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黃仁勳終於得到了他最想要的東西。本周美國政府正式批准輝達向中國以及其他“經批准的客戶”出售高端的H200 GPU晶片，但需要向美國政府繳納25%的銷售提成。這一提成比例同樣適用於AMD、英特爾等其他美國晶片巨頭。不過，輝達最新的Blackwell和未來的Rubin系列GPU仍然禁止出口。這標誌著黃仁勳長達數月的遊說取得成功。過去半年時間，他不斷造訪佛羅里達與華盛頓，隨著川普總統一道出訪和出席國宴，向白宮宴會廳建設工程捐款，就是為了這一刻。就在上周，他再一次來到白宮會見總統，終於如願以償得到瞭解鎖禁運令。受這一利多消息推動，輝達股價盤後應聲上漲。受美國政府連續多道晶片加碼禁運令限制，過去兩年時間，輝達一步步失去迅猛增長的中國市場，丟掉了在AI GPU市場原先高達95%的份額。在輝達最核心的資料中心業務，中國市場的營收佔比也從原先的四分之一急劇下滑。心急如焚的黃仁勳在兩個月前公開抱怨，“我們已經失去了全球最大的市場之一，在中國市場完全出局，市場份額已經歸零。”即便是向美國政府繳納四分之一的提成，對輝達的業績營收也意義重大，因為中國AI GPU今年規模估計高達200億-300億美元(中商產業研究院資料)。然而，黃仁勳在努力爭取重新打開另一個市場的時候，或許還要擔憂自己的後方。因為群狼已經圍上來了：他們最大的AI晶片客戶，Google、亞馬遜、微軟這三大巨頭，即Hyperscalers(超大規模雲服務商)，正在加速普及自己的自研晶片。輝達無疑是生成式AI時代的領軍公司。在AI晶片這個兆級賽道中，輝達以壓倒的性能優勢和CUDA平台優勢佔據主導地位，其GPU 產品線幾乎壟斷了八成 以上的市場份額。輝達也因此成為全球最具價值的上市公司，市值甚至一度突破5兆美元。雖然輝達資料中心業務營收高達1300億美元(最近財年)，但卻存在一個巨大隱患：客戶集中度過高，過度依賴於幾大AI巨頭。其中，前兩大客戶營收佔比39%，前三大客戶營收佔比高達53%。據媒體猜測，黃仁勳的前五大客戶正是：微軟、Google、亞馬遜、Meta和甲骨文。而這前三大巨頭正在加速轉用自研晶片，同時拉攏第四大客戶。這些自研晶片的部署，不僅會直接減少輝達的晶片訂單，更有可能在公開市場給輝達帶來威脅。AWS低成本推理殺手在上周拉斯維加斯召開的re：Invent年度開發者大會上，全球雲端運算市場的領頭羊亞馬遜AWS連續公佈了一系列重磅產品，清晰地展示了在AI熱潮中佔據市場主導以及推動行業潮流變化的雄心。最引人注目的當屬亞馬遜新一代自研 AI 晶片：Trainium 3。 諸多媒體將Trainium3 譽為“對輝達的直接宣戰”。這是亞馬遜自2022年以來的第三代AI晶片，主打低成本與推理兩大優勢。AWS CEO馬特·加曼(Matt Garman)宣佈，第三代晶片訓練速度比前代快 4 倍，成本減半， 特別適合亞馬遜Nova 2 模型家族的部署，支援百萬晶片級叢集。 與輝達相當的 GPU 系統相比Trainium3 可節省 50% 訓練費用。現場演示顯示，Trainium3 在 Llama 3.1 訓練中，僅需 24 小時完成相當於 H100 叢集一周的任務。低成本是最大的賣點，AWS官方將 Trainium3 定位為輝達GPU的低成本替代品。他們表示，對於願意採用其 Neuron軟體棧和 Trainium實例的客戶，基於 Trainium 的實例可以將大型模型的訓練成本（通常還包括推理成本）比同類GPU叢集可以降低高達約 50%。亞馬遜此次大會的諸多發佈相當於擺明態度：要用自研晶片、自研模型、私有化部署以及智能體全家桶，把從訓練到推理、從雲端到本地、從通用模型到定製模型的整條 AI 賽道都牢牢攥在自己手裡。