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鉅樂部財商養成讀書會由券商主管群主持導讀。

讓我們用一年的時間慢慢讀完 5~6 本投資理財工具書，透過每月讀書會投資老手與新手的經驗激盪交流，打通你的投資思維，幫助你將書中的知識落實到實盤操作應用。

讀書會將會把紙上理論，現場結合大盤與個股實例進行探討，是兼具知識累積與操作技巧的財商課，適合想要活用投資工具書做買賣學習的你！

讀書會場次：2023/6/28（三）下午2:30 - 4:30

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近年來，在永續意識抬頭與全球能源政策的推波助瀾之下，電動車產業呈現爆發式成長，作為電動車全球供應鏈重要的一環，台灣中小企業隱藏著為數不少的隱形冠軍，日前交通部長王國材率團出席在美國舉辦的APEC第11屆運輸部長會議，並於美國時間16日與美國運輸部長布塔朱吉（Pete Buttigieg）舉行雙邊會談，在電動車產業鏈合作等將交流合作。是否能將台灣電動車產業發展推向新高度，市場的動能能否藉此拉升呢？歡迎參加本次的講座，一探究竟！

本月的鉅樂部會員專屬講座，將持續跟會員朋友分享值得關注的產業與價值企業參訪心得，展望電動車市場動能，下半年有哪些值得關注的價值股，近期參訪的企業又有什麼不可忽視佈局呢？歡迎希望找到長線佈局的投資朋友，加入鉅樂部與我們一起每月探討不同趨勢產業！

講座主題｜電動車產業趨勢暨價值企業參訪心得分享

參加資格｜鉅樂部會員，立即填表申請入會（點此前往）

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鉅樂部最熱門的企業參訪活動，即將在六月份舉辦第二場囉！
這次我們將前進中部，參訪主營半導體導線架、程式開關、步進馬達的電子大廠。近期該廠著眼半導體應用，投資近30億在台中建置產能，鉅樂部將帶領會員參訪，了解該企業核心業務發展與營運佈局，邀請您跟我們一起挖掘韌性企業。

鉅樂部企業參訪活動名額有限，歡迎有興趣參與的朋友，立即加入鉅樂部會員報名參加，我們將抽出 13名 會員，與研究團隊和鉅亨記者一同進入中部廠區，深入企業核心。

參訪時間：2023/6/14（三）下午2:30

參訪地點：台中（行前通知將提供詳細資訊）

中選公佈時間：5/26(五)公布錄取名單

參加費用：免費，會員需自行抵達參訪地點

參加資格：需先加入鉅樂部，僅限鉅樂部會員報名參與

去年(2022)底台經院指出，2023年我國半導體業景氣將呈現成長趨緩格局，如今已邁入第二季，半導體景氣趨勢是否有新的變化？第三季之前又有什麼佈局機會呢？本月的鉅樂部專屬講座，將和大家分享半導體景氣趨勢，還有每個月我們在近期實地參訪的價值企業中，篩選挖掘出新的產業動向，都將在本月的主題講座中公布給大家，邀請您一同參與！

鉅樂部會員專屬封閉式線上會議，本場講座在晚間舉辦，跟您報告半導體景氣趨勢與近期個股題材、分享未來近期法人行程、近期行情，以及參訪企業近況更新，會議最後提供線上交流時間，歡迎大家踴躍參與，線上交流近期投資心得。

講座名稱｜半導體景氣趨勢暨價值企業參訪心得分享會

講座時間｜2023/4/19 (三) 晚間19:30~21:00

《笑傲股市》一書全美狂銷逾200萬冊，數十年來成為許多投資人心中必讀經典，這本堪稱尋找潛在飆股的最強攻略指南的著作，2021年再版仍霸榜書店熱門書，你讀懂了嗎？

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讀書會場次：2023/5/31（三）下午2:30

“未來，我認為最具革命性的AI 2.0應用是AI-First。”創新工場董事長李開復在演講中說道。

什麼是AI-First應用？就是指那些離開大模型就無法存在的應用。

5月28日，創新工場董事長兼首席執行官、創新工場人工智能工程院院長李開復在2023中關村論壇上，發表了題為《AI1.0到AI2.0的新機遇》的演講。

他在演講中針對那些對大模型發展存疑的聲音，從大模型發展的商業價值、AI2.0對未來應用生態的影響以及中國大模型發展的展望等方面，給出了自己的見解。

他表示，即便是不完美的大模型，也存在幾十萬億美元的商業價值。未來的AI2.0市場預計將是移動互聯網規模的10倍，容納得下巨頭、中小企業、初創公司在三個層級的賽馬。期待能形成巨頭、中小微創新企業一起發展的“創新綜合體”。


