最新行業研究報告顯示，谷歌自研AI芯片TPU正迎來產能擴張的重要節點。根據供應鏈調研數據，機構將谷歌2027年TPU產量預測上調至500萬塊，較此前預期大幅增長67%，2028年預期更上調至700萬塊。這一調整反映出人工智能算力需求正在經歷爆發式增長。業內分析指出，谷歌TPU產量的激增可能意味着其將開啓對外銷售模式，這將爲谷歌開闢新的收入來源。據測算，每銷售50萬塊TPU芯片，有望爲谷歌帶來約130億美元的營收。與此同時，有消息稱Meta正在內部討論斥資數十億美元採購谷歌TPU，計劃從2027年開始將其整合到數據中心中。谷歌TPU作爲專爲深度學習定製的ASIC芯片，主要圍繞AI推理需求設計。隨着生成式AI從技術研發走向規模化應用，全球AI產業重心正加速從訓練轉向推理。據預測，2028年全球AI推理市場規模將達到1500億美元，年複合增長率超過40%，這一增速顯著高於訓練市場。在產業鏈層面，谷歌TPU的放量銷售將爲上下游企業帶來發展機遇。除了光學電路交換市場外，高帶寬存儲需求也將持續成長。三星電子與SK海力士已成爲谷歌TPU供應鏈的關鍵角色，其中SK海力士有望成爲谷歌第七代TPU的8層HBM3E芯片供應商。值得注意的是，谷歌雲平臺上的AI生態鏈正在顯現協同效應。某知名數據庫軟件開發商最新財報顯示，其雲數據庫產品營收大幅增長30%，主要受益於與谷歌雲平臺的深度集成。這一現象表明，下游AI應用的逐步成熟正在推動整個產業鏈進入良性循環。儘管近期市場出現波動，但長期來看，AI算力需求增長的邏輯並未改變。隨着各大科技企業生產線陸續投產，產業鏈上下游的芯片需求預計將迎來指數級增長。分析認爲，人工智能產業的發展趨勢已然明確，相關領域將持續呈現積極變化。

在近日舉行的百度世界2025大會上，百度正式發佈了全球首個可商用的自我演化超級智能體“百度伐謀”。百度創始人李彥宏表示，這一智能體能夠在真實的產業場景中尋找“全局最優解”，並廣泛應用於交通、能源、金融、物流、新藥研發以及科學理論等領域。百度伐謀基於百度智能雲打造，目前已正式對外開放，用戶可通過邀請碼形式獲取服務。李彥宏進一步指出，百度伐謀的推出標誌着百度在人工智能領域的又一次重大突破。該智能體不僅能夠協助大型企業實現研發環節的智能原生化，還能持續創造價值，推動產業升級。百度伐謀的自我演化能力使其能夠在複雜的環境中不斷優化決策，爲企業提供更高效的解決方案。此外，百度還展示了其在人工智能領域的多項最新成果，包括新一代崑崙芯超節點和文心大模型5.0。這些技術的發佈進一步鞏固了百度在AI領域的領先地位，併爲其未來的技術發展奠定了堅實基礎。

阿里巴巴集團近期在人工智能領域動作頻頻，展現出全面的技術佈局。據最新消息，公司正對其"通義"系列AI應用進行重大升級，計劃將其更名爲"Qwen"（通義千問），並全面對標ChatGPT的功能模式。此次改版將重點增強"代理式AI"能力，未來可深度整合至淘寶等電商平臺，提升智能購物體驗。爲推進該項目，公司已投入超百名跨部門開發人員。與此同時，阿里巴巴在智能硬件領域也取得突破。公司宣佈將於11月27日正式發佈首款自研旗艦產品"夸克AI眼鏡2025"。這款搭載雙顯技術的智能眼鏡在預售階段表現亮眼，已佔據天貓平臺智能眼鏡類目銷量榜首。該產品的推出標誌着阿里巴巴在"AI+硬件"賽道的實質性進展。在產業合作方面，阿里巴巴旗下菜鳥網絡與阿聯酋阿爾·卡亞特投資公司達成戰略合作，共同探索智能物流解決方案。此外，阿里資產房產板塊也與上海中原地產創新推出"單邊代理+聯賣競價"數字化交易模式，首批已培訓300餘名專業經紀人，計劃年內覆蓋上海核心商圈。這一系列舉措顯示，阿里巴巴正通過技術創新與生態協同，持續深化其在人工智能應用領域的領先優勢。從軟件升級到硬件落地，再到產業賦能，公司構建的AI生態體系正在加速成型。

