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輝達（NVIDIA） Vera CPU 交付各大 AI 實驗室，台灣供應鏈廠商有哪些？

輝達（NVIDIA）專為代理式 AI（Agentic AI）打造的 Vera CPU 近日由輝達高層親自交付給 OpenAI、SpaceX 、Anthropic、及甲骨文（Oracle）等 AI 實驗室，輝達執行長黃仁勳更看好該產品將成為公司下一個「數十億美元級別」的龐大業務，象徵輝達在 GPU 霸主地位之外，全面解鎖大規模代理 AI 的潛力。 （台廠首家入列！南亞科傳打入輝達 Vera Rubin 供應鏈，股價亮燈漲停） 搶攻代理式 AI 龐大商機，輝達 Vera CPU 效能大幅躍進 隨著 AI 技術朝向具備推理與行動能力的「代理式 AI」發展，底層基礎設施的效能與成本掌控成為業界焦點。輝達最新推出的 Vera CPU 建立在先前 Grace CPU 的成功基礎上，效率更達到傳統 CPU 的兩倍，黃仁勳指出，AI 發展已來到轉捩點，CPU 的角色不再只是輔助模型，而是成為推動 AI 系統更快思考與大規模擴展的核心驅動力。 首批 Vera CPU 交付 OpenAI 與 SpaceX NVIDIA’s Ian Buck hand-delivered the first-ever NVIDIA Vera CPUs to our partners @AnthropicAI, @OpenAI, @SpaceX, and @OracleCloud. Vera is NVIDIA’s first custom CPU, purpose-built for the age of agentic AI. This is just the beginning. The road to Vera-powered systems starts… pic.twitter.com/Ep5PLqcqIa — NVIDIA (@nvidia) May 18, 2026 NVIDIA 官方 X 賬號今日發佈，由輝達副總裁 Ian Buck 將首批 Vera CPU 系統親手交給 Anthropic、OpenAI、SpaceX 以及甲骨文雲端（Oracle Cloud）等頂級 AI 實驗室。甲骨文更進一步宣布，計畫自 2026 年起大規模部署數十萬顆 Vera CPU，成為首家在超大規模環境中導入該處理器的雲端服務商，凸顯市場對該架構的強烈需求。 液冷機架設計引領標準，台灣供應鏈廠商名單曝光 為了滿足資料中心的極端運算需求，輝達同步推出了整合 256 顆液冷 Vera CPU 的全新機架設計，能同時支援 22,500 個獨立運作的 AI 環境。Vera CPU 的台灣供應鏈廠商包含華碩（2357）、鴻海（2317）、技嘉（2376）、英業達（2356）、微星（2377）、和碩（4938）、緯穎（6669）以及 ASRock Rack、浪潮雲（QCT）和 MiTAC Computing。 （輝達財報前夕選擇權爆量，多空交戰下的市場預期） 開闢 GPU 外全新戰線，輝達的下一個龐大營收來源 過去輝達主要以 GPU 稱霸 AI 晶片市場，而 Vera CPU 的成功交付與指標性客戶的大規模採用，為投資人提供了一個明確的商業里程碑。從頂級 AI 實驗室的早期導入，到大型雲端服務商如甲骨文的實質訂單承諾，輝達正成功將市場對代理式 AI 的龐大運算需求，轉化為具體且可見的新增營收來源，進一步鞏固其在 AI 基礎設施領域的全面領導地位。 這篇文章 輝達（NVIDIA） Vera CPU 交付各大 AI 實驗室，台灣供應鏈廠商有哪些？ 最早出現於 。

黑石集團攜手 Google 成立新企業！斥資 50 億美元搶攻 AI 雲端運算商機

全球最大另類資產管理公司黑石集團（Blackstone）與 Alphabet 旗下的 Google 宣布成立一家總部位於美國的新合資企業。該公司將專注於提供人工智慧（AI）雲端運算服務（Compute-as-a-service），結合黑石集團的雄厚資金與基礎設施優勢，以及 Google 獨家開發的晶片技術，共同搶攻全球持續爆發的 AI 基礎設施與運算需求商機。 （Anthropic 與黑石、高盛 15 億美元合資 AI 公司，派工程師進駐私募公司導入 Claude） 黑石集團豪擲 50 億美元！攜手 Google 打造全新 AI 資料中心 黑石集團看好市場對 AI 運算的龐大需求，將從其管理基金中投入 50 億美元的股本，並預計將持有這家未命名新美國合資企業的多數股權。這家新公司旨在提供高效能的資料中心容量、網路營運以及 Google Cloud 的 TPU 運算服務。 根據規劃，該公司預計在 2027 年將首批 500 百萬瓦（MW）的容量正式上線營運，並計畫隨著時間的推移大幅擴展規模。 Google 導入專屬 AI 晶片，擴大 TPU 雲端運算生態圈 Google 將在這項新合作中扮演技術供應的角色，為新公司提供獨家 AI 晶片 TPU 在內的硬體設備，以及相關的軟體與服務。Google 的 TPU 是專為人工智慧量身打造的客製化晶片，經過十多年的開發與實際部署，不僅為全球頂尖 AI 實驗室與高效能運算應用提供動力，也是支撐 Gemini 模型與數十億用戶產品的核心技術。透過此合資企業，企業客戶除了現有的 Google Cloud 之外，將擁有另一個獲取雲端 TPU 運算資源的全新管道。 Google 二十年資深主管接棒執行長，看好世代型投資機會 新公司的營運將交由 Google 資深高階主管 Benjamin Treynor Sloss 擔任執行長（CEO）。他在建構與營運 Google 全球基礎設施方面擁有超過二十年的豐富經驗。 黑石集團總裁兼營運長 Jon Gray 對此表示，大規模投資 AI 基礎設施是一個跨世代的絕佳機會，結合 Google 世界級的 AI 能力與黑石在能源及數位基礎設施的優勢，Google Cloud 執行長 Thomas Kurian 也指出，此次合作將加速 AI 轉型，為企業組織提供更多獲取加速運算能力的選擇。 （黑石集團總裁、華爾街 38 年老將建議年輕人：別為錢跳槽，去能學習與冒險的地方） 科技巨頭 AI 投資不手軟，全球相關支出預估突破 7,000 億美元 Google 憑藉著強大的商業工具與客製化晶片，已經在市場上吸引了 Anthropic 等客戶，現在正逐步攻佔 AI 運算需求的市佔率。上個月包括 Alphabet、亞馬遜（Amazon）、微軟（Microsoft）與 Meta 在內的科技巨頭均釋出訊號，表明對 AI 相關的資本支出不會放緩。預估今年這些巨頭的總支出將從原先預期的 6,000 億美元，進一步向上攀升至突破 7,000 億美元的大關，全球大型企業正持續擴張對人工智慧的投資力道。 這篇文章 黑石集團攜手 Google 成立新企業！斥資 50 億美元搶攻 AI 雲端運算商機 最早出現於 。

Telegram 開放 Bot 對 Bot 通訊：多 agent 自動化工作流

根據 Telegram 5/7 官方部落格與 Pavel Durov 5/18 在自家頻道的後續宣傳發文，Telegram 已開放 Bot 對 Bot（Bot-to-Bot）通訊功能：自動化 agent 之間第一次有了「人類可見」的訊息層，配套還推出 Guest AI Bots、Streaming Text 等共 11 項 AI bot 重大更新。 Bot-to-Bot 通訊：agent 之間用 @username 私訊 新規格允許一個 bot 用 @username 直接私訊另一個 bot，雙方必須都啟用 bot-to-bot 模式。Telegram 官方舉的範例：一個協作 bot 可以在群組請求 reviewer bot 進行程式碼審查、直接把回饋打回群組；企業工作流中，bot 也可以把另一個 bot 當作工具呼叫，處理預約、客服查詢等任務。Durov 5/18 在頻道上寫：「AI 開發者要的、我們做到了—bots 現在可以跟其他 bots 對話，autonomous agents 有了人類可以追蹤的通訊層。」 11 項 AI bot 更新同步上線 除了 Bot-to-Bot，本次更新還包括：Guest AI Bots（用 @username 在任何聊天中 tag bot、bot 只看見被 tag 的訊息與直接回覆）、Streaming Text（即時串流生成）、Chat Automation in Profiles（把 bot 綁定個人 profile）、Custom AI Styles、1 億+ 表情貼／sticker AI 搜尋（36 語言）、投票統計、特定訂閱者／國別投票限制、靜音排程訊息、reaction 移除權限，以及 200+ bug fixes。整體把 Telegram 從「聊天 + 機器人」升級為「人 + 多 agent」共同工作平台—延續 Telegram 此前 4 月導入 Managed Bots、AI 文字編輯器等更新的方向。 這篇文章 Telegram 開放 Bot 對 Bot 通訊：多 agent 自動化工作流 最早出現於 。

