中國財政部發佈會：全面升級促消費貼息政策，信用卡分期納入支援，財政支出更多轉向“投資於人”

AI算力紅利持續釋放，中際旭創上半年淨利暴增241.7%，章建平新進成為第九大股東

長江存儲科創板IPO已受理：1-3月營收470.42億元，歸母淨利潤333.79億元

貴州茅台陳華回應上半年“增收不增利”：改革轉型取得一定成效，業績階段性波動亦屬正常

阿里七年來首次配售新股，將全部投入AI建設，據稱800億港元配股獲超額認購

銀河通用實現全球首次機器人自主網球賽，央視全程直播，“AstraTennis時刻”正式到來

美加貿易談判破裂，美國對部分加商品加征50%關稅、8月22日生效，指加方拒絕最後期限前敲定貿易協議；加拿大宣佈對美200億美元等額反制關稅9月8日生效，稱美方提出苛刻條款損害國家主權及核心產業

美國8月綜合PMI初值超預期升至逾四年新高，服務業強勁擴張抵消製造業疲軟。歐元區8月綜合PMI初值創9個月新高，製造業強勢反彈成最大推手

伊朗：美國經濟施壓“註定失敗”，若美打經濟戰，荷姆茲海峽和波斯灣將再無石油出口。中國外交部回應“美國敦促中國配合對伊制裁”：反對非法單邊制裁。川普稱對伊轉向“經濟戰”不意味著美軍事選項受限。伊拉克總統：已有部分裝載伊拉克石油船隻獲准通過霍爾木茲

川普宣佈暫時豁免碎牛肉進口關稅。川普：未指示貝森特干預美國債市，經濟增長將自行化解債務問題

OpenAI全面開源Codex Harness。ChatGPT可以看簡訊了，AI想從你的App裡拿到你的一切

報導：Anthropic或需求IPO募資超1000億美元、公司估值達2兆；Anthropic招股書可能把美國公眾對AI的抵制情緒列為風險因素

報導：博通的債務交易預計將達到700億美元以上；此前，博通違約風險指標CDS創下新高

三星公佈韓國史上最大股東回報計畫，今年擬返還至多790億美元，佔自由現金流五成

因記憶體晶片成本飆升，輝達高端伺服器被曝明年將漲價15%

特斯拉官宣：9月3日在美德州奧斯汀舉行Cybercab發佈會

中國出口靠什麼支撐？AI只是配角

AI泡沫警報拉響 美銀看空歐股至580點

避險基金與共同基金 策略現分歧

“貝森特看跌期權”未能穩定市場

【GS：中國出口強勁勢頭將持續，AI貢獻有限，歐盟貿易摩擦構成下行風險】

AI相關貿易主要通過價格推高名義出口，對實際出口增長貢獻有限。AI相關產品（半導體、印刷電路等）佔二季度名義出口增長的近一半，但主要由價格上漲驅動，銷量同比下滑1.4%。約80%的AI相關出口通過加工貿易或特殊監管區進行，國內附加值低，對貿易平衡影響較小。

實際出口增長仍根植於廣泛的製造業基礎，“新三樣”貢獻顯著。剔除AI因素後，電氣裝置和機械仍是實際出口增長的最大貢獻者。“新三樣”（太陽能電池、電動汽車、鋰離子電池）雖僅佔名義出口的5%，但在近幾個季度為實際出口增長貢獻了1.5-2個百分點。對歐盟的電氣機械和運輸裝置實際出口在2026年上半年增長了19%。

新興市場出口增長主要反映當地最終需求，而非單純轉口。除東盟作為主要轉口樞紐外，大多數面向新興市場的出口增長反映了真實的當地最終需求。亞洲開發銀行資料顯示，新興市場吸收了中國增加值的大部分，且消費是主要驅動力。

“新新三樣”（AI、機器人、創新藥）短期戰略意義大於實質貢獻。儘管被定位為下一代戰略出口產業，但“新新三樣”在服務導向和智慧財產權方面較強，難以在貿易資料中完全體現。目前其體量太小，無法實質性影響整體出口軌跡，但長期有助於提升全球價值鏈地位。

歐盟貿易摩擦構成下行風險，但影響可控。歐盟針對鋼鐵、插電式混合動力汽車（PHEV）、機械等領域的措施可能覆蓋中國對歐出口的27%。然而，由於中國成本優勢、關鍵材料槓桿及歐洲商業利益，預計實際影響有限，不會引發嚴重貿易戰。

進口增長由黃金主導，底層貿易順差擴大。2026年進口增長主要由黃金價格和非貨幣黃金進口推動，能源價格高企抑制了能源進口量。剔除黃金後，過去12個月累計貿易順差達1.3兆美元。

