「360° MOBILITY Mega Shows」周二(4/14)於南港展覽館一館開幕，匯聚來自16個國家與地區、近900家廠商參展，展示各種移動解決方案。 貿協董事長黃志芳指出，台灣汽車產業去年產值高達5000億元，汽車零配件出口則是2146億元，雖然受整體地緣政治影響較前一年略有下滑，但仍是我國非常重要的主力產業。對於中東衝突對鋁價造成衝擊，黃志芳認為，這短期內雖可能提高電動車製造成本，但長期來看，中東戰爭反使各國因油價高漲及地緣政治不確定性，重新重視永續與節能，反而讓電動車、氫能車重獲重視。
日期：2026-04-14
南亞科(2408)周一(4/13)舉辦2026第一季法說會，首季DRAM平均售價季增破7成，讓南亞科繳出驚人成績單。首季營收490.87億元，較上季增加63.1%，稅後淨利為260.58億元，EPS 8.41元。南亞科總經理李培瑛指出，預期今年第2季DRAM單價漲幅依舊會相當不錯，一定會是以雙位數計算，他點出未來各供應商健康毛利率狀況，都可望維持到年底。換句話說，這股記憶體缺貨潮勢必將維持到年底。
日期：2026-04-13
國民黨主席鄭麗文周日(4/12)結束為期6天的訪中行程，這是繼2016年「洪習會」後，國共兩黨最高領導人時隔10年的正式會面。中共中台辦上午10時透過新華社等官媒，宣布10項促進兩岸交流合作的政策措施。涵蓋觀光旅遊、農漁產品、青年以及文化交流。對於鄭習會，民進黨發言人李坤城10日指出，中國必須尊重中華民國台灣所有人民對自由民主的堅持，而不是以分化、利誘的方式，介入台灣人民的選擇。「中國的軍機軍艦是否停止騷擾？北京對台灣人的國際參與是否停止打壓？台灣是否不再有來自中國的滲透破壞？這才是真正的善意、和平的訊號。」
日期：2026-04-12
外交部政務次長吳志中訪問加拿大4天，馬不停蹄和許多跨黨派參眾議員會面，展現鐵人行程和毅力，行程滿檔，幾乎未休息。說得一口流利法語的他，在魁北克演講大受好評。首度訪問加拿大的吳志中，展現鐵人行程和毅力，7日凌晨3點抵達加拿大，稍微休憩整裝後，即刻開始拜會跨黨派參眾議員，造訪加拿大第二大省魁北克的行政與立法部門，也與國際民航組織（ICAO）的美國代表團會面，並與魁北克主要大學和智庫專家學者交換意見，以及與台灣僑界代表交流。
日期：2026-04-12
「今年網路上有些不好的聲音，但道德和誠信，是全聯起家的基石，如果有任何做得不好，我們會檢討！」全聯董事長林敏雄於週五（4/10）媒體餐敘上表示。面對外界關注，他強調，全聯作為台灣最大連鎖超市，在業績穩步成長之際，仍將秉持「一步一腳印」的經營原則，虛心接受各界指教，去年集團營收已突破2200億元大關。
日期：2026-04-10
AI太狂了！台灣3月份出口額首度衝破800億美元，連續29個月正成長，更寫下歷年單月新高紀錄。財政部官員形容，3月份出口額如同「如平地一聲雷，一舉爆發」。我國2026年出口額遠超預期，關鍵依舊是「AI」。全球大舉投入AI基礎建設，驅使零組件高階化，新世代AI量產也帶動出貨。此外，原物料吃緊、物價壓力，不僅推升出口額，更讓廠商開始提前拉貨。
日期：2026-04-10
伊朗戰事持續，影響全球油價、經濟。財信傳媒集團董事長謝金河在數字台灣節目中指出，現在美國10年期公債殖利率、30年期公債殖利率都飆高，雖然喊出停火兩周，但戰事可能會拖一段時間。而美國科技七雄都出現慘烈跌勢，特斯拉等股價也跌破年線，是警訊開端。伊朗戰事也牽動美中台關係，總體經濟學家吳嘉隆分析，美國近期對委內瑞拉、伊朗的動作，影響中國石油來源20%，若北京忙著應付美國壓力，對台灣施壓的機會就變少。對於台股，吳嘉隆認為在3年後達45000到47000點，甚至到50000點，台積電可以到3500元。針對美國對台軍售議題，前美國國防部官員胡振東則認為，美國行政和立法部門都已經很清楚表達「台灣要幫自己越來越強」，這是他在美國政府3、40年來從來沒看過的，美國想幫助台灣，國民黨卻擋著，這是很短視的，「我覺得他們會記得」。
日期：2026-04-09
DeepSeek以低成本與高效能衝擊全球AI版圖，也引發資安與地緣政治風險的擔憂。除了中國，使用地區以開發中國家為主，DeepSeek能否發展出長期商模，須持續觀察。
日期：2026-04-08
悠遊卡公司2025年營收、獲利雙創歷史新高，就連旗下電子支付悠遊付也在去年12月毛利轉正，在LINE Pay Money來勢洶洶，ApplePay、QRCode多元支付也搶進北捷，為何悠遊卡公司能逆勢成長？悠遊卡董事長林志盈分享逆境中突圍的經營哲學，他說「盲目競爭是失敗者的思維」，唯有擴大差異化，正面接下挑戰，將其化為轉機，並透過ESG強化與社會連結，同時提升顧客體驗，才能長久經營。
日期：2026-04-07
AI的價值，不只在模型，而在能否透過系統工程，轉化為可營運、可複製的服務能力。「AI時代真正淘汰的，不是沒有技術的企業，而是無法讓技術落地的產業模式。」當全球仍聚焦於模型能力與算力競賽時，一個更關鍵的問題正在浮現：為什麼多數AI應用仍停留在展示與試驗，卻難以進入日常營運？答案不在技術本身，而在於是否具備讓技術真正運作的系統能力。
日期：2026-04-07