AI 2.0市場預計將是移動互聯網規模的10倍，期待能形成巨頭、中小微創新企業一起發展的“創新綜合體”。

1. AI 1.0時代每個應用都是一個孤島，但有了大模型之後，一次性用海量的數據去訓練一個基礎大模型，再用這個模型去調適所需的應用，這樣成本就降低了很多。

2. 即便一個非完美的大模型，它還是有相當大的商業價值，甚至是幾十萬億規模的商業價值。這就看人類如何與它協作，也就是所謂的Human in the loop。

3. 我們完全可以想像今天的Word、PowerPoint、Excel、Photoshop等應用通通都會用AI大模型重寫一次，而且重寫之後它的用戶體驗會變，甚至商業模式也會變。

4. 當年如果要選擇在移動互聯網創業或者投資，那一定要選那些非有移動不可的APP，那麼今天要在人工智能領域創業，就一定要做非有人工智能不可的APP。

5. 模型大小並非大模型發展的唯一決定因素，數據質量更重要。

6. AI 2.0市場預計將是移動互聯網規模的10倍，期待能形成巨頭、中小微創新企業一起發展的“創新綜合體”。

以下是李開復演講全文（有刪減）

很高興有這個機會從我們投資機構的角度來看最近的AI 2.0，我可能是投資機構裡最懂AI的，也可能是AI領域裡最懂投資的。這兩年看到整個AI 2.0和大模型的啟動，我感到很興奮，幾乎把過去5年的相關論文都讀了一遍。創新工場的投資、科技團隊也都在研究這個領域，為此還特地到美國去了解OpenAI、Google和微軟的一些最新動態。

今天我想介紹的不是創新工場投資的公司或者其他實際的業務，而是針對近期很多關於AI 2.0大模型方面的質疑，希望能夠做一個比較通俗的講解，對大家有所幫助。

什麼叫AI 2.0？在我們創新工場看來，從投資產生經濟價值的角度，將AI的發展階段劃分為AI 1.0和 2.0。AI 1.0是AlphaGo之後發生的深度學習，以及這種深度學習進入各行各業並創造了價值。

AI 1.0從八九年前就開始發展了，但是這兩年碰到了一些瓶頸，而這些瓶頸正好都是大模型能夠解決的。AI 1.0遇到的瓶頸是什麼？當時還沒有大模型的時候，我們要做一個領域的AI應用，需要去該領域收集、清洗、標註數據，然後再拿去調整模型，整個過程的成本是非常昂貴的。

對於像抖音、阿里或者百度這樣的大公司來說，那是沒有問題的，他們收集的數據實在太多了，可以用來賺錢的機會也很多，但是如果你是一家銀行、保險公司或者工廠，那麼在AI應用的落地方面就存在巨大的問題，成本高得難以承受。

而大模型的特點就在於可以一次性訓練一個大模型，然後當你要應用的時候做一個遷移學習或者微調就可以。AI1.0時代每個應用都是一個孤島，但有了大模型之後，一次性用海量的數據去訓練一個基礎大模型，再用這個模型去調適所需的應用，這樣成本就降低了很多。比如類似“小愛同學”這樣的音箱產品，可能會碰到一旦跳出“小愛同學”懂的領域，它就懵了，你會發現智能音箱其實並沒那麼智能，它只能做一些放音樂、查天氣的簡單事情，還有很多事情都做不了。但是當你放了一個類似ChatGPT的東西進去，它的知識儲備就被激活了，只要你把它的對話模式調整好，就能成為一個非常好的對話機器人。

如果你還想這個機器人能夠訂機票、做銀行客服、處理客戶的抱怨或者客戶的一些問題，那麼我們就再把大模型進行微調，讓它進入到具體的應用場景裡。

過去做一個銀行的Chatbot客服，也許需要花幾千萬元，現在只要幾百萬元就可以做得比之前好很多。所以大模型的價值絕對不只是一個很聰明的AI搜索引擎，而是能帶來應用的爆發。

現在的大模型還存在一本正經胡說八道的問題，這個問題非常難解決，因為它的推理能力也來自同樣的理由，所以如果你把它的胡說八道降到了接近零，那它的推理能力幾乎也沒有了，所以那些讓它聰明的理由也是讓它胡說八道的理由。

即便一個非完美的大模型，它還是有相當大的商業價值，甚至是幾十萬億規模的商業價值。這就看人類如何與它協作，也就是所謂的Human in the loop。

記者用AI來幫助他寫作，或者律師用AI來幫他做訴訟，最後只要這個文章或者訴訟還是由人來把關和負責，AI只是做一個初步的撰寫，那就沒有問題。人知道AI會犯錯，所以只是讓它打一個草稿，並不會讓它直接服務用戶，確保用戶不會被它錯誤的信息傷害。

AI充分發揮其海量數據基礎的優勢，比如可以在看了1000篇文章的基礎上寫出新的總結，看完過去一萬個歷史訴訟的基礎上寫出總結，這些高質量的總結可以讓記者或者律師得到有用的信息，讓人來把關AI有沒有犯錯。

