端側AI時代的遊戲規則，面壁希望由自己來定。

最近，WAIC火熱之餘，兩則新聞在AI圈悄然交匯。

7月15日，國家網信辦公佈最新一批生成式人工智慧服務備案名單。

三星“蓋樂世AI”正式獲批，同日通過備案的手機端側AI產品共7款，其中包括關注度頗高的Apple智能和努比亞豆包手機大模型。

值得注意的是，“蓋樂世AI”的端側大模型能力來自一家中國創業公司——面壁智能。

兩天后的上海，2026世界人工智慧大會（WAIC）開幕。

面壁智能出現在世博展覽館H1館，帶著超30萬台量產車的交付成績、業界首個大規模量產的AIBox，以及一隻被拔掉網路卡仍能繼續工作的機器狗。

資本層面，這家公司2026年上半年累計融資已超過50億元，估值突破200億元，成為端側智能領域公開估值最大的獨角獸。

熱鬧屬於面壁，訊號卻屬於整個行業。大模型產業還在為雲端的參數和跑分較勁時，另一場遷徙已經發生：AI正從雲端走向汽車、手機、機器人等所有你目之所及的物理終端，甚至衛星。

面壁智能，是這場遷徙中出發最早、走得也最遠的企業。

在面壁的展台上，「甲子光年」幾乎看不到跑分榜，只有正在幹活的AI。這家公司已經把AI融入了真實世界的肌理中。

面壁把最重的筆墨留給了具身智能。

7月19日，面壁智能聯合OpenBMB正式發佈並開源了其首個具身智能技術成果MiniCPM-Robot系列模型，包括兩個具身智能模型——通用VLA模型MiniCPM-RobotManip，與面向移動機器人跟蹤導航的MiniCPM-RobotTrack。

MiniCPM-RobotManip是一款面向機器人操作的1.5B通用VLA模型，保留了面壁智能多模態基礎模型MiniCPM-V 4.6的通用理解能力，並基於多工進行統一訓練，讓同一模型學習處理不同指令和操作任務。

根據主流VLA基準測試，MiniCPM-RobotManip的綜合性能位列 VLA 模型的第一梯隊，與Qwen-VLA、π0.5等主流模型的性能相近、甚至有更出色的表現。

尤其是在考驗VLA模型上下文記憶的RMBench上，MiniCPM-RobotManip更是明顯超越多個主流模型，MiniCPM-RobotManip 得分53，而主流的π0.5隻有10分，接近隨機的水平。

MiniCPM-RobotTrack則由面壁智能和南京大學合作研發，是一款 0.9B的端到端視覺指令跟蹤模型，支援真實本地斷網部署，能夠實現純視覺的本地自主指令追蹤。

模型原生適配宇樹Go2 Edu ，僅依靠原裝攝影機和本地算力即可完成單目標、動態多目標及模糊目標跟蹤，穩定達到5+Hz，端到端響應時延約180毫秒，並建構了自進化資料管線、能夠持續提升複雜動態環境下的跟蹤能力。

這個看似炫技的能力，戳中了的是具身智能行業心照不宣的痛點——Demo很驚豔，落地很狼狽。背後原因很樸素。很多展館、園區、廠區的許多角落根本沒有穩定訊號，依賴雲端的機器人走進這些區域，就只能原地停機。但機器人能否離線工作，往往直接決定了一台其是否有資格上崗。

面壁與樂聚機器人聯合發佈的兩套方案，都支援純離線運行。展廳導覽方案中，多模態大模型充當夸父機器人的“大腦”，即時理解展廳環境、人類指令與意圖，離線講解、自由問答、規劃路線並避障導航；園區巡檢方案中，模型能識別車輛違規停放、路面異常、公共設施異常等情況，敏感畫面就地分析，資料主權歸客戶。

