輝達單日市值增加 4,420 億，同一天停掉 360 億的分潤計畫

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輝達的一天

輝達 27 日單日市值增加 4,420 億美元，是全球股市史上單一股票第二大的單日增幅。

• 當天股價漲 8.7%，是 2025 年 4 月以來最大單日漲幅，市值約 5.5 兆美元
• 前一項紀錄是微軟一個月前創下的 4,500 億美元
• 單季營收 962.21 億美元，年增 106%、季增 18%
• 第三季毛利率預期由 75% 微幅稀釋至 74%
• 黃仁勳說下個會計年度營收會成長約 70%，而市場原本預期的數字是 45%

摩根大通對這份財測的評語是「可能仍偏保守」，理由寫在輝達自己的說明裡：目前的展望受到供應限制，若不受限，需求增速會更高。彭博的算法更直接，相較目前市場預估值，營收潛在上行空間超過 1,000 億美元。

同一週輝達做的另一件事方向完全相反。7 月才推出的雲端分潤計畫已經暫停，這個計畫原本是輝達提供信用支援、協助 AI 雲端業者採購晶片，交換條件是從對方營收抽成。最新一季財務申報揭露該計畫承諾總金額 360 億美元，合作期通常長達六年，推出至今不到兩個月。

暫停的理由來自內部。有員工向現有及潛在客戶表達疑慮，認為這類安排會引來反壟斷審查，也擔心公司對客戶的營運決策干預過深。合作夥伴則對附帶條件有意見，包括限制租用晶片的對象，以及輝達偏好把算力分散租給較小型業者。輝達發言人的說法是 7 月推出的算力開放商業模式「依然存在」，並會持續演進。

要理解為什麼反壟斷這三個字會讓輝達踩煞車，可以看它在資料中心層級走多深。TrendForce 揭露的 PORTS-Pike 園區案例裡，園區由 SB Energy 興建、持有並經營，OpenAI 承租 8 IT-GW，輝達取得全站獨家算力供應地位，並對初始 4.25 IT-GW 提供殘值擔保，累計付款義務上限 1,050 億美元，涵蓋晶片以外的土地、電力與廠房。Google 對 Anthropic 做的是類似的事，替對方擔保資料中心租金總額 440 億美元，換得資料中心機房與電廠專案約 20% 股權；共同設計 TPU 的博通則承諾晶片滯銷時回購補差價。

這些安排把競爭從晶片層面推到基礎設施層面，也把「賣晶片給客戶」變成「用資產負債表綁住客戶」。分潤計畫只是同一套邏輯裡最直白的那一版，所以它也最先被拿掉。

錢流的另一端是 NVL72。TrendForce 估 2027 年 GB、VR 等 NVL72 機櫃出貨量年增 50% 以上，Vera Rubin 系統的平均銷售單價較 GB300 翻倍，加上上游晶圓與 HBM 醞釀漲價，2027 年含 GB300、VR200 與 VR300 的機櫃系統合計總產值會突破 7,100 億美元，年增率 214%。買家結構也在變，北美五大 CSP 的採購比重從 2025 年約 70% 降到 2026 年 60%，特斯拉（含 xAI 與 SpaceX）與 Coreweave 的需求持續上揚，輝達資料中心業務占總營收正朝 93% 邁進。

輝達還傳出要成立由員工出資的政治行動委員會 NVPAC，加入 Meta 與 Google 的行列。聯邦選舉委員會紀錄顯示，輝達高層 Gavin Sherry 與 Sundeep Madra 在 6 月 24 日向共和黨全國委員會捐了 44 萬 3,000 美元。輝達拒絕對此置評。至於 129 億美元收購 Hugging Face 的傳聞，雙方到 27 日都還沒證實，前一天的報導已經整理過交易條件與估值倍數。