還有就是在某些領域裡，大家其實不在乎AI犯錯，比如在娛樂的應用裡，做個遊戲裡面的英雄，鬍子長一點短一點，都是無傷大雅的，或者它講錯了一句話也沒什麼關係，反正在遊戲裡都是杜撰的。其實很多應用領域是可以容忍這些不完美的大模型的，基於這個事實的分析，AI在生產力方面的應用有著巨大潛力。當然有些領域非常關鍵，是不能容忍犯錯的，比如新聞搜索、政府的網站或者是醫療教育相關，這些領域就很難做，未來需要解決大模型犯錯這個問題。

我們完全可以想像今天的Word、PowerPoint、Excel、Photoshop等應用通通都會用AI大模型重寫一次，而且重寫之後它的用戶體驗會變，甚至商業模式也會變。還有一些領域，他可能犯錯的代價不是太大，比如用來做廣告的推送，一個廣告推錯了，也是無傷大雅的。今天我們本來就被錯誤地推送了很多廣告，我們打開電視和網站所接收到的廣告也不是有針對性的，但是AI可以讓廣告變得更有針對性，雖然偶爾它也會犯錯。

所以僅僅是上面這幾個領域，我覺得就是一個幾十萬億美元的機會了。當然我們還要繼續努力，降低它胡說八道的頻率，這裡有一整套的方法，從預訓練的數據到訓練的對齊，再到之後的處理，還有一些預警和臨時能夠快速修正的方法，這些結合在一起，我相信是可以做到的。

生產力是最大的機會。AI 2.0大概有三個生態，我們平常談到最底層的是基礎模型，剛才上面談到的是最上層的應用層，比如幫你們寫稿子、寫訴訟、畫圖、摳圖等。還有一個中間層，提供模型精調、推理遷移學習的各種工具，幫助大模型更高效地實踐。

中間層有兩個部分，第一種是從基礎模型層往外擴展，比如說模型做得這麼大，需要做推理的時候能不能把它縮小，針對某一個領域把一個大模型變成一個小模型，或者剛才講的去降低胡說八道頻率的問題。

另外一種是從應用層往下的調整，比如我們要重寫一個photoshop的時候，你可以講一句話圖就出來了，但是可能還要再進一步說我要把彩虹顏色變一變，或者裡面的觀眾男女比例調一下，這就需要大模型有一個智能的切割，對一些物體有理解才能做到。這些其實跟大模型本身沒有直接的關係，但是你沒有這些功能，就不可能把photoshop推送給一個想做圖的人。

中間層其實非常重要，中間層讓我們想到什麼？比如說windows、安卓、蘋果提供的中間層目的非常簡單——讓應用開發的成本降到最低。這樣才能讓應用的數量變多，打造一個用戶帶來更多應用的良性循環。

之前我也講過AI 2.0時代的來臨，是一個平台+應用的模式，當你有這個平台技術之後，它會改寫每一個領域。我們可以明顯地感覺到，比如說在製造遊戲的時候，你所有角色的產生，包括背景、道具、衣服甚至所有的代碼，最終都會用AI來寫，所以很可能以後一些小朋友在社區裡面把他想玩的遊戲寫出來，大家彼此用文字做一個遊戲的介紹，幾秒鐘以後就可以玩了。

剛才講的電商和廣告也是一個例子，我們可以針對每一個人，根據他的需求、認知、受教育程度以及購物習慣，為其量身定做廣告和圖片，這樣會最大程度地提高他的購買慾望。當然這裡會面臨監管的問題，如果你寫的是假的，或者傷害了用戶怎麼辦？這還是需要法律的監督，但希望這兩個例子大家可以理解，大模型真的不只是一個問答引擎，它改變了所有APP的生態，它會讓我們今天用的每一個生態系統都被改寫一次。

大模型改革的不只是人工智能，還會帶來一些平台式的巨大差距。所有的應用裡面，AI-First將是最重要的應用，什麼是AI-First？就是這個應用沒有AI，它就不成立。比如我們現在用的一些Mobile-First應用，像美團、滴滴、抖音這類公司，它們開發的應用是基於移動手機全天候在人身上的前提下，離開手機，這些應用就沒辦法用。

這些公司是充分完整地利用了移動手機帶來的功能，開發出了適應移動手機的新應用，獲取了我們的地理位置，我們才能用它們完成打車、外賣這些活動。那麼其他公司，比如新浪、網易、豆瓣等，他們在移動互聯網時代也做得挺好，但它們只是把PC的應用平移了過來，所以並沒有得到同樣的爆發。當年如果要選擇在移動互聯網創業或者投資，那一定要選那些非有移動不可的APP，那麼今天要在人工智能領域創業，就一定要做非有人工智能不可的APP。

AI-First簡單來說，就是如果把大模型抽掉，應用就會完全癱瘓無用。這種應用是我們今天特別需要做，它將是這個時代未來的寵兒，它的整個用戶體驗可能更多的是用人類的語言來學著跟我們交流，而不是逼著我們去學計算機的語言。

當然我們都知道還有很多的挑戰，這裡包括虛假信息、隱私保護等問題。所以加強監管是必不可少的，但同時我們也需要更多技術來幫著解決這些問題。如果僅僅用監管或者技術肯定是不夠的，兩種方式應該結合起來做。

