銅鑼新廠啟動,美光2028財年大規模出貨在即 發佈: 2026/03/17 點閱: 168 2026年初,美光正式完成對力積電位於苗栗銅鑼的P5廠收購。這筆交易不僅擴展了美光在台灣的產能布局,也讓其在全球AI記憶體市場的地位更加穩固。隨著AI、雲端運算和高效能運算需求快速成長,記憶體產品成為影響系統效能的核心,而此次收購正好契合了市場對高性能記憶體日益迫切的需求。 本文將以深入角度,解析...
生態疾病防火牆首創!中華電信保育「科技為善」 發佈: 2026/03/17 點閱: 154 中華電信於2025年推出「科技為善、永續前行AI棲地保育2.0」計畫,透過升級AI多模態生態監測系統與首創「生態疾病防火牆」,成功守護七股頂山濕地黑面琵鷺。鳥類影像辨識擴增至13種,SILIC聲紋技術識別33種鳥類,搭配AIoT水質感測器與電子圍籬,即時監控疾病與人為干擾。2025年黑面琵鷺度冬數量...
AIoT × 國防 × 無人載具製造中心:達運光電多元化成長之路 發佈: 2026/03/17 點閱: 138 如果你觀察今年的科技股走勢,「AIoT 與國防佈局」這組關鍵字已經不再稀奇,反而是誰能把它們落地──做到「商業價值」──才真正值得一看。達運光電(8045)正是在這個轉捩點上逐步翻開新的一頁。今年他們不只談願景,而是一步一腳印,把既有的寬頻傳輸基礎,轉向更高成長性的應用。 不只寫出資訊,更將帶入長年...
鴻海 2025 財報與 2026 全面成長策略:AI、雲端、消費智能的交響曲 發佈: 2026/03/17 點閱: 147 在 2026 年度剛開始不久,鴻海於 3 月 16 日正式召開年度法說會。這次法說內容涵蓋了鴻海如何從 2025 年的優異表現接棒到 2026 年的策略部署。CEO 與董事長的語氣中,不只是財報數字的回顧,更帶著一種面對下一個十年變革的自信與步伐。這不是一篇單純的財報摘要,而是一份從產業趨勢到產品布...
ESG、綠色製程加持,聚和屏科新廠如何搶全球市場?生技材料產業的悄悄升級 發佈: 2026/03/17 點閱: 140 如果你平常不太關注生技產業,可能很難想像—— 有一種看起來像「化學試劑」的小東西,竟然能決定一整條藥物生產線能不能順利運作,這個東西叫做「生物緩衝劑」,而台灣企業 聚和國際,就是全球少數能夠穩定供應高階生物緩衝劑的公司之一。 2026年,聚和正式在屏東科學園區啟動新廠建設。 投資金額高達50億元,...
東鹼、國化、材料-KY獲利亮眼!2025化工產業回溫背後的三大關鍵 發佈: 2026/03/17 點閱: 150 如果把2024年的化工產業比喻成天氣,大概就是那種「陰天但沒下雨」的狀態。 景氣沒有特別亮眼,原料價格起伏也讓不少企業壓力不小。不過到了2025年, 不少化工公司卻慢慢露出笑容。原因其實不複雜:產品價格回穩、企業策略調整開始見效,再加上一些國際局勢 帶來的供需變化。於是,一批原本被市場忽略的化工公司...
AI與HPC需求爆發:載板三雄迎來新一輪成長循環 發佈: 2026/03/17 點閱: 160 如果要用一句話形容近兩年的半導體產業,那大概就是—— AI正在重新定義整個供應鏈的節奏。 從GPU、ASIC、AI伺服器到先進封裝,每一個環節都在快速擴張。 而在這條供應鏈裡,有一個角色往往不在鎂光燈下,卻幾乎決定了晶片能否真正運作——那就是載板。尤其是高階ABF載板,幾乎成為AI晶片的標準配置。...
AI產業下一場淘金熱:輝達預測兆美元晶片市場,黃仁勳在GTC透露的真正訊號 發佈: 2026/03/17 點閱: 95 如果最近有在關注科技產業,你大概會發現一件事情:AI這兩個字幾乎已經無所不在。 從聊天機器人到自動駕駛、從醫療影像判讀到機器人製造,人工智慧正慢慢滲透到產業的每一個角落。而在這場浪潮背後,有一家公司幾乎成了所有人繞不開的名字,那就是輝達。在今年於美國加州聖荷西舉行的GTC大會上,輝達執行長黃仁勳再...
紡織股反而抗跌?新纖、聚陽、宏和股利政策,這些紡纖公司為何反而站得住 發佈: 2026/03/16 點閱: 256 最近股市氣氛其實有點微妙。 指數時不時往下晃一下,很多投資人心情也跟著上下震盪。 但有趣的是,在這種環境裡,有一個族群反而顯得「比較淡定」—那就是紡織股。 如果仔細看近期公布的財報與股利政策,會發現不少紡纖公司今年的現金殖利率都落在5%以上, 有些甚至接近10%。當市場不確定性升高時,高殖利率股票自...
Rubin平台量產、國防邊緣AI爆發,台灣供應鏈迎來新機會:GTC 2026深度觀察 發佈: 2026/03/16 點閱: 636 每年春天,AI產業都會出現一個特別的時間點。工程師、投資人、科技媒體,甚至各國政府的技術官員,都會把目光集中在同一個地方—— NVIDIA GTC。 2026年的GTC,被不少分析師稱為「AI產業真正的分水嶺」。 原因不只一個。一方面,下一代AI算力平台正式進入3奈米時代;另一方面,AI開始從雲端...