受惠於AI晶片需求強勁爆發，南韓記憶體巨頭SK海力士（SK Hynix）市值在週三正式突破1兆美元大關，這也是繼競爭對手三星電子（Samsung Electronics）近期達成該里程碑後，南韓第二家市值衝破兆元美元的半導體企業，顯現出全球資金正持續湧入AI相關供應鏈。記者鄧天心／綜合報導

受惠於AI晶片需求強勁爆發，南韓記憶體巨頭SK海力士（SK Hynix）市值在週三正式突破1兆美元大關，這也是繼競爭對手三星電子（Samsung Electronics）近期達成該里程碑後，南韓第二家市值衝破兆元美元的半導體企業，顯現出全球資金正持續湧入AI相關供應鏈。

[caption id="attachment_223562" align="aligncenter" width="837"] SK海力士穩坐輝達HBM關鍵供應商。（圖／擷取自SK海力士官網）[/caption]

股價今年狂飆250%！穩坐輝達HBM關鍵供應商

SK海力士股價在週三盤中一度暴漲達11%，帶動公司市值順利插旗1兆美元俱樂部。回顧今年以來的表現，在AI伺服器與加速器不可或缺的高頻寬記憶體（HBM）需求大噴發驅動下，SK海力士股價已經瘋狂飆升了約250%。

目前SK海力士已成為AI晶片龍頭輝達（NVIDIA）的核心供應商，這項關鍵合作也進一步鞏固了其在全球AI供應鏈中的核心地位。

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雙雄撐起南韓股市！分析師警告過度集中風險

這波AI晶片大行情不僅帶動SK海力士，其國內勁敵三星電子的股價在週三也同步上漲超過6%。事實上，三星電子在幾週前才剛跨過1兆美元的市值門檻。

根據倫敦證券交易所集團（LSEG）的數據顯示，這兩家半導體巨頭目前已佔南韓綜合股價指數（Kospi）權重超過40%，而Kospi指數自今年初以來也已經幾近翻倍。這項數據突顯出南韓股市的表現，如今已與全球AI晶片及記憶體的需求深度綑綁。

然而，認為這種權重高度集中的現象可能會加劇南韓股市的波動性，一旦未來面臨供應鏈中斷，或是全球資料中心投資速度放緩等風險，南韓大盤將更容易受到衝擊。

獲利成長超車股價！專家指估值「反而變便宜」

儘管股價已經歷了一輪驚人暴漲，但專家認為SK海力士的長紅行情可能還沒走到終點。

KB金融集團全球投資策略師Peter Kim指出，分析師對於公司獲利預測調升的速度，實際上已經超越了股價追趕的升幅。Peter Kim表示：「這兩座科技雙子星（指SK海力士與三星電子）的基本面與估值依然非常健康。」他進一步解釋，由於市場紛紛調高兩家公司的獲利預期，且調幅比股價漲幅還要快，這使得SK海力士目前的估值從本益比的角度來看，反而「變得比之前更便宜」，後市依然可期。

延伸閱讀：黃仁勳：AI時代讀什麼科系並不重要 「這3個能力」不可替代

資料來源：cnbc

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為了在行動晶片效能競賽中縮小與蘋果的差距，高通與聯發科傳出將在今年旗艦手機晶片上導入台積電 最新強化版2奈米製程N2P，希望藉由更高時脈與製程優勢，在單核與多核效能上挑戰蘋果即將推出的A20系列晶片。不過，最新市場消息指出，真正決定勝負的關鍵，恐怕不只是製程升級，還包括晶片架構設計能力。記者黃仁杰／編譯

為了在行動晶片效能競賽中縮小與蘋果的差距，高通與聯發科傳出將在今年旗艦手機晶片上導入台積電 最新強化版2奈米製程N2P，希望藉由更高時脈與製程優勢，在單核與多核效能上挑戰蘋果即將推出的A20系列晶片。不過，最新市場消息指出，真正決定勝負的關鍵，恐怕不只是製程升級，還包括晶片架構設計能力。