面壁與吉利則在模型層和應用層均有合作。

模型層，面壁具身模型團隊與吉利人工智慧中心共同訓練VLA模型，從多模態理解大模型出發，在保持通用多模態理解能力的同時融入與真實世界互動的能力，在模擬評測的通用多工統一訓練中達到專家模型水平。

應用層，基於RoboHarness框架，面壁把自研VLM、吉利的機器人本體、VLA模型和導航系統整合到一起，在真實的生產倉儲場景跑通了長程任務的規劃與執行。RoboHarness還內建了可治理的資料閉環設計——機器人在工廠裡邊打螺絲，邊成為資料飛輪的一部分。

如果說具身智能是面壁面向未來的押注，汽車則是它已經兌現的當下。

2026年，面壁自研端側智能體SuperMate已在長安馬自達EZ-60、吉利銀河M9、上汽、廣汽集團等量產車型上完成定點，完成超30萬台量產車交付，完整跑通模型適配、硬體相容、整車供應鏈、終端交付的全鏈路。

交付量背後，還有一個更少被討論的產業難題：車機SoC從選型到量產需要兩三年，大模型的迭代周期只有三到四個月，兩者的生命周期嚴重錯配，傳統架構根本接不住快速進化的AI能力。

面壁的解法，是聯合汽車主機廠與英特爾，在本屆WAIC發佈業界首個大規模量產的AIBox。它獨立於原車座艙SoC，以可插拔、可擴展的模組化形態，成為專為大模型定製的車載AI算力中樞。英特爾提供面向大模型最佳化的晶片底座，汽車主機廠以前瞻電子電氣架構開放整車生態介面，面壁把最新一代SuperMate 2.0部署其中，注入深度記憶、情景理解和主動行動能力。

這套方案已在長安馬自達EZ-60等多款車型上落地，目標是年底助力30萬輛量產車搭載。

更值得注意的是它的演進方向。AIBox將沿“車位路線”與“人位路線”雙軌前行，一面縱深整合，推動整車電子電氣架構變革；一面作為跨終端個人智能載體，打通汽車、PC與家居。一個獨立於傳統座艙的新品類，正在成形。

在手機端，面壁近期和三星的合作有收穫了官方認證。7月15日，國家網信辦公佈最新一批生成式人工智慧服務備案名單，三星“蓋樂世AI”正式獲批，同日通過備案的手機端側AI產品共7款。其端側大模型能力由面壁智能MiniCPM系列提供。

對手機廠商而言，端側模型的價值樸素而直接，斷網可用、資料不出裝置，通訊、相簿這些最敏感的場景獲得最高等級的隱私保護。

在車和手機之外，面壁的端側版圖還在向兩個方向延伸：一頭把門檻放到最低，一頭把邊界推到最遠。

松果派開發板把多模態硬體、端側模型與Agent環境打包成開箱即用的體系，沒有技術背景的開發者也能做出端側硬體；與一葦宇航合作的”端側模型+太空算力”，則把智能送上了衛星，涵蓋海洋天氣災害預警、廣域協同目標監測、農林牧漁觀測等場景，資料在軌處理，只把結果傳回地面。

從機器人到汽車，從手機到衛星，端側智能的版圖在一個展台上完整鋪開。這也引出一個更大的問題：為什麼市場對端側AI的熱情，集中發生在2026年？

2026年，端側AI為什麼成了必答題？

2026年，智能體的大量湧現與物理AI的浪潮，讓推理需求陡增。

端側AI市場規模預計突破8000億元，AI推理計算需求將達到訓練需求的4到5倍。推理的主戰場，正在從雲端機房轉移到億萬台終端裝置上。

然而，傳統的雲端算力已經無法滿足如此分散且多元的推理需求。

成本端，北京智源人工智慧研究院與端側智能北京市重點實驗室聯合發佈的《端側智能2026：規模化落地元年》報告顯示，截至2026年6月，豆包大模型日均Token呼叫量已突破180兆，較去年增長超10倍，雲端推理的經濟性持續承壓。