美國科技巨頭谷歌近期在人工智能及雲計算領域動作頻頻，尤其是在全球範圍內的擴張步伐明顯加快。在土耳其市場，谷歌與當地電信巨頭Turkcell達成了一項長期戰略合作協議。根據協議，雙方將在土耳其共同建設一個全新的谷歌雲區域，預計將在2028年至2029年間投入運營。該區域將由至少三個可用區組成，並會顯著擴充Turkcell的數據中心資產組合。這一合作標誌着谷歌在土耳其市場的深度佈局。Turkcell將扮演雙重角色：一方面作爲基礎設施提供商，另一方面則作爲谷歌雲服務的經銷商。通過這一合作，Turkcell將能夠向本地用戶提供強大的雲端AI訓練和推理算力資源，同時也能更好地服務企業和政府客戶。谷歌的這一戰略合作不僅僅是簡單的雲服務擴展，更是其全球化AI戰略的重要組成部分。通過與當地電信運營商的合作，谷歌能夠更好地滿足區域市場的需求，同時也能夠爲自身在全球雲計算市場的競爭地位提供有力支撐。值得注意的是，這一合作還將有助於鞏固土耳其作爲區域數字與人工智能創新樞紐的地位。通過本地數據駐留，谷歌和Turkcell能夠提供低延遲、高性能的雲服務，這將爲土耳其及其周邊地區的數字化轉型提供強大動力。在全球範圍內，谷歌正在加速其AI及雲服務的佈局。除了土耳其之外，谷歌近期也宣佈了在德國的大規模投資計劃，顯示出其對於歐洲市場的重視。這些舉措表明，谷歌正在積極應對全球範圍內日益增長的AI和雲計算需求，同時也爲其在未來的技術和市場競爭中奠定了堅實的基礎。

美國芯片製造商AMD近期在人工智能領域動作頻頻，展現出強勁的戰略擴張態勢。公司即將於11月12日舉行的財務分析師日上，預計將人工智能加速器市場規模預期從5000億美元大幅上調至7500-8500億美元，反映出行業對AI算力需求的爆發式增長。技術佈局方面，AMD已完成對AI推理技術團隊MK1的收購。該團隊研發的Flywheel系統日均處理Token數量已突破1萬億，其專爲AMD Instinct GPU優化的理解引擎技術，將顯著提升公司在高效推理與企業級AI軟件堆棧領域的競爭力。產品路線圖上，AMD正積極推進MI400"Helios"機架級AI系統的研發。該系統基於開放標準設計，整合了下一代MI450 GPU、EPYC CPU及高性能網卡，預計2026年下半年面市。值得關注的是，AMD已與OpenAI達成數百億美元合作協議，承諾自2026年起提供6吉瓦AI算力支持，首批將部署1吉瓦基於MI450 GPU的算力設施。市場分析指出，隨着新一代EPYC處理器和Instinct加速卡的廣泛採用，AMD在數據中心市場的份額持續擴大。公司第三季度財報顯示，數據中心部門收入達43億美元，同比增長22%。通過與OpenAI等頭部企業的深度合作，AMD正加速縮小與行業領導者在AI硬件市場的差距。

大家好，我今天交流的題目是《AI管理革命正向我們走來》。01. 20世紀的管理革命與管理困境（一）第二次工業革命推動了所有權與管理權分離的管理革命AI作為一種技術，正在驅動管理和上層建築的變革。我們知道，第一次工業革命以蒸汽機、鐵路、電報為主導，在鐵路系統中誕生了第一個現代管理系統。第二次工業革命以電力、內燃機、電話為代表，促進了製造業、運輸業、分銷和零售業，以及影視廣告娛樂等產業的繁榮。技術進步以及大規模的併購發生在美國19世紀和20世紀之交，促進了企業規模的擴張和管理複雜性的增加，進而推動了股權的分散，所有權與管理權的分離，以及職業經理階層的形成。正如錢德勒在《看得見的手》中指出，科技的進步完成了第一次管理革命。