Situational Awareness 13F 更新：清倉光通、加碼算力，HIVE 股價暴漲 28%

前 OpenAI 安全研究員 Leopold Aschenbrenner 創辦的基金 Situational Awareness LP，曾因押注 AI 基礎建設、電力瓶頸與算力供應鏈而受到市場關注。該基金敘事核心並非單純追逐模型公司或晶片龍頭，而是看準 AI 發展背後最稀缺的資源：電力、資料中心、燃料電池、礦場轉型與算力基建。 根據 Situational Awareness LP 最新兩季 13F 資料，這個投資組合在 2025 年 Q4 到 2026 年 Q1 之間出現明顯轉向：普通股長部位總市值大致持平，從約 39.14 億美元小幅降至約 38.56 億美元；但選擇權部位大幅膨脹，尤其是 Put 名目部位從 Q4 的 891 萬美元，暴增至 Q1 的約 84.59 億美元。 AI 基建主軸未變，但換股速度很快 若只看普通股長部位，Situational Awareness 在 Q1 仍維持高度集中於 AI 基建與電力相關資產。Bloom Energy 仍是最大普通股持倉，Q1 市值約 8.79 億美元；但持股數從 Q4 的 1,007.6 萬股降至 648.5 萬股，代表基金其實減碼了約 35.6% 股數，只是因股價變動，帳面市值仍略高於 Q4。 第二大普通股持倉則變成 SanDisk。Q4 時 Situational Awareness 持有 SanDisk 約 1.05 百萬股、市值約 2.50 億美元；到了 Q1，持股小幅增加至 1.14 百萬股，但市值大幅升至約 7.24 億美元，成為長股組合中最明顯的增值來源之一。這也讓 SanDisk 從 Q4 的中大型部位，一躍成為僅次於 Bloom Energy 的核心持倉。 CoreWeave 也被加碼。Q4 普通股部位為 609.9 萬股、市值約 4.37 億美元；Q1 增至 717.8 萬股、市值約 5.56 億美元。不過，值得注意的是，基金同步大幅降低 CoreWeave Call 名目部位，從 Q4 的 1,081.45 萬股、7.74 億美元，降至 Q1 的 181.45 萬股、1.41 億美元。這代表 CoreWeave 方向上仍是核心 AI 算力資產，但槓桿式上行押注已明顯收斂。 押注算力，加碼礦工與資料中心轉型股 Q1 長股增持最明顯的另一條線，是比特幣礦工與資料中心轉型題材。 CleanSpark 持股從 Q4 的 164.0 萬股大增至 Q1 的 1,227.6 萬股，市值從 1,660 萬美元跳升至 1.04 億美元；Riot Platforms 從 616.8 萬股增加至 1,150.2 萬股，市值從 7,814 萬美元升至 1.42 億美元；IREN 也從 870.1 萬股增加至 1,169.9 萬股，市值從 3.29 億美元升至 4.01 億美元。Applied Digital 則從 1,133.9 萬股增加至 1,347.8 萬股，市值升至約 3.20 億美元。 這些公司共同特徵是：它們不只是傳統「挖礦股」，已經被市場重新定價為 AI 資料中心、電力接入、HPC 託管與基建轉型標的。這與 Situational Awareness 原本「AI 最稀缺資源不是模型，而是電力與基礎設施」的投資敘事高度一致。 清倉光通訊與部分能源部位：Lumentum、Coherent、EQT、Cipher 消失 相較之下，Q4 中的光通持股有不少在 Q1 13F 中消失。 其中最顯眼的是 Lumentum。Q4 時 Situational Awareness 持有 Lumentum 約 129.8 萬股、市值約 4.79 億美元，是當時僅次於 Bloom Energy 的普通股大部位；但 Q1 表中已不見該普通股部位。Coherent 也從 Q4 的 4,8030 萬股、市值約 8,865 萬美元消失。這意味著基金在 Q1 申報時，已大幅撤出前一季的光通訊直接持股。 能源相關的 EQT 也從 Q4 的 2,482,225 股、市值約 1.33 億美元消失；Cipher Mining 從 Q4 的 1,046.9 萬股、市值約 1.55 億美元消失；Hut 8、Kilroy Realty、Tower Semiconductor、Liberty Energy 等部位也未出現在 Q1 申報中。這顯示基金並非單純「買進所有 AI 基建題材」，而是在不同基建子題之間快速輪動。 Q1 最大變化：大舉建立 AI／半導體 Put 名目部位 Q4 時，Situational Awareness 的 Put 部位幾乎只有 Infosys，名目價值約 891 萬美元。到了 Q1，Put 名目部位擴大到一整籃 AI 與半導體鏈，包括 VanEck Semiconductor ETF、NVIDIA、Oracle、Broadcom、AMD、Micron、TS...

比爾蓋茲基金會清倉微軟股份！套現逾 30 億美元背後原因曝光

比爾蓋茲基金會信託在 2026 年第一季已完全出清其持有的微軟（Microsoft, $MSFT）股票，此舉引發市場討論，莫非是創辦人看壞微軟營運前景？還是與基金會的長期財務規劃有關？與此同時，華爾街知名基金經理人比爾艾克曼（Bill Ackman）則趁勢逢低買進，市場機構法人對微軟的操作呈現兩極化。 蓋茲基金會出清微軟持股，套現逾 30 億美元 根據報導，蓋茲基金會信託在 2026 年第一季處分了最後剩餘的 770 萬股微軟股票。若以當時市場價格計算，這批持股總價值約 32 億美元。回顧過去一年，該基金會持續減碼微軟部位；在 2025 年第一季時，仍持有 2,850 萬股（約 107 億美元，佔該基金總資產 26%），至 2025 年底已降至 770 萬股，如今則正式宣告清倉。 目前該信託由比爾·蓋茲擔任唯一受託人，並由瀑布資產管理公司（Cascade Asset Management）負責日常營運管理，雙方皆未對此交易發表評論。 處分原因為基金會解散計畫？ 比爾蓋茲曾於 2025 年公開宣布，基金會將在 2045 年結束營運，並計畫在未來 20 年內投入約 2,000 億美元於慈善事業。為了每年撥款高達數百億美元的慈善資金，基金會必須具備充足的流動性。 此外，維持單一持股的過度集中會帶來實質的集中度風險，因此該信託是基於資產配置而逐步出清股票，而非為投資目的。 華爾街逢低加碼，川普大額賣出微軟 就在蓋茲基金會申報出清持股的同一天，避險基金大亨比爾艾克曼（Bill Ackman）在社群平台 X 上發文，宣布出售 Google 股份以換取更多的微軟股份。 另一方面，美國總統川普在最新公開的 OGE Form 278-T 定期交易報告中，則揭露個人在 2026 年第一季大額賣出 Microsoft、Vanguard Dividend Appreciation ETF、Meta 與 Amazon 的持股。 川普最新股票交易分析：大幅賣出微軟、Meta，換倉 Apple、Google、國防及加密概念股 比爾·蓋茲本人仍為微軟大股東 值得注意的是，蓋茲基金會信託的處分完全獨立於比爾·蓋茲本人的財務安排。根據 FactSet 的數據，蓋茲目前仍以個人名義直接持有約 1.03 億股的微軟股票，總價值高達約430 億美元。可見基金會的部位調整並未改變蓋茲作為微軟大股東的地位。 這篇文章 比爾蓋茲基金會清倉微軟股份！套現逾 30 億美元背後原因曝光 最早出現於 。