最近市場上出現了一些有爭議的聲音，比如“使用海外的開源大模型就可以做出中國版OpenAI”“不需要做大模型，小模型就足夠了”“大模型燒錢且耗人，只有巨頭才有入場券”“中國大模型創業公司過多”等。在我看來，開源是非常重要的，中國的技術未來肯定需要開源，因為高校還有創業者沒有開源，很難得到啟動的力量。

但是我們千萬不要相信一些網上說的我拿了一個開源模型，比如說GPT-4去訓練，突然發現模型跟GPT-4一樣好了，所以大模型沒有價值了，你們都不用做了，這個是絕對錯誤的。

因為第一，開源模型本身可能有局限性，當你做大模型訓練的時候，需要非常多的GPU，成本比較大。開源模型基本是把你這個模型的天花板定下來了，然後你再做裡面的對齊調整和學習的工作，這些工作帶給模型的提升是由你的天花板決定的。如果一開始你的天花板就是GPT-4，那肯定沒辦法做出超過它的大模型。第二，很多人用GPT-4來訓練它們的開源模型，但我們真的不能保證GPT-4未來會繼續開放使用。還有第三個問題是拿這些海外訓練出來的模型在國內來做微調，這是非常危險的。因為國內外的文化、習慣、法律法規都不一樣，拿一套美國訓練出來的模型來中國調試，你覺得那些框架能解決國內的問題嗎？

所以我還是相信大模型開源是有必要的，當然未來不可能有50家大模型公司存在，這個會收縮到一個比較小的數字，就像美國搜索引擎剛開始的時候也有10來家，後面通過併購，剩下來的五六家都發展得很好。像Google是最後起來的，反而發展成第一，所以我覺得其實具體會有幾家，是以大公司為主還是小公司為主，現在都還沒辦法太早下定論，大家都還有機會。

今天尤其在這個領域我們還在趕追的時候，還是應該鼓勵各種不同的發展模式，因為我們也很難知道誰能做成。

大模型演進有三步，第一步是中等規模的大模型，大多數中國參與者都在這一步，第二步是跨越“湧現”門檻，成為主流大模型，目前中國部分大模型公司已經達到600億的數據規模，大致處於第二個階段了，但是中國的數據質量還不夠高，想要邁入第三階段，數據質量和數據規模都很重要；第三步是成為領先的大模型公司。目前只有國外的兩家公司到了第三步，他們的模型數據規模和數據質量都很不錯，還有一個人類反饋的強化學習，它能鏈接到很多下游的應用。

我想講的一點是在模型方面，特別我覺得OpenAI的GPT-4裡面有一點大家都沒注意到，就是它的模型擴展（scale up）功能，這個功能號稱可以用千分之一或萬分之一的時間來預測一個模型的訓練是否會成功。

當我們訓練一次大模型要一個月的時候，如果犯錯了，那就浪費了幾千個GPU，那麼這一套scale up的功能一定程度上量化了訓練成功的可能性，可以減少浪費。不過我們現在並不知道OpenAI如何操作這個scale up的，只能從他們發出的一些論文裡去試著做這個事情。如果我們面臨GPU匱乏的情況，還是需要去了解如何將我們的GPU用到極致。

模型大小並非大模型發展的唯一決定因素，數據質量更重要。在AI1.0時代，我們訓練各種不同的語言模型的時候，數據是越多越好，有一點小錯也無傷大雅，但是大模型訓練我們得到的經驗是數據質量跟數量都重要，但是相比來說質量是不可犧牲的，這一塊我認為需要國家的力量來幫助和推動。

美國的互聯網數據比中國的質量要高，比如說我們家人健康上有任何的問題，我一定是去WebMD或者Cleveland Clinic上去找，但中國就沒有類似的網站。中國目前還沒有公益性的數據匯集平台，所以我們還是需要國家政府的力量去推動高質量數據的匯集，縮小與國外數據質量的差異，接下來中美的差距可能就體現在這個數據質量上面。

未來，我認為最具革命性的AI 2.0應用應該是AI-First。最終能夠脫穎而出的是那些敢於全力投入新技術的先驅者。以前是人類需要學習計算機語言，那麼以後很可能就是計算機學習我們的語言，這會大大解放我們的時間。我們只要把想做的事情告訴AI它就會幫我們完成。比如我可以跟智能助手說，明天是我太太的生日，我需要鮮花、蛋糕、禮物，它就統統幫我搞定，這個就節省我巨大的時間。現在我們是招助手來幫我們做這些事情，節省時間，未來這些都可以用AI助手解決。

未來，我也相信大模型不會只是一個聊天工具，會慢慢超出用戶的期望，發展成一個智能生產力工具。最終這一天到達的時候，我們就會發現目前的商業模式將改變，App Store就不存在了。