第一次管理革命的特徵就是我上述的三點：（1）股權的分散化，這是由於大規模併購所推動的；（2）所有權與管理權的分離：創業者不管是到年齡了，還是其他原因，最終要把企業的控制權——即通常所說的管理權——要交到職業經理人手上（ 3 ）職業經理階級（3）開始形成職業經理人。用錢德勒的話來說，美國企業在職業經理人手上獲得了長足的發展。因此，不管是錢德勒的《看得見的手》，還是格林斯潘的《繁榮與衰退》，主要兩個核心觀點：一是股權分散；二是職業經理人階級的形成。（二）第三次工業革命推動了以資訊科技為基礎的管理革命自科學管理運動以來的一百年中，企業的生產力得到了大幅提升，以電腦、互聯網和行動通訊網路為代表的第三次工業革命使得標準化、流程化、自動化大規模客製化以及資訊系統普及，實現了以資訊科技為基礎的管理革命。但我們看到一個現象：阻礙生產力提高的一般性難題在這三次工業革命中都已經被逐一克服了（所謂“一般性難題”，就是可見的這工具和方法能解決的管理問題），生產力的提升越來越集中在最深層的難題，最難啃的骨頭上。（三）產業的難題與傳統技術與管理的困境企業生產力的提升服從帕累托定理：80%的效益成長依賴20%難題的解決。1．鋼鐵業－高爐的穩定性。以寶武集團為例，煉鋼成本裡70%裡煉鐵成本，高爐不穩定是最大的問題，如能提高前端輸入參數，對輸出鐵水溫度及矽含量預測的準確性，就能提升高爐的穩定性。這是一個百年世界難題。而每噸鋼在煉鐵環境省1塊錢，光是寶武一家的產量就能省下幾億元，因為鋼產量已經是1、2億噸。2．電力產業的困擾：中低端配電網管理的複雜性。電力產業業務重點現在逐步轉向中低壓配電網的建設，由此帶來的需求變化主要表現在：（1）數位化改造設備規模大，僅國網就有470萬台區，480萬的充電樁，8000萬開關，4.3億計量表，300GW分佈式太陽能裝機量。 （2）數位化程度低，有三個老大難問題：「貴」(人工逐站運檢，1500元/站/年)、「難」(故障難查，故障位置不清楚)、「慢」(被動回應，平均30分鐘受理時間) 。 （3）新能源的爆發：太陽能和風電介入電網以後，給電網企業帶來了負載增加，不可預測，無法消納的情況。3．水泥產業的硬骨頭：熟料強度的即時精準預測。2024年4月，海螺水泥與華為礦山軍團計畫組從200個水泥生產場景中辨識出「水泥品質預測循優，水泥生產全域優化，安全生產智慧監控，皮帶機無人巡檢，智慧裝備問答」五大核心人​​工智慧場景。其中最基礎、最關鍵的場景，也是最難啃食的骨頭，就是「熟料強度品質指標的即時預測」。現有的手段和方法在解決此項難題方面已經達到了極限。4．油氣勘探產業的短板：勘探地震資料的處理和解釋。例如，把一個地塊的地震資料處理和解釋，人工需要十幾天的時間，而且嚴重依賴專家的經驗和判斷。再例如中油的FWI (全波形反演，一種高解析度地震成像技術)，儘管中石油東方物探已經佔了全球石油勘探近70%的份額，但這都是石油勘探的苦活、累活、髒活，而在高解析度地震成像數據的處理和解釋上，還需依賴美國等公司的設備，與美國競爭對手存在明顯的差距，嚴重製約了企業的效益。我們幹髒活，累活，苦活，是我們的企業在國際化過程中很普遍的存在，原因是核心技術沒有突破。5．煤礦業的老大難：煤礦的痛點就是安全、減人、提效。煤礦現在下井員工的平均年齡為45歲，50歲以上不再允許下井，整個產業都面臨的問題，就是招不到礦工下井採煤。雖然現在都是用機械化採煤了，但井下作業的環境如粉塵、光線昏暗等一系列工作條件，使得年輕人不願意下井。煤礦井下主要生產業務可概括為採煤-掘進-機電-運輸-通風加排水，煤礦生產的痛點就是「減人、安全、提效」。以運輸為例，指的是主煤流透過皮帶運輸機將礦井下的煤運送到井上。作為煤礦的“大動脈”，運輸一旦出了問題就會導致整個礦井停工，因此每個礦區都配有專人專崗，保障煤流運輸系統的正常運作。類似上述的產業生產力難題已經是現有手段攻不破的難題，我之所以稱之為“硬骨頭”，也是這個道理。