三星、英特爾夾攻，台積電 18 座廠祭史上最大擴產計畫！廠務材料股將受惠

台積電（TSMC）面對三星（Samsung）與英特爾（Intel）的雙面夾攻，選擇以攻代守，啟動全球史上規模最大的晶圓廠擴產潮。18 座 12 吋晶圓廠同步建設，帶動資本支出倍增與先進封裝產能拉升。這場半導體競賽的背後，廠務工程領域包括漢唐（2404）、帆宣（6196）；設備材料領域包括弘塑（3131）、志聖（2467），預計將成最大受益者。 地緣政治與AI需求，打破台積電獨霸格局 長期以來，全球先進晶圓代工市場幾乎由台積電一統天下。然而在人工智慧（AI）需求爆發、地緣政治風險升溫，以及美國供應鏈安全政策持續施壓等背景下，產業格局正逐漸鬆動。 電子時報引述台灣半導體供應鏈人士指出，驅動這次變動的關鍵，不僅是價格與產能，更是 AI 時代下全球客戶對「供應鏈安全」與「地緣政治風險」的高度焦慮：一旦台灣供應鏈出現問題，企業該如何應對？對此，國際大廠正積極尋找第二供應來源。 三星以記憶體綑綁代工、英特爾打「美國製造」牌搶單 在這波變動中，三星電子與英特爾是最積極卡位的兩大玩家。 三星方面，儘管其 2 至 4 奈米製程與台積電仍存在明顯差距，但憑藉掌握 HBM 與 DRAM 的優勢，推出「記憶體綑綁代工」策略，並以低價搶單，甚至僅對良品晶粒（Good Die）計價，讓客戶願意承擔部分良率風險。超微（AMD）執行長蘇姿丰先前已親赴三星韓國平澤廠深化合作；特斯拉更早在 2025 年與三星簽下至 2033 年的 AI 晶片供應合約，其德州新廠將專門生產特斯拉次世代 AI6 晶片。 英特爾方面則主打「美國製造」的政策優勢，積極推進 18A 與 14A 製程，並以 EMIB 與 Foveros 先進封裝技術建立差異化競爭力。目前，特斯拉正規劃採用英特爾 14A 生產車用與 AI 晶片，Google TPU 也導入 EMIB 先進封裝，亞馬遜、輝達與蘋果也正評估將部分晶片轉移至英特爾代工。 （郭明錤談台積電 CoWoS 與英特爾 EMIB 差距，曝 Google 曾詢問跳過聯發科自行投片） 然而，分析人士指出，上述兩廠訂單目前多停留在測試、驗證與評估階段，規模尚難撼動台積電的主導地位。AI 時代對良率與供貨穩定性的要求遠高於以往，任何失誤都可能造成大規模客戶流失，短期內核心 AI 晶片訂單仍將高度依賴台積電。 台積電以攻代守：全球 18 座晶圓廠同步建設 面對挑戰，台積電選擇以史無前例的擴產規模正面回應。 台積電董事長魏哲家打破過去「成熟節點達標後不再擴產」的慣例，宣布持續擴充 3 奈米與先進封裝產能，並揭露 2 奈米家族、A14、A13 等未來製程藍圖。他強調，台積電過去兩年的全球擴產速度已達過去的 2 倍，目前共有 18 座 12 吋晶圓廠正同時進行新建與改造，其中包括 5 座先進封裝廠。 海外方面，美國亞利桑那州已成為台積電最重要的海外先進製程基地，未來規劃新廠區將建設 11 座晶圓廠及首座先進封裝廠；日本熊本一、二廠也持續量產並導入先進製程；德國德勒斯登新廠則聚焦車用與工控市場。 台灣本土現史上最大台積電擴產潮，12 座廠同步推進 台灣本土的擴產規模同樣龐大，共有 12 座晶圓廠與先進封裝廠同步建設中，分布於竹科、竹南、中科、嘉義、南科與高雄楠梓等地，形成近年少見的大規模擴產景象。 竹科 F20 廠規劃四期工程，是台積 2 奈米以下世代的最重要據點，P1 與 P2 廠主攻 2 奈米，P3 廠同步規劃 2 奈米與 A14，未來更預留 A10 世代製程發展空間。竹南 AP6 先進封裝廠 A、B 廠至第三季月產能可達近 1 萬片，持續擴充 CoWoS、SoIC 與 InFO 產能。 嘉義 AP7 為最大先進封裝廠區，一期 P1 廠已完工並支援蘋果的 WMCM；P2 廠接近完工，主攻 SoIC，月產能約 1.2 萬片，主力客戶為輝達；二期 P3 至 P7 廠規劃中，未來也將支援 SoIC 及 CoPoS。南科 AP8 廠由群創舊廠改建，是 CoWoS 重要基地，2026 年底月產能將超過 4 萬片。F18 P9 廠負責 2 奈米後段與 3 至 5 奈米 TSV 製程，預計 2027 年第一季進機，月產能達 2.5 萬片。 高雄楠梓 F22 廠是目前台積最重要的 2 奈米重鎮，共規劃六期。P1 與 P2 月產能各達 2.5 萬片，P3 廠已開始進機，以 2 奈米與 A16 為主；P4 廠鎖定 N2 與 A16，近期開始建廠。 前進 1 奈米以下：台積電超前部署下一世代 台積電的眼光已也從 2 奈米聚焦到 1 奈米，龍潭三期擴建計畫預計 2029 年第四季取得用地，南科四期與沙崙園區已啟動環評準備，屏東海豐產業園區規劃發展半導體後段製程與 AI 相關產業，竹東科三計畫也持續推進，顯示台積電正為 1 奈米以下世代超前部署。 （台積電龍潭廠復活？埃米級製程進駐龍科三期，漢唐、帆宣將接千億大單） 誰是這波擴產潮的最大受惠者？ 這場全球最大規模的半導體建廠浪潮，...

Cose da considerare prima di acquistare ETF attivi: come si osserva il premio per 00403A e 00981A? Come funziona il processo di sottoscrizione e rimborso?

