AI賽道在歲末出現了新變化，谷歌的Gemini 3異軍突起，引發市場注意，無論未來輝達和谷歌如何廝殺，這場AI伺服器的比拚，2026年仍將是市場最吸睛的焦點。
日期：2025-12-03
鴻海（2317）董事長劉揚偉表示，鴻海從矽谷AI大咖OpenAI身上看到業界對於下個世代資料中心的需求，也看到當前生成式AI最大使用者OpenAI在硬體設備上的痛點及需求，因此雙方只洽談一個月，就敲定攜手合作。劉揚偉也說明，雙方剛宣布的合作案內容，雖然沒有要設立合資公司，OpenAI也沒有承諾向鴻海下單採購資料中心設備，「不代表未來不會發生」。
日期：2025-11-21
台積電(2330)前資材管理副總經理李文如，7月中無預警請辭，當時市場傳出將跳槽輝達擔任台灣區總經理，近日媒體再傳週二到輝達報到，新職為企業級用戶相關的WWFO部門副總裁暨掌管台灣銷售業務。這個人事案震撼半導體業界，也刷新台灣高階主管跳槽話題高度，原因在於李文如是台積電少數六年級生在短時間內，就從資材管理組織資深處長，升到副總職務。另外，台積電每年資本支出超過300億美元，她年紀輕輕就掌握上兆元採購大權，自然引起所有半導體供應商的高度關注。
日期：2025-11-20
輝達執行長黃仁勳台灣時間周四(11/20)在第三季財報線上會議中點名，輝達除10月由台積電產出第一片在美國製造的Blackwell晶圓，也將與鴻海（2317）、緯創（3231）及日月光投控（2311）旗下的矽品等合作夥伴，未來4年持續在美國擴產。他反駁所謂AI泡沫說法，認為全世界科技業正同時出現3大平台的轉換期，這只會在未來很多年持續帶動AI相關需求，為輝達及AI生態系帶來無窮商機。黃仁勳一點名，台積電、鴻海、緯創以及日月光投控，周四股價漲幅都在3-5%，相當亮眼。
日期：2025-11-20
高薪工作有哪些？百萬年薪工作有哪些？2025年高薪職缺出爐！工程師當中，以類比IC設計工程師年薪170.8萬元最高、半導體製程工程師也有108萬元。非工程師高薪職缺排行，則以醫師211.8萬最高，依序是通路開發人員157.4萬元、投資經理人120.1萬元、教授/副教授114.8萬元，而入行門檻相對低的「電話行銷人員」，薪資也有108.6萬元，擠入非工程師高薪排行榜前5名。非主管職的百萬年薪職位，還有師字輩律師、會計師以及汽車銷售、空服員等。觀察台灣全年總薪資中位數67.3萬，約較去年微幅成長2.5%。其中，電腦、消費性電子總薪資中位數89.7萬最高，其餘包含半導體、投資理財、軟體網路、金融機構業都緊追在後，屬高薪產業。此外，今年已有68%的企業表態會發放年終獎金，平均達有1.56個月，在關稅不確定因素下，比去年下降了0.06個月。至於2026年是否會加薪？有63.9%企業承諾會加薪，平均調幅為4.5%。
日期：2025-11-19
Fintech已成為金融創新的主要核心驅動力，透過自動化和雲端運算等技術，對外可以提升服務效率與品質，滿足消費者多元需求；對內則可以減少人工服務，降低營運成本。本次金融科技演講會的重點之一，即是邀請科技業與金融科技等專家，從技術面、服務面、產業面與生態面等透過座談交流方式，分享國際金融科技發展趨勢與創新應用。
日期：2025-11-18
台股創新高美股也是創新高，市場上開始誕生了許多檔新的美股ETF，其中有兩檔號稱美國版的0050，分別為009811和009813，各由本土投信和外商投信操刀，近期關注度非常高，簡直是土洋大對決。兩檔都號稱投資美國前50大龍頭企業，到底誰比較厲害呢？
日期：2025-11-18
隨著人工智慧（AI）與資料科技（Data Tech）的快速發展，全球金融產業正迎來一場數位革命。為強化台灣在AI金融領域的研究與實務能量，政治大學金融科技研究中心（FTRC）於10月30日宣布「金融AI創新中心」正式開幕，期望以AI創新實驗室為核心，結合政大學術能量與產業鏈結，推動AI技術在金融領域的落地應用、培育金融AI人才，並建構屬於台灣的「金融主權AI」，引領產業邁向智慧化、永續化與合規化的新時代。
日期：2025-11-17
鴻海科技日本周五登場，此前，鴻海董事長劉揚偉預告，將會在當天公開與OpenAI的合作細節。近期，許多AI巨頭如輝達、AMD、甲骨文，都紛紛以現金投資或提供股權的方式，與OpenAI換取長期合作，形同「AI永動機」。台廠是否會加入此行列，頗受關注。 此外，AI晶片大廠輝達本周公布上季財報，在Blackwell全面放量，眾家CSP業者紛紛調高資本支出，是否代表輝達將再繳出「歷史最強財報」，驚艷投資人？ 1、鴻海科技日揭AI藍圖，如何攜手OpenAI？ 2、輝達公布最強財報，Blackwell晶片全面放量 3、我國外銷訂單拚連9紅
日期：2025-11-17
很多人看到「AI 伺服器需求爆發」，想到的可能是輝達 (NVDA-US) 或 AMD(AMD-US) CPU/GPU，但鮮少想到的是 PCB 產業。舉個生活比喻：你可以把 AI 伺服器想像一台極速列車，列車的引擎（GPU/ASIC）是輝達；底下的鐵軌，就是 PCB。列車跑得越快、需求越大，你要的鐵軌規格就越高、鋼材要越好、建造要耗更多成本。
日期：2025-11-07