雲端運算巨頭AWS擺明自研方向，這無疑會對AI基礎設施市場的未來走向帶來重大影響。目前AWS 在雲端運算市場仍保持巨大領先優勢，為大大小小的客戶提供雲端 AI 算力，支援他們自由選擇各種大模型。AWS目前的市場份額超過三成，而排名二三位的微軟與Google市場份額為20%與16%。(基於Synergy Research的統計資料)從Anthopic到OpenAI再到Meta，諸多AI巨頭與創業公司都在廣泛使用亞馬遜的AWS雲服務。就在上個月，OpenAI宣佈與AWS簽署合作協議，七年採購價值380億美元的AI基礎設施服務。AWS還強調，Anthropic等 AI 初創公司已轉向 Trainium，節省了超過三成的預算。Google拉到Meta大客戶Google是行業最早自研晶片的巨頭，其第一代TPU早在2016年發佈，已經成為AI基礎設施巨頭挑戰輝達的行業標竿。就在上個月，Google在他們的Cloud Next雲端運算大會上發佈第七代TPU v7 Ironwood，進一步讓輝達感受到了壓力。Ironwood 的核心亮點是性能躍升：單晶片 FP8 計算達4.6 PFLOPS(每秒 1000 兆次浮點計算)，比 第五代TPU提升 10 倍，是第六代TPU的 4 倍。Google強調 Ironwood 專為“高吞吐、低延遲”推理最佳化，適用於 Gemini 3 等多模態模型。相比輝達王牌的Blackwell，Ironwood 在能效上領先 20%，功耗僅 300W/晶片。 這得益於其 systolic array架構和自訂互連，可以專攻矩陣乘法等 AI 核心運算。Google在TPU 的演進上穩步前進：從 v1 的純訓練晶片，到 v7 原生支援 FP8，Google已覆蓋從邊緣裝置（Edge TPU）到超大規模 Pod 的全端。從戰略上看，Google 的 TPU 不僅是硬體，更是雲生態的“殺手鐧”。對輝達來說，Google帶來的威脅已經日益明顯。2025 年，Google的 AI 晶片市場份額預計已經達到 8%， 尤其在佔 AI 算力 80% 的推理領域。SemiAnalysis 分析稱，Ironwood “顯著縮小了與 NVIDIA 旗艦的浮點計算性能差距”。Google聲稱，使用 TPU 可將訓練成本降 40%，吸引了 Meta 等第三方客戶。據媒體報導，Meta已經計畫在2027年部署GoogleTPU，繞過輝達的晶片。GoogleIronwood 伺服器將交由富士康代工。而Meta正是輝達AI晶片的第四大客戶。這一打擊是雙重的。雖然黃仁勳依然以樂觀口吻應對GoogleTPU帶來的威脅，強調輝達的多平台相容與供應鏈優勢，認為巨頭自研晶片不會動搖輝達的“護城河”(生態和軟體棧)，但他也不得不承認市場競爭會讓投資者感到擔憂。微軟搶不過巨頭量產延誤相比亞馬遜和Google在自研晶片方面的穩步推進和大規模部署，微軟在這領域暫時還在交學費，遭受了跳票挫折。微軟自研晶片首代 Maia 100 於 2024 年推出，專為自家的Azure AI 最佳化，今年開始大規模部署。但原本計畫今年發佈的 Maia 200(代號 Braga)的大規模量產已經推遲至2026 年。今年10月，微軟宣佈 Maia 100 已部署於 Azure 資料中心，支援 OpenAI 模型訓練。 這是微軟與博通合作開發的晶片，預計比輝達的H100晶片成本低40%。而未來三代(代號分別為Braga、Braga-R 和 Cobalt)計畫覆蓋訓練、推理和邊緣。Maia晶片的最大優勢自然是與微軟Azure的原生態結合——整合 DirectML 框架，吸引企業客戶私有化部署。Maia 系列聚焦多模態 AI，例如突出微軟Copilot的語音和視覺處理，單晶片 BF16 性能達 2 PFLOPS。