Negli ultimi anni, gli ETF attivi hanno guadagnato molta popolarità. Ma con l'aumento dell'interesse, la questione del premio merita di essere ripetuta: il "prezzo di mercato" che paghi non corrisponde necessariamente al "valore netto" effettivo di questo fondo. In questo articolo, usando i dati ufficiali sui premi e sconti di due ETF attivi della Uni-President Investment Trust: l'ETF di crescita del mercato azionario taiwanese (00981A) e l'ETF di aggiornamento 50 (00403A) dell'ultimo trimestre, chiariremo i concetti di premio e il meccanismo di sottoscrizione e rimborso, per poi estendere il discorso all'argomento molto discusso nel mercato durante la scissione di 0050 dell'anno scorso. I premi e gli sconti di 00981A e 00403A: il valore netto (NAV) è il valore reale degli asset per unità calcolato dalla società di fondi al termine di ogni giorno di negoziazione; il prezzo di mercato è il prezzo creato dagli investitori che comprano e vendono nel mercato secondario. Quando il prezzo di mercato di un ETF è superiore al suo valore netto, si parla di premio; se è inferiore, si parla di sconto. In generale, i due valori tendono a convergere; quando non sono allineati, si crea uno spazio di arbitraggio che porta alla loro convergenza. 00981A (ETF di crescita del mercato azionario taiwanese) ha mostrato una convergenza dei premi e sconti. Secondo i dati sulla "variabilità dei premi e sconti dell'ultimo trimestre" della Uni-President Investment Trust (23/02/115 - 15/05/115, per un totale di 56 giorni di negoziazione), la variazione media dei premi e sconti di 00981A è stata di circa +0,26%, con 45 giorni di premio e 11 giorni di sconto. L'intervallo di fluttuazione è stato piuttosto ridotto. La stragrande maggioranza dei giorni di negoziazione è rimasta all'interno di ±1%, con il massimo premio registrato il 20/04/115 a +1,29% (prezzo di mercato 25,98 vs valore netto 25,65) e il massimo sconto il 29/04/115 a -0,64%. Per un ETF di grandi dimensioni con un volume di scambi sufficiente, questo rappresenta un aspetto sano: il prezzo di mercato segue da vicino il valore netto, quindi gli investitori non devono preoccuparsi di "pagare troppo". 00403A (ETF di aggiornamento 50) ha mostrato un premio nel giorno della quotazione. I dati per 00403A sono disponibili solo per 5 giorni (11/05/115 - 15/05/115), poiché è stato quotato il 12 maggio. E proprio nel giorno della quotazione, è emerso un numero interessante: Data Prezzo di mercato Valore netto Variazione del premio/sconto 11/05/115 10,20 10,20 0,00% 12/05/115 (giorno di quotazione) 10,80 10,24 +5,47% 13/05/115 10,18 10,11 +0,69% 14/05/115 10,24 10,21 +0,29% 15/05/115 10,00 9,93 +0,70%. Il premio del giorno di quotazione è salito fino a +5,47%, il che significa che chi ha acquistato quel giorno a prezzo di mercato ha pagato 10,80 per un asset il cui valore reale era solo 10,24, pagando circa il 5% in più. Ma la chiave si trova nei tre giorni successivi: il premio si è rapidamente ridotto a meno dell'1%. Questa traiettoria di "picco → convergenza" è la prova che il meccanismo di sottoscrizione e rimborso dell'ETF sta funzionando. I due mercati degli ETF e il meccanismo di "sottoscrizione e rimborso". Gli ETF esistono contemporaneamente attraverso due canali di trading. Gli investitori possono comprare e vendere ETF nel mercato secondario a prezzo di mercato come se stessero trattando azioni. Possono anche, attraverso il mercato primario, sottoscrivere o riscattare ETF in base al loro valore reale (valore netto) presso la società emittente. Gli investitori al dettaglio operano principalmente nel mercato secondario. La sottoscrizione e il rimborso nel mercato primario seguono un'altra serie di regole. La sottoscrizione e il rimborso degli ETF sono divisi in "sottoscrizione/rimborso in natura" e "sottoscrizione/rimborso in contante". La sottoscrizione in natura implica la consegna di un paniere di azioni a un broker partecipante in cambio di una certa quantità di ETF. Il rimborso in natura implica scambiare ETF per un paniere di azioni. Per effettuare una sottoscrizione o un rimborso nel mercato primario, gli investitori devono passare attraverso un "broker partecipante" autorizzato (PD). L'emittente stabilisce un limite minimo di quantità per le transazioni nel mercato primario, noto come "base di sottoscrizione/rimborso". Questa base non è piccola; attualmente, la maggior parte degli ETF quotati ha una base di 500.000 quote di benefici (cioè 500 lotti), e spesso richiede oltre dieci milioni di fondi, quindi nella pratica solo gli investitori istituzionali o quelli con grandi capitali possono partecipare. Come viene "annullato" il premio nella sottoscrizione e rimborso? Torniamo al premio di +5,47% del giorno di quotazione di 00403A. Come è stato possibile ridurre questo divario in tre giorni? La risposta è l'arbitraggio. Quando il prezzo di mercato di un ETF nel mercato secondario è superiore al valore netto nel mercato primario (cioè in premio), teoricamente si può sottoscrivere l'ETF nel mercato primario a un valore netto inferiore, o con un paniere di azioni corrispondente, e poi rivenderlo nel mercato secondario a un prezzo di mercato più alto per guadagnare il differenziale. Al contrario, quando l'ETF è in sconto, si acquista nel mercato secondario a un prezzo di mercato più basso e poi si riscatta nel mercato primario a un valore netto più alto. La chiave è che questa operazione di arbitraggio si auto-corregge; le istituzioni sottoscrivono nel mercato primario, aumentando la liquidità degli ETF sul mercato, e vendendo nel mercato secondario, la pressione di vendita riduce il prezzo di mercato elevato, riportandolo verso il valore netto. Il meccanismo di sottoscrizione e rimborso ha la funzione di ridurre il premio e lo sconto degli ETF; le istituzioni possono arbitraggiare tra il prezzo di mercato e il valore netto degli ETF, facendo tendere il prezzo verso il valore netto. Pertanto, il giorno successivo, il premio di 00403A si è ridotto da +5,47% a +0,69%, risultato inevitabile del design del meccanismo. Tuttavia, ci sono due avvertenze che gli investitori devono conoscere. L'arbitraggio non è qualcosa che gli investitori al dettaglio possono permettersi. L'esecuzione di strategie di arbitraggio deve considerare le tasse sulle transazioni azionarie, le commissioni, le spese di sottoscrizione e rimborso e i costi di impatto sul mercato; durante il processo, potrebbero sorgere rischi di transazione a causa dell'incapacità di operare in modo sincronizzato, rendendo difficile per gli investitori comuni partecipare al meccanismo di arbitraggio. Ciò che gli investitori al dettaglio possono fare non è "arbitraggio", ma "evitare i periodi di premio". Se vedono un premio di +5% il giorno della quotazione, possono scegliere di non inseguire e aspettare la convergenza. Ma il premio non sempre si riduce. L'arbitraggio presuppone che le istituzioni "possano sottoscrivere" l'ETF. Spesso accade che un ETF abbia un premio significativo e ci voglia tempo prima che si avvicini al valore netto, probabilmente perché "la quota di emissione dell'ETF è esaurita" e gli investitori istituzionali non possono sottoscrivere l'ETF nel mercato primario per arbitraggiare. Solo dopo che l'emittente ottiene un nuovo limite dalla borsa può il premio essere effettivamente ridotto, e a quel punto i detentori di ETF spesso subiscono perdite a causa del rapido calo del prezzo di mercato. Approfondimenti: lo scorso anno 0050 è stato frazionato in quattro, il mercato...

民主剛果爆「罕見伊波拉病毒株」釀 80 死，美國退出後 WHO 急宣布 PHEIC 狀態

世界衛生組織（WHO）於 5 月 17 日宣布，剛果民主共和國與烏干達爆發的伊波拉疫情，已構成「國際關注公共衛生緊急事件」（PHEIC）。WHO 秘書長譚德塞（Tedros Adhanom Ghebreyesus）表示，疫情對其他國家構成跨境傳播風險，需要國際協調與合作，但同時強調，目前事件「不符合大流行緊急事件的標準」，並不建議各國封閉邊境或限制旅行與貿易。 剛果伊圖里省至少 80 死，烏干達首都出現輸入病例 根據 WHO 公告，截至 2026 年 5 月 16 日，剛果民主共和國伊圖里省（Ituri）至少三個衛生區，包括 Bunia、Rwampara 與 Mongbwalu，已通報 8 例實驗室確診病例、246 例疑似病例與 80 例疑似死亡。WHO 也指出，當地已出現多起社區死亡群聚，症狀與 Bundibugyo 病毒病相符，疑似病例通報範圍也擴及伊圖里省與北基伍省。 疫情已出現跨境擴散跡象。烏干達首都坎帕拉（Kampala）在 5 月 15 日與 16 日的 24 小時內通報兩例實驗室確診病例，其中包含一例死亡；兩名患者皆曾從剛果民主共和國入境，且目前看來彼此沒有明顯關聯。WHO 表示，這代表國際傳播已經發生，但截至最新通報，烏干達尚未確認本土持續傳播。 WHO 原先提及一名自伊圖里返回金夏沙的病例，但隨後更新公告指出，該病例經剛果國家生物醫學研究所（INRB）複檢後，Bundibugyo 病毒結果為陰性，因此不再列為確診病例。 罕見 Bundibugyo 病毒株：沒有核准疫苗與專用療法 此次疫情的核心難題，在於引發疫情的是較罕見的 Bundibugyo 病毒（BVD）。WHO 表示，5 月 14 日，INRB 分析來自伊圖里省 Rwampara 衛生區的 13 份血液樣本，並於 5 月 15 日確認其中 8 份為 Bundibugyo 病毒陽性；同日，剛果公共衛生部正式宣布該國第 17 次伊波拉疫情。 與較常見、也較受關注的 Ebola-Zaire 病毒株不同，目前沒有經核准的 Bundibugyo 病毒專用疫苗或特定療法。WHO 指出，過去兩次 Bundibugyo 病毒病疫情的致死率約介於 30% 至 50%，雖然缺乏專一療法，但早期支持性治療仍可挽救生命。 這也是 WHO 將此次疫情形容為「不尋常」的重要原因之一。STAT 報導指出，過去有紀錄的 Bundibugyo 疫情僅有兩次，公衛系統對此病毒株的應對經驗相對有限，且防控工具明顯少於 Zaire 型伊波拉。 WHO 警告：實際疫情規模恐大於目前通報數字 WHO 在公告中警告，目前對於真實感染人數、地理擴散範圍，以及病例之間的流行病學關聯仍存在重大不確定性。初步樣本陽性率偏高，13 份樣本中有 8 份陽性；加上伊圖里省疑似病例與死亡群聚通報上升、烏干達坎帕拉已出現確診，都指向疫情規模可能遠大於目前偵測與通報數字。 更棘手的是，伊圖里省本身是商業與人口流動樞紐，鄰近烏干達與南蘇丹，且當地長期面臨安全局勢不穩、人道危機、人口高度移動與非正式醫療機構網絡龐大等問題。WHO 認為，這些因素都會放大疫情在本地與區域擴散的風險。 這波疫情爆發，也發生在美國大幅削弱全球衛生角色的敏感時間點。美國過去一直是伊波拉疫情應對中最大的外部參與者，但專家擔憂，川普政府削減美國國際開發署（USAID）並讓美國退出 WHO，可能影響全球疫情應對能力。 WHO 建議：隔離病例、邊境篩檢，但不要封邊 WHO 對剛果與烏干達提出的建議包括：啟動國家災難與緊急應變機制、建立緊急行動中心、強化病例管理、監測、實驗室檢測、感染預防與控制，以及跨境準備。WHO 也要求對確診病例進行隔離，並針對接觸者進行追蹤與監測。 對鄰近國家而言，WHO 建議與剛果民主共和國接壤的國家立即啟動國家災難與緊急應變機制，並在邊境口岸與主要內陸道路加強篩檢與監測。但 WHO 同時明確呼籲，各國不應封閉邊境或限制旅行與貿易，因為這類措施可能迫使人員與貨物流向未受監測的非正式跨境路線，反而削弱防疫可見度。 這篇文章 民主剛果爆「罕見伊波拉病毒株」釀 80 死，美國退出後 WHO 急宣布 PHEIC 狀態 最早出現於 。

