Google Cloud Next甫於美國落幕，原本一年一代的TPU，首度分流為訓練與推論用兩款晶片，憑藉垂直整合優勢，谷歌雲端成為母集團在搜尋及廣告之外，成長動能最強的新事業。
日期：2026-04-29
編按：2026年台股迎來AI浪潮與股利回升雙重紅利，三大高股息ETF——0056、00878、00919再次成為市場焦點。不過當00919殖利率衝上雙位數、00878股價來到25元歷史高點時，不少人也陷入了「配息焦慮」：到底要追求高殖利率，還是守住穩定性？本文由財經部落客「知美」分享自己存股00878的實戰心法，深度解析新一季配息數據與長期持有的「穩賺」邏輯，幫你計算出月領1到10萬現金流的實際門檻。
日期：2026-04-27
台股週一（4/27）盤中強勢站上4萬點大關，但市場資金高度集中於權王台積電(2330)情況，引發投資人對於「指數傾斜」、「拉積盤」與「騰落線」的憂慮。簡單來說，就是大盤指數持續創出新高，但騰落指數卻無法創新高，甚至開始向下走低，表示大盤的漲勢僅靠少數權值股支撐，大多數個股卻已在下跌，暗示漲勢不健康、風險正在累積。對此，多位專家分析，這並非單純的市場過熱，而是反映全球產業往半導體集中的現實，且在政策放寬與AI趨勢帶動下，半導體已晉升為國家級的「戰略物資」。
日期：2026-04-27
台積電漲逾2000元後勢如破竹，周一(4/27)再次上攻至2330元、達標股號！而記憶體大廠南亞科(2408)傳打入輝達Vera Rubin供應鏈，盤中亮燈漲停來到226.5元，帶動記憶體族群旺宏(2337)也直奔漲停，鎖在145元，威剛也一度漲停最高440元。台積電能漲到5000元、記憶體需求又有多大？財信傳媒董事長謝金河在《數字台灣》節目中指出，台積電這一次真的叫護國神山，「台積電在第二季的法說會當中說，合併營收在390到402億美元，毛利率在65.5到67.5之間，營業利率在56.5到58.5，資本支出不變。」「第一季EPS是22.08元，毛利率66.2％，營業利率58.1％，賺了5724.8億元，這是讓大家難以想像的一個好成績，國泰投信前董座張錫指出，台積電上看5000元，大家可以拭目以待」。至於南亞科引進私募怎麼看?鈞弘資本執行長沈萬鈞表示，以前大家看到私募，綁這麼多投資，就會覺得這個是不是大商機。現在都很明確，就是因為它們很缺DDR4，漲了40倍。「它跟美光投資力積電不一樣，美光投資力積電，是要買它的產能；這4家去認南亞科的私募，就是因為它想for sure未來的DDR4，而且它覺得這個位置並不是太貴。」
日期：2026-04-27
從地緣政治、通膨到利率政策，在市場充滿不確定性的時刻，每一項變數都讓投資人情緒劇烈擺盪。曾任銀行高階主管、指數化投資推廣者喬王指出，多數投資人頻繁選股與預測市場，往往難以長期勝出，反而容易在波動中做出錯誤決策。他提出「G.R.E.A.T」決策順序，認為投資應從目標導向出發，因應不同目標動態調整資產配置，而不是謹守「只買不賣」。
日期：2026-04-27
上周四（23日），由矽谷創業家許富菖創立的記憶體設計公司NEO Semiconductor，與宏碁創辦人施振榮共同宣布，其新一代記憶體技術3D X-DRAM™已完成概念驗證（POC），密度與容量是現有DRAM的8倍，並可在現有3D NAND（快閃記憶體）設備上製造，對記憶體產業將帶來30年來最重大的架構變革。
日期：2026-04-27
今周刊編按：受到AI浪潮影響，全球股市大洗牌，不僅台積電股價再創新高，更衝上全球最有價值公司第7名；台股也在AI的助攻之下，市值逼近4.3兆美元，超越歐洲最大市場英國，逐漸靠近加拿大。
日期：2026-04-26
「我們看好主動型ETF，一個很重要的原因，是台股市場本身的特性。」富邦投信總經理呂其倫於「2026 ETF策略論壇」指出。隨著主動式ETF成為當前ETF市場最受矚目的新商品。在被動式ETF已經相當成熟的情況下，主動型ETF能否創造差異化報酬，成為投資人關注焦點。
日期：2026-04-24
房市景氣降溫，新建案市場也在面臨相當大的挑戰。根據內政部不動產資訊平台最新數據顯示，截至114年第二季全台「待售新成屋」已達112,086宅，創下歷史新高，與113年同期的103,130宅相比，短短一年就增加近9千宅。進一步觀察六都各行政區的表現，近一年待售新成屋增加最多的前5名行政區，依序分別是台中市北屯區、增加739宅，台南市東區、增加700宅，台中市北區、增加656宅，台中市梧棲區、增加595宅，桃園市八德區、增加586宅。這5大行政區的合計增量就高達3,276宅、占全台新增待售新成屋的37%，顯見以上區域新建案的去化壓力已逐漸浮現。
日期：2026-04-24
AI的浪潮席捲全球職場，Gartner預測到2026年底，全球四成企業核心應用程式將結合自主的AI代理。各企業爭相要求員工將AI整合進每一個工作環節，有些公司甚至開始以AI的「代幣消耗量」或AI生成的程式碼行數作為績效指標，把工具的使用強度等同於員工的貢獻價值。在這種氛圍下，工作者不僅要完成原本的任務，還必須同時管理、監督、驗證多個AI工具的輸出，形成了一種前所未有的認知和腦力負荷。
日期：2026-04-23
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