微軟CTO凱文·斯科特(Kevin Scott)表示，公司未來將“主要使用自家晶片”，目標減少對輝達晶片的嚴重依賴。但微軟的這一目標卻遭到了Maia量產推遲的打擊。根據媒體報導，Maia 200量產延誤主要是由於設計變更、模擬不穩定等技術與內部因素。但另一方面，台積電的產能瓶頸也是現實限制因素。畢竟台積電先進製程（如 N3/N2/高級封裝）目前是全球最搶手的生產能力，輝達、蘋果、AMD等巨頭客戶都在爭搶產能。產線幾乎被預定一空，排期非常緊張。台積電通常會根據訂單時間、技術節點、客戶戰略價值等進行安排。微軟既不是台積電的大客戶，自身晶片設計也沒有完善，只能排在後面的非優先順序。微軟想減少對輝達的依賴，這是戰略必要，但晶片從設計到大規模量產之間仍有長期供應鏈競爭。在台積電那裡產能搶不過晶片巨頭，微軟只能轉向英特爾的18A節點，計畫在明年實現量產。這一延誤給微軟帶來了巨大的額外開支。如果Maia二代不能及時規模部署，微軟明年可能還要投入100億美元購買輝達晶片。性能vs成本巔峰對決雖然目前輝達依然在AI 晶片領域佔據絕對話語權，但 三大巨頭的自研浪潮正給市場帶來巨大變數。2025 年Google、亞馬遜和微軟先後發佈的最新自研晶片，預示著 2026 年將是一場“性能 vs. 成本”的巔峰對決。性能技術依然是輝達的核心優勢，Google微軟亞馬遜的自研晶片都只能強調成本優勢。輝達今年的Blackwell 架構B200 GPU，單晶片 FP8 計算能力達 20 PFLOPS（每秒千兆次浮點運算），比前代 H100 提升 4 倍。在推理任務中，Blackwell的能效比GoogleTPU 高出 30%，這得益於其先進的 NVLink 互聯技術和 Transformer 引擎最佳化。黃仁勳對此充滿信心，正如在 GTC 2025 大會上宣稱：“我們的 GPU 領先競爭對手整整一代。”這種領先不僅體現在峰值性能，還包括軟體棧的深度整合：CUDA 平台支援 4000 多個 AI 框架和庫，開發者生態龐大到“開箱即用”。這才是輝達的真正護城河。相比之下，AI巨頭們的自研晶片往往需額外適配，增加了開發者的遷移成本。但成本卻是AI巨頭自研晶片的最大賣點。亞馬遜Trainium3 已宣稱可將訓練成本降至前代的 50%， Google Ironwood TPU 在推理任務中，能效比輝達H100 高出 20-30%。進入 2026 年，這一差距將進一步拉大。此外，AI巨頭正通過“漸進式”策略蠶食輝達的CUDA優勢。Google的JAX 和 PyTorch/XLA 整合已覆蓋 70% AI 工作負載， AWS Neuron SDK 支援 Llama 和 Stable Diffusion 等開源模型， 而 微軟的DirectML 則無縫嵌入 Visual Studio，吸引企業開發者。亞馬遜AWS 計畫在 Trainium4 上整合 NVLink 相容技術，實現與 輝達GPU 的無縫混合部署，預計訓練費用再降 40%。 與此同時，2027年商用的GoogleTPU v8將引入光子互聯和更先進的 systolic array 架構，針對多模態模型如 Gemini 4 的推理最佳化，成本優勢或達 50% 以上。四分之一市場份額亞馬遜的目標是在明年達到50%的自研佔比，推動AWS在 AI 雲市場的份額從 31% 升至 35%。他們是Anthropic的最大投資者和雲服務商。因此Anthropic的大模型訓練主要靠AWS Trainium晶片。而GoogleTPU 的市場份額更是已悄然攀升至 8%。他們從今年開始向外部客戶積極銷售原先自用的TPU，目前的外部銷售佔比已經達到了20%。隨著2027年Meta轉用TPU，輝達將真正感受到Google帶來的競爭壓力。今年10月，Anthropic與Google簽署了價值數百億美元的協議，計畫使用多達100萬片TPU，其中包括40萬片Ironwood，其餘通過Google雲租賃。