資金對七巨頭的態度在同一天分了岔。Alphabet 股價自 5 月高點回落約 15%，過去三個月市值蒸發約 6,920 億美元，市場質疑的是今年 AI 相關資本支出最高恐達 2,050 億美元、遠超先前預期的 1,800 億至 1,900 億，加上 Jeff Dean 離職創業、Demis Hassabis 轉任其他職務，以及 Gemini 3.5 Pro 延後推出。Meta 的問題更集中在現金：今年資本支出預估最高 1,450 億美元，打破原先 1,150 億至 1,350 億的區間，第二季自由現金流暴跌 91% 只剩 7.84 億美元，同時要在未來十年分期支付最高約 166.8 億美元的青少年社群媒體和解金，並對 Facebook 與 Instagram 的青少年使用實施每日時間上限與夜間限制。

如果同一批投資人願意用 4,420 億美元獎勵一份「受供應限制」的財測，卻對兩家資本支出同樣暴衝的公司砍估值，差別就在於誰能把支出換成當期營收。輝達目前是唯一能拿出這個對照組的公司。

上百家公司說防禦只剩數月

OpenAI 在 8 月 27 日發出一封公開信，主張全球應集體加強網路防禦，連署者超過一百家。

• 科技與雲端方：Google、Anthropic、微軟、AWS、AMD、Arm、思科、Dell、IBM、甲骨文、紅帽
• 資安方：CrowdStrike、Cloudflare、Sophos、Check Point、Broadcom
• 非科技業：Visa、Mastercard、Capital One、General Motors、Robinhood、Shopify、Uber
• 信中點名的高風險資產是醫院、供水處理廠，以及承載網路流量的基礎設施
• 給出的時間判斷是：AI 驅動的網路攻擊將在數個月內變得更普遍，防禦方剩下的準備時間相當有限

公開信提出三項原則與四類角色的具體行動。對所有組織，要求把網路防禦列為領導階層當下的優先要務，修補高風險漏洞並驗證成效，提高採購與部署標準（包括對 AI 生成程式碼），建立最小權限與縱深防禦。對資安業者，要求持續以前沿能力測試自家防禦系統，把工具送到關鍵基礎設施營運者手中，分享威脅情資與經過驗證的因應手冊。對政府，要求協調地方到國際層級的應變、資助資源不足的必要服務單位。對前沿 AI 公司，要求提供負責任的模型存取、建置可觀測性工具讓代理身分可追蹤究責。

連署企業還建議各國加速推動「可信任存取計畫」，讓部分企業能在更強大的模型全面開放前提前取得，以做好防禦準備。

Axios 對這封信的評語只有一句話重量最重：它沒有提出具體的執行期限、投資金額或其他實質承諾。

這封信的背景不只是預測。針對美國供水系統的一起攻擊中，攻擊者疑似使用 AI 生成的漏洞利用腳本；五眼聯盟今年 6 月已罕見發布聯合聲明，警告 AI 可能從根本上改變網路安全。而在企業高聲示警的同時，美國資安主管機關的戰力正在縮小：CISA 去年員工人數減少約三分之一，這次白宮與 CISA 都未回應置評請求。

執法端在同一週交出兩份成績單。國際刑警組織 8 月 26 日發表 Jackal IV 行動成果，22 國、橫跨 6 大洲，自 2025 年 11 月執行到 2026 年 6 月，共逮捕 58 人、確認 263 名涉案者；阿根廷查獲提供網域與洗錢服務的「犯罪即服務」網路，逮捕 17 人並確認 196 名涉案者；南非突襲約翰尼斯堡 7 處據點，逮捕 39 名針對英語系國家退休人士行騙的嫌犯，扣押 267 萬美元、凍結 257 個銀行帳戶。同一天美國司法部與 FBI 查封中國國家支持駭客組織 QTFY 使用的 QScan 與 QTRouter 平臺，QTFY 受雇於南京鑫玖維網路科技公司，向中國國家安全部及解放軍等付費客戶提供服務，受害目標包括 NASA、聯準會、能源部與司法部。QScan 的作法是自動掃描並感染全球 IoT 裝置，再把受駭設備併入 QTRouter 代理網路，藉商用代理節點掩藏中國來源。