[caption id="attachment_219979" align="aligncenter" width="1672"] 高通與聯發科傳出將在今年旗艦手機晶片上導入台積電最新強化版2奈米製程N2P。（圖／AI生成）[/caption]

根據市場傳聞，高通新一代驍龍8 Elite Gen 6 Pro與聯發科天璣9600 Pro，都有望採用台積電N2P製程。相較基礎版N2，N2P可在相同晶片面積下，帶來約5%的效能與能效提升。

市場預期，導入N2P後，高通與聯發科將有機會把旗艦SoC推向更高時脈，進一步拉高單核與多核跑分成績，藉此縮小與蘋果A系列晶片的差距。

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不過，中國科技爆料人士指出，僅靠更先進製程，未必足以擊敗蘋果。高通與聯發科若想真正超越蘋果，還必須同步提升CPU架構設計、記憶體快取配置，以及整體晶片內部設計效率。

報導指出，蘋果長期在晶片架構設計上具備領先優勢。以先前推出的A19 Pro為例，其效率核心在不增加功耗的情況下，性能仍可提升約29%，顯示蘋果在架構優化上的競爭力。

另一方面，由於N2P製程成本高於標準N2，高通與聯發科若全面導入新製程，也可能面臨手機品牌客戶採用意願下降的風險。

市場認為，未來高通與聯發科除了製程升級外，勢必也會同步加強架構優化與快取設計，否則即便跑分提升，仍可能因功耗與成本問題影響市場接受度。

至於蘋果，市場推測其可能繼續採用台積電標準版N2製程，並透過晶片架構設計與系統整合能力維持競爭優勢。

來源：wccftech

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AI時代不只考驗晶片會不會算，更考驗資料能不能送得夠快、夠省電。隨著大型語言模型、生成式AI與資料中心規模持續擴大，伺服器之間每天都在交換海量資料，傳統仰賴銅線與電訊號的傳輸方式，逐漸面臨頻寬不足、延遲提高與耗電增加等瓶頸。國科會「關鍵新興晶片設計研發計畫」支持的清大團隊成功開發「四階脈衝振幅調變（PAM-4）傳收機」，提供更低耗高功的解決方案。記者黃仁杰／台北報導

AI時代不只考驗晶片會不會算，更考驗資料能不能送得夠快、夠省電。隨著大型語言模型、生成式AI與資料中心規模持續擴大，伺服器之間每天都在交換海量資料，傳統仰賴銅線與電訊號的傳輸方式，逐漸面臨頻寬不足、延遲提高與耗電增加等瓶頸。國科會「關鍵新興晶片設計研發計畫」支持的清大團隊成功開發「四階脈衝振幅調變（PAM-4）傳收機」，提供更低耗高功的解決方案。

[caption id="attachment_219184" align="aligncenter" width="1477"] 清大團隊成功開發「四階脈衝振幅調變（PAM-4）傳收機」，提供更低耗高功的解決方案。 （圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

國科會13日發布學術成果並進行報告，由國立清華大學電機工程學系副教授彭朋瑞領軍，與清大副教授謝秉璇、劉怡君，以及國研院台灣半導體研究中心博士林銘偉合作，成功開發「四階脈衝振幅調變（PAM-4）傳收機」。這項技術結合共封裝光元件（CPO）模組後，單通道傳輸速率可達100Gb/s，未來有望取代目前資料中心常見的傳統插拔式光模組架構，滿足更高速、更低功耗的資料傳輸需求。

所謂PAM-4，就如同一條路一次載更多資訊。傳統PAM-2訊號只有高、低兩種電壓狀態，一次符號只能代表1個位元；PAM-4則把訊號切成4種不同電壓狀態，讓一個符號可以帶2個位元，等於在不大幅增加通道數的情況下，把資料傳輸效率提高。但4種電壓狀態彼此更接近，接收端必須更精準分辨訊號，電路設計也更複雜。