時延端，自動駕駛需要10到50毫秒級的響應，雲端往返在物理上就無法滿足。

隱私端，《個人資訊保護法》與GDPR持續收緊，敏感資料“不出端”成為剛需。穩定性上，弱網、斷網環境裡，純雲端方案存在天然的可用性短板。

真實世界的場景特徵，例如即時性要求高、資料敏感、離線環境多，樁樁件件都指向端側智能。

就在需求端出現巨大缺口時，供給側能力恰好補位。晶片廠商持續提升端側NPU算力，手機端已達數十TOPS，車端AI Box可達180 TOPS，端側模型運行第一次有了堅實的硬體底座。

傳統終端廠商也在以積極的姿態擁抱AI浪潮。手機、PC、汽車廠商紛紛把AI能力作為核心賣點，從“用雲端AI”轉向“必須有自己的端側AI”。

產業條件加速成熟的前提下，頂層設計給出最後定調。

2026年政府工作報告寫入“促進新一代智能終端和智能體加快推廣”，《人工智慧終端智能化分級》國家標準正式發佈實施。7月15日那批手機端側AI產品備案，則是監管側給出的又一個清晰訊號。

需求、供給、政策，幾條線索在同一年交匯。因此，本屆WAIC上端側AI成為核心議題並不偶然。

整個AI產業正在從雲端走向終端，2026年已端側智能規模化落地的元年。這個判斷，面壁智能CEO李大海在年初就已公開做出，三星合作的落地成了它最有力的印證。

創業本就是一場關於風險與時運的旅程，創業者借助時代的推力，踩中某個風口扶搖直上的故事並不少見，但面壁的故事並不遵循這套爽文邏輯。

在當下的端側AI浪潮真正來臨前，面壁已經在端側AI的“非主流”賽道上走了三年，隨之而來的問題是，面壁智能為何能在2023年的時間點上，先市場一步看懂端側AI？

面壁的答案，是一條不同於Scaling law的第一性原理。

2024年底，清華大學孫茂松、劉知遠團隊與OpenBMB開源社區提出“能力密度”概念，總結出大模型演進的密度定律（Densing Law），即大模型的最大能力密度隨時間呈指數級增強，達到特定智能水平所需的參數量，約每3.5個月下降一半。

2025年，這項成果作為封面文章發表於《自然》子刊《自然·機器智能》。

這條定律無形中扭轉了評價AI的坐標系。

ChatGPT讓Scaling Law成為AI最新的世界觀，大批海內外AI企業默認用更大的模型、更多的算力，換取更強的智能。但密度定律給出了另一套邏輯。

當參數規模不再是榮譽勛章，單位參數、單位能耗下的智能產出，才是衡量模型能否真正走進真實世界的硬指標。面壁展台上那些“小模型幹大事”的應用案例，都是這條曲線的具象化。

更有說服力的是，面壁MiniCPM系列的模型迭代史，幾乎就是密度定律的一部編年案例集。

面壁用兩年半的時間完成了16個主要版本的迭代，形成覆蓋文字、視覺、全模態、語音四大方向的完整端側能力棧。截至2026年7月，MiniCPM系列全球下載量突破3600萬次、GitHub星標超過14萬。

本次WAIC上，面壁智能展出了在今年開源發佈的四個最新端側基礎模型，涵蓋4個能力緯度——文字模型 MiniCPM5、視覺模型 MiniCPM-V 4.6、全模態模型 MiniCPM-o 4.5，以及語音基礎模型VoxCPM2。這四個模型均在密度定律的基礎上，大幅最佳化模型推理效率。

具體來看，面壁在2026年5月發佈的文字模型MiniCPM5-1B，僅以1B參數規模，在國際權威榜單Artificial Analysis上取得17.9分的成績；僅用約1500萬個輸出Token達到這一水平，而更大規模的模型達到相近水平，需要消耗超過2.68億Token。