科學管理和持續改進經過一個世紀的發展，正面臨邊際效應遞減的困境。這恰恰是基於AI大模型聯合創新的用武之地。02. 21世紀管理的大趨勢是AI驅動的管理革命（一）AI是我們面臨的最重要的一場管理革命，也是最後一場管理革命21世紀的管理挑戰是什麼？解決類似上述提到的產業生產力的難題是21實際管理面臨的最大挑戰。現在看得越來越清楚了，解決上述難題的鑰匙是人工智慧，這是一場AI驅動的管理革命。AI也許是人類最後一個科技革命時代，AI驅動的管理也許是人類最後一場管理革命。為什麼要這麼講？我引用華為總裁任正非的話來說，黃仁勳說AI是這個時代最重要的技術，有人問我他說得對嗎？我說還會有下一個新時代嗎？下一個科技革命時代我是想像不出來了。正如穀德所說，第一台超智慧機器是人類最後一項發明，如果沒有下一個時代，如果談彎道超車？中國企業的機會在那裡呢？AI是我們面臨的最重要的一場管理革命，也是最後一場管理革命。在這場管理革命中要能跟上，不落伍，才是企業長期生存的關鍵。如果這個事情做不好，其他的都免談。（二）數位化和智慧化管理革命有兩個重要的方向第一，面向個人，即ToC領域的革命，把人的視野和智力無限擴大，把人從簡單的、重複的操作中解放出來。這種解放對​​於不同的人，就產生了不同的命運：勝任者可能處於更優越的地位，不勝任者就被大量裁撤。例如美國港口工人協會的罷工，其訴求是不在港口中採用無人AI自動化裝置，這會導致大量工人失業。華為在天津港做了一個無人的港口，不但效率提升了，品質提升了，而且節省了1200個員工。但天津港局並沒有把員工裁掉，而是把他們重新配置到顧客介面。這做了一個很好的示範，既推動了AI革命，同時又消化了AI革命所帶來的員工裁撤難題。第二， 面向產業，即ToB領域的革命，將針對解決橫亙在產業中的模糊性、不確定性難題，更深刻地改變產業的面貌。這是華為AI的重點。華為也搞ToC人工智慧，例如消費者BG，“BG”直譯是“集團”，也可以翻譯成“業務群”——因為整個企業叫集團，下面只是一個群組。在人工智慧應用領域，美國的人工智慧應用基本上就是ToC這塊很厲害，因為它的製造業已經空心化，而我們的人工智慧應用除了ToC，正是面向ToB領域。中國如果把這一仗打勝，那中國在世界上製造業的地位就不可同日而語了。因此，關鍵在於我們在關鍵技術及產品和軟體方面是不是準備好了？企業的領導人是不是下定決心「壓強投入」了？03. 華為的實踐：用燈塔照亮前進道路華為公司透過軍團等組織形式，在中國做出燈塔項目，向世界拓展，走出了一條非常富有策略性的前進道路。我舉幾個例子來說明。（一）鋼鐵業的成功合作案例華為和寶武集團合作的高爐模型，在這種大時延、高難度情況下把高爐爐溫和矽含量預測的準確率提升到92%以上，每噸鐵水節省10元以上，別小看了這10元的節省，僅寶武的產量，就能省下幾十億元。該計畫獲得國資委高價值場景認可；湘鋼、南鋼、永峰鋼鐵等都已經全面推廣複製。寶鋼高爐專家又結合與華為聯創的預測結果反過來去調整控制高爐輸入的內容。湘鋼AI大模型創新在2024年「人工智慧向善全球高峰會」上獲得國際電信聯盟全球人工智慧優秀創新案例獎。（二）電力產業的成功合作案例華為和陝西國網電力公司合作了六年，解決新能源連接到電網中以後帶來的難題。陝西國網和廣西南網都與華為軍團合作，實施配網數位化、智慧化改造，同時向業界首次發布配電網數位化評估指標標準，包括覆蓋率、線上率、完整率、成功率、辨識率、準確率。管理上有一條規則，叫「不能度量就不能管理」。所以，能夠準確且清楚地測量這個過程和結果，就能推動管理變革的改進。以陝西國網路為例，目標是打造一套可複製、可推廣、可演進的新型智慧配電網端到端解決方案，其核心是一套智慧物聯體系架構三大核心技術，包括雙模+融合終端+人工智慧，以及N個場景應用。