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清大團隊的突破，在於提出新的PAM-4接收機架構，善用低解析度類比數位轉換器，完成高速資料取樣與解調。更關鍵的是，團隊在28奈米製程下，就做出可與國外高速晶片公司在7奈米以下製程實現的100Gb/s傳收機相當的效能，未來若走向商業應用，可能具備成本與量產彈性優勢。

除了傳收機本身，這項成果也瞄準下一代資料中心的核心技術矽光子與CPO。矽光子是把光學元件整合進矽晶片，讓資料不只靠電流傳輸，而是改用光訊號傳遞；相較傳統電子訊號，光訊號具備高頻寬、低功耗與低延遲優勢，特別適合AI資料中心、乙太網路交換器與高速通訊應用。

目前資料中心廣泛使用的插拔式光模組，雖然部署彈性高，但隨著速率從400G、800G繼續往上推進，功耗會快速增加。CPO則是把光晶片與電子晶片直接封裝在同一基板上，縮短訊號傳輸距離，降低中間轉換與傳輸損耗。簡單說，過去光電轉換像是外接設備，現在則是把光引擎更靠近運算核心，讓資料少繞路、跑更快，也更省電。

團隊也已完成100Gb/s電傳收機晶片與矽光子載板的整合，透過異質整合封裝技術開發CPO模組，並開發可達100Gbps電光轉換的矽基微環調變器，以及頻寬大於50GHz的高速光偵測器。相關成果也已在國際固態電路研討會ISSCC展示，關鍵技術累積取得6件美國發明專利與8件中華民國發明專利。

AI資料中心未來不只需要更強GPU、ASIC與記憶體，也需要更高速、更低耗能的「資料高速公路」。清大團隊此次開發的PAM-4傳收機與CPO整合技術，正是瞄準AI資料中心下一階段的頻寬與功耗挑戰，也讓台灣在晶片設計、矽光子與先進封裝交會的新戰場上，往前推進一步。

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​過去二十年，世界談到台灣，最常出現的詞彙是「矽盾」（Silicon Shield）。這個邏輯的核心很簡單：全球高度依賴台灣半導體，因此形成了一種戰略性的「供應鏈嚇阻力」。在高階晶圓代工領域，台灣早已是 AI、軍工與雲端運算的生命線。​然而，站在 2026 年的歷史轉折點回頭看，傳統矽盾的定義已不敷使用。世界正進入另一場更深層的競爭：國際強權爭奪的不再只是「誰能製造晶片」，而是「誰能維持全球供應鏈秩序」。這，正是「矽盾 2.0」的開端。文／戴中興（台灣品牌永續藍圖學校校長／MIT Sloan Management Review 諮詢委員）

​過去二十年，世界談到台灣，最常出現的詞彙是「矽盾」（Silicon Shield）。這個邏輯的核心很簡單：全球高度依賴台灣半導體，因此形成了一種戰略性的「供應鏈嚇阻力」。在高階晶圓代工領域，台灣早已是 AI、軍工與雲端運算的生命線。​然而，站在 2026 年的歷史轉折點回頭看，傳統矽盾的定義已不敷使用。世界正進入另一場更深層的競爭：國際強權爭奪的不再只是「誰能製造晶片」，而是「誰能維持全球供應鏈秩序」。這，正是「矽盾 2.0」的開端。

[caption id="attachment_218378" align="alignnone" width="844"] 國際強權爭奪的不再只是「誰能製造晶片」，而是「誰能維持全球供應鏈秩序」。這，正是「矽盾 2.0」的開端。（圖／AI生成）[/caption]

​一、 治理戰取代製造戰：矽盾 2.0 的核心邏輯​如果說矽盾 1.0 的核心是「製造能力」，那麼矽盾 2.0 的核心則是「治理能力」。​先進半導體早已超越單一產業問題。它牽動的是能源供應、物流效率、資安韌性、金融穩定與地緣政治風險。