換句話說，現在AI大模型公司都在推動晶片多元化，儘可能同時使用多家晶片，而不是只依賴於輝達GPU。黃仁勳傳記作者、非常瞭解輝達的史蒂芬·維特(Stephen Witt)認為，“輝達最大的風險顯然是Google，如果Google證明他們可以用自家晶片維持領先AI開發，那麼這將給其他巨頭樹立榜樣。”即便加緊部署自研晶片，這些巨頭也會未來幾年繼續採購輝達。一個值得體會的細節是，Google和亞馬遜在發佈自研晶片時，都會提前通知輝達，因為他們希望繼續維持與輝達的良好關係，繼續保證自己的晶片供應。未來這些巨頭自研晶片會達到多少份額？黃仁勳的直接競爭對手、AMD CEO蘇姿丰對GoogleTPU給出了非常高的評價。“多年來，Google在 TPU 架構上做得很好。但 TPU 是一種更偏向特定用途的設計，它缺乏 GPU 所具備的可程式設計性、模型靈活性，以及訓練與推理能力之間的平衡。GPU 將高度平行架構與高可程式設計性相結合，從而能夠實現快速創新。”“從我們的角度來看，各種類型的加速器都有空間。然而，在未來五年內，GPU 仍將明顯佔據市場大部分份額，因為我們仍處於行業周期的早期階段，軟體開發者希望擁有實驗新演算法的靈活性。因此，給 ASIC 類加速器(三大巨頭的自研晶片都是)留出 20%–25% 的市場份額是合理的。”換句話說，她認為三大巨頭的自研晶片可能在未來奪走四分之一的市場 份額。而且，蘇姿丰還計畫AMD在未來3-5年，搶到兩位數的市場份額。以及，輝達在中國市場同樣要面臨華為、寒武紀等本土競爭對手。 (新浪科技)

為加速人工智慧產業的自主可控，中國已開始制定並分發一份政府認可的國產人工智慧硬體供應商名錄。根據《金融時報》的報導，這份旨在鼓勵公共部門優先採購國產AI處理器的新名單，目前僅包含寒武紀（Cambricon）和華為兩家中國公司，而輝達（NVIDIA）、AMD等外國廠商未列其中。此舉被視為對美國近期考慮允許輝達H200晶片對華銷售政策的直接回應，也標誌著中國在國家關鍵算力設施領域推進國產替代的決心進入新階段。該名錄是現有 “資訊技術應用創新”（簡稱“信創”） 產品清單的擴展，將從中央部委、國有企業延伸到各類公共機構，實質上為每年數百億元人民幣的政府採購支出劃定了明確的硬體與軟體採購範圍。這不僅為寒武紀的思元系列和華為的昇騰系列AI晶片提供了最核心、最穩定的市場需求保障，更從頂層設計上引導國家資源投向本土算力生態的建構。當前，中國在推動AI算力國產化的道路上正採取 “市場牽引”與“補貼激勵” 雙輪驅動的策略。一方面，通過政府採購的強制性引導，為國產晶片創造寶貴的“練兵場”和應用迭代機會。另一方面，為彌補國產晶片在能效上與國際頂尖產品的客觀差距，政策層面已配套推出實質激勵。據報導，中國大型資料中心營運商在部署國產AI加速器時，可獲得高達50%的電費折扣。這一措施旨在降低企業使用國產晶片進行大規模AI訓練的綜合成本，鼓勵頭部雲服務商將國產晶片的應用從推理環節拓展至更具戰略價值的訓練環節。儘管政策方向明確，但全面替代仍面臨短期內的現實挑戰。一方面，以阿里巴巴、騰訊為代表的商業公司，其現有AI業務高度依賴輝達硬體及其CUDA軟體生態以保持全球競爭力。遷移至全新架構需要時間與成本。另一方面，國產先進AI晶片的產能瓶頸是更根本的制約。目前，中芯國際（SMIC）是大陸唯一能製造對標台積電（TSMC）工藝晶片的廠商，其產能利用率已接近96%，在無法獲得最先進製造裝置的情況下，大幅提升產出面臨困難。業界期待華為自建晶片製造廠能破局，但其上線時間尚不確定。從長遠看，這份不斷更新的採購名錄，其意義遠超一份簡單的供應商列表。它通過塑造一個受保護的內部市場，旨在幫助中國AI晶片企業設立自己的技術標準，積累工程經驗，並最終培育出具有國際競爭力的產品。中美在AI算力這一戰略高地的競爭，已從單純的技術比拚，深化為包含產業政策、供應鏈安全和生態建構在內的全方位博弈。 (晶片行業)