實際出口增長集中在高科技製造產品

【美銀：AI脆弱性持續存在，看空歐股至580點】

對歐洲股市持負面看法，預測Stoxx 600指數將下跌。市場目前對AI資本支出 boom 的可持續性定價過於樂觀，忽略了盈利路徑的不確定性及其他宏觀風險。美銀美林維持對歐洲股市的負面立場，預測Stoxx 600指數將在明年第二季度前下跌10%至580點。

AI盈利能力面臨競爭加劇、成本上升及政治阻力三重挑戰。儘管共識預期樂觀，但AI模型層的競爭正在加劇（尤其是中國開源模型的低價競爭），導致代幣價格下降；同時，超大規模雲服務商的融資成本因信貸利差擴大和無風險利率上升而增加；此外，電力瓶頸和政治反對（如德州暫停資料中心審批）可能阻礙支出增長。

周期性類股相對於防禦性類股仍有下行空間。隨著AI驅動的市場動能逆轉推高風險溢價，以及債券收益率因美國勞動力市場走弱和通膨放緩而下降，周期性類股相對於防禦性類股的表現將進一步惡化。預計未來幾個月周期性類股相對於防禦性類股還有6%的下行空間。

行業配置：超配食品飲料、製藥、電信和軟體；低配銀行和資本貨物。在防禦性類股中，超配食品飲料和電信，因為它們與AI代理負相關性最高，且在風險溢價上升時表現優異；超配製藥，因其受益於債券收益率下降。在周期性類股中，低配銀行和資本貨物，因擔心風險溢價上升和收益率下降帶來的負面影響；同時低配半導體，因擔憂AI資本支出敘事出現裂痕。

【GS：避險基金與共同基金在AI上分歧，但在金融股上趨同】

避險基金與共同基金在金融類股配置上罕見趨同，均大幅超配。避險基金和共同基金在第二季度均增加了對金融股的配置，目前兩者對該類股的超配程度均處於歷史高位。這是歷史上第三次兩個群體同時超配金融股。共同基金對金融股的超配幅度達到2012年以來的最高水平，而避險基金的淨超配幅度也創下全球金融危機前的紀錄。

雙方在AI交易上存在顯著分歧，但部分基礎設施股票獲共同增持。避險基金仍深度參與AI交易，而共同基金則整體低配AI相關股票。在第二季度調整中，共同基金買入了AMD、MU和SNDK等股票，而避險基金則賣出這些股票。然而，雙方都買入了包括BE、FLEX和STX在內的12隻AI基礎設施股票，顯示出在AI硬體基礎設施層面的共識。

“共同青睞”股票組合表現優異，跑贏大盤。本季度有六隻股票同時成為避險基金和共同基金的“共同青睞”標的：波音(BA)、資本One(COF)、萬事達(MA)、SPCX、賽默飛世爾(TMO)和Visa(V)。由這些股票組成的滾動投資組合年初至今回報率達29%，顯著跑贏等權重標普500指數（16%）及各群體最受歡迎的持倉組合。

市場情緒與資金流向顯示去槓桿跡象。儘管今年至今大型共同基金中有42%跑贏基準，美國股票多空避險基金回報率為+10%，但最受關注的持倉表現平平。7月出現了過去十年中最急劇的去槓桿事件之一，避險基金的淨槓桿率和總槓桿率目前低於12個月平均水平，但仍高於過去幾年的水平。共同基金現金餘額佔資產的1.2%，雖略高於2025年12月的歷史低點1.1%，但仍處於極低水平。

避險基金和共同基金的股票市場敞口

【野村：失敗的“貝森特看跌期權”對日本的啟示】

市場對“貝森特看跌期權”失敗的反應將持續，預計股市持平、債市走軟（收益率曲線陡峭化）、美元走軟、日元持平。美國財政部增加國債回購的舉措（即“貝森特看跌期權”）未能有效穩定市場，反而引發了對政策制定者落後於曲線的擔憂。作者認為，在下一份就業報告發佈前，美國宏觀經濟情緒難有起色，且美國政府不太可能提出有效的財政鞏固計畫。聯準會主席Warsh在傑克遜霍爾會議上可能不會就收益率上升或 Treasury 干預發出明確訊號，也不會暗示9月加息。儘管日本央行副大臣冰見野的言論可能暗示9月加息，但不太可能發出未來加速收緊政策的訊號。

日本面臨類似1997年亞洲金融危機的風險，需警惕政策失誤導致的資本外流。當前環境與1990年代IT泡沫及亞洲金融危機時期相似。日本經濟中AI相關產業佔比雖小於美國，但對全球資本流動更敏感，且政府仍在推行再通膨政策。如果日本政策應對不當，試圖通過供需措施抑制收益率，扭曲將轉化為日元貶值壓力，日本可能從資本流入地變為資本外流源。高市早苗行政當局需明確放棄再通膨政策立場。