比如當我跟AI說我老婆生日幫我買蛋糕、鮮花時，它就不用去電商網站了，可以直接跟倉庫下單，所以會顛覆現有的商業模式，帶來更多的經濟機會。現在我們看到的AI應用基本都是在虛擬世界，但是未來AI將走向實體。

我們有一個理念叫Embodied AI，就是說你將海量的視頻作為訓練數據，也有可能讓機器人了解你的需求。你跟它說來點薯片，它就知道需要打開抽屜，需要拿盤子，需要倒出來等等，當然未來三五年之內可能很難見到它們進入實際應用的場景，但學術和產業的結合讓這一切看起來並不是遙不可及的。

所以AI大模型是中國不能錯過的歷史機遇，這是有史以來最大的一個平台革命，它比windows、安卓帶來的變革要大10倍。它會改寫所有的應用，重構人類的工作，讓有創意的人能更好地聚焦於研究工作，將他們的聰明才智放大10倍或更多，同時很多重複性勞動會被取代。

中國目前的起步比美國晚了一些，但是中國有龐大的應用市場，中國經濟各方面的連接性也很強。中國政府在面對資源調配和工作安排上能比西方國家做得更好，能有效地讓更多中國人走向適合他們的崗位。

中國還有著巨大的人才優勢，中國的AI工程師、AI科學家數量都非常多，可能頂級的還是在美國，但中國很多年輕的科學家也都非常厲害。不過我們還有一個挑戰，就是過去的算力不如美國，在大模型上的經驗會比較少，但是我相信在政府、大企業和投資公司的共同努力之下，我們一定很快能夠克服這樣的問題。

美國著名的投資機構的安德里森·霍羅維茲對這個領域有一個預測：“這個市場的潛在規模難以把握——將介於所有軟件和所有人類的努力之間。” AI 2.0市場預計將是移動互聯網規模的10倍，期待能形成巨頭、中小微創新企業一起發展的“創新綜合體”。（中國企業家雜誌）

蘋果公司今日召開2023年全球開發者大會（簡稱WWDC23），推出iOS 17，iPadOS 17，macOS等軟件系統；傳聞多年的蘋果虛擬現實設備Apple Vision Pro也終於登場。

WWDC一直是系統作主角，軟件開發者為主要受眾的大會，偶爾也會有重要的新品發布，例如iPhone 4和Retina屏幕的MacBook Pro 15等經典產品。

今年仍是錄播形式，不過蘋果邀請中國媒體前往Apple Park現場參會。

第一個出場的是15寸的MacBook Air，跟之前的13寸Air相似的模具，只是大了一圈，11.5毫米厚，約1.5公斤，號稱“最輕薄的15寸筆記本”。它使用的是一顆M2芯片，具有1080P前置鏡頭，3麥克風，18小時續航，依舊是無風扇設計。

蘋果不忘踩一腳英特爾，介紹M2的性能比intel好太多。

這款產品是之前Mac Studio的芯片升級版，採用M2 Max或M2 Ultra芯片。

這倆芯片是M2系列芯片的更強版和更更強版的發布，在之前M2和M2 Pro芯片的基礎上，蘋果給芯片瘋狂堆料，讓它的性能也達到了一個前所未有的程度，比如芯片內的統一內存就有192GB……對，這是RAM內存，不是硬盤…

但……這還沒完，蘋果還有後招。

也就是那個像“刨絲器”的蘋果最強大主機，這次升級M2 Ultra芯片。讓它的性能前所未有的強大，而且相比Mac Studio更具拓展性。

價格……Mac Pro也很強大，Mac Pro定價6999美元起，這麼一比1999美元起步的Mac Studio倒顯得很親民了。

新一代的手機操作系統首先改進是來電界面，這個叫Poster的東西，可以在來電時候整屏顯示聯繫人信息，更賞心悅目，並且特意強調支持中文。

Live Voicemail則是語音留言的變種，簡單說就是對方打來電話，你在開會，對方的電話留言會轉成文字，（有點微信語音轉文字的意思） 。

信息功能有些細節改進，CheckIn是一個亮點，能自動判斷你到沒到家，然後給家人盆友報個平安，要是出車禍呢，iPhone 14車禍檢測功能算是用上了…手機先問機主，要沒回复，就自動給緊急聯繫人分享位置了。

還有新的貼紙功能啥的，總之讓“聯繫”這事更有意思。

有點無聊？那你看看這個，NameDrop，手機或手錶一碰互換名片，跟上面Poster就接上是不是？小天才手錶發來賀電（這功能是小天才手錶兒童社交的亮點）。

AirDrop也更強大了，倆人一碰可以傳，離遠了用互聯網接著傳；除了一碰傳照片視頻啥的，還能一碰分享自己正在看的直播，總之就是一碰傳萬物。

另外，蘋果的人工智能在輸入上有了提升，可以自動糾錯，自動預測啥的。

另一個跟AI有關的功能是“Journal”，可以理解為電子版的AI手帳，AI推薦回憶啥的，加上機主自己的人類的情感打打字，留下一篇篇值得紀念的時刻。

然後，iPhone學了Apple Watch的精髓，能在待機時候顯示時間，小插件，這傢伙……你不得買個Magsafe無線充電底座啊。為了達到最好的效果，最好還是個能息屏顯示的iPhone 14 Pro吧……