支撐這一點的是自研的ForgeTrain預訓練框架與UltraData資料治理體系，讓每一個Token儘可能產生更高價值。其中，面壁聯合清華大學、OpenBMB發佈的ForgeTrain是一個由AI編寫、零人類程式碼介入的生產級大模型訓練框架。它在輝達H100上的訓練速度，超越輝達自研的Megatron約10%，並原生適配華為昇騰。

在7月19日舉辦的端側AI創新和行業發展論壇上，面壁智能發佈了新一代高智能密度端側大模型MiniCPM5-2B。MiniCPM5-2B支援512K上下文，支援工具呼叫、深度搜尋、程式碼生成等智能體能力。

視覺側，MiniCPM-V4.6參數僅1.3B，通過視覺早壓縮和動態自適應混合壓縮，實現視覺Token的極致壓縮，簡單畫面高倍率壓縮，複雜畫面保留更多細節。

MiniCPM-V4.6的性能優勢，也延續到了此次發佈的通用VLA模型MiniCPM-RobotManip上。

當前大多數VLA模型只能基於當前觀測決定下一步動作，因為保留歷史觀測的計算量太大。而MiniCPM-RobotManip憑藉極致壓縮，在保留上下文記憶的同時，通過流式計算方法實現推理成本與單幀反應式持平。

互動側，9B參數的全模態模型MiniCPM-o 4.5實現了”邊看、邊聽、主動說”的全雙工能力，視覺、音訊、文字輸入輸出互不阻塞，終結了大模型回合制的“對講機”互動模式。

同樣，基於密度定律，它以不到雲端旗艦4%的參數量，對標甚至超越國際頂級雲端旗艦的擬真體驗。

低位元方向，面壁聯合清華大學、OpenBMB發佈的BitCPM-CANN，是中國首個基於華為昇騰訓練的1.58-bit端側大模型。

相比傳統BF16精度，該模型推理階段釋放約6倍視訊記憶體紅利，能力保留率維持在90%以上。同樣的模型能力在同一款終端上運行，只需要過去1/6的記憶體。這意味著，未來有望在手機上運行 60B 大模型，手機的智能會大幅提升。

可見，密度定律真正引領著面壁的模型迭代和產品落地節奏。這些模型證明了過去被認為依賴雲端的能力，如今可以在端側真正跑通。

不過，第一性的技術定律只能解釋技術的加速度，卻很難立體詮釋一家公司在整個行業的身位。把認知變成身位，面壁用了整整三年。

回看面壁的路徑，時間差是最醒目的變數。

2023年下半年，全行業押注大參數、追趕OpenAI，端側還是少有人關注的方向。

面壁在這一年反共識地成為國內第一家佈局端側大模型的公司。2024年2月開源了僅2B參數的MiniCPM，驗證了端側小模型同樣擁有強大的智能。

當同行還停在Benchmark階段，面壁第一個完成端側量產交付，跑通從模型到整車的全鏈路。

如今，它第一個全端All in端側AGI，以密度定律為核心，建構起從模型層、訓練層、系統層、硬體層到架構層、生態層的完整基礎設施。

這些先發優勢的本質，是認知領先換來的寶貴時間窗口。當一家公司能夠果斷下注非共識的技術方向，又一路實現規模化的商業交付，那麼接下來，它便有足夠的理由和底氣開始做第三件事——定義規則。

學術側，2026年初，面壁作為共建單位參與端側智能北京市重點實驗室建設，聯合創始人兼首席科學家劉知遠擔任實驗室主任。此次WAIC上，該實驗室聯合智源研究院發佈《端側智能2026：規模化落地元年》，為行業畫出端側智能的能力地圖。

開源側，OpenBMB社區的MiniCPM系列全球下載量已突破3800萬，成為全球最受歡迎的中國開源模型之一，這已經構成了事實上的端側開發者底座。

標準側，面壁在7月19日與中國信通院聯合啟動《AI For AI標準》；此前的北京車展，它已聯合產業多方發佈《智能座艙白皮書》，明確下一代智能座艙的技術路徑與標準方向。