AI對經濟和通膨的影響被低估，科技公司債券穩定性是關鍵觀察點。財政部長貝森特和聯準會主席Warsh可能低估了AI對增長、通膨及資金供需的影響。市場認為相對於經濟狀況，財政和貨幣政策過於寬鬆。美國企業財報確認了AI相關投資的韌性，接下來需關注科技公司債券能否走穩。本周部分超大規模企業的公司債券信用違約互換（CDS）利差創下新高

算力成本與AI服務價格的分道揚鑣

多重因素緩衝荷姆茲海峽能源供應衝擊

美國短期國債佔比遠超其他主要國家

美國財政部計畫淨增發970億美元長期國債

頭部企業AI投入加速增長，差距或將拉大

亞洲非AI出口增速驟升，經濟復甦動能正從AI向更廣泛的非科技領域擴展

記憶體超級周期—一場改變半導體權力版圖的革命

2026年5月，三星、美光、SK海力士三家記憶體晶片企業，在短短12天內先後跨過兆美元市值門檻。美光從5000億美元衝到1兆，只用了48個交易日——而輝達跨越同樣的路程，用了490天。一個被問了很久的問題浮出水面：為什麼偏偏是記憶體，而不是CPU或GPU，成了這輪AI浪潮的最大贏家？

開篇：一個被忽視的"權力轉移"

全球半導體市場銷售額2026年預計突破1.5兆美元，同比增長約107%。其中，記憶體晶片營收預計達9600億美元，同比增長290%，佔全球半導體銷售額的60%。更關鍵的標誌是：記憶體產值首次超越晶圓代工，成為半導體產業的第一增長極。

三大記憶體巨頭市值同時突破兆美元，這在半導體歷史上絕無僅有。記憶體晶片，這個曾經被資本視為"周期股"、被分析師歸為"大宗商品"的行業，正在被重新定價為"AI核心資產"。

第一章 這輪超級周期，到底"超級"在那

全球半導體市場2026年突破1.5兆美元（+107%）；記憶體晶片營收9600億美元（+290%），佔60%；DRAM合約價累計漲超300%；記憶體月度出貨金額633億美元，同比增長285%，創35年新高。

一個歷史性轉折是：記憶體產值首次超越晶圓代工。過去晶圓代工被視為半導體裡最"高貴"的環節，而記憶體被視為"大路貨"。2026年，這個格局被徹底改寫——HBM的出現，讓記憶體從"量大價賤"變成了"量價齊升"。

圖1：記憶體佔半導體營收60%，產值首超晶圓代工

第二章 與歷史周期的本質區別：為什麼這次不一樣

2000年網際網路泡沫：科網企業燒錢擴產，泡沫破裂後DRAM價格跌近90%，行業大面積虧損。2008年金融危機後：短暫回暖後迅速陷入低谷，日本DRAM企業幾乎全軍覆沒。2017年手機記憶體漲價：消費電子周期性需求，換機潮過去後，2019年價格再次暴跌。

2.2 本輪周期的根本不同：結構性需求

過去三輪周期的驅動都是"消費電子"——PC、手機、數位產品，是周期性的、會隨換機潮波動。而這一輪的驅動力是"AI算力"——這是結構性的、長期的、幾乎不可逆的需求。

單台AI伺服器對DRAM需求是傳統伺服器的8-10倍，2026年AI相關DRAM需求佔比突破53%。AI大模型的訓練和推理本質是"資料密集型"任務，這種需求不會隨"換機潮"結束而消失，反而會隨AI應用普及持續增長。

圖2：本輪周期的根本不同——AI結構性需求而非消費電子周期

第三章 為什麼偏偏是記憶體，而不是CPU或GPU

這是本文最核心的問題。AI浪潮裡，GPU（輝達）是最大的明星，CPU也迎來"第二春"。但為什麼市值同時突破兆美元的，是三家記憶體公司？

AI伺服器對記憶體的需求是傳統伺服器的8-10倍。當GPU從1卡擴展到16卡時，配套的HBM、DRAM、SSD需求同步甚至加速增長。記憶體的"量"的爆發速度，超過了CPU和GPU。

GPU雖然漲價，但面臨輝達、AMD、GoogleTPU、ASIC的激烈競爭。而記憶體是寡頭壟斷——DRAM市場被三巨頭壟斷90%以上，HBM更是只有三家能大規模生產。寡頭壟斷意味著"定價權"：需求爆發時，三大廠可以同步漲價，而不用擔心搶單。這就是DRAM能漲超300%的原因。

CPU和GPU都面臨"被替代"的風險——GPU可能被ASIC取代，CPU可能被定製晶片取代。而記憶體（尤其是HBM）是"算力的基礎設施"：無論算力由誰提供，都需要HBM記憶體資料。記憶體是"賣水人"，誰挖礦都需要水。這種跨陣營的確定性，讓記憶體成為AI浪潮中最安全的投資標的。