Black Block 魚目混珠 Black Rock 也可以騙錢！

迷案調查網紅 Coffeezilla 與記者 Danny 聯手踢爆 Goliath Ventures 的龐氏騙局，該公司執行長 Delgado 透過社群媒體營造成功人士形象，對外宣稱其私募股權擁有超過 115 % 的資產抵押，甚至還和空頭公司 Black Block 合作，刻意假冒知名資產管理公司 Black Rock (貝萊德) 的名稱取得投資人信任。 社群媒體精心打造成功人士形象 Christopher Delgado 頻繁在社交媒體上曬出私人飛機、勞斯萊斯、豪華別墅與名人合照，精心包裝個人形象。他創辦的 Goliath Ventures 沒有公開打廣告，採取「口耳相傳」的封閉式行銷方式，該公司對外宣稱為私募控股公司，只接受少數尊榮客戶，營造出一種「有錢也未必能加入」的高級感，這種策略成功的降低了許多投資者的戒心。 虛假流動性挖礦收益呼隆投資人 Goliath Ventures 對外聲稱投資人的資金都投入在 Uniswap 的流動性資金池，承諾每月提供 3 % 至 5 % 的高額回報，甚至還有 Hyper Compounding 超額複利方案。然而區塊鏈數據追蹤顯示，該公司實際投入資金池的資金僅有 2 萬美元，與其所宣稱的數千萬美元相去甚遠。Goliath Ventures 運作的方式為典型的龐氏騙局，利用新投資者的資金支付舊投資者利息，為了強化可信度，該公司還宣稱資產擁有 115 % 的抵押擔保，然而 Coffeezilla 調查後發現這些數據均為捏造。 利用 Black Block 魚目混珠 Black Rock 為了規避外部質疑，Goliath Ventures 宣稱該公司財務皆經過獨立審計，其合作的審計機構名為 Black Block，該機構名稱刻意模仿全球知名資產管理機構貝萊德 (BlackRock)，利用類似品牌名稱混淆投資者，使許多投資者誤以為 Goliath 獲得了頂級機構的認可。實際上該審計機構負責人 Matt Burks 是 Delgado 的同夥共犯，他們瞄準了規模龐大的退休金市場，透過相關機構誘使年長者將 401k 或個人退休帳戶 (IRA) 中的資金轉出進行高風險投資。 資金斷裂，創辦人被逮捕後交保 去年底，Goliath Ventures 資金斷裂，投資者開始無法如期收到款項，Delgado 凍結所有資金宣稱將進行審計，藉此拖延還款，諷刺的是在停止支付收益期間，公司仍耗資 500 萬美元舉辦奢華聖誕派對，派對結束後，Delgado 企圖逃往杜拜，但隨即遭到美國司法部逮捕。至截稿前，Delgado 面臨多項重罪指控，雖獲准以 100 萬美元交保，但必須全程佩戴電子腳鐐接受行蹤監控。即便官司纏身，Delgado 在離開法院時仍乘坐勞斯萊斯離開。 這篇文章 Black Block 魚目混珠 Black Rock 也可以騙錢！ 最早出現於 。

橋水基金13F：重倉台積電與輝達，出清Salesforce

全球最大避險基金橋水基金（Bridgewater Associates）已向美國證券交易委員會（SEC）提交 2026 年第一季的 13F 持倉報告。本季最大的變動在於資金板塊的輪動，該基金大幅減碼並結清多檔企業軟體股，同時將資金集中轉入人工智慧（AI）半導體及雲端基礎設施領域。其中，台積電（TSMC）成為本季最大新建倉標的，而亞馬遜（Amazon）則獲得加碼，躍升為第三大持股。 橋水基金建立台積電與半導體供應鏈部位 橋水基金在 2026 年第一季強化了硬體供應鏈的佈局。根據 13F 報告，該基金首度買進台積電約 107.7 萬股，季底市值達 3.64 億美元，佔整體投資組合比重達 1.62%，使其直接進入前十大持股之列。此外，橋水亦同步增持多檔半導體核心標的，包含加碼輝達（Nvidia）約 82.7 萬股，使其權重上升至 3.65%。博通（Broadcom）與美光（Micron）也分別獲得 67 萬股與 58.6 萬股的增持。這項數據顯示，機構法人對於晶片製造與設計端的需求延續性具備高度共識。 重點加碼亞馬遜與大型雲端服務商 在大型科技股方面，亞馬遜成為橋水基金本季增持幅度最大的個股。報告指出，橋水加碼超過 244 萬股亞馬遜股票，使總持股數達到 438.8 萬股，佔整體投資組合權重從前一季的 1.64% 上升至 4.08%，成為第三大持股。同時，該基金也持續建立 Google 母公司 Alphabet 與微軟（Microsoft）的部位。此舉反映出資金正朝向能提供大規模運算能力的超大型雲端服務供應商集中。分析認為，大型機構將這些雲端巨頭視為支援運算發展的關鍵設施。 全面撤出 Salesforce 等企業軟體股 與積極佈局半導體形成強烈對比，橋水基金在第一季結清了多檔企業軟體板塊的部位。報告顯示，橋水完全出清了雲端軟體供應商 Salesforce，拋售逾 193 萬股。其他遭減碼或結清的軟體股還包含 ServiceNow（減持約 133.8 萬股）、Workday（減持約 96.5 萬股）以及 GoDaddy 等公司。由於第一季企業軟體類股面臨估值與總體經濟環境的雙重考驗，該類資產的市場吸引力出現變化。橋水採取了相對保守的策略，將投資重心從軟體應用端轉移至實質硬體板塊。 這篇文章 橋水基金13F：重倉台積電與輝達，出清Salesforce 最早出現於 。

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X 公開「For You」推薦演算法原始碼：利用演算法經營推特帳號的實戰教學

