導體、電子製造、醫療與服務業場景，轉成高可靠度、可出口的解決方案。
智慧機器人的三條技術路線：硬體＋控制、感知＋控制、大模型決策
三條路線分別從精度、自主性與泛化能力切入；短期商業化節奏不同，長期卻會在同一個場景裡相遇。
機器人取代工作的三波次：先高危重體力，再進服務，最後才到柔性製造
2026 至 2028 年先替代危險與標準任務，2029 至 2032 年擴大服務輔助；精密、半技能工作仍沒有確定時間表。
2025 年 SpaceX 財報解剖：營收 187 億美元，為什麼仍然虧損？
Starlink 與發射毛利率改善，卻被 AI、Starship 與研發投資吞回去。這不是矛盾，而是成長公司的資本配置選擇。
太空商業飛輪怎麼轉：發射降本、Starlink 收錢、AI 再放大
飛輪不是把三個熱門名詞畫成圓圈，而是前一個業務真的降低下一個業務的單位成本。
2026 到 2028 的關鍵依賴：SpaceX 哪一張骨牌最不能倒？
Starship、V3、AI 合約、AI1 與 Gigasat 並非平行專案；前一項延誤，會推遲後一項的容量與現金流。
Falcon 9 復用經濟學：為什麼飛到第十次，毛利率才真正迷人
回收成功只是技術新聞；檢修變少、週轉變快、固定成本被更多任務攤薄，才是財務新聞。
SpaceX 五步工作法：先刪掉需求，再談自動化
最昂貴的浪費，是把一個不該存在的流程做得非常有效率。馬斯克的工程方法，核心其實是反官僚。
從 Falcon 1 到軌道 AI：SpaceX 二十五年的五次商業模式升級
真正關鍵的里程碑，不是每次火箭升空，而是公司如何從專案收入走向復用、星座、訂閱與算力。
SpaceX 為何壟斷商業發射：價格只是結果，頻率才是原因
客戶買的不是一枚火箭，而是一個準時、可保險、能反覆交付的軌道班表。
Macrohard 與 Digital Optimus：AI 能否把白領工作也做成機器人？
Optimus 自動化物理工作，Macrohard 嘗試自動化數位工作；兩者共用的不是外型，而是感知、推理、工具與回饋。
馬斯克擁有 85.1% 投票權：雙重股權如何放大速度，也放大治理風險
創辦人可以做十年工程，不必每季向市場低頭；外部股東也必須接受，自己的經濟權利遠大於決策權。
把資料中心送上太空：AI1 衛星的 120kW 算力，真的可行嗎？
太空有太陽能，卻沒有免費散熱與維修。AI1 的價值，要先從單星工程驗證開始，而不是先乘上一百萬顆。
火箭也能共乘：Transporter 如何把小衛星長尾市場變成班機
把多顆小衛星塞進同一次任務，不只是便宜；它讓原本不值得單獨服務的客戶，變成可規模化的標準產品。
SpaceX 風險儀表板：投資人每季應更新的 20 個指標
最好的結論不是『看好』或『看壞』，而是一套知道什麼變化會讓自己改變看法的檢查表。
太空太陽能不是免費午餐：軌道 AI 最難的可能不是電，而是熱
地面資料中心怕缺電，太空算力怕散不掉熱。真空沒有空氣，所有熱量都必須靠輻射慢慢送走。
SpaceX 早已不只是一家火箭公司：三層基礎設施的真正樣貌
火箭是入口、Starlink 是現金流、AI 是遠期期權。真正的公司價值，來自三個系統能否共享製造、能源、資料與資本。
火箭、衛星、終端、模型全都做：SpaceX 垂直整合是護城河還是包袱？
垂直整合只有在瓶頸明確、規模足夠時才創造價值；否則，它只是把供應商風險換成自己的資本負擔。
SpaceX × Tesla 共用資產地圖：真正的協同藏在工廠、能源、晶片與資料