換句話說，世界依賴台灣，已不單是依賴那片薄薄的晶圓，而是依賴台灣能否讓這套極度複雜、跨國協作的系統持續穩定運作。這種讓系統不崩潰的能力，本質上就是治理能力。台灣的防線，已從工廠的圍牆，擴張到全球經貿秩序的法規與信任機制。

​二、 拆解空洞化偽命題：分散式中心下的隱形霸權。​近年外界憂慮台積電赴美、德、日設廠會造成「產業空洞化」，這其實是用舊時代的製造思維在理解新時代的供應鏈架構。

[caption id="attachment_218384" align="alignnone" width="836"] 不再只是晶片工廠！矽盾 2.0 爆發：台灣正進化為全球秩序的「治理節點」（圖／台灣品牌永續藍圖學校提供）[/caption]

​未來全球半導體正形成一種「分散式中心」（Distributed Hub）模式：產能可以分散全球以降低地緣風險，但核心研發、關鍵製程 Know-how 與供應鏈調控樞紐，依然高度集中於台灣。​半導體最難複製的從來不是廠房，而是工程文化、供應鏈協作密度、人才訓練系統與跨產業的系統整合默契。各國可以透過補貼蓋工廠，卻難以複製整套產業生態系。台灣正從「世界工廠」轉型為全球供應鏈的「指揮大腦」。

​三、 AI 聖殿的唯一金鑰：重新定義戰略物資

​AI 時代的來臨，無限放大了台灣的權力。未來十年，全球對 GPU、HBM 與先進封裝的需求將呈現爆炸性成長，而這些關鍵環節幾乎全數鎖定在台灣供應鏈手中。​這意味著，國際競爭的核心正從石油與傳統軍事，轉向晶片、算力、能源與資料治理。半導體戰爭的本質是下一代全球秩序的競爭。誰掌握了高階晶片，誰就掌握了 AI 時代的主導權。台灣已不再只是供應鏈的一個角色，而是 AI 世界不可或缺的「基礎設施」。

​四、 守護全球秩序：信任是唯一的戰略貨幣

​這代表台灣未來面對的挑戰，將從技術領先延伸到戰略信任。矽盾 2.0 保護的，已不只是半導體，更是全球對科技秩序的信任。​一旦台灣供應鏈失衡，影響的將是全球金融市場、雲端設施乃至整體世界經濟文明的運作。因此，台灣未來真正重要的不只是守住產能，更是守住「全球科技供應鏈的可信度」。這也是為什麼，我們需要更積極參與國際標準制定、供應鏈治理與永續規範。

​在未來世界，真正的霸權不在於誰生產最多，而在於：「誰能讓整個系統持續運作」。台灣正站上歷史的前哨站，從製造中心進化為「全球治理節點」，這不僅是我們的生存戰略，更是我們對世界秩序的關鍵貢獻。

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AI新創Anthropic傳出將大舉加碼算力投資。根據《The Information》報導，Anthropic已承諾未來將投入高達2,000億美元，向Google採購雲端運算資源與AI晶片，以支撐旗下Claude大型語言模型持續擴張的運算需求。記者黃仁杰／編譯

AI新創Anthropic傳出將大舉加碼算力投資。根據《The Information》報導，Anthropic已承諾未來將投入高達2,000億美元，向Google採購雲端運算資源與AI晶片，以支撐旗下Claude大型語言模型持續擴張的運算需求。

[caption id="attachment_216008" align="aligncenter" width="1536"] 根據《The Information》報導，Anthropic已承諾未來將投入高達2,000億美元，向Google採購雲端運算資源與AI晶片。（圖／AI生成）[/caption]

路透社表示，目前尚無法獨立核實這項消息。Anthropic拒絕對此發表評論，而Google則將相關問題轉交Anthropic回應。

市場人士指出，隨著Anthropic旗下Claude系列模型需求快速成長，公司近幾個月正積極透過多項大型合作，提前鎖定未來所需的AI算力。

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就在上個月，Anthropic才剛與雲端基礎設施公司CoreWeave簽署多年合作協議，擴充運算資源。