另外，iOS 17值得說的功能還有，“嘿Siri”不用說“嘿”了；相冊能識別動物了（以前只能人）可以給家裡狗子建個單獨相冊了。

壁紙變了，iOS 16上的感覺，小插件更豐富了，控制智能家居更方便了。甚至有實時更新的插件。除去這表象的東西，iPadOS在打工人角度對一些功能又了實質更新，比如對PDF文檔的支持更好，更改填寫更容易，跟備忘錄也結合更緊密。

其他的一些優化還有台前調度的細節調整等等。

新版本最大懸念，名字，“macOS Sonoma”，這代號來自美國加州索諾瑪縣，據說開發團隊做研發時候老去這邊轉悠，這地方有260個酒園，葡萄酒產量佔加州總產量的6%。

macOS Sonoma支持剛才說的iOS17和iPadOS 17的幾乎所有功能，並做了自己的改進，例如小插件，現在電腦也有了，並且是放桌面上不是側面啦。

跟前面iPadOS強調自己能辦公幹活相反，macOS Sonoma這次強調了遊戲性能，蘋果自己的M系列芯片支持Metal 3引擎，為遊戲打下了遊戲性能基礎，蘋果開發新工具，也為開發打下基礎。

然後，傳奇遊戲製作人小島秀夫給蘋果站台來了，他的代表作《死亡擱淺》將登陸Mac平台。遊戲這部分算是給一向“不能打遊戲”的Mac扳回一局。

就如同之前的爆料那樣，蘋果在剛剛結束的WWDC 上，發布了自家的全新硬件品類：混合現實眼鏡Apple Vision Pro。

售價3499 美元，2024 年，也就是明年早些時候上市。

按照蘋果官方的說法，Apple Vision Pro 是一個“空間計算設備”。蘋果並沒有給這款新品明確找一個VR 虛擬現實或者AR 增強現實亦或者是MR 混合現實的定位。

但毫無疑問，這可能是最近幾年，蘋果最值得期待的新品，也是蘋果寄予厚望的“下一代計算終端”。

雖然還沒法上手體驗，但Apple Vision Pro 目前所展示的能力，已經是行業標杆般的存在。

後發制人，給整個行業上一課？

VR 眼鏡並不是個科技圈的新概念，2016 年就可以被當作是VR 硬件爆發的元年，但這麼多年過去，不管是VR 虛擬現實，還是AR 增強現實，市面上並沒有出現消費者市場足夠普及的產品，真正存活到今天的，還在做這類硬件的廠商也不多。

顯示的難點在於如何在保持低功耗的同時，盡可能通過兩塊兒眼睛前的小屏幕，模擬出不讓人產生眩暈感且盡可能接近真實世界的畫面。

交互的難點在於如何通過動作捕捉或者是外部配件，融合虛擬和現實世界。

目前消費者能買到的產品，VR 領域體驗最好的，大概率是Meta，也就是Facebook 出的Oculus Quest 2。售價不高，不到2500 塊錢，因為機身內放置了包括芯片和電池在內的所有硬件，所以不需要外部拉線就可以運行。但問題就是成本太低，用手機芯片作為主要運算芯片的算力不夠高，所以顯示素質挺差的，雖然機身相比於幾年前的VR 頭顯已經非常輕便了，但長時間佩戴還是挺重。

AR 眼鏡領域，一家叫做Nreal（好像剛改名叫Xreal 了）的國產品牌做的很不錯。眼鏡很輕便，比普通墨鏡重不了多少，增強現實層面的顯示做的也挺不錯，但為了輕便，產品並沒有內置算力，需要拉個線來解決算力和供電。

如果我們抒理一下，一個理想的頭顯產品，都需要什麼素質，答案其實很明顯：

1/ 性能強勁且能耗很低的芯片。

2/可視角度夠廣，顯示素質夠好的屏幕。

3/一塊兒不算太重，但容量能支持長續航時間的電池。

4/最好不需要手柄，直接對手部動作進行捕捉，來進行交互。

5/能和現實畫面融合，不需要反复摘下眼鏡，不影響生活。

6/頭顯最好別太重，可以盡可能長時間佩戴。

目前來看，這6 點，Apple Vision Pro 都實現了。

簡單來說，你可以把Apple Vision Pro 當作VR 眼鏡和AR 眼鏡的混合體，不但可以沉浸式觀影，遊戲，也可以把虛擬畫面和現實畫面所融合，把Apple Vision Pro 當作任何一個自己所處空間的大屏顯示器，實現一些類似於投屏或電話會這類的辦公需求。

對於外界而言，佩戴Apple Vision Pro 的人也不會顯得過於奇怪，因為Apple Vision Pro 的外部屏幕會顯示佩戴者的眼神，而當外界有人靠近佩戴者時，Apple Vision Pro 的顯示畫面也會把外部接近者顯示出來。