生態側，“面壁+”行業夥伴計畫在本屆WAIC正式落地，七家共創夥伴覆蓋政務、財務、教研、金融、物業、審計、資產管理七個行業，跑在同一套AgentVerse底座上。例如，面壁與令才科技打造的財務稽核系統，整單稽核自動化率100%、精準率99%；與陸海新越合作的物業方案，人力成本降低30%到50%；與恆信啟華合作的資產管理方案，工單響應時間縮短70%。

我們正處於一個快速變化的世界。從全球能源版圖的重新繪製，到人工智慧的快速進步，從電動車的強勢崛起到遠距辦公逐漸退出流行，當下的熱點與一、兩年前已經大不相同。《經濟學人·商論》推出最新【世界展望2024系列】，幫助您保持最新的世界觀，並為您提前探知接下來將會發生的大趨勢。

Don't count on a soft landing for the world economy

一段時間以來，世界經濟似乎違反了地心引力。儘管實行了自上世紀80年代以來最快的貨幣緊縮，但在整個2023年美國的經濟成長很可能是加速的。歐洲基本上已經擺脫了對俄羅斯天然氣的依賴而沒有發生經濟災難。全球通膨率下降，但失業率並未大幅上升，部分原因是目前勞動市場的降溫主要是職缺減少而不是職缺本身減少。隨著2023年走到最後，預測「軟著陸」的樂觀主義者正在取得勝利。

但世界經濟在2024年仍將是脆弱的。儘管通膨會下降，但仍會維持在過高的水平。經濟政策要兼顧各方依然叫人非常頭痛。而即使美國能繼續躲過經濟衰退，世界其他地區看起來也很脆弱。

近期通膨下降讓各國央行官員鬆了一口氣。但對於大型富裕經濟體而言，除非發生經濟衰退，否則通膨不太可能繼續一路下滑至2%的目標。一方面，勞動市場看起來仍然過熱，名義薪資成長過高。另一方面，經濟將不得不應對石油價格上漲的影響。正當全球疫情和俄羅斯入侵烏克蘭帶來的供應衝擊似乎已經消散、供應鏈重新暢通、經濟體完成再平衡之際，沙烏地阿拉伯等地減產使得每桶石油價格自夏季以來已經上漲了約三分之一。哈馬斯襲擊以色列又打斷了油價下跌之路。由此導致的更昂貴的油價可能引發對「第二波」通膨的擔憂。…… 【在《經濟學人·商論》官方雙語A PP搜尋標題， 2023-12-11《不要指望世界經濟軟著陸》，訂閱可讀完整文章】

02| 生成式人工智慧將在2024年成為主流

當新技術出現時，它們會在不同時間使不同群體受益。生成式AI（Generative AI）首先幫到了軟體開發人員－他們從2021年起就可以使用能編寫程式碼的AI助理GitHub Copilot。第二年出現了其他工具，如ChatGPT和DALL-E 2，它們可以讓各種不同的消費者立即產生文字和圖片。

2023年，隨著投資人對生成式AI的前景愈感興奮，科技巨頭獲益了。Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟和英偉達的同等權重股價指數成長了近80%（見圖表）。科技公司會受益，是因為它們要麼供應了這類AI模型本身，要麼提供了驅動和支持這些模型的基礎設施。

在2024年，最大的受益者將是科技業以外的公司，它們會認真採用AI以期降低成本並提高生產力。預期企業會開始大量採用該技術的理由有三。…… 【在《經濟學人·商論》官方雙語A PP搜尋標題， 2023-12-12《生成式人工智慧將在2024年成為主流》，訂閱可讀完整文章】

03| 全球平均氣溫可能在2024年突破閾值

Global average temperatures may pass a threshold in 2024

全球年平均氣溫何時將首次較工業化前水準上升超過1.5°C？全球平均氣溫曾有個別日子超過了這個閾值，但到目前為止，平均而言還沒有哪一年整體如此炎熱。這在2024年可能會改變，屆時溫室氣體排放導致的持續了一個世紀的氣溫穩定攀升將在近十年來首次與自然週期性變暖模式同步。