12月10日，據路透社援引知情人士報導稱，輝達正在開發GPU位置驗證技術，可顯示其GPU在那個國家運行。輝達H200與之前的H20一樣，是否存在安全問題，也依然是中國關心的一大問題。今年7月31日，“網信中國”就曾發佈消息稱，近日，輝達算力晶片被曝出存在嚴重安全問題。此前，美議員呼籲要求美出口的先進晶片必須配備“追蹤定位”功能。美人工智慧領域專家透露，輝達算力晶片“追蹤定位”“遠端關閉”技術已成熟。為維護中國使用者網路安全、資料安全，依據《網路安全法》《資料安全法》《個人資訊保護法》有關規定，國家網際網路資訊辦公室於2025年7月31日約談了輝達公司，要求輝達公司就對華銷售的H20算力晶片漏洞後門安全風險問題進行說明並提交相關證明材料。雖然輝達回應稱，“輝達的晶片不存在‘後門’，並不會讓任何人有遠端訪問或控制這些晶片的途徑。” 並強調，“輝達晶片中沒有後門、終止開關和監控軟體。”但是，這並未完全打消中國官方的疑慮。而根據路透社12月10日的最新報導稱，據知情人士透露，輝達已經建構定位驗證技術，能夠顯示其晶片在那個國家運行，這一舉措有助於防止其人工智慧（AI）晶片被走私到那些出口被禁止出口的國家。報導指出，該功能由輝達近幾個月私下演示，但尚未正式發佈，後續可能將作為客戶可選安裝的軟體更新。消息人士稱，這將利用其圖形處理單元（GPU）所謂的機密計算能力。據瞭解，該功能將首先應用於輝達最新的“Blackwell”晶片，這些晶片在稱為“認證”的過程中擁有比輝達前幾代Hopper和Ampere半導體更多的安全功能。不過，輝達官員也表示，輝達正在考慮針對這些前一代晶片也部署這一選項。輝達的一位官員解釋稱，該軟體旨在讓客戶跟蹤晶片的整體計算性能，這是為大型資料中心購買處理器的公司的常見做法，並將利用與輝達運行的伺服器通訊的時間延遲來感知晶片的位置，與其他基於網際網路的服務可以提供的位置相當。對此，輝達在一份聲明中表示：“我們正在實施一項新的軟體服務，賦能資料中心營運商監控其整個AI GPU叢集的健康狀況和庫存。”“這款客戶安裝的軟體代理利用GPU遙測技術監控叢集健康狀況、完整性和庫存。”換句話來說，該功能並不是所謂的“後門”，也不是為了“監控”客戶採購的晶片。 (芯智訊)

最近科技圈炸鍋了！在黃仁勳的“周旋”之下，川普終於點頭同意輝達G200晶片出口中國了。但天下從來沒有免費的午餐，根據路透社最新消息：輝達已研發出一種位置驗證技術，能夠顯示其晶片的運行所在國家/地區。據說是為了防止其人工智慧（AI）晶片被走私到禁止出口的國家/地區。同時，根據知情人士透露，該功能已於近幾個月內進行過內部演示，但尚未正式發佈。另外，該功能將以可選軟體更新的形式提供給客戶安裝。當一塊價值上萬元的輝達GPU悄悄記錄著機房坐標，科技圈的潘多拉魔盒再次被打開。最新曝光的晶片定位技術並非依賴傳統GPS，而是通過GPU的機密計算能力，像心跳檢測儀般捕捉晶片與輝達伺服器間的通訊延遲。這種毫秒級的時差分析，能讓資料中心管理者在世界地圖上精準圈出每塊晶片的落腳點。根據半導體行業內部人士透露，該技術本質上是一套精密的數學建模系統。當晶片執行特定計算任務時，會與輝達雲端伺服器產生資料往返。通過測量這段數字旅程的耗時，再對比全球網路節點資料庫，就能 triangulation（三角定位）出晶片所在的物理位置。有趣的是，其定位精度竟與Google地圖服務不相上下。與笨重的GPS模組不同，這套系統完全運行在晶片的加密計算單元內。就像給每塊GPU裝了隱形雷達，既不影響原有運算性能，又能即時生成位置指紋。更值得玩味的是其雙重身份設計。表面上它是幫助企業管理硬體資產的工具，實際卻暗含出口管制功能。