此外，Anthropic也預計在今年底前，透過Amazon晶片平台取得接近1GW（百萬瓩）等級的運算容量，規模相當可觀。

Anthropic過去曾表示，Claude模型的訓練與推理，採用多元硬體架構，包括亞馬遜雲端服務（AWS）的Trainium AI晶片、Google自研的TPU（張量處理器），以及NVIDIAGPU平台。

這也顯示，在全球生成式AI競賽持續升溫下，頂級AI公司對雲端運算與先進晶片的需求仍在快速攀升。

另一方面，受惠AI布局與雲端業務高速成長，Google母公司Alphabet近期股價持續創高，市值正逼近甚至有機會超越輝達，角逐全球市值最高科技企業寶座。

來源：路透社

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台積電全力擴產迎戰AI浪潮，但供應壓力仍未見解。公司在最新法說會中指出，2026年資本支出將達560億美元，主要用於新建晶圓廠與既有產線升級，不過即便投入如此龐大資源，仍難以追上當前爆發式成長的AI需求，預期供應吃緊情況將延續至2027年甚至更久。記者黃仁杰／編譯

台積電全力擴產迎戰AI浪潮，但供應壓力仍未見解。公司在最新法說會中指出，2026年資本支出將達560億美元，主要用於新建晶圓廠與既有產線升級，不過即便投入如此龐大資源，仍難以追上當前爆發式成長的AI需求，預期供應吃緊情況將延續至2027年甚至更久。

[caption id="attachment_205620" align="aligncenter" width="1536"] 產業分析平台 Stratechery 指出，台積電對於 AI 熱潮初期的投資態度偏向保守，未能及早反映需求，已在供應鏈中形成瓶頸。（圖／AI生成）[/caption]

隨著AI應用全面擴散，需求已不再侷限於單一晶片類別，而是從GPU、CPU、記憶體一路延伸至電源管理IC、線材與各類關鍵材料，形成全供應鏈同步緊繃的局面。在輝達、超微與Apple等大客戶持續追加訂單之下，台積電產能壓力持續升高。

面對需求洪流，台積電正同步推動全球擴產布局，3奈米製程成為核心戰略。公司規劃在台南科學園區興建新廠，預計2027年上半年量產，美國亞利桑那第二座晶圓廠則將於同年下半年投產，日本第二座工廠則預計2028年加入生產行列。除了新建產能，台積電也積極將既有5奈米設備轉換為3奈米產能，並透過不同製程節點之間的彈性調度，提高整體產出效率。

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魏哲家強調，在產能緊張的情況下，公司不會選擇特定客戶或偏袒訂單，而是透過各種方式最大化產能，包括設備升級與製程優化。他也指出，一旦製程節點達到上限，未來將進一步升級既有工廠，以持續支撐市場需求。

在供應壓力持續升高之際，市場也出現外溢效應。包括Tesla開始同時與台積電與Samsung Electronics合作，並布局自建產能；英特爾則積極推進14A製程，試圖吸引更多客戶轉單。另一邊，三星也將重心放在HBM與LPDDR等記憶體產品，搶攻AI帶動的需求紅利。

AI帶動的半導體「超級循環」已全面啟動，但供應鏈瓶頸短期內仍難解。對台積電而言，這既是前所未有的成長機會，也是產能與技術同步承壓的關鍵考驗，未來幾年擴產進度與執行力，將直接牽動全球AI產業的發展速度。

來源：wccftech

這篇文章 砸560億美元還是不夠！台積電坦言晶片缺貨恐延燒到2027年後 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