氣象機構收集來自全球各地的全年溫度數據以確定全球年平均表面溫度。這個在每年1月發布的數字自上世紀初以來不斷上升，但並不是系統有序的。這條線呈鋸齒狀（見圖表）。這是因為由溫室氣體驅動的全球暖化與全球氣候系統的自然變化同時發生，導致某些年份比其他年份更熱或更冷。

此類冷熱循環中，最大的一個是厄爾尼諾南方濤動（ENSO），這模式始於赤道太平洋水域及其上方，影響熱帶地區及其他地區的天氣。ENSO在三種狀態之間交替：拉尼娜、中性狀態和厄爾尼諾。兩個極端狀態通常比平均水平更冷（拉尼娜）和更熱（厄爾尼諾），都會增加發生極端天氣的機率。……【在《經濟學人·商論》官方雙語A PP搜尋標題， 2023-12-12《全球平均氣溫可能在2024年突破門檻》，訂閱可讀完整文章】

04| 遠距工作之爭將在2024年升溫

The fight over remote working will heat up in 2024

新冠肺炎迫使辦公室員工在自家的空房間和廚房餐桌上辛勤工作，引發了職場生活幾十年來最大的轉變。而且，和任何重大轉變一樣，其影響仍在透過公司階級制度和財務體系慢慢滲透。在2024年，對員工、老闆，還有房東來說，謎團將開始揭開。

在應該在哪裡完成工作這個棘手的問題上，管理者和員工的看法並不一致。學者研究團隊WFH Research的一項調查顯示，美國、英國和加拿大至少受過中學教育的全職工作者平均每週在家工作一天半。平均而言，他們希望把這一時長增加一倍。雇主們卻有不同的想法。從華爾街巨頭高盛到視訊通話鉅子Zoom，各行各業的公司都在要求它們不情不願的員工更頻繁地出現在辦公室裡。

在應該在哪裡完成工作這個棘手的問題上，管理者和員工的看法並不一致。學者研究團隊WFH Research的一項調查顯示，美國、英國和加拿大至少受過中學教育的全職工作者平均每週在家工作一天半。平均而言，他們希望把這一時長增加一倍。雇主們卻有不同的想法。從華爾街巨頭高盛到視訊通話鉅子Zoom，各行各業的公司都在要求它們不情不願的員工更頻繁地出現在辦公室裡。…… 【在《經濟學人·商論》官方雙語A PP搜尋標題， 2023-12-11《遠距工作之爭將在2024年升溫》，訂閱可讀完整文章】

05| 電動車將使中國成為全球最大的汽車出口國

EVs are poised to make China the world's biggest car exporter

機動車輛中的內燃機每年導致了約15%的二氧化碳排放。要淘汰內燃機，就必須實現交通電氣化，而這又需要數量空前的電池。2024年，一個新的全球電池生產基礎設施的輪廓將在中國、歐洲和美國顯現出來——這個工廠網路能夠生產足夠的電池來儲存驅動全球汽車所需的能量。

大多數現有和規劃的電池工廠都位於中國。歐洲的許多工廠都是由中國公司建造的。分析機構基準礦物情報（Benchmark Mineral Intelligence）稱，到2030年，中國將擁有全球電池生產能力的69%，低於2022年的78%，但仍滿足每年生產9,000萬輛汽車所需的電池。相較之下，預計到2030年，歐洲和美國的產能將各佔全球產能的14%左右，分別足以組裝1,900萬輛汽車。