3.4 HBM：從"大宗商品"到"戰略資產"

最根本的轉變是HBM。傳統DRAM是"大宗商品"——標準化、可替代、價格透明。但HBM是高度定製、技術壁壘極高、與特定GPU平台深度繫結的產品。HBM4可承載客戶定製邏輯電路，輝達的HBM4和AMD的HBM4在物理結構上是不同產品。記憶體廠商從"價格接受者"變成了"價格制定者"。

圖3：量、價、確定性——記憶體成為AI最大贏家的三個關鍵詞

第四章 超級周期的可持續性：盛宴能持續多久

需求支柱：AI對記憶體的需求是結構性、長期的，雲廠商資本支出2026年超8000億美元（+67%）。供給支柱：擴產需24-36個月，供給嚴重滯後，HBM缺口達50%-60%。價格支柱：長期協議（LTA）鎖定未來3-5年訂單，HBM長期協議覆蓋率100%。

AI資本開支波動、消費需求破壞、遠期產能過剩（2028年釋放）、地緣管制、技術迭代失速。

AI高端記憶體與傳統消費記憶體的供需走勢正在脫鉤。通用DRAM漲幅已從90%以上回落至13-18%。"閉眼漲價"的時代正在過去，未來贏家將是那些在HBM和高端記憶體上佔據優勢的廠商。

結語：一場改變半導體權力版圖的革命

回到最初的問題：為什麼偏偏是記憶體？答案藏在三個關鍵詞裡：量、價、確定性。

AI讓記憶體的"量"爆發了8-10倍，寡頭壟斷讓記憶體的"價"漲了300%，跨陣營的"確定性"讓記憶體成為AI浪潮中最安全的投資標的。而HBM的出現，更是讓記憶體從"大宗商品"升級為"戰略核心資產"。

這場革命改寫了半導體的權力版圖——記憶體從"配角"變成"主角"，產值首次超越晶圓代工，三家記憶體公司市值同時突破兆美元。

但革命的前方，從來不是坦途。記憶體行業35年未破的"周期魔咒"，是否真的能被AI打破？當2028年新增產能集中釋放、當長期協議價格與市場價格倒掛、當AI資本開支增速放緩——記憶體的"新常態"究竟是什麼？

這個問題的答案，將決定這場"超級周期"是開啟半導體產業的新紀元，還是重演一次"死亡循環"的歷史。 (EconoBytes)

銀行按Token消耗放貸，華爾街把GPU裝進SPV吸納養老金。

如果你最近見到「算力貸」「Token貸」這類說法，第一反應多半是疑惑：貸款看的從來是房子、廠房，什麼時候輪到「算力」了？

近日，廣州多家銀行開始將企業的AI算力呼叫量納入放貸依據。

而在大洋彼岸，輝達聯合華爾街六家頂級機構，正在推動GPU成為一種可以被養老金、保險公司持有的「資產」。

人民幣小額信貸與五千億美元等級的資本運作，體量相差懸殊，邏輯卻是相通的：算力正在成為信用體系裡的新型抵押物，接替房產曾經的位置。

需要先澄清一個誤解：銀行並非把算力「借」給企業用。「算力貸」本質上仍是一筆人民幣貸款，變的只是銀行評估是否放貸的依據。

過去銀行放貸，依據的是廠房、裝置、房產這些看得見摸得著的資產。但一大批AI相關企業帳上幾乎沒有符合「硬資產」標準的伺服器，業務卻相當活躍。

於是銀行調整了評估框架：從企業持有什麼，轉向企業在做什麼，具體參考的是企業的Token詞元消耗量、算力服務合約價值、算力業務產生的應收帳款、佣金結算量。

廣州海珠區，中國銀行、中信銀行、廣州銀行同時推出了廣東省第一款「Token貸」。中國銀行披露的首批試單授信，2800萬元。

這一模式並非橫空出世。海珠區一年前就推過「流量貸」，面向數字行銷企業，一年多下來新增授信超10億元，Token貸是同一套邏輯在另一個領域的延續。

放眼全國，類似嘗試開始得更早。2025年1月，興業銀行汕頭分行就已落地算力項目貸款；3月底，江蘇銀行上海分行向商湯科技、上海資料港、上海優刻得等5家企業提供了10億元授信，是目前公開報導中規模最紮實的一筆。這批企業處在算力供應鏈中上游，營收和客戶結構相對清晰，風險比廣州此次面向的中小微應用層企業容易評估。

不過，儘管名為「Token貸」「算力貸」，銀行並不會單憑一個Token消耗數字放款。

在中國銀行的產品設計裡，額度是按合同或Token消耗量核定，但真正兜底的擔保方式依然是信用、應收帳款質押、訂單融資這些傳統工具。Token消耗量更像一塊敲門磚，決定企業能否進入授信流程，最終起決定作用的仍是傳統風控體系。