伊隆·馬斯克近日表示，若台積電能滿足其龐大晶片需求，特斯拉與SpaceX根本不需要推動TeraFab計畫，凸顯AI時代下晶片產能緊張問題。記者黃仁杰／編譯

伊隆·馬斯克近日表示，若台積電能滿足其龐大晶片需求，特斯拉與SpaceX根本不需要推動TeraFab計畫，凸顯AI時代下晶片產能緊張問題。

[caption id="attachment_213323" align="aligncenter" width="2121"] 馬斯克近日表示，若台積電能滿足其龐大晶片需求，特斯拉與SpaceX根本不需要推動TeraFab計畫。（圖／AI生成）[/caption]

馬斯克強調，特斯拉與SpaceX未來仍會是台積電的重要客戶，雙方並非傳統意義上的競爭關係。之所以攜手英特爾推動TeraFab，是為了解決自身AI晶片需求無法完全被滿足的問題。

TeraFab計畫預計於2029年啟動試產，初期月產能約3000片晶圓，未來將隨製程成熟逐步擴大。

隨著AI應用快速成長，企業對晶片需求呈現爆發式上升。馬斯克指出，未來產業將不再只依賴單一代工廠，而是可能同時布局多個供應來源，甚至建立自有製造能力。

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目前特斯拉的AI5與AI6晶片仍分別由台積電與三星代工，同時Dojo3超級電腦計畫也在推進中，顯示其AI基礎建設需求持續擴張。

對於TeraFab計畫，台積電董事長暨總裁魏哲家在法說會上表示，建置晶圓廠至少需2至3年，量產爬坡還需1至2年，強調半導體產業沒有捷徑。

馬斯克也坦言，若台積電能生產「驚人數量」的晶片，TeraFab就沒有存在必要。這番言論被視為對當前產能瓶頸的直接回應。

來源：wccftech

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隨著 iPhone 17e 與 MacBook Neo 於市場引發討論，「晶片分選」（Binning）一詞，逐漸從半導體專業術語走入大眾視野。這項技術不僅是科技產業維持產能的關鍵，更是蘋果（Apple）近年能推出更具價格競爭力產品的核心商業策略。記者孟圓琦／編譯

隨著 iPhone 17e 與 MacBook Neo 於市場引發討論，「晶片分選」（Binning）一詞，逐漸從半導體專業術語走入大眾視野。這項技術不僅是科技產業維持產能的關鍵，更是蘋果（Apple）近年能推出更具價格競爭力產品的核心商業策略。

[caption id="attachment_212761" align="alignnone" width="1376"] 一塊典型的矽晶圓(直徑約30.48公分的圓形扁平晶體)可生產大約 500 顆晶片，但其中很大一部分會存在缺陷面臨淘汰，每塊晶圓可能只能得到 200 顆（甚至更少）可用的晶片，可使用的良率越高、成本也就越低。（圖／AI生成）[/caption]

何謂晶片分選？

「分選」（Binning）的概念，其實最早源於農業。農作物收成後會依據品質分裝，最優質的產品送往零售市場，外觀稍遜者則降價批發做成加工食品。如今，這項邏輯已全面應用於半導體製程。例如，一個受測時無法在 3000 MHz 頻率穩定運行的記憶體晶片，會被重新定義並以 2800 MHz 規格降級銷售，而非直接報廢。

效能與瑕疵：晶片的「轉生」過程

蘋果與英特爾（Intel）、輝達（Nvidia）等大廠相同，主要透過「時脈速度」與「硬體架構瑕疵」兩種方式進行晶片分選：

1. 效能分級：

   晶片在測試階段會依據其在高電壓下的頻率穩定度進行分類。體質最精良的晶片會被挑選出來，應用於需要頂尖效能的高階設備中

2. 架構容錯：

   現代晶片擁有數以百億計的電晶體，製程極其複雜。在矽晶圓生產過程中，難免會出現瑕疵。透過將損壞的核心（如 GPU 或 CPU 核心）遮蔽或關閉，原本應報廢的瑕疵晶片便能以「核心數較少」的版本重新包裝，投入對效能要求較低的產品

