(今周刊1474)有人說大企業轉型就像大象翻身，但是重資本的科技製造業友達，就一步一腳印，慢慢走出一條十二年的AI轉型之路。
日期：2025-03-19
力積電（6770）再度繳出令投資人失望的成績單，部分受到苗栗銅鑼廠仍未達經濟規模的影響，2024全年自結虧損擴大至67.77億元，遠高於2023年的虧損16.43億元。每股虧損也從2023年的負0.4元，擴大至2024年的自結數負1.64元。力積電董事長黃崇仁周四（13日）並未出席線上法說會，根據發言人譚仲民轉述，黃崇仁應邀參加本周在法國舉行的巴黎AI行動高峰會，見到了法國總統馬克宏及印度總理莫迪（Narendra Modi）。這兩位領袖都向黃崇仁表示，希望能借助台灣的力量，厚植本身在AI時代的技術實力。總經理朱憲國則指出，隨著AI浪潮大大推升對3D晶片的需求，以及國際半導體供應鏈去中化帶來的商機，這兩大趨勢可望成為力積電未來幾年的重要營運利多。
日期：2025-02-13
台灣最具權威的併購獎項「台灣併購金鑫獎」於今（11日）晚間盛大登場！今年邁入第14屆的台灣併購金鑫獎，共計吸引149件併購案例競逐七類獎項，最終由研華科技董事長劉克振獲頒「卓越成就獎」，保瑞藥業、台灣大哥大則勇奪雙獎。
日期：2024-12-11
全球生成式AI市場規模快速成長，調研單位指出，今年將達400億美元，2030年可成長至1.5兆美元。財團法人資訊工業策進會軟體技術研究院（以下稱資策會軟體院）長期聚焦前瞻技術研發與宏觀生態布局，日前舉辦「2024 STI TECH DAY」論壇，聚焦「生成式AI驅動數位生態大未來」與「AI創新共舞．學研合作成果分享」2大主題，邀請產官學研專家共同探討AI技術的發展趨勢與布局，引領企業超前部署，讓生成式AI成為刺激創新與效率提升的催化劑。
日期：2024-11-21
AI熱潮從雲端燒到邊緣，不管是筆電、手機甚至是監視器、汽車都在積極導入。有研調預估，到二○二八年，全球邊緣AI裝置將超過二十億個，摩根士丹利也預測，二○二七年邊緣AI晶片將創造逾二四○億美元（約七八○○億新台幣）商機，而台灣IC設計公司已經端出不少產品，準備好迎接這一波成長。
日期：2024-07-24
上周閉幕的2024台北國際電腦展（Computex），雖然讓輝達（Nvidia）創辦人黃仁勳光芒四射、魅力無窮，但這堪稱世界級的科技大展，絕對不只他的個人秀，而是各方英雄豪傑匯聚於此，大到品牌廠、小到零組件供應商，全都聚在同一個屋簷下。不少業界人士發現，隨著AI算力一再提升，散熱是個愈來愈頭痛的問題，因此今年Computex展場裡，從風扇的氣冷、用水的液冷，到使用特製冷卻油的浸沒式冷卻（immersion cooling），都讓大家看得眼花撩亂。但在以上這三種散熱方式之外，還有一種極少見的散熱產品，沒有跟大家擠在人聲鼎沸的南港展覽館一館展場，而是「躲在」一館五樓的包廂裡。這就是已經六歲的矽谷散熱方案新創公司Frore Systems，以及其號稱是全球第一款固態主動散熱技術AirJet。
日期：2024-06-14
力積電（6770）連續獲利三年後，2023年繳出虧損16億元的成績，是國內前四大晶圓代工業者之中，去年唯一虧損的廠商。力積電總經理謝再居表示，隨著跌跌不休的代工單價，在今年農曆新年後持穩，加上客戶庫存去化可望在下半年告一段落，預期力積電經營面可望在下半年至2025年再度向上，結合公司今年著力的四大動能，加上將在下半年投產的苗栗銅鑼新廠，都有機會使力積電脫離谷底。
日期：2024-05-21
力積電（6770）耗資3000億台幣的銅鑼新廠，也是台灣最新一座12吋晶圓廠P5，在周四（2日）舉行啟用典禮，惟該廠將建置55、40、28奈米製程，最新的製程只有到28奈米。面對部分晶圓代工同業同步進攻7奈米以下的先進製程，連晶圓代工二哥聯電（2303）都將與英特爾共同開發12奈米製程，未來力積電的贏面在哪裡？對此力積電董事長黃崇仁認為，隨著3D IC當道，先進封裝技術成為主流，未來邏輯晶片與記憶體共同堆疊將成為趨勢，而在全球晶圓代工業者中，只有力積電同時具備邏輯晶片及記憶體的技術，這就是力積電的利基。
日期：2024-05-02
今周刊編按：美股主要指數收黑，道瓊慘跌近400點，加上週三（4/3）早上7點58分左右，台灣發生規模7.2地震，台股早盤約下跌150點，最低約來到20308.76點。台積電(2330)下殺8元，最低來到782元。台北外匯市場新台幣兌美元匯率以32.03元開盤，升4.6分。新台幣兌美元開盤交易區間為32.03元至32.045元。
日期：2024-04-03
力晶集團創辦人暨台灣先進車用技術協會（TADA）理事長黃崇仁博士，周二（2日）在東京做專題演講時表示，台灣半導體供應鏈可以透過晶圓代工經驗、技術的支援，協助各國參與方興未艾的AI科技革命，推到新應用領域。不僅如此，台灣半導體產業可借重3D堆疊式DRAM/邏輯晶片架構，提高記憶體頻寬、降低運算耗能，以低成本優勢加速普及Edge AI應用。
日期：2024-04-02
.jpg_280x210.jpg)