這裡面的隱患，行業內部其實清楚。有專家指出：Token消耗只代表業務流量，不等於盈利和回款能力，企業若人為拉高消耗數字，反而會打亂自身的財務平衡。

這一模式放在全球範圍看，規模相當克制，千萬到十億級人民幣，銀行的風險把控穩健，敞口在自身承受範圍之內。

但如果視線轉向華爾街，同一個邏輯已經被放大到了完全不同的量級。

中國國內的方案走的是穩健路線，以傳統擔保為主，Token消耗僅作參考。華爾街則已走到下一步：把算力本身變成可以被機構投資者持有的抵押資產。

這中間，輝達一年之內出手兩次，力度一次比一次大。

第一次出手是給中間商做擔保，事情要從一個具體的融資難題說起。AI雲服務商GMI Cloud想為客戶Fireworks AI提供算力，需要先從硬體廠商採購一批輝達GPU伺服器。但因為Fireworks AI不是投資級企業，銀行直接拒絕為這筆採購提供貸款。

GMI創始人兼CEO Alex Yeh將這個難題反饋給輝達，雙方從今年年初開始討論，形成了一套新機制，他自己將其形容為一種「保險產品」。

7月1日，輝達CFO Colette Kress在官方部落格正式公佈了這套模式，業內也稱它「算力換分成」。具體分三層：輝達把GPU、軟體平台和信貸支援，提供給Sharon AI、Firmus這類雲服務商；雲服務商以這些資源建設算力中心，再租給終端的AI初創公司；輝達從雲服務商後續的雲業務收入中分成。

真正讓銀行敢放貸的關鍵，是輝達承諾的信用擔保和殘值支援：如果終端客戶違約或算力閒置，輝達按約定方式承擔部分損失。這道擔保相當於為銀行覆蓋了最壞情形。銀行原本顧慮的是Fireworks AI這類終端客戶信用資質不足，有了輝達的擔保，GMI這類中間雲服務商也得以順利獲得採購貸款。

這一模式隨即招來質疑：輝達在CoreWeave、OpenAI這些合作中，既是晶片供應商又是投資方，兩種身份疊加，外界稱之為循環融資。有雲服務商高管為這一模式辯護，認為循環融資真正危險的地方，是拿錢製造出原本不存在的需求；只要晶片最終是被真實付費客戶用起來的，這套機制就還在正常運轉。

輝達的第二次出手，是把風險轉嫁給華爾街。8月10日，它聯合阿波羅全球管理、貝萊德、黑石、博楓資產、高盛、KKR六家頂級機構，簽署了一份諒解備忘錄，目標是長期動員超過5000億美元的第三方資本，專門支援AI企業買算力、租算力，養老金、保險資金都在吸納之列。

六家機構向養老金、保險資金這類第三方資本募資，將資金注入一個獨立的SPV（特殊目的載體）；SPV拿這筆錢向輝達採購GPU，這是一筆正常的現金交易；買回來的GPU不歸SPV自用，統一租給下游需要算力的AI公司；這些公司按期支付的租金，最終用來償還SPV最初從機構那裡借來的本金和利息。

換句話說，這就是「以租養貸」的放大版：機構借錢給SPV，SPV以GPU這一抵押物賺取租金，再以租金償債。與貸款買房後出租、以房租覆蓋月供的做法，結構上並無不同，只是抵押物從房產換成了GPU。

輝達在這套結構中為自己保留了一道「安全墊」，但規模遠小於7月那次，單個項目最多提供25%的殘值支援，不再是全額擔保。審批權也隨之轉移：六家機構會各自獨立評估每個項目的客戶資質、需求強度、現金流，不再單靠輝達的信用背書。這筆巨額負債停留在SPV帳上，不會體現在輝達自身的資產負債表中。

這個轉向並非偶然。有分析指出了其中的意圖：過去輝達通過股權投資、採購合作直接支援生態客戶擴張，放大了需求，也引來了循環融資的質疑；這次搭建獨立平台，正是把評估和主要資金負擔轉交給獨立金融機構，輝達自己退到「提供技術標準+有限殘值支援」的位置。

7月那次，輝達親自擔任擔保人，風險自留；被質疑「左手倒右手」之後，8月這次它將風險的大部分轉移給了華爾街的機構投資者。

黃仁勳對這套安排的定性是：技術晶片第一次成為一種可投資資產類別。

批評者則認為，底層邏輯並不新鮮，本質仍是「硬體抵押+未來現金流折現」這套傳統基建融資的老框架，只是標的物從公路、電廠換成了GPU叢集。

銀行根據Token消耗放貸、輝達以GPU作抵押向養老金借錢，做的是同一件事：把算力當成新一代的「房產」。

頭部大模型公司幾乎全部處於虧損狀態，銀行如果固守「利潤為負不予放貸」的舊規則，幾乎整個AI行業都會被排除在信貸體系之外。

AI業務的變化速度遠超財報的更新節奏。中國日均Token呼叫量從2024年初的約1000億級增長到2026年3月的140兆級，兩年上升了三個數量級。銀行想知道的是這家企業最近活不活躍，Token消耗資料的價值恰恰在於它接近即時，財報給不了這種時效性。

