王伯達觀點 (Page 2)

馬斯克的半導體野心：摩爾定律已死，我要自己蓋 2 奈米晶圓廠！

Elon Musk 斷言全球將遭遇「晶片牆」，即使台積電 2025 年砸下 400 億美元、興建 10 座新廠，他仍認為這不夠激進。核心矛盾在於：AI 算力需求呈指數增長，但晶片產能和電力基礎設施的擴張是線性的。台積電 1/15 法說會即將公布最新資本支出計畫，這將是產業對 AI 時代的一次關鍵押注。

Meta 通往人工智慧時代的船票：AI is the new UI，為何祖克柏必須買下 Manus？

Meta 閃電收購 Manus，完成了繼 WhatsApp 和 Scale AI 後的第三塊 AGI 拼圖。這不是一次普通的收購，而是為了掌控 AI 時代的「超級路由」。當模型後端化，Agent 成為新時代的 UI，這場意圖經濟的終極入口戰，Meta 先馳得點。

遠端醫療大潰敗？舊模式正在被淘汰，新模式正在誕生

Teladoc 股價暴跌 95%、春雨醫生 3.4 億元賤賣，中美遠端醫療平台同時陷入困境。這不是市場不需要遠端醫療，而是「人力密集型」舊模式正被「AI 驅動型」新模式取代。這不僅是醫療產業的轉型，更是整個服務業正在經歷的鮑莫爾效應終結過程。

NVIDIA 豪擲 200 億美元挖走 Groq 團隊：黃仁勳對於推論時代的豪賭

Nvidia 200 億美元收購 Groq，挖走設計 Google TPU 的 Jonathan Ross。深度解析黃仁勳的推論戰略、Groq LPU 技術突破、Acqui-hire 趨勢，以及 AI 從訓練轉向推論的產業變革。推論速度快 10 倍、能耗降 90%，AI 晶片戰爭進入新階段。

Amazon 的「模型超市」策略，如何在模型大戰中脫穎而出？

2025 Re:Invent 大會重點解析：AWS 選擇不與 Google 和 OpenAI 正面硬剛模型算力，而是確立「模型超市」定位。從 Trainium 晶片到 Nova Act Agent，深度分析 AWS 如何用開放生態與 CP 值突圍

智慧眼鏡大混戰：科技巨頭戴上眼鏡，卡位下一代硬體入口！

2025年智慧眼鏡市場爆發，Meta 銷量成長 3倍、Apple 啟動 Project Atlas、Google 推Android XR 平台。為何大廠趨之若鶩？因為眼鏡是唯一能全天候採集第一視角數據的設備，是訓練世界模型的終極傳感器。本文拆解大廠策略、市場困境與供應鏈投資機會。

從擴展定律到世界模型，人工智慧模型演進的下一個商機

分析 AI 發展從「擴展時代」到「推理時代」再到「世界模型」的典範轉移。探討 Ilya Sutskever 的 100 小時學生理論、Karpathy 的認知核心概念，以及李飛飛、Google、LeCun 的三條世界模型路線，附投資機會分析。

從 Perplexity 到豆包手機，「注意力經濟」到「意圖經濟」的市場重構

豆包手機遭全網圍剿、Perplexity 被 Amazon 控告侵權，揭露了從「注意力經濟」向「意圖經濟」轉型的過程，出現了舊勢力與新勢力的競爭。當 AI 能直接完成任務，平台的流量入口、廣告模式、商業邏輯都將被徹底重構。

2025 年人工智慧發展現狀：從對話走向推理

根據 OpenRouter × a16z 分析 100 兆 tokens 的「AI 現狀」研究，2026 年五大關鍵趨勢：代理推理取代單次生成、開源模型多元化、編程與角色扮演主導應用、灰姑娘效應決定留存率、價格彈性分化。AI 從「對話」走向「執行」。

塔雷伯的警告：停損機制的數學陷阱與風險變形

《黑天鵝》作者 Nassim Taleb 的最新論文揭示：停損不是降低風險，而是將風險從分散的自然形狀，壓縮成集中脆弱的「狄拉克尖峰」。他用高階數學證明，傳統停損策略不僅會頻繁觸發（高頻小虧），更會讓你失去翻盤機會（盈利區縮水）。變異數變小是假象，真正的風險藏在你看不見的地方。

誰擁有軌道，誰就擁有未來！可回收火箭背後的戰爭

從SpaceX 的獵鷹9號火箭到朱雀三號首飛，可重複使用火箭競賽全面展開。深度解析中美歐日的技術差距、戰略布局，以及背後爭奪的軌道資源、通信主權和太空基礎設施控制權。這場競賽將決定誰主導未來太空經濟。

Meta 的 AI 豪賭：理想主義在商業競爭中的最後掙扎

2025 年 10 月，馬克·祖克柏裁撤 Meta AI 部門 600 名員工，核心對象是曾被視為「AI 烏托邦」的 FAIR 實驗室。三個月前，Meta 剛以上億美元年薪挖來 28 歲的 Alex Wang。一邊瘋狂砸錢挖人，一邊大規模裁員，這種割裂背後，是產業環境劇變下，Meta 被迫放棄理想主義的故事。

總體經濟

AI 會讓服務業大失業嗎？傑文斯悖論預言:需求將會大幅暴增!

上一篇我們談到 AI 正在打破鮑莫爾效應，讓服務業價格大幅下降。但價格下降會導致失業嗎?160 年前的傑文斯悖論(Jevons Paradox)告訴我們:當某項服務變便宜，需求往往會暴增，總產值不減反增。本文分析歷史案例、AI 時代的應用，以及可能的未來。

總體經濟

AI 終結鮑莫爾效應？服務業價格將大幅下降，隨之推動經濟成長

過去 50 年，服務業價格持續上漲，經濟成長從 4-5% 降至 2%。鮑莫爾效應（Baumol's Cost Disease）解釋了這個現象：服務業無法規模化，拖慢整體成長。但 AI 正在改變這一切。本文分析 AI 如何讓服務業「量產」，以及對經濟與生活的雙重影響。

人工智慧

Google 讓 AI 自己畫出文字！這是走向 AGI 通用人工智慧的賭注！

當 Google 推出 NanoBanana Pro 時，一個奇怪的問題浮現：明明可以用現成字型庫保證 100% 正確，為何要讓 AI「自己畫」文字？這個看似多此一舉的選擇，藏著通往 AGI 的關鍵密碼。本文探討端對端生成的技術邏輯、Tesla 純視覺的相同策略，以及 AI 產業從訓練轉向推論的重大轉變。