實現配電網全要素（包括運作、故障、現損、計量、靈活異常監測、拓撲、運作、消納，以及計算等）透明化，提升供電可靠性和電網安全運行水平，支撐基層用電客戶雙滿意和國家的雙碳戰略。（三）水泥產業的成功合作案例華為在水泥產業和海螺水泥合作創新的成果非常顯著。世界水泥看中國，中國水泥看海螺，海螺是中國水泥中經濟效益、品質最好的企業，被用在國家許多重點項目。早在2024年4月，海螺水泥就與華為礦山軍團合作，從200多個水泥生產場景中辨識出「水泥品質預測尋優、水泥生產全域最佳化、安全生產智慧監控、皮帶機無人巡檢、智慧裝備問答」5大核心人工智慧場景。基於華為的數位轉型諮詢、雲端平台、盤古大模型的工具平台，推動了海螺水泥集團的智慧轉型，進一步優化了成本，發布了首個建材大模型。僅水泥窯爐優化一項，噸熟料煤耗降低了1%，水泥熟料品質預測準確度達到85%以上。由於產量大，效益非常顯著。2025年4月23日，由中國建築材料聯合會、海螺集團、華為聯合舉辦的水泥建材人工智慧大模型成果發布會，會上發布了建材的AI大模型，這是水泥建材行業全球發布的首個大模型，對行業智能化轉型具有里程碑意義。（四）油氣探勘產業的成功合作案例中石油東方物探公司透過與華為油氣軍團的合作，把一個地塊的地震資料處理和解釋從原來的需要十幾天時間，縮短到現在幾個小時就能走完，而且品質得到了專家的一致認可。再例如中油的FWI（一種高解析度的地震成像技術）效率提升了20倍，FWI的創新也是基於華為無線領域的積累，雙方聯創的結果彌補了中石油東方物探與美國競爭對手的差距。現在，此能力已融入他們自研的軟體，再配上華為的鯤鵬晶片，做成一體機，已經可以和西方廠家同台競爭了。（五）煤炭產業的成功案例仍以剛才提到的運輸環節生產過程改善為例，應用華為的視覺分析AI技術，突破了煤礦井下運輸的難題。眾所周知，AI辨識的異常樣本越多，檢測效果越好，但是煤礦井下光線暗，粉塵多，要把皮帶上的異物如錨桿、木頭、工字鋼等多種異常樣本全部收集起來難度很大，他們遇到的是煤礦業做AI設計的共性難題——缺少樣本。最後，專案團隊提出了一個新的解決方向——非正常即異常，沿著這個創新的解決方向，專案工程師們把需求和方案的設計初稿傳遞給雲EI(企業智慧)產品線，EI給他們推薦了盤古大模型技術，該技術主打的“低門檻AI開發和零樣本、小樣本優勢”，非常契合煤礦行業的井下作業場景。最終，專案實現了減少20-30%的井下作業人數、「用機器代替人」的減人目標。上述都是技術含量很高，在解決難題上有所突破、有所進展的典型案例。因此，對產業數位化、智慧化系統應用有著巨大的改造空間，當然還需要經歷很長的聯合創新過程，可能要10年、20年長期的創新過程。產業數位化、智慧化系統性的優化還是非常困難的，需要客戶夥伴和華為的持續努力，還需要很長的聯合創新過程，不是一蹴而就。華為公司從2018年起，已經陸續成立了9個產業數位化智慧化軍團，全面涵蓋油氣鋼泥冶礦、智慧化交通、數位金融、智慧電力、製造與大企業、智慧化公用事業、智慧化政務、網路服務供應商、智慧園區領域。這幾年的重點集中在大企業數位化智慧化的「燈塔」專案上，做出成功的模式，樹立產業標竿。然後與生態合作夥伴一起，將「燈塔」的成功模式向產業推廣，並逐步向國外擴展。04. AI科技驅動的管理革命的特徵第一，AI時代，數據價值發生了本質變化。AI智慧時代，AI的訓練和推理需要資料的高效使能，資料的價值發生了本質的變化，不再是冷資料、沉睡的資料。因此要求特別關注數據的質量，克服數據孤島，建立統一的數據底座。第二，AI是最後一次科技革命，也將帶來徹底的管理革命。古德認為超智慧機器可以設計出更好的機器，而人類的智慧將遠遠落後。