馬斯克（Elon Musk）於 5 月 15 日在 X 上宣布，最新版 X 演算法已發布至 GitHub。根據 xAI 在 GitHub 上公開的 xai-org/x-algorithm repository，這次釋出的內容主軸，是驅動 X 平台「For You」資訊流的核心推薦系統。該系統結合使用者已追蹤帳號的站內內容，以及由機器學習從全球內容庫中挖掘出的站外內容，最後再交由基於 Grok 架構的 transformer 模型進行排序。 該專案採 Apache 2.0 授權，主要以 Rust 與 Python 寫成；截至查詢時，GitHub 顯示已有約 2.1 萬個 stars、3,800 個 forks。 For You 推薦架構：Thunder 找追蹤內容，Phoenix 挖站外內容 根據 repository 說明文件，X 的 For You 資訊流主要由兩種候選內容來源組成。 第一是站內內容，由 Thunder 模組負責。Thunder 是一個記憶體內貼文儲存區與即時資料攝取管線，會從 Kafka 消費貼文建立與刪除事件，追蹤所有使用者的近期貼文，並向請求者提供來自其追蹤帳號的內容候選。文件強調，Thunder 可在不查詢外部資料庫的情況下，提供站內內容候選的次毫秒級查詢。 第二是站外內容，由 Phoenix Retrieval 負責。Phoenix 會從全球內容庫中找出使用者可能感興趣、但並非來自追蹤帳號的貼文。其檢索階段採用雙塔模型（Two-Tower Model）：User Tower 將使用者特徵與互動歷史編碼成向量，Candidate Tower 將候選貼文編碼成向量，再透過點積相似度找出最相關的內容。 這些候選內容會進入 Home Mixer，也就是 For You 資訊流的協調層。Home Mixer 會負責查詢使用者上下文、取得候選內容、補齊貼文與作者資料、過濾不合格內容、呼叫排序模型、套用分數調整，最後選出要顯示在使用者 For You 頁面的貼文。文件也指出，Home Mixer 對外提供 ScoredPostsService 這個 gRPC 端點，用來為特定使用者回傳已排序貼文。 Grok 架構成為推薦系統核心 這次最受關注的地方，是 X 推薦系統明確導入 Grok 架構。 GitHub README 指出，For You feed 的內容會由 Phoenix 進行排序，而 Phoenix 是一個基於 Grok 的 transformer 模型，會預測每篇貼文可能引發的互動機率，最後再將這些預測值加權組合成最終分數。文件也註明，這份 repository 中的 transformer 實作，是移植自 xAI 開源的 Grok-1，並針對推薦系統使用情境調整，例如加入自訂輸入嵌入與候選隔離用的 attention mask。 但這並不等於 X 把完整生產環境模型全部公開。Phoenix README 明確寫道，這次釋出的是 mini version，production 使用的是更大模型，具備更多層數與更寬的 embeddings；同時，公開版 checkpoint 是從連續訓練流程中凍結出來的一個時間點快照，而生產環境 Phoenix 則會持續依照即時資料訓練。 5 月 15 日更新：可執行端到端推論、迷你 Phoenix 模型、廣告混合系統 根據 GitHub 更新說明，5 月 15 日版本新增了多個關鍵元件。 首先是端到端推論流程。新的 phoenix/run_pipeline.py 取代原本分開的 run_ranker.py 與 run_retrieval.py，可用單一入口串接「檢索 → 排序」流程，並以 exported checkpoints 執行，模擬生產環境中兩個階段如何組合。 其次是預訓練模型 artifact。這次釋出的 mini Phoenix model 透過 Git LFS 發布，文件稱其包含 256 維 embeddings、4 個 attention heads、2 層 transformer，約 3GB，可讓開發者不必自行訓練模型也能進行 out-of-the-box inference。Phoenix README 另指出，公開的 demo corpus 是一個約 53.7 萬筆、來自 6 小時視窗的運動主題貼文資料集，用於展示 retrieval 階段。 此外，repository 也新增 Grox content-understanding pipeline，用於 spam detection、post-category classification、PTOS policy enforcement 等內容理解任務；同時新增 Home Mixer 的廣告混合系統，負責資訊流中的廣告插入與位置安排，並納入品牌安全追蹤。 排序模型一次預測 15 種互動，不只是單...

ChatGPT 接入 12,000 家銀行：Plaid 讀取收支、限 Pro

根據 Decrypt 報導，OpenAI 5/15 推出 ChatGPT 個人理財功能，透過金融資料基礎建設 Plaid 連結用戶銀行帳戶，唯讀讀取存款、交易、投資、訂閱與負債資訊，可橫跨 12,000 家以上金融機構—包括 Chase、Fidelity、Schwab、American Express、Capital One。功能首波僅開放美國 ChatGPT Pro 訂閱戶（每月 200 美元）於網頁版與 iOS 上使用。 Plaid 串接 12,000 家機構、預設使用 GPT-5.5 Thinking Plaid 是 Venmo、Robinhood 等數千個金融科技 App 背後的資料基礎建設，過去 1.5 億次連線從未發生重大資安事件。ChatGPT 透過 Plaid 取得唯讀權限，無法轉移資金、也看不到完整帳號號碼；但可以建立完整的個人財務畫像。新功能預設使用 OpenAI 最新推理模型 GPT-5.5 Thinking，Pro 用戶亦可選用 GPT-5.5 Pro。 OpenAI 表示與超過 50 位金融專業人士合作建立個人理財任務基準。GPT-5.5 Thinking 得分 79（滿分 100）、GPT-5.5 Pro 得分 82.5。Decrypt 比較指出，未連結帳戶時 ChatGPT 對「幫我多存點錢」的回答為通用建議；連結帳戶後則會分析過去 90 天的實際消費、產出帶具體金額的個人化月度計畫。 OpenAI 一年內買下 Hiro、Roi 兩家金融新創 OpenAI 並非從零打造此功能。上個月 OpenAI 收購自稱「AI 個人 CFO」的金融新創 Hiro Finance—該交易以收購人才（acqui-hire）為主，Hiro 團隊併入 OpenAI、原產品結束營運。這是 OpenAI 不到一年內第二次收購金融科技公司，前一筆是個人化投資 App Roi。 市場並非只有 OpenAI 在動。Perplexity 已於 4 月推出自家 Plaid 串接個人理財功能；Intuit 也即將整合進 ChatGPT，未來可在對話介面內預估賣出股票的稅務影響、估算信用卡核卡機率。OpenAI 援引自家資料指出，每月已有超過 2 億人在 ChatGPT 詢問理財問題—產品只是追上既有使用行為。 非投資顧問、無受託義務：合規邊界尚未釐清 OpenAI 在條款中明示一個關鍵限制：本功能「不是金融顧問」。它可以辨識模式、提出建議目標，但對用戶不負法律上的受託義務（fiduciary duty）—意思是用戶若依建議操作虧損，OpenAI 不負法律責任。Decrypt 指出，這正是隨著產品從 Pro 用戶擴展到更廣大群體後、銀行與監管機構勢必檢視的邊界。OpenAI 同時表示，連結帳戶的對話沿用既有的模型訓練偏好設定，用戶可隨時解除連結、同步資料將於 30 天內刪除。 這篇文章 ChatGPT 接入 12,000 家銀行：Plaid 讀取收支、限 Pro 最早出現於 。

SpaceX 有望於 6/12 掛牌上市，拼納入那斯達克 100 指數

馬斯克旗下的太空探索技術公司（SpaceX）正積極籌備其初次公開發行（IPO），最快將於 6 月 12 日在那斯達克（Nasdaq）交易所掛牌上市，股票代號訂為「SPCX」。本次發行目標估值預期超過 2 兆美元，並尋求籌集最高達 750 億美元的資金。為推動此案，SpaceX 已委任多家大型金融機構擔任主要承銷商。除既有的火箭與星鏈（Starlink）業務，該公司亦透過收購將人工智慧企業 xAI 納入旗下。此舉顯示其正致力於整合太空技術與人工智慧，進一步擴充營收來源。 SpaceX 有望於 6/12 掛牌上市，拼納入那斯達克 100 指數 據彭博社報導，SpaceX 的上市進度正處於加速階段。依據資料，該企業預計最快於 6 月 4 日啟動路演（Roadshow），6 月 11 日定價，並於 6 月 12 日掛牌。選定那斯達克為上市地點的核心考量，在於納入市場指數的效率。藉由該交易所的快速納入機制，SpaceX 有望在掛牌初期即列入那斯達克 100 指數（Nasdaq-100 Index）。此決策不僅可提升股票流動性，亦有助於吸引被動型基金的資金挹注。 (指數結構性操縱？SpaceX IPO 後波動加劇恐不利被動投資者) SpaceX 核心營收來源與 AI 領域之整合 營運方面，SpaceX 的主要收入仰賴火箭發射與低軌道的星鏈衛星網路。根據分析機構預估，這兩大事業營收在 2026 年有望逼近 200 億美元。此外，公司在二月透過全股票交易收購人工智慧企業 xAI。雖然 xAI 在 2026 年的營收預期低於 10 億美元，但此併購展現了將太空基礎設施與人工智慧技術結合的戰略，為未來的商業版圖提供更多成長空間與技術整合的可能性。 SpaceX 市場估值已超過 2 兆美元 本次 SpaceX 的上市案因龐大的籌資規模而備受關注。報導指出，該公司尋求籌集最高 750 億美元的資金，目標估值超過 2 兆美元。為推動此發行案，SpaceX 籌組了大型投資銀行團隊，包含摩根大通、摩根士丹利、高盛、花旗與美國銀行均擔任主要承銷角色。這顯示大型金融機構對此案的參與度，同時也反映出市場對該公司中長期商業發展與財務結構的持續關注。 這篇文章 SpaceX 有望於 6/12 掛牌上市，拼納入那斯達克 100 指數 最早出現於 。