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提升良率 降低消費門檻

晶片製造是以整片「晶圓」計價。若蘋果（Apple）必須捨棄所有微瑕疵晶片，每片晶圓的可用良率將大幅下降，推升單顆晶片的成本。透過「分選」技術，蘋果能有效提高晶圓利用率，不僅減少了電子廢棄物，更成功壓低硬體成本，將節省的費用反映在 iPhone 17e 等平價產品的售價上。

以 599 美元（折合新台幣約 18,937 元左右）起的產品線為例，正是這種「化瑕疵為戰力」的工業管理學，讓蘋果能在大數據與精密製造的時代，持續提供兼具效能與價格優勢的數位體驗。

延伸閱讀：
蘋果摺疊機傳靠「特製膠水」告別摺痕！傳採 iPad 式多工界面
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資料來源：macworld

這篇文章 買到「挑剩的」晶片？2分鐘看懂蘋果如何「分籃」降成本 打造高CP產品 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

蘋果(Apple) 近期推出的 MacBook Neo 在市場取得巨大成功，根據最新業界報告顯示，蘋果已著手規劃其繼任機型。新一代 MacBook Neo 預計將搭載 A19 Pro 晶片，針對記憶體容量、圖形效能及能耗效率迎來顯著提升。記者孟圓琦／編譯

蘋果(Apple) 近期推出的 MacBook Neo 在市場取得巨大成功，根據最新業界報告顯示，蘋果已著手規劃其繼任機型。新一代 MacBook Neo 預計將搭載 A19 Pro 晶片，針對記憶體容量、圖形效能及能耗效率迎來顯著提升。

[caption id="attachment_212675" align="alignnone" width="1264"] 新一代 MacBook Neo 預計將搭載 A19 Pro 晶片，針對記憶體容量、圖形效能及能耗效率迎來顯著提升。（圖／AI生成）[/caption]

銷量超出預期！A18 Pro 晶片傳供不應求

提姆．庫克 (Tim Cook) 此前證實，MacBook Neo 創下 Mac 系列產品史上最強的發售首週銷量。分析師 Tim Culpan 指出，由於需求遠超原先規劃，蘋果 A18 Pro 晶片的庫存正以超乎預期的速度消耗。因應此市場反應，供應鏈消息指出蘋果原計畫明年僅推出搭載 A19 Pro 閹割版晶片的更新版本，現已轉向更積極的硬體升級方案。

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A19 Pro 晶片帶來三大關鍵優化

下一代 MacBook Neo 將採用的 A19 Pro 晶片，預計會解決現行機型最受爭議的痛點，並強化 AI 處理能力：

• 記憶體提升至 12GB：

  相較於現有機型的 8GB 限制，新一代機型將記憶體基礎規格提升 50% 至 12GB。這項更動將強化裝置在多工處理、專業工作流及高負載任務中的表現，回應市場對於 8GB 記憶體不足的長期訴求。

• GPU 效能與 AI 運算大幅躍進：

  A19 Pro 晶片在每個 GPU 核心中皆整合了「神經加速器（Neural Accelerators）」。針對 AI 相關的 GPU 任務，可提供最高達 3 倍的效能增長，這將直接優化 Apple Intelligence、新一代 Siri 以及 3D 遊戲的運行流暢度。

• 能耗效率進化：

  A19 Pro 晶片在架構上具備更高的效率優勢，雖然對電池續航的具體貢獻仍待實測，但對於追求長時行動辦公的使用者而言，每分電力的節省均具備實質意義。

目前，市場普遍看好這款繼任機型將延續 MacBook Neo 系列的銷售動能。儘管蘋果尚未正式揭露產品發表時程，但 A19 Pro 晶片的導入無疑已讓這款產品成為市場關注的焦點。

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熱銷到斷貨！MacBook Neo擬升級A19 Pro晶片 恐面臨供應瓶頸

資料來源：9to5mac

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Uber正導入亞馬遜自研晶片，以提升運算效率並加速人工智慧模型訓練。隨著數位服務需求持續成長，Uber積極尋求更高效能的硬體支援，以優化平台運作。記者黃仁杰／編譯

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