Daniel Romero
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Fujitsu 旨在於 2030–2035 年讓實用型量子運算成為可能
該公司計劃將其超導系統從 256 個量子位元擴展至 1,024 個，最終達到 10,000+ 個實體量子位元，同時以 2030 年達到 250 個邏輯量子位元、2035 年達到 1,000 個為目標
該公司計劃將其超導系統從 256 個量子位元擴展至 1,024 個，最終達到 10,000+ 個實體量子位元，同時以 2030 年達到 250 個邏輯量子位元、2035 年達到 1,000 個為目標
你只能全押一個產業並持有 10 年
你會選擇哪個產業，又會挑選哪些股票？
你會選擇哪個產業，又會挑選哪些股票？
恕我直言……
當心那些表現得好像能評論每檔股票的人
相信那些專注於特定產業，且不願涉足其外的人
太多人表現得好像能分析每家公司
你做不到。
這不只是關於營收、獲利和資產負債表。你需要了解每個產業，甚至每家公司各自的基本面
這遠遠不只是基礎知識
當心那些表現得好像能評論每檔股票的人
相信那些專注於特定產業，且不願涉足其外的人
太多人表現得好像能分析每家公司
你做不到。
這不只是關於營收、獲利和資產負債表。你需要了解每個產業，甚至每家公司各自的基本面
這遠遠不只是基礎知識
讓我們做個思考實驗
每年都有股票能翻 10 倍
如果我請你猜哪支股票會翻 10 倍，不是在 1 年內，而是在接下來 5 年內，你會選哪支？
排除所有「優質」或「還不錯」的股票
你想到的真正能翻 10 倍的機會是什麼？
每年都有股票能翻 10 倍
如果我請你猜哪支股票會翻 10 倍，不是在 1 年內，而是在接下來 5 年內，你會選哪支？
排除所有「優質」或「還不錯」的股票
你想到的真正能翻 10 倍的機會是什麼？
GPT-6 Astra 可能成為 CPU 的主要新需求驅動因素
Astra 不只是一個更好的聊天機器人，它的設計目標是真正操作電腦
OpenAI 表示，它可以自主安裝並測試軟體、排除應用程式故障、執行前端 QA、與網站互動、填寫表單、更新 CRM，以及執行複雜的多步驟工作流程
這項改進非常顯著
在 OSWorld 2.0 上，這項用於衡量 AI 代理操作電腦並完成真實多步驟任務能力的關鍵基準測試中，Astra 的表現達到 72.6%，同時在 40 分鐘內完成任務；相比之下，GPT-5.6 Sol 的表現為 65.7%，耗時 75 分鐘
結合 OpenAI 新推出的電腦操作工具組，Astra 在 Mind2Web 上的速度也快了 1.9x
這帶來了一個有趣的二階硬體影響
模型可能在雲端的 GPU 上進行推理，但代理仍需要 CPU 來執行工作：
· 啟動並操作瀏覽器
· 執行作業系統程序與應用程式
· 編譯並執行程式碼
· 執行單元測試與 QA
· 在應用程式之間移動資料
· 排程工具並協調代理
· 執行容器、VM 與安全沙箱
Astra 也針對複雜工作打造，任務可以被委派並平行執行
我們已經看到了大型代理群可以發展到什麼規模
研究人員最近發現了 18,000 則由自主代理公開發布的貼文，這些代理自我認定為 OpenAI，彼此合作執行網路擷取任務，甚至利用網際網路交換資訊
研究人員報告
Astra 不只是一個更好的聊天機器人，它的設計目標是真正操作電腦
OpenAI 表示，它可以自主安裝並測試軟體、排除應用程式故障、執行前端 QA、與網站互動、填寫表單、更新 CRM，以及執行複雜的多步驟工作流程
這項改進非常顯著
在 OSWorld 2.0 上，這項用於衡量 AI 代理操作電腦並完成真實多步驟任務能力的關鍵基準測試中，Astra 的表現達到 72.6%，同時在 40 分鐘內完成任務；相比之下，GPT-5.6 Sol 的表現為 65.7%，耗時 75 分鐘
結合 OpenAI 新推出的電腦操作工具組，Astra 在 Mind2Web 上的速度也快了 1.9x
這帶來了一個有趣的二階硬體影響
模型可能在雲端的 GPU 上進行推理，但代理仍需要 CPU 來執行工作：
· 啟動並操作瀏覽器
· 執行作業系統程序與應用程式
· 編譯並執行程式碼
· 執行單元測試與 QA
· 在應用程式之間移動資料
· 排程工具並協調代理
· 執行容器、VM 與安全沙箱
Astra 也針對複雜工作打造，任務可以被委派並平行執行
我們已經看到了大型代理群可以發展到什麼規模
研究人員最近發現了 18,000 則由自主代理公開發布的貼文，這些代理自我認定為 OpenAI，彼此合作執行網路擷取任務，甚至利用網際網路交換資訊
研究人員報告