兩家公司不是靠同一位創辦人就自動產生協同；只有共享能力降低成本、縮短時程，股東才真正得到價值。
Starlink 不只是網路，也是太空 AI 的資料匯流排
若軌道算力要成立，運算節點必須彼此連線並把結果送回地面；既有雷射鏈路可能是 SpaceX 最被低估的資產。
從飛機、郵輪到農機：Starlink 企業版為什麼比家用寬頻更值錢？
住宅用戶帶來規模，企業客戶買的是不中斷、可管理與跨地域服務，因此單位收入與黏著度更高。
一萬顆衛星不是終點：Starlink 真正賣的是每一平方公里的容量
數衛星顆數很容易，理解頻譜、波束、地面站與尖峰壅塞比較難；真正決定營收的是可售容量。
手機直接連衛星：Starlink Direct-to-Cell 不是取代電信商，而是賣給電信商
最聰明的地方不是把地面基地台消滅，而是讓既有電信商用同一支手機補上最昂貴的訊號盲區。
Starlink 何時成為現金牛：114 億美元營收背後的單位經濟
毛利率從約 28%走到 48%，顯示規模經濟開始出現；但自由現金流仍要扣除持續換星與擴容。
Starlink 用戶破千萬，ARPU 卻下降：這是成長，還是打折換規模？
用戶翻倍與單價下降可以同時是好消息；答案取決於新增市場的邊際成本、容量與續約。
Starship 的一千億美元問題：完整復用能把入軌成本降到哪裡？
100 噸運力不是答案；只有當兩級都能快速復用、載荷充足、發射場高週轉，低成本才會出現在帳上。
Starship 不只要會飛，還要會量產：真正瓶頸可能在工廠與發射場
原型成功是航太工程；一年上百次任務，則是製造、維修、法規與供應鏈共同完成的營運系統。
SpaceX 分部估值：發射 4,359 億、通信 8,994 億、AI 1.008 兆美元合理嗎？
SOTP 能避免把三種生意硬套同一倍數，卻也可能把每個部門都用最貴的同業定價，再加總成一個漂亮答案。
Terafab：SpaceX 為什麼想把手伸進 2 奈米晶片製造？
控制晶片可降低供應風險，也可能把全球最難、最資本密集的產業再背到自己身上。這是選擇權，不是既成產能。
28.5 兆美元 TAM 的誘惑：市場很大，不代表 SpaceX 能把整張餅帶走
AI 占 TAM 的九成以上，讓總數看起來像宇宙一樣大；真正應估的是可服務市場、取得份額與獲利能力。
兩家券商看同一家公司，2028 年營收差 162 億美元：預測差在哪？
分歧不是誰算錯，而是 Starlink 用戶、AI 合約與成長延續時間不同。模型最有價值的地方，正是把假設攤開。
xAI 的算力、模型、分發飛輪：1GW 資料中心如何變成收入？
GPU 不是商業模式。只有當算力被模型、企業合約與五億月活用戶持續使用，昂貴機房才會變成可回收資產。
SpaceX 合併 xAI、Tesla 投資 20 億美元：資本架構如何改變？
模型、資料與算力進入 SpaceX 後，產業故事更完整；債務、估值與關係人交易也變得更難拆。
我適合創業嗎？別算成功率，先完成六個低成本驗證
創業適不適合不是性格測驗，也不能用一個成功率回答；真正可判斷的是你能否用可承受成本取得逐步變強的市場證據。
台灣一人公司怎麼成立？先選組織，再跑完登記、稅籍與帳務
一人公司最難的不是把表單送出去，而是先決定願意承擔哪種責任、行政成本與現金流紀律；設立只是營運系統的起點。
青年創業貸款怎麼申請？先過資格，再讓銀行看懂還款來源
青創貸款不是補助，也不是符合年齡就會核准；申請人要同時通過政策資格與銀行授信兩道門。