輿論層也有動作。X 在 28 日表示，安全團隊在調查疑似與中國有關的不實帳號時，發現一個約 20 萬個帳號的機器人農場，其中約 200 個專門發布與 AI 資料中心相關的漫畫、圖片與文字。這些貼文的論點集中在「AI 資料中心推高家庭電費」與「加重周邊城鎮電網負擔」，搭配 AI 生成插圖把資料中心營運者描繪成牟利者。X 展示了部分範例，但沒有公開帳號名單，也沒有交代農場其餘帳號在做什麼。從 X 分享的樣本看，這些帳號使用的插圖與論述素材來自 OpenAI 的生成工具。

企業自己的防線則比公開信描述的更鬆。Akamai 分析旗下 LayerX 觀察到的資料，企業員工使用 AI 服務的對話中有 47.11% 使用個人帳號；即使用公司電子郵件地址登入，也有 14.4% 實際採用個人訂閱方案，輸入的資料會被用於公開模型訓練。工具層面的權限更誇張：56.4% 的 AI 瀏覽器擴充套件要求高等級權限、16.7% 要求重大等級，合計 73.1%；16.31% 存在已知 CVE，高於所有擴充套件平均的 10.8%；要求存取 Cookie 與指令碼的比例分別是 18.19% 與 41.91%。2026 年的 CursorJacking 研究示範過惡意擴充套件如何從 Cursor 本機資料庫擷取 API 金鑰與連線階段權杖，2025 年的 CometJacking 則是在 URL 參數嵌入惡意提示詞，操弄 Perplexity Comet 瀏覽器內的代理去讀電子郵件與行事曆。

一邊呼籲把網路防禦列為領導階層優先要務，一邊有近半數 AI 對話跑在管不到的個人帳號上。若連署企業願意先把自家影子 AI 盤點完，這封信會比任何期限承諾都有說服力。

實體 AI 走到產線上

華碩把智慧物聯網事業群直接改名。自 9 月 1 日起，AIoT Business Group 更名為「實體 AI 解決方案事業群」（PAS BG），由張權德與許祐嘉共同領導，底下整合三個事業部：

• AI 解決方案事業部：智慧製造、智慧城市、AI 偵測、AI 安全防護、智慧停車與智慧交通
• 自主平台事業部：整合 AI 演算法、軟硬體及自主系統平台
• 人型機器人事業部：新設立，整併原有的機器人暨智慧應用事業部
• 華碩引述的市場規模預估是 2035 年成長至 1.1 兆美元
• 初期先從華碩自有的 EMS 製造場域驗證技術，再向外輸出平台

從內部信的用詞看，這次改組呼應的是施崇棠 2024 年提出的「全方位 AI 公司」方向。先從組裝、包裝、小型物件抓取這類可量化、可複製的能力做起，再打造電子製造業的訓練與部署平台，最後才拓展到工業自動化、醫療與家用機器人。順序排得很保守，也很誠實：自家工廠就是第一個客戶。

真正把整合成本砍下來的是 Anthropic 在同一天推出的東西。MHS（Model Hardware Standard）研究預覽版讓 AI 代理直接操作顯微鏡、機械手臂、液體處理儀器。過去要讓 AI 接上一臺新設備，工程師得針對每臺儀器寫客製化串接程式，耗時數週甚至數月；MHS 的作法是替每臺設備裝上同一套標準化驅動程式，只用「讀取」與「寫入」兩種指令溝通，整合時間縮短到數小時。

驅動程式裡還能寫入設備的隱性知識，例如機械手臂的重量與操作安全上限，這些資訊過去只存在紙本手冊或資深人員的經驗中。使用者可以自己填，也可以由 AI 用對話方式訪談取得，系統據此產出參考檔案。MHS 建立在 Anthropic 2024 年開源的 MCP 之上，與美國霍華休斯醫學研究所珍莉亞研究園區合作開發，並未指定模型，其他 AI 模型同樣能透過標準協定存取。首批合作對象包括 HHMI Janelia、AWS、Automata、Danaher、Doosan Robotics、Universal Robots、Hugging Face 與 Raspberry Pi。

Anthropic 在測試中觀察到的行為比規格更有意思：代理會反覆調整雷射角度並觀察攝影機回饋，最終把學到的模式寫成固定腳本，讓整套流程日後能以一行指令重複執行。限制也講得很清楚，MHS 目前無法支援缺乏可程式化介面的設備，而目前的 AI 在空間及物理推理能力有限，最好還是有專家在旁監督。