因此，曾經的管理定義是同別人一起，或透過別人來實現組織目標的過程。而未來的管理將是與AI一起，或透過AI實現組織目標的過程。管理從定義上都會發生根本性的變化。第三，在人工智慧時代，世界只有第一，沒有第二。任總講，在人工智慧時代，世界只有第一，沒有第二。現在還在混戰的、內捲的領域，將來都會被先進企業的人工智慧橫掃。 「你們可以參考Google的人工智慧如何評估心臟健康，Google是靠千萬次、億次的機器學習才找到標準模型，並將這個心臟模型開放出來，全世界都在使用，世界上不再需要第二個模型了。在AI領域，對任何產業來說，就是突破和解決最尖端的那一點，抓住一個，紮實實實做好這一個，一旦突破，一覽眾山。AI要抓住解決產業難題的牛鼻子，不只是節省人工，關鍵在於提高競爭力。05. 巨大的機會和巨大的挑戰第一，我們在面臨巨大的機會和巨大的挑戰，AI在產業的應用是中國企業的巨大機會，也是巨大的挑戰；第二，減人不是增效的主流，要做就要做最難的。減人只不過是結果；第三，創新的本質不僅是降低成本，更是創造價值。把成本放在第一位，是一種收斂的管理；把創造價值放在第一位，才是一種開放的思考；第四，未來的競爭是生態圈的競爭。對廣大中小企業來說，要長久生存就要進入領導企業的生態圈。要是進不去領導企業的生態圈，被邊緣化，企業就不可能長久生存。AI科技與管理革命正向我們走來。星星點燈，最後點燃浩瀚的星空。謝謝大家！ （華夏基石e洞察）

在人工智能與雲計算領域的戰略佈局持續深化，阿里巴巴近期在技術研發與全球基礎設施方面取得多項進展。據行業分析報告顯示，儘管面臨芯片進口的不確定性，中國科技企業通過自主研發與系統優化正快速提升算力水平。阿里巴巴在AI芯片領域的投入尤爲突出。公司已開始部署自研AI訓練芯片，其最新研發的T-Head PPU芯片在關鍵硬件規格上已接近國際主流水平。同時，百度等國內科技企業也相繼推出多代自研芯片，形成本土化技術生態。行業專家指出，通過"超節點"系統設計，國產芯片已能支持更復雜的AI推理場景，未來有望擴展至訓練工作負載。在雲計算基礎設施方面，阿里雲近日在迪拜啓用第二座數據中心，這是其今年在全球範圍內新增的又一重要節點。至此，阿里雲已覆蓋全球29個地域和92個可用區，爲中東地區日益增長的雲服務與AI需求提供支持。市場研究機構認爲，阿里巴巴在AI價值鏈條中的持續投入將鞏固其技術領先地位。特別是在算法優化方面，國內開發者已開始針對本土硬件特點進行專項優化，這將進一步提升國產芯片的實際應用效能。隨着國家政策支持與企業研發投入的持續加大，中國AI產業生態有望實現更快速的迭代發展。

在全球人工智能（AI）基礎設施投資熱潮的推動下，臺積電（TSMC）第三季度業績預計將創下歷史新高。根據市場研究機構發佈的最新數據，臺積電在全球晶圓代工市場的份額首次突破70%，達到71%，進一步鞏固了其行業領導地位。臺積電作爲全球最大的先進人工智能芯片製造商，預計第三季度淨利潤同比增長28%，達到4154億新臺幣（約合135.5億美元）。這一增長主要得益於市場對AI芯片的強勁需求，尤其是來自英偉達（NVDA）和蘋果（AAPL）等關鍵客戶的需求。研究機構預測，臺積電今年的營收增幅將達到30%至35%，主要受益於人工智能基礎設施投資的指數級增長。儘管美國的關稅政策增加了不確定性，但AI基礎設施作爲“戰略必爭之地”，將繼續吸引大量投資。臺積電在AI芯片領域的領先地位使其成爲全球科技巨頭的重要合作伙伴。公司計劃繼續擴大產能，以滿足不斷增長的市場需求。此外，臺積電已承諾投資1650億美元在美國亞利桑那州建設工廠，以進一步優化其全球供應鏈佈局。隨着人工智能技術的快速發展，臺積電的市場份額和業績表現有望繼續保持強勁增長，進一步鞏固其在全球半導體行業的領導地位。