可以這麼說，現在限制Apple Vision Pro 的，基本上只有電池續航這一個指標，使用者再也不用像傳統VR 眼鏡一樣，專門找塊兒寬敞的場地去體驗，也不需要頻繁戴上摘下。

Apple Vision Pro 相比於其他的VR 頭顯，足夠輕薄，就像個滑雪眼鏡，除了使用M2 芯片，還做了一顆叫做R1 的芯片，解決畫面的延遲和抖動問題，R1 可在12 毫秒內將新影像串流至顯示器，比眨眼還要快8 倍。

而且，還在機身上放置了12 部相機、5 個傳感器和6 個麥克風組成的傳感器陣列，捕捉動作，讓用戶無需遙控器或者手柄，就可以通過眼神的挪動，手指的開合以及語音指令與Apple Vision Pro 進行交互。

在Apple Vision Pro 的交互層面，蘋果並沒有做出特別驚世駭俗超出想像的巧妙交互，只是延續了用戶的操作直覺來設計交互方式，但能做到這一點，已經足夠讓整個虛擬現實領域的廠商羨慕，蘋果芯片的高性能低能耗，Apple 對於硬件細節的打造能力，以及對業內供應商的掌控力，都是其他廠商追不上的。

Apple Vision Pro 的行業壁壘也正是誕生於此。

有意思的是，如果你對蘋果足夠熟悉，就會發現，你可以在Apple Vision Pro 上能看到很多其他蘋果新品的影子。

類似於AirPods Max 的機身工藝和數碼旋鈕，類似於MacBook Pro 的能提供空間音頻的揚聲器，類似於Apple Watch 錶帶和AirPods Max 頭戴的，眼鏡頭戴以及連接扣，類似於新一代MacBook 上megsafe 的磁吸充電接口，以及類似於faceID，但比faceID 更進一步的虹膜識別和解鎖，類似於動態emoji，眼鏡面部捕捉。而蘋果在描述Apple Vision Pro 時，所使用的“空間計算設備”這個話術，其實也似曾相識，準確來說，用上動作感應技術的Apple Watch，以及用上空間音頻技術的AirPods 系列，都可以算是空間計算設備，都和Apple Vision Pro 有技術共通之處。

這些元素都可以看出來，蘋果為了Apple Vision Pro 這個產品，這個被蘋果稱為下一個時代的產品，做了多少準備和技術積累。

在WWDC 上，Tim Cook說：“今天標誌著計算技術新時代的開端。如同Mac 將我們帶入個人計算時代， iPhone 將我們帶入移動計算時代，Apple Vision Pro 將帶我們進入空間計算時代。基於Apple 數十年的創新積累，Vision Pro 是遙遙領先的空前之創，帶來革命性的全新輸入系統和數以千計的創新技術。它為用戶帶來絕佳體驗，並為開發者帶來振奮人心的新機會。”

這些話術確實很容易讓外界看出來，蘋果對Apple Vision Pro 的期待有多高。

也許對於蘋果來說，Apple Vision Pro，所要承擔的職責，和外界預測或期待的一樣：這款設備，要成為“下一個iPhone”，成為下一個代表蘋果時代的產品。

Apple Vision Pro 配得上這樣的稱號嗎？

如果這個問題甩給當今行業的VR/AR/MR 創業者，他們的回答必然是肯定的。畢竟蘋果在這個領域的第一款產品，就做出了行業標杆，且實現了一些行業首創的創新功能，和iPhone 當時進入智能手機領域的形象太像了。

但對於普通人，Apple Vision Pro 這樣的“眼鏡”，距離取代iPhone，肯定還有很長的距離。

我們每個人都知道，這種虛擬現實設備，最好的樣子應該是什麼樣的，科幻電影早就告訴過我們答案，最好是一個隱形眼鏡，再不濟就像普通眼鏡一樣就行，隨時隨地可以在眼前投出一些信息，來代替如今就像粘在我們手上的手機。

Apple Vision Pro，從硬件和軟件層面，確實用蘋果的實力，解決了很多行業難題，但對於普通用戶，還遠沒有達到iPhone 當年那種地位。

當年iPhone 所面對的移動計算硬件場景，沒有任何設備可以替代iPhone 的創新，所以消費者也能忍耐iPhone 的一些小問題，逐漸讓iPhone 成長為了智能手機時代的絕對代表。

但Apple Vision Pro 其實在場景方面，並沒有那麼多的不可替代性，一旦在使用過程中出現一些問題，普通用戶還是會很快切換回類似於電腦和手機這樣的傳統屏幕，對於眼鏡的依賴就不會養成。