中國之所以領先，部分原因是中國政府支持電動車製造和落地的時間更長。中國政府從2010年代初就開始實行電動車購置稅減免，到2022年，僅透過消費者激勵措施就投入了約300億美元支持電動車市場；電動車製造商也透過地方政府獲得了進一步支持。這些補貼造成了許多新興電動車公司之間的競爭。現在，大多數此類公司都已倒閉，而比亞迪和寧德時代等贏家則佔據了強勢地位。中國原有的電子產品供應鏈優勢也為電動車製造商助推了一把。由於政府禁止在市中心使用汽油機車，到2010年，中國的電動自行車保有量已超過1億輛。…… 【在《經濟學人·商論》官方雙語A PP搜尋標題， 2023-12-15《電動汽車將使中國成為全球最大的汽車出口國》，訂閱可讀完整文章】

06| 旅行者面臨另一個混亂的年份

Travellers face another year of disruption in 2024

沒人喜歡以在機場苦等航班來開始或結束一個來之不易的假期。可惜，這將是許多旅人在2024年的遭遇。

人們已經恢復了在世界各地跑來跑去的興致。聯合國世界旅遊組織（UN World Tourism Organisation）估計，在疫情後「報復性旅遊」熱潮的推動下，2023年全球遊客數量將恢復到疫情前水準的95%，高於2022年的63%。商務旅行的反彈速度也快於預期：全球商務旅行協會（Global Business Travel Association）目前預計商務旅行支出將在2024年恢復到疫情前水平，而不是之前估計的2026年。

然而，對於航空業來說，恢復運能並沒有那麼簡單。扭轉疫情引發的大規模裁員仍需要時間。由於航班供不應求，機票漲價速度已快過通膨，增加了航空公司的利潤。但它們的運作難以承受壓力。在美國，航班延誤的比例持續上升。…（經濟學人·商論）

【在《經濟學人·商論》官方雙語A PP搜尋標題， 2023-12-16《旅行者面臨又一個混亂的年份》，訂閱可讀完整文章】

3月以來金融市場震盪大，但特定科技主題仍吸引投資人關注，據集保股權分散表資料顯示，3月以來海外科技型ETF投資人多數呈現流失，但在三大類投資主題，逆勢出現投資人數增加，包括太空衛星、AI及綠能相關等標的，也反應出今年投資市場的熱門投資話題性。

第一金太空衛星ETF經理人牟宗堯表示，隨著民間企業投入太空產業的技術與資金，具備越來越強大的根基，歐美日都有越來越多的創投企業、新創公司投入太空生態系產業鏈，過去由政府主導的太空產業發展，現在民間企業牽動的力量更加龐大，也為太空產業帶來更加值得留意的投資機會。可預期未來五年到十年將是星際產業持續快速發展的階段，投資人不妨採定期定額方式參與太空衛星長期趨勢與持續成長動能。

富蘭克林華美AI新科技基金經理人楊金峰指出，科技巨頭相互角力生成式AI戰場，無論未來是誰能拔得頭籌，都已經確立了AI人工智慧不再只是話題，而是正在「潛移默化」改變著我們的生活與工作甚至是半導體產業鏈。繪圖晶片大廠NVIDIA已開發出一種新工具「cuLitho」，可協助減輕晶片設計時遭遇的重大瓶頸，獲台積電採用，未來新思科技、艾司摩爾也將使用這套工具到自家產品上，強強聯手更加速晶圓製程。

台新ESG環保愛地球成長基金經理人蘇聖峰認為，看好領域包含電動車方面，包含電池、自駕與零組件皆有表現機會；替代能源方面，節能、儲能仍為各產業增加營運效率的必要條件；永續農場部分，農機需求穩健，食品研發及智慧科學等題材亦從底部復甦，長線成長性看好。

瑞士百達資產管理資深產品經理Anjali Bastianpillai分析，今年有四大科技趨勢，包含未來10年顛覆商業模式的生成式人工智慧、半導體產業鏈市值將突破1兆美元、軟體即服務成企業應用主力和科技業併購熱。軟體、半導體和半導體設備公司將是生成式AI的最大受益者。

來源太空、AI、綠能受寵 投資人數逆勢飆 - 工商時報 (ctee.com.tw)

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