當檢測到晶片出現在禁運地區時，系統可能觸發深度加密協議。有專家指出，這種設計本質上把每塊GPU都變成了數字特洛伊木馬，平時安靜地提供算力，關鍵時刻卻能化身電子圍欄。目前該技術已在新一代Blackwell架構晶片上完成驗證，輝達正嘗試通過軟體更新將其移植到前代產品。不過業內對這種"軟定位"方案存在爭議：當晶片的物理位置成為可程式設計屬性，是否意味著硬體主權時代的終結？更絕的是這套系統的啟動方式。從晶片出廠開始，每個輝達GPU都帶著"電子身份證"上路。當顯示卡被裝進伺服器，定位系統就會自動喚醒，持續向輝達雲端傳送加密的遙測資料。現在全球巨頭們，尤其是中國網際網路巨頭客戶現在面臨兩難選擇。資料中心需要監控晶片性能不假，但誰願意自家價值上億的硬體裝置時刻被廠商盯著？更諷刺的是，這項技術恰好趕在美國放鬆AI晶片出口管制的節骨眼亮相，很難不讓人聯想這是配合政府監管的"技術後門"。對比蘋果Find My的隱私設計，輝達的方案顯得更加強勢。蘋果裝置丟失後，主人能查看位置是因為主動開啟了定位共享。而輝達的定位功能直接整合在晶片層，理論上只要聯網就能被追蹤。有法律專家指出，這種設計可能違反歐盟GDPR的資料本地化原則，更別說在跨境資料傳輸敏感的亞洲市場。雖然官方強調精度只相當於普通IP定位，但誰知道未來會不會通過軟體升級提高精度？畢竟Blackwell架構晶片已經預留了更完善的安全認證機制。嚴格來說，防走私本該是海關的職責，現在卻要晶片廠商通過技術手段來實現。明顯是一種越俎代庖的做法，當科技巨頭開始承擔政府職能時，商業倫理的邊界正在變得模糊。當然，從輝達角度而言，輝達的位置驗證功能是在回應白宮和美國國會兩大政黨議員的呼籲——採取措施防止AI晶片走私到被限制銷售的國家/地區。輝達或許該學學蘋果，把選擇權真正交到客戶手裡，而不是用"可選安裝"的軟更新來掩飾技術的強制性本質。綜合來看，輝達的位置驗證技術遠不止是一個反走私工具，它已經成為影響全球AI產業競爭、技術地緣政治和供應鏈安全的關鍵變數。對中國的核心挑戰在於——如何在短期內保障現有AI研發與應用的算力需求不斷供，同時在長期內實現AI計算基礎（從晶片到軟體）的自主可控。 (飆叔科技洞察)

慶龍老師 12/4 提到黑白 K 棒相間，是洗盤不是翻車洗盤完馬上連漲兩天驗證還在相對低檔除了技術面，基本面當然具備價值順達過去以 IT 電源產品為主這兩年明顯把重心移往伺服器電池備援電力模組（BBU）等非 IT 應用希望從「代工電源」轉向吃資料中心成長的供應鏈公司原本保守看 2025 年營收預估衰退 10〜15%近期已上修為衰退不超過一成關鍵就是 BBU 訂單強於預期非 IT 業務拉高整體結構第三季本業獲利約 3.41 億元季增超過七成、年增近一倍稅後純益約 2.39 億元在業外縮水下，本業仍交出好成績單月營收最近已拉升到近 15 億元月增約五成、年增逼近四成顯示 BBU 與非 IT 產品不只題材而是實際開始放量目前非 IT 業務比重大約三到四成公司目標 2026 年提高到四到五成核心產品就是伺服器 BBU 模組為了接住成長順達規劃在泰國與台灣同步擴產2026 年資本支出約 5 億元目標是 BBU 產能比 2025 年翻倍搭配更高功率規格導入毛利與營益率有機會向上整體來看順達正處在「營收年增不算爆發，但產品結構已轉好」的階段一邊靠 BBU 與非 IT 業務墊高體質一邊消化舊 IT 產品壓力如果資料中心備援需求如預期擴大未來一兩年營收不一定爆衝但獲利與體質改善會比營收增長更值得關注想第一時間知道哪些股票可逢低布局請加入慶龍老師官方 LINE輸入 @ai8085 或點擊文章下方連結盤中＆盤後會有兩通免費 CALL 訊帶你掌握現在看見未來每天二+一則即時解盤資訊 官方LINE: https://lin.ee/uLNWaPWe持股健診直接加LINE ID:@ai8085