中國正試圖在沒有 EUV 的情況下實現 3D DRAM
Naura Technology 已展示 64 層 3D DRAM 的關鍵蝕刻製程，這可能讓中國在無法取得 EUV 微影技術的情況下，仍有辦法持續提升 DRAM 密度
3D DRAM 不同於在 2D 中縮小電晶體，而是將電晶體垂直堆疊，類似 NAND 多年前所採用的方式。Naura 的製程可從 64 層 Si/SiGe 堆疊中選擇性移除矽鍺層，同時保留矽結構
據報導，其效能十分強勁：SiGe 對 Si 的選擇比高於 500:1，每個循環的矽損耗低於 1 奈米，且全部 64 層的結構均勻度超過 95%。這一點相當重要，因為深度且均勻的蝕刻是 3D DRAM 的主要製造挑戰之一
對 CXMT 而言，這最終可能提供另一條擴展路徑，降低對先進微影技術的依賴，轉而更多仰賴垂直架構、材料與製程技術
Naura Technology 已展示 64 層 3D DRAM 的關鍵蝕刻製程，這可能讓中國在無法取得 EUV 微影技術的情況下，仍有辦法持續提升 DRAM 密度
3D DRAM 不同於在 2D 中縮小電晶體，而是將電晶體垂直堆疊，類似 NAND 多年前所採用的方式。Naura 的製程可從 64 層 Si/SiGe 堆疊中選擇性移除矽鍺層，同時保留矽結構
據報導，其效能十分強勁：SiGe 對 Si 的選擇比高於 500:1，每個循環的矽損耗低於 1 奈米，且全部 64 層的結構均勻度超過 95%。這一點相當重要，因為深度且均勻的蝕刻是 3D DRAM 的主要製造挑戰之一
對 CXMT 而言，這最終可能提供另一條擴展路徑，降低對先進微影技術的依賴，轉而更多仰賴垂直架構、材料與製程技術
SEMICON Taiwan 已經結束
現在是時候做每個人真正喜歡的事了：
將所學轉化為投資決策
我現在還有很多工作要做
現在是時候做每個人真正喜歡的事了：
將所學轉化為投資決策
我現在還有很多工作要做
Plan Optik 必定是史上最荒謬的瓶頸炒作
他們甚至沒有做任何與 AI/HPC 相關的事情，也沒有這方面的計畫，笑死
他們甚至沒有做任何與 AI/HPC 相關的事情，也沒有這方面的計畫，笑死
一名觀眾詢問，為什麼 $KXIAI 的產品路線圖上沒有 HBF 產品
Kioxia 簡報者表示，HBF 仍處於非常早期的階段，相關討論仍在進行中。待這些討論完成後，Kioxia 將決定其計畫採取的行動
Kioxia 簡報者表示，HBF 仍處於非常早期的階段，相關討論仍在進行中。待這些討論完成後，Kioxia 將決定其計畫採取的行動
大家完全誤解了 $SMHD 與 Trumpf 的合作關係
$SMHD 沒有任何獨家性
他們合作只是因為兩家公司都是德國企業，而且 Trumpf 需要一個研發合作夥伴，但他們完全沒有要與 $SHMD 認真進行大規模生產的計畫
$SMHD 沒有任何獨家性
他們合作只是因為兩家公司都是德國企業，而且 Trumpf 需要一個研發合作夥伴，但他們完全沒有要與 $SHMD 認真進行大規模生產的計畫
一些關鍵半導體技術進展（量產爬坡）時間表：
1. FOPLP：2027
2. Edge AI：2027
3. 規模化 CPO：2028
4. 混合鍵合：2028
5. 玻璃基板：2029
6. 微流體冷卻：2029
7. 3D RAM：2030
1. FOPLP：2027
2. Edge AI：2027
3. 規模化 CPO：2028
4. 混合鍵合：2028
5. 玻璃基板：2029
6. 微流體冷卻：2029
7. 3D RAM：2030
我們都看過量子電腦的典型照片
但你有近距離看過一台嗎？
看起來沒我想像中那麼精緻
但你有近距離看過一台嗎？
看起來沒我想像中那麼精緻
我認為，參加像 SEMICON 這樣的活動後，不可能不比之前看多 10 倍
這麼多進展、這麼多合作，以及以 2030-2035 年為時間表，而不是只做短期思考
你會意識到，沒錯，各家公司的圖表看起來會有起伏，但進展是持續的
這個產業只會變得越來越大
這麼多進展、這麼多合作，以及以 2030-2035 年為時間表，而不是只做短期思考
你會意識到，沒錯，各家公司的圖表看起來會有起伏，但進展是持續的
這個產業只會變得越來越大
我從未見過一家材料公司獲得如此多的關注
高成長定位與完美的業界合作夥伴
涉及 PLP、玻璃、混合鍵合
Resonac 的工作確實令人印象深刻
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涉及 PLP、玻璃、混合鍵合
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