比特幣對 CLARITY 利多無感：機構藉反彈出貨、殖利率破 4.5%

根據 Decrypt 報導，《CLARITY 法案》5/15 通過美國參議院銀行委員會審議，但比特幣價格並未受惠於此一監管利多。截至發稿，比特幣報 80,350 美元，24 小時微漲 0.8%，卡在 82,000 美元阻力下方。鏈上分析平台 Glassnode 指出，過去數日機構動向屬於「藉反彈出貨」，並非對行情感到恐慌。 ETF 七日均流出 8,800 萬美元，創 2 月中以來最大 Glassnode 數據顯示，美國比特幣現貨 ETF 七日簡單移動平均淨流量降至負 8,800 萬美元／日，是 2 月中旬以來最大規模的單週流出。 分析師形容此波是「賣在強勢」（selling into strength）：「機構投資人把近期反彈當作出場機會，而非因為恐慌而拋售。」此一現象與週前比特幣短暫觸及 82,000 美元的行情形成對照—拉升並未轉化為持續性買盤。 10 年期殖利率衝 4.52%、4 月 CPI 年增 3.8% 美國 10 年期公債殖利率本週升至 4.52%，創約 10 個月新高。4 月消費者物價指數（CPI）年增率達 3.8%，為三年來最高水準，再度墊高聯準會降息門檻。 B2PRIME 集團首席策略官 Alex Tsepaev 表示：「當美國公債殖利率高於 4.5%、市場開始排除聯準會降息預期時，部分資金自然流向現金與債券。」 Tsepaev 補充，ETF 資金流出未必逆轉整體格局，但有可能將比特幣推回 76,000 至 77,000 美元區間。同期通過參議院銀委會的《CLARITY 法案》提供了監管端的長線利多（5/14 委員會表決細節），但短線資金顯然把美債視為優先選項。 $77,000 為去槓桿分水嶺，Fed 降息時點仍未明朗 HashKey 集團資深研究員 Tim Sun 觀察，目前永續合約資金費率仍屬溫和，多空比也未達極端。他提醒：「若比特幣跌破 77,000 美元、但永續合約未平倉量仍維持高檔，市場可能進入去槓桿階段。」 聯準會目前基準利率位於 3.50%–3.75%。美國銀行（Bank of America）預期聯準會 2026 年按兵不動，2027 年 7 月與 9 月分別降息一碼；高盛則認為降息時點落在 2026 年 12 月與 2027 年 3 月。預測市場 Myriad 用戶估計 7 月前聯準會降息超過一碼的機率僅 4%。 這篇文章 比特幣對 CLARITY 利多無感：機構藉反彈出貨、殖利率破 4.5% 最早出現於 。

Codex 進駐 ChatGPT 手機 App，可遠端控制 Mac 開發任務

OpenAI 在 5 月 14 日宣布將 Codex 整合進 ChatGPT 手機 App，9to5Mac 報導，新功能在 iOS、iPadOS 與 Android 預覽版上線，所有 ChatGPT 方案（含 Free 與 Go）均可使用。手機端不負責執行程式碼，而是作為遠端控制介面、串接 macOS 端 Codex 桌面版或透過 SSH 連到的遠端開發環境。 手機可批准任務、查看 diff、切換模型、即時看 terminal 輸出 Codex 行動版功能聚焦於開發任務的指揮與審核。使用者可從手機啟動新任務、檢視所有進行中的對話、批准代理執行命令、切換模型、補充 context；macOS 端 Codex 執行任務時，手機可即時收到 terminal 輸出、截圖、程式碼 diff 與測試結果。OpenAI 強調檔案、憑證、權限與本機環境設定皆保留在執行端機器，僅同步狀態與更新到手機端。 目前手機端僅可連線到 macOS 版 Codex 桌面 App（Mac 與 Mac mini），Windows 版本「即將推出」、未公布具體時程。Codex 桌面 App 是 OpenAI 在 2026 年 2 月推出的本機版開發代理，本媒體曾報導 Codex 5 月 13 日新增 Symphony 多代理與 Computer Use 跨應用功能。 同期推出 Remote SSH 與 Hooks 正式版：Codex 接遠端開發環境與自訂腳本 OpenAI 同步將兩項既有預覽功能轉為正式版。Remote SSH 讓 Codex 可連線到企業批准的遠端開發環境，沿用該環境的相依套件與資安政策，桌面 App 也能直接讀取使用者既有的 SSH 設定檔自動偵測可用主機。Hooks 則允許開發者在 Codex 工作迴圈中插入自訂腳本，常見用途包括提示中的密鑰掃描、執行驗證器、記錄對話、建立記憶條目，以及針對特定程式專案或目錄客製行為。 程式化存取權杖（programmatic access tokens）僅開放給 Enterprise 與 Business 方案使用，符合 HIPAA 規範的 Codex 部署則限定具備本機環境的合格 ChatGPT Enterprise 工作區。 Codex 介面擴張：手機批准、桌面執行、Chrome 內測試三面並行 本次行動版上線是 Codex 自 2 月底桌面版推出後的關鍵延伸。OpenAI 在過去兩個月持續擴張 Codex 的存取介面，先後推出 Chrome 擴充版本可在瀏覽器內進行 web app 測試與跨頁 context 收集，桌面 App 加入桌面寵物與多代理 Symphony 模式，行動版則補齊「離開電腦也能繼續審核 AI 開發代理」的最後一塊拼圖。三組介面共用同一個 Codex 後端與本機檔案、權限體系，使用者可在不同裝置間無縫切換。 這篇文章 Codex 進駐 ChatGPT 手機 App，可遠端控制 Mac 開發任務 最早出現於 。

日本記憶體大廠鎧俠 (Kioxia) 單季獲利飆 5,968 億日圓，籌備赴美掛牌上市

受惠於人工智慧（AI）帶動的強勁需求，日本記憶體晶片製造商鎧俠 （Kioxia Holdings Corp.）在最新財報中顯示，公司截至 3 月底止獲利達 5968 億日圓，創下歷史新高，並揭露公司已斥資逾 150 億台幣入股台灣記憶體大廠南亞科（2408）。鎧俠目前已宣布計畫前往美國掛牌上市，但上市時間、美國交易市場及相關細節尚未確定。 AI 基礎建設推升記憶體需求，Kioxia 上季獲利創新高 隨著全球大型資料中心業者積極建置 AI 基礎設施，帶動快閃記憶體（NAND Flash）面臨全球性短缺，晶片價格也屢創新高。根據鎧俠今日公布的 2026 Q1 財報，營業利益大幅成長 92.7%，達到 8,704 億日圓，遠優於市場預期；單看 1 至 3 月季度的獲利更是創下 5,968 億日圓的歷史新高。展望 4 至 6 月，鎧俠預估單季營業利益與營收將上看 1.3 兆日圓（約 82 億美元），換算年化營收高達 5 兆日圓，遠高於市場預期。 占全球 NAND 產能 4%，鎧俠計畫赴美掛牌擴充資金 記憶體產業具備高度資本密集的特性，且容易受到價格循環波動的影響。截至 2026 年 4 月，全球 NAND 快閃記憶體產能約為每月 133.7 萬片晶圓，其中鎧俠位於日本岩手縣的 Fab 1 廠每月產能約為 5.5 萬片，約占全球總產能的 4%。為了應付龐大的建廠與研發支出，鎧俠宣布正準備前往美國證券交易所掛牌，擴大海外投資金，為後續晶片產能擴充做足準備。 （日本東北 7.5 強震！愷俠 Kioxia 岩手廠占全球 NAND 4% 產能，記憶體供給拉警報） 今年股價狂飆逾三倍，鎧俠市值一舉超越 Sony 與 Uniqlo 母公司 根據路透社報導，自 2024 年底在東京掛牌上市以來，鎧俠逐漸擺脫過去由貝恩資本（Bain Capital）主導、自東芝（Toshiba）分拆出後的營運陣痛期，股價今年迄今已飆漲約 300%，市值超越 SONY 及 Uniqlo 母公司 Fast Retailing，未來甚至有望挑戰豐田汽車，成為全日本最賺錢的企業。 鎧俠斥資逾 150 億台幣入股台灣南亞科（2408） 鎧俠最新財報的期後事項中，揭露公司已於 2026 年 4 月 8 日，取得台灣記憶體大廠南亞科技（Nanya Technology）的普通股。這筆股權收購的總金額高達 156.73 億新台幣（約合 782.08 億日圓）。此舉不僅牽動全球記憶體版圖的板塊挪移，更凸顯出台灣在全球半導體與 AI 供應鏈中不可替代的戰略地位。 這篇文章 日本記憶體大廠鎧俠 (Kioxia) 單季獲利飆 5,968 億日圓，籌備赴美掛牌上市 最早出現於 。