不過缺口補上之後，風險也隨之出現，而且中美兩地出現的，是同一個問題的兩種形態。

中國的風險在於抵押物本身可能失真：Token消耗可以由企業刷量製造，一旦消耗量與真實付費使用者脫鉤，銀行看到的「業務活躍」可能只是噪音。

華爾街的風險在於抵押物的買賣雙方高度重合：輝達既是晶片供應商，又通過投資、擔保與客戶繫結，資金流轉一圈仍回到自己手中，這正是「循環融資」爭議的核心。

兩邊共同指向一個問題：當算力變成抵押物，誰來確認這個抵押物真實存在、價值幾何？銀行和資本市場目前都沒有從外部獨立核實這些資料的手段，只能依賴當事人自證，或以傳統擔保作為補充。

裝置廠商自己提供信貸、幫助客戶採購自己的產品，歷史上並非首次。

上世紀90年代末網際網路泡沫期間，朗訊和思科都採用過「裝置融資+供應商信貸」的方式，幫助客戶採購自己的裝置。朗訊曾向客戶承諾高達81億美元的供應商融資，泡沫破裂後累計計提了約35億美元壞帳撥備，是這類案例中最慘痛的一個，其結構與輝達7月的擔保安排幾乎如出一轍。

這些案例的共同點是：融資方和受益方高度重合，需求被資金槓桿放大，一旦真實需求跟不上槓桿擴張的速度，壞帳就會集中爆發。

信貸標準的尺度在某種程度上是一種「溫度計」。歷史上信貸標準的放鬆，往往出現在一輪擴張周期的後半段。

這場實驗能走多遠，取決於一個基本條件：算力能否像房產一樣，持續、真實地產生現金流。

房產之所以能被反覆抵押、被證券化、被嵌入各類金融產品，是因為它足夠真實、足夠耐用，租金能夠持續回收。

算力能否承受同樣的重量，目前尚無答案。 (鈦媒體)

在今年以前，世人熟知的「Coupe」源自法文，有小跑車的意思。但今年之後，COUPE這個詞有了新解。“未來這個新的名詞，大家要記住了”，5月台積電技術論壇，副共同營運長張曉強強調。

COUPE（緊湊型通用光子引擎，Compact Universal Photonic Engine）是關係台積未來的關鍵新名詞，中文可簡稱為「光子引擎」，顧名思義就是讓光進入晶片。

而台積的特別之處，是透過先進封裝技術，讓電子和光子2顆晶片，3D堆疊起來，突破傳統銅線傳輸的瓶頸，以應付AI時代愈來愈多的傳輸與運算量。

台積電回應《天下》查證，這個名詞與概念，的確首次出現在2021年電機電子工程師學會的一篇論文。由台積先進封裝團隊核心研究員夏興國為第一作者，作者群包括資深處長侯上勇與院士余振華。COUPE的名字，就是6月底剛退休的侯上勇取的。

5年後，張曉強在台積技術論壇上丟出的早已不只是一個名詞，還有一張時間表。「COUPE的商業化處理程序正按計畫進展順利，」台積電回覆。

這句話背後，是輝達的時間表。去年3月，黃仁勳在GTC大會發表Spectrum-X光子乙太網路交換器，把交換器晶片與光子引擎共同封裝，那顆光子引擎，採用的正是台積COUPE平台。今年這款交換器進入量產，接手新一代Vera Rubin機櫃間的傳輸，秋天就要出貨。這讓輝達成為COUPE最早、也是目前量最大的客戶。

8月初，負責輝達高速傳輸的網路事業資深副總裁夏納（Gilad Shainer）宣佈，今年會進入量產。

矽光子時代真的來了  算力撞上銅線極限，非用光不可

不過，路博邁董事總經理侯明孝觀察，含有COUPE交換器托盤的機櫃，頂多貢獻一季，「今年比較是宣示、象徵性量產，明後年量才比較明朗。」

台積COUPE平台有人用，也進入量產，這是過去一年炒作得震天價響的矽光子，首次落地。

2026年可謂矽光子元年，宣示由矽主導半世紀多的半導體，正進入新時代。

台積電副共同營運長張曉強說，COUPE是繼CoWoS之後，下一個要記住的字。（台積電提供）

跟矽晶圓的摩爾定律時代不同，光的領域尚無路徑與規則可言。也就是說，如果台積能率先訂出一條航道，眾人追隨，將是台積未來的新關鍵護城河。

為何此時非用上光不可？關鍵在於銅線的物理極限。

AI資料中心裡成千上萬顆交換器和處理器晶片，必須不停高速傳送資料。過去晶片主要靠銅線傳輸電訊號，但傳輸速度愈快，訊號衰減愈嚴重、能傳的距離就愈短，已逼近物理極限。

