Daniel Romero

$TSM 代表表示，勞動力供應是台灣興建更多晶圓廠的最大瓶頸

$GOOG 基礎設施主管：
「一則 Gemini 提示詞如今消耗的資源，相當於 7 秒電視所消耗的資源。」

$GOOG 展示其 1.09 PUE
實際上非常令人印象深刻

$GOOG 基礎設施主管：
「能源或許是最大的挑戰。」

$GOOG Amin Vahdat 是一位令人印象深刻的演講者
美國公司與亞洲公司在簡報品質上的差異，簡直是兩個不同的世界
即使亞洲公司使用母語進行簡報，他們傳達資訊的方式往往也不像美國公司那樣有效

SEMICON Taiwan 的首個正式日
這裡擠滿了人！
展位已經擠滿了人潮
$GOOG Amin Vahdat 將是第一位發表者

$AMD 表示，混合鍵合 3D DRAM 的能源效率比使用微凸塊的 HBM 高出 17×

$SKHY 宣稱透過客製化 HBM，LLM 推論效能最高可提升 5.15 倍
展望更遠的未來，該公司正在探索一種新型記憶體：
- 可運算 DRAM
這將讓 DRAM 能夠直接在記憶體內部執行特定運算，減少資料在記憶體與處理器之間來回傳輸的需求

我會說，今年在 SEMICON 最受關注的主題是：
1. 先進封裝
2. 記憶體
3. 光子學
玻璃基板也受到很多關注。我沒料到會這樣，但大家真的都對 Unimicron 非常興奮
$AMD 也帶來了很大的氛圍轉變。大家真的都對他們很感興趣

$AAPL 在 2026 年按市值計算成為全球第二大公司，儘管幾乎沒有直接涉足 AI，確實令人印象深刻
沒有資料中心、沒有前沿 AI 模型，只有老派的智慧型手機和筆記型電腦

欣興表示，TGV 良率仍然不佳，並將玻璃核心基板量產目標定於 2029/2030 年

玻璃將與 ABF 增層層及作為絕緣聚合物層的 PID 搭配使用
這種基板材料轉換對 FOPLP 至關重要

$LITE 喜歡用於 AI 擴展互連的 VCSEL
其主要限制是傳輸距離

Samsung 的 zNAND-O 看起來令人驚豔
DRAM 位元密度達 10×，讀取頻寬提高 7×，讀取功耗效率較傳統快閃記憶體提升 7×
3D NAND 可從 HBM 分擔大量記憶體容量，尤其適用於推論工作負載，因為並非所有資料都需要 HBM 等級的延遲
首批樣品預計於 2028 年推出

美國在 2025 年製造了約 450 台人形機器人
中國製造了 20,000 台
如果美國人形機器人的產量從目前水準增加 1,000 倍，哪些股票最有望從這項成長中獲取最大價值？