入門價格則被 Hugging Face 旗下的 Pollen Robotics 壓到 399 美元。雙足機器鴨 Microduck 身高約 25 公分、重約 800 公克，搭載 1GB 記憶體、32GB 儲存與 50Hz 的本機策略迴圈，靠前方攝影機與 LiDAR 感知環境，能撿襪子、拿麥克筆、跌倒後自己站起來，甚至滑輪滑。軟體堆疊涵蓋機器人控制、模擬、強化學習訓練與 Sim-to-Real 部署，而且開源；硬體則不開源，Pollen 表示目前沒有這個計畫。抓取能力受體積限制，最多只能搬約 100 公克的東西。

技術路線並沒有收斂。Accelerated Understanding 在 8 月 25 日亮相，共同創辦人是加州理工學院教授、輝達前 AI 研究資深總監 Anima Anandkumar 與 AI 基礎設施工程師 Benedikt Jenik，兩人原本獲邀加入 Jeff Bezos 支持的 Project Prometheus，最後選擇繼續發展自己的公司。他們押的不是世界模型或 VLA，而是讓 AI 直接預測溫度、流體、材料等物理現象如何隨空間與時間變化。Project Prometheus 今年 6 月完成 120 億美元 B 輪融資，目標之一同樣是用 AI 自動化複雜實體系統的製造。

華碩談的是產線、Anthropic 談的是實驗室、Pollen 賣的是 399 美元的教具，三者的共通點是都不再談模型本身能做什麼。如果實體 AI 這一輪真的能落地，勝負會出現在驅動程式與整合工時這種沒人想寫的地方。

程式寫得比誰都快，然後呢

一份約 800 名開發者的研究給出的數字很不客氣：使用 AI 程式助理的工程師，產生的程式錯誤高 41%，整體效率卻未明顯提升。

CodeROI 技術長 Anna Meadows 在《富比士》專欄裡把原因講得比數字更清楚。工程團隊採用 AI 程式工具後，速度圖表亮眼、Pull Request 的規模與數量同步放大，事故通報也悄悄攀升。問題不在工具，而是瓶頸換了位置。過去軟體開發最昂貴的環節是寫程式碼，現在最昂貴的是判斷產出的程式是否正確安全、是否值得維護五年。這道工序叫驗證，多數企業仍把它當附加流程。

AI 程式的失敗方式跟人類不同。它很少顯得草率，反而自信、符合慣例、結構完整，但商業邏輯可能出現細微偏差，而 linter 抓不到。進入審查的程式量倍增、審查人力沒有增加，審查者只能略讀、核准、信任綠色勾勾。

Meadows 提的三項調整都在同一個方向上：

• 把信任從閱讀轉為檢查，用類型系統、合約測試、屬性測試、靜態分析與政策檢查承擔前幾輪把關，人類是最後一道防線而非唯一
• 讓測試成為規格，工程師事先撰寫或核可的測試套件才是人類意圖所在
• 把審查當成稀缺資源分級，相依套件升版與計費邏輯變更不該走同一條路
• 問責也要留紀錄：哪些由 AI 產生、哪些修改、經過哪些檢查、誰拍板定案，責任歸屬應該是按下合併的那個人

她提醒程式來源履歷正從工程問題升級為法規與財務問題，監管機關、保險業者、併購方與稅務單位都開始要求舉證。

驗證缺口正在擴大的證據，剛好出現在 OpenAI 同期發布的企業研究報告裡。Codex 已在企業端產生 64% 的 token 輸出量，超越傳統的 ChatGPT 對話模式。而 2026 年 2 月以來，Codex 週活躍用戶成長最快的職能不是工程師：