但「光」傳輸不同，好處是頻寬極大、幾乎不發熱，且訊號能長距離傳輸而不衰減，徹底解開銅線的傳輸瓶頸。

簡單來說，銅傳輸一旦飆高速，不但走不遠，又非常耗能。光傳輸則又快、又遠、效率高，能讓AI資料中心突破頻寬瓶頸。

光進晶片三階段  做封裝的人，破解光學難題

但要讓光與矽相遇，何其困難，台積電的COUPE都得分三階段推進。第一階段，就是今天主流的可插拔光模組，插在機殼前面板，做完光電轉換，訊號走一段銅線才到交換器晶片。

今年推進到第二階段，交換器晶片和光子引擎透過CPO封裝在同一片載板上，中間那段銅線就此消失。主要用在伺服器之間、或伺服器內不同運算單元的通訊。

但這兩階段，光都只走到交換器旁。第三階段才是大魔王，台積要把光子引擎推進到運算晶片GPU旁，一起放上中介層，供應鏈預計2028年後才會實現。

「光子引擎要愈靠近GPU，但我們做光的人覺得很困難，」一位光檢測廠總經理坦言，「光怕熱，把光子引擎放在運算晶片旁，良率很難提高。」

雖然論文2021年才發表，但在台積內部有關COUPE的討論，可追溯到2009年。當時台積先進封裝團隊的研發工程師被調去做先進封裝3D IC。那時他們就在想，有一天電傳輸將不敷使用，怎麼辦？

改用光來傳輸是學界的老題目，前董事長劉德音、現任副共同營運長張曉強，唸書時就做過矽光子相關研究。

2020年前後，研發團隊將COUPE想法往上提報，得到的第一個反應仍是懷疑。「是不是又狼來了？」眾人問，因為這題做了幾十年都無法開花結果。

但這次不一樣。「因為這群研發工程師不是做光的背景，他們是做封裝的，」一位瞭解台積電的半導體業高層分析。

「我們並非從零開始，」台積解釋，台積的優勢是使用SoIC 3D堆疊技術，將先進製程的電子晶片和特殊製程的光子晶片堆疊一起，算是先進封裝的一環。

雖然技術基礎源於邏輯晶片堆疊並量產多年，但應用到光學領域時，還是需要高度客制化與克服極大技術難度。目前先在台積竹南和嘉義的先進封裝廠生產。

由於矽不會發光，光子引擎要啟動，得將外掛的雷射光，透過光纖陣列單元（FAU）把光訊號接進晶片。

封裝人與光學人的最大差異，就在光怎麼進、怎麼出。

這名半導體業高層解釋，光學人會追求切面最小、讓光直直進入的邊緣耦合（EC），讓損耗最低。

但封裝人優先考量的是量產與系統可行性，反而選了看似損耗大、結構複雜的光柵耦合（GC），讓光轉90度垂直射出。利用晶片表面較大的面積，光纖較好對準與固定。這種追求整體穩定度的封裝思維，才讓光子引擎能走出實驗室，進入大規模應用。

摩爾定律外的護城河  台積定標準，維持規模經濟優勢

在矽光子時代，台積電要賣的，絕不只是一顆光子引擎，而是一套讓所有人遵守的規格。

台積對《天下》直言，「光學技術並無類似電子技術中的摩爾定律，可以提供標準、統一的方向。」

劉德音曾比喻摩爾定律，就像在隧道里往前走，愈往前愈窄、愈難，「但方向是很確定的。」

而「先進封裝就是出了隧道的場景，」一名半導體業高層說，「出了隧道，就沒有定律了，任何可能性都有。」

這帶給以規模經濟、學習曲線為競爭優勢的台積電，一些困擾與機會。

正因光學技術「小量多樣、百花齊放，各有所長」，若每位客戶都指名要整合自己獨門光學技術，彼此又互不相容，「在晶圓製造環節就容易分散研發資源，更遑論可達到規模經濟，」台積書面回覆道。

既然隧道外沒有路標，台積就先來畫一條。「COUPE在設計初步階段，便以『標準化插座』為初心，」台積形容。

「也要台積這樣的公司，才有辦法推標準，」工研院電光系統所所長張世傑直言。規則和標準訂出，供應鏈才能順利邁向量產，「這對台積也是一道護城河。」

這道標準的護城河，讓台積未來不只做光子引擎，還可以做整個CPO封裝，業務組合更多元。

譬如，輝達用COUPE，封裝也交由台積，是完整的台積套餐。也可以像通訊晶片大廠博通，用台積的COUPE，再找別人做封裝。

打造這道光的護城河有多難？《天下》訪問英特爾前執行長、現為創投Playground Global合夥人季辛格，他直言，英特爾研發矽光子超過20年，雖已在資料傳輸商業化，但光學連接始終沒有和核心運算晶片整合。