Anthropic Mythos 五天成功破解 macOS 安全防護系統，蘋果資安拉警報

美國資安研究公司 Calif 研究人員 15 日證實，Anthropic 旗下尚未公開的 AI 模型 Mythos，能以前所未有的方式繞過蘋果 macOS 的安全機制，成功入侵 Mac 系統，引發外界對 AI 技術被用於網路攻擊的高度關注。 Mythos 是什麼？Anthropic 不敢公開的強大 AI 模型 Mythos 作為 Anthropic 新一代 Claude AI 模型系列的早期版本，目前尚未對外開放。Anthropic 工程師當時稱，Mythos 在識別軟體安全漏洞方面的能力極為強大，足以利用「所有主流作業系統與網頁瀏覽器」的弱點，可能引發大規模網路攻擊，因此將其暫時封存於內部測試環境中。 （Anthropic Mythos 太強大！白宮擬要求新 AI 模型發布前通過政府安全審查） 儘管如此，Mythos 的能力已透過一次真實的滲透測試得到驗證。它近日成功突破了蘋果 macOS 的多層安全防護，入侵了原本被認為固若金湯的 Mac 系統。 破解過程僅耗時五天！「串連攻擊」手法突破蘋果 MIE 防線 華爾街日報報導，這次入侵事件由一家位於加州帕羅奧圖的資安研究機構 Calif 主導，搭配 Mythos 的分析能力並從旁協助。研究人員從一個無特殊權限的本地帳號出發，利用 macOS 中兩個獨立的程式錯誤搭配多種利用技術，將它們串連成一條完整的攻擊鏈，最終取得系統最高權限的 root 存取。 攻擊最關鍵的突破在於成功繞過蘋果的「記憶體完整性強制保護系統（MIE）」，作為蘋果基於 ARM 硬體技術打造的防護機制，能有效阻擋記憶體受到攻擊，被視為 Apple 裝置上最堅固的安全防線之一。 研究團隊聲稱，這也是史上首次有公開紀錄的「漏洞串連（chained exploit）」攻擊鏈，能在搭載 M5 晶片的實體裝置上突破 MIE 保護。令人擔憂的是，從發現漏洞到完成整套攻擊鏈，前後僅花了約五天。 Calif：AI 非萬能，人機協作才是關鍵 然而，Calif 研究人員在報告中強調，儘管 Mythos 展現出驚人的漏洞挖掘能力，但若缺乏專業駭客同步配合操作，這次入侵也不可能成功。因此 Mythos 在整個過程中更像是「強力輔助工具」的角色，而非全自動攻擊系統。 截至目前，蘋果尚未針對此事作出回應，也未能確定是否已針對 Mythos 所利用的漏洞發布修補程式。 Anthropic 初衷：讓 AI 成為資安防禦利器 Anthropic 強調，Mythos 的開發目的並非用於惡意攻擊，而是希望將其作為主動防禦工具。為此，Anthropic 發起了「Project Glasswing」計畫，旨在授權 Mythos 協助各方識別系統安全漏洞，使其在被惡意駭客發現之前便得以修復。 然而，此次事件也揭示了 AI 技術的雙刃劍本質：同一個強大的模型，既能成為網路防禦的得力助手，在特定條件下也可能成為破解頂尖作業系統的威脅工具。隨著 AI 能力持續提升，各面向的資安防護也成了當務之急。 這篇文章 Anthropic Mythos 五天成功破解 macOS 安全防護系統，蘋果資安拉警報 最早出現於 。

雇用專業YouTube經理人有用嗎 ? 揭秘他們如何打造下個Mr. Beast!

YouTube 內容創作的競爭賽道日趨白熱化，頂尖創作者僅依賴個人創意製作影片已經無法快速走紅，現在崛起一種新興行業「YouTube 策略師」他們提供精準的數據分析以及豐富的經驗，協助創作者優化內容產製流程，將單純的影片製作提升至可量化變現的商業模式。 YouTube 提供免費經理人給頂尖創作者 YouTube 提供策略聯盟經理（Strategic Partner Manager 簡稱 SPM）擔任創作者的背後幕僚，這項服務為免費，主要面向平台上 10 % 的頂尖創作者，旨在協助具備規模的頻道持續成長。SPM 作為平台與創作者間的橋樑，不僅負責維護創作者的權益，更扮演專業諮詢顧問的角色，提供量身定制的內容發展建議。 根據 YouTube 資深策略夥伴經理 Reed Fernandez 的說明，頻道規模擴張到一定程度時，SPM 會分析頻道後台數據，針對影片表現提供優化建議，確保內容能精準對齊平台的演算法機制，指導方針涵蓋開始時的創意構思到發佈後的成效追蹤，幫助創作者在競爭激烈的影音市場中，透過數據分析找出最具潛力的成長路徑，亦會幫他們媒合找到合作贊助機會。 雇用私人 YouTube 策略師要花多少錢？ 一般 YouTube 創作者無法獲得免費顧問服務，也可以雇用私人顧問協助頻道成長，YouTube 策略師 Patty Galloway 表示他將自己的頻道發展到超過 50 萬訂閱戶後，許多人開始聯繫他，詢問他是否提供顧問服務，他開始了 YouTube 策略師的職涯 ，他表示曾有客戶在他的指導下，頻道成長超過 350 % 。Mr. Beast 的前任客戶總監 Mario Yos 也提供個人顧問服務，像他們這類 YouTube 顧問通常擁有豐富的實戰經驗，能透過分析提供成長策略，但收費不便宜，每月顧問費約落在 15,000 美元至 20,000 美元之間。 YouTube 策略師的主要任務為何？ YouTube 專業策略師的任務主要為協助創作者理解 YouTube 演算法、點擊數、觀看時長與觀眾滿意度等數據，幫助優化頻道的訂閱戶與瀏覽數，讓觀眾成為固定忠實的粉絲。 Mario Yos 表示顧問的工作在於找出導致頻道表現不佳的原因，指導團隊如何製作更好的內容以提升觀眾的參與度，透過數據分析，策略師能判斷觀眾在那個秒數時流失，進而調整影片結構。除了流量增長，策略師亦著重於商業變現，將影片觀覽數量化成為實質利益、以及幫創作者找到合作廠商。 YouTube 策略師會傳授客戶那些專業技能？ YouTube 策略師專注於以下幾個關鍵領域，幫助創作者優化他們的頻道表現。 發想創意企劃：策略師給出影片創意企劃、擬定吸引人的影片標題和吸睛的縮圖。 分析 YouTube 數據：專家藉由分析頻道數據，找出創作者或團隊中的專業缺口，向他們解釋問題背後的原因，確保團隊了解可以如何改進。 這篇文章 雇用專業YouTube經理人有用嗎 ? 揭秘他們如何打造下個Mr. Beast! 最早出現於 。