• 法務 108 倍
• 業務與人資各 41 倍
• 行銷 26 倍
• 工程師 5 倍

工程師敬陪末座不代表工程師不用，而是 2 月時滲透率已經很高，翻 5 倍的基期本來就大。真正的變化在另一組數字：OpenAI 分析超過 1,000 萬則企業訊息，發現「寫程式」加上「系統及代理操作」占了近 75% 的訊息量，在非技術部門尤其明顯，人資 32%、業務 26%、政策法遵 25%、公關傳播 24% 的用量都花在系統與代理操作上。OpenAI 給這個轉變的定義是企業 AI 正從協助走向執行。

法務部門用寫程式的工具去指揮代理串接系統、跑流程、產出檔案，這件事本身沒有問題。問題在於 Meadows 描述的驗證機制原本就是為工程團隊設計的，而法務、人資、業務手上沒有 linter、沒有測試套件、沒有 code review 流程。如果成長最快的使用者剛好是最沒有驗證基礎設施的那群人，41% 這個數字在非工程部門會長成什麼樣，目前沒有人量過。

記憶體與載板的排擠

Google 為 Android 應用程式設下記憶體門檻的理由，寫在自己的公告裡：行動裝置產業正面臨「重大硬體供應限制」。

• Android 17 與 Google Play 新增品質要求，重點是動態記憶體使用、Bitmap 記憶體使用與 DEX 程式碼最佳化
• 2027 年 2 月起生效，Google 會提供診斷工具，未通過會發出提醒
• 另一項要求是 2027 年 4 月前所有具登入機制的應用程式須支援免輕觸登入還原
• 未達標的後果是 Google Play 曝光度降低，甚至限制發行與上架能力
• 換句話說，資料中心搶走的記憶體，最後由低階與中低價手機的使用者體驗買單

排擠效應在供應鏈另一端表現成交期。法人統計，六家主要 ABF 基板供應商 2026 年的產能已經預訂完畢，整體交期拉長到 12 到 14 個月，客戶為了確保供應開始洽談 2029 年之後的長期承諾，部分二線廠更以競標方式拍賣剩餘產能。

推力來自封裝規格本身。隨著新一代 ASIC 與 GPU 平台演進，封裝體積最高可達 9,000 至 14,000 平方毫米，層數拉高到 20 至 24 層，單顆產品占用的產線時間明顯增加。SemiAnalysis 的觀察裡有一個更直白的數字：輝達新一代 Rubin GPU 所需的載板面積，比前一代 Blackwell 增加 123%。市場研究機構對 ABF 缺口的預估已經多次上修，從 2026 年下半年約 8% 到 10%，擴大到 2027 年的 21% 到 34%，2028 年上看 42% 到 51%。

玻璃基板是長線上的替代選項，英特爾與 LG Innotek 都展示過樣品，量產目標鎖定 2027 到 2028 年，但目前仍卡在通孔製程良率、切割微裂與長期可靠度。上游材料端的壓力則稍微緩解，電子級玻璃纖維布過去高度依賴單一供應商 Nittobo，如今中國廠商積極搶進，供應來源已從一家擴展到五家以上。

同樣的排擠也在改寫記憶體廠的估值難題。美光股價過去一年暴漲逾 7 倍，前瞻本益比卻不到 7 倍，遠低於半導體指數平均約 20 倍，市場仍把記憶體當成隨景氣循環波動的標準品，而不是執行長梅羅特拉口中「AI 時代的戰略基礎設施」。中國對手正在逼近：長江存儲 8 月 24 日透過母公司向上海證交所申請 IPO、計畫募資 49 億美元，NAND 市占已從一年前的 8% 攀升到今年首季的 13%，雖然首季營收約 70 億美元仍遠不及美光同期的 415 億。更麻煩的是客戶端，蘋果已在測試長鑫存儲與長江存儲的晶片，並遊說川普政府希望獲准在海外市場產品改用中國晶片，理由是美光毛利率已飆破 8 成、新增產能會優先分配給出價更高的 AI 客戶。

美光執行長的回應是警告這會重演中國衝擊美國鋼鐵業的歷史。目前五角大廈把長鑫與長江列為「中國軍工企業」的管制仍替美光擋著，但那是政策緩衝不是技術護城河。若下一代 HBM 競賽美光沒能持續甩開三星與 SK 海力士，7 倍的前瞻本益比就不會是錯價，而是市場算對了。