「最難的不是技術突破，而是建立可量產的平台與供應鏈，」他認為，台灣難以複製的生態系，是矽光子商業化的關鍵。生態系背後推手，正是台積。

台灣供應鏈全鏈挺進  挑戰不可能，提前卡位CPO商機

「CoWoS是邊走邊看，爆量後才開始加緊在地化，」侯明孝比較，「但COUPE從開始推動就有台灣供應商。」

一名本土檢測廠高層透露，早在4年多前，COUPE還沒對外推，相關研究就開始了，「客戶沒什麼經費，我們跟著他們研發團隊一起研究，」客戶就包括台積。

業者看好的是，電和光子晶片的異質整合，還有連故障都需要重新分析的商機。

至於FAU，更有多家本土業者挺進，譬如上詮、波若威。

2021年，COUPE論文發佈當年，上詮董事長林松福就延攬台積出身的胡頂達擔任總經理，引進半導體人才，建構跨入半導體業的能耐。台積在2024年公佈矽光子產業聯盟成員名單，上詮成為入列的本土光通訊業者。

順著這條鏈往下數，台廠已經卡進不少位置。不只FAU，雷射磊晶有聯亞；檢測分析有閎康、宜特、旺矽；封裝相關裝置則有一批CoWoS老班底如萬潤、鴻勁等。

「要找配合度高的供應商解決問題，拚良率，」侯明孝說，要長出一個生態系，台積需要最願意配合的供應商，「這只有台灣的半導體供應鏈能做成。」

他預期，COUPE一旦進入第三階段，光子引擎從載板再整合到中介層，客戶對台積的依賴會更高。

面對COUPE和CPO的最後一哩，台灣供應鏈都在拚。

檢測大廠閎康科技董事長謝詠芬，8月初剛宣佈處分中國據點8成股權，把資金挪到美日據點，因應客戶高漲的先進封裝與CPO檢測需求。「這真是百年一遇，」她對記者讚歎，要把矽與光封裝在一起，幾乎沒有一項相容。

首先，是光對不准。光要進出，靠的是貼在光子晶片上的FAU，它就像一個Type-C插座，一端是幾十根光纖，一端是晶片。每根光纖各自對準，整組陣列再對準晶片。「要對準兩次，找光、鎖光，非常困難，」光循科技營運長方彥翔形容，容許偏差只有奈米等級。

剝除外層的裸光纖像乾粉絲，軟到不易固定與對準，「以前是一根，現在一次就是40、80、160根，」林松福形容，要拿玻璃絲在極小空間精準對位，還得通過高溫，幾乎是「不可能的任務」。

第二個痛點是溫度。矽耐熱遠高於其他材料，但其餘物質溫度一高，材料就會亂跑，會讓對好的位跑掉，封裝一受熱就會翹曲。

一名矽光子供應鏈業者形容，這些關卡簡直「強人所難」，但還是咬著牙撐著。「再難都要做，」他說，因為這是千載難逢的機會。

「我們裝置商最怕一成不變的製程，20年都一樣就沒機會，」一名封裝裝置業者也形容自己「疲憊，卻振奮。」

矽光子封裝痛點  插拔仍是主流，雷射還沒到位

一方面要克服COUPE和CPO製程挑戰，另一方面，規格與標準都尚未定於一尊，可插拔光模組的主流地位可能持續更久。

張世傑不諱言，可插拔光模組仍然是當前主流。封裝之後，一顆壞就整組壞、無法插拔抽換，這個成本讓客戶仍舊猶豫。

台灣第二大半導體晶圓代工廠聯電，就專注做可插拔光模組。

7月，聯電新加坡第3期廠量產12吋光子晶片，為新加坡矽光子晶片設計公司Silith客制製程，做的是可插拔光模組。

黃仁勳6月出席光通訊大廠Coherent在德州6吋磷化銦晶圓產線動土典禮，顯示他鞏固料源的企圖。（取自Coherent官網）

但整個矽光子量要擴大，還有兩大瓶頸：上游材料和雷射。

矽光子製程需要雷射光，但關鍵材料「磷化銦」大缺貨。

全球能穩定量產的高功率雷射廠，僅祥茂、Lumentum與Coherent3家。祥茂董事長林志祥指出，矽光子用的1顆300毫瓦高功率雷射，佔用的產能約傳統雷射的8到10顆。「我們3家加起來，總產量也不夠市場需求，」林志祥說。其餘廠商要加入，光客戶認證得2年。

台灣在晶圓製造、先進封裝、載板、電性測試都很強，最不成熟的正是雷射。上游基板仰賴日本與中國，下游設計製造也欠缺，僅雷射磊晶有聯亞在生產。

但這場光的革命裡，台積的護城河有多堅固？季辛格觀察，台灣把先進製程、封裝、系統製造、熱工程與供應鏈執行，整合到難以複製的水平。「台積的地位，是建立在成為生態系統中，值得信賴的製造平台，」他認為，在下一個時代，機會將屬於能打造可信的整合平台、並跨越多重技術供應鏈的公司。 (銳芯聞)

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