不過這也並不代表蘋果的下個時代就涼了，從此開啟失敗了。

反倒是Apple Vision Pro 在WWDC 這個時間節點被公開，被蘋果官方如此詳細的介紹其硬件和軟件能力，讓這個產品的未來變得格外值得期待。

要知道，iPhone 變得不可替代，其實是從App Store 的誕生開始的，無數的開發者用自己的才華，來讓手機這個在過去只能打電話和發短信的硬件，成長出無數讓我們生活不可拜託的數字化功能，Apple Vision Pro 終於公開亮相，被發佈出來，其實也只是蘋果下一個時代的第一步。

畢竟在過去兩年，全世界都見證了蘋果如何用自研芯片，顛覆傳統的電腦行業，並利用多年的生態，創造出不可複制的能力壁壘。

Apple Vision Pro 這款產品，在蘋果的未來規劃中，在開發者的手中能發展到什麼地步，能衍生出多麼超乎想像的使用場景，同樣未來可期。（虎嗅）

    台股由資金面來看，昨(6)日美元指數終場收漲0.13%，持續未能突破2022/04/28前高壓力，但反彈格局未破，仍將為新台幣多方帶來壓力，市場關注的台積電ADR昨(6)日在10日線取得支撐後多方發力，終場漲幅擴大至1.81%，利於今(7)日電子回神。盤前日、韓股雙雙開高同樣助益多方，早盤加權電、金、傳三方開高，雖於開盤後日經翻黑一度帶來觀望，但隨後港股延續反彈，陸股開高震盪延續消化年線壓力，加權多方仍在台積電(2330)領軍多方的背景下，擴大攻勢，

     盤面部分，台積電(2330)開高於5日線取得支撐後，擴大漲幅終場收漲1.43%，加上日月光投控(3711)續強，技嘉(2376)、廣達(2382)分別大漲7.42%、5.49%台達電(2308)、鴻海(2317)、聯電(2303)、聯詠(3034)、世芯-KY(3661)助攻多方，且非金電部分，資金於觀光續強，好樂迪(9943)、新天地(8940)強攻漲停，晶華(2707)、雲品(2748)分別大漲6.23%、6.21%，夏都(2722)、鳳凰(5706)亦漲逾4%，重電部分東元(1504)開高走高終場收漲5.32%，續探波段新高，汽機車族群三陽工業(2206)、和泰車(2207)仍為多方指標，加權指數族群輪動健康，終場漲點擴大至160.82點，以16,922.48點作收。成交量2,944.96億。3大類股指數全數收漲，29大類股指數漲多跌少，觀光、電腦及週邊設備2大類股指數分別收漲3.25%、1.75%，表現最佳，電子通路、玻璃陶瓷2大類股指數分別收跌1.09%、0.65%，表現最弱。

    OTC櫃買指數中，千金股表現分歧，信驊(5274)、力旺(3529)、譜瑞-KY(4966)終場漲跌幅分別為+0.00%、+2.85%、-2.28%，加上電子多有回神，穩懋(3105)強攻漲停，群聯(8299)、世界(5347)分別收漲4.06%、3.83%，資金於中小觀光表現積極，易飛網(2734)、燦星旅(2719)、五福(2745)、富野(2736)、山富(2743)、亞都(5703)、寶得利(5301)全數漲停，權重佔比較高的電子紙龍頭元太(8069)震盪收漲0.89%，沿5日線攻高態勢未變，OTC櫃買指數開高於5日線取得支撐後走高，終場漲幅擴大至1.30%。

   LED 族群：產業復甦態勢非常明確，近期有越來越多公司漲價的利多消息，且市調機構 TrendForce 預估 2023 年 LED 晶片產值將成長 5%，不只是庫存去化結束，甚至領先多個產業轉為正成長，尤其原本最爛的 LED 照明需求恢復最明顯。STAR 唯一追蹤的億光(2393)再創波段新高，持續看好受惠產品組合轉佳、擺脫孫公司虧損包袱。

   車用族群：題材包含充電樁概念股、車用 LED、鴻海(2317) MIH 概念股。麗清(3346)在前高處穩定增量仍維持強勢格局，成長動能為桃園觀音廠新產能放量；飛宏(2457)、裕隆(2201)、乙盛-KY(5243)、廣宇(2328)、聯嘉(6288)維持高檔震盪；為升(2231)偏弱勢先移除觀察。

   觀光族群：題材為兩岸開放觀光。指標股山富(2743)已經翻倍還能漲停再創波段新高；鳳凰(5706)、夏都(2722)也都再創波段新高。

   AI 概念股：題材為應用擴及越來越多產業。廣運(6125)、勤誠(8210)再創波段新高；晟銘電(3013)、廣明(6188)維持高檔震盪；川湖(2059)突破長期均線後有轉強氣勢。另外新增觀察散熱建準(2421)、奇鋐(3017)、雙鴻(3324)、技嘉(2376)、台光電(2383)、台燿(6274)，主要是當作市場熱錢的指標股來看待。

    綠能族群：看好政策受惠是長期趨勢。士電(1503)、華城(1519)、中興電(1513)、森崴能源(6806)都維持 5MA 以上強勢格局。其中森崴能源(6806)受惠台電離岸風電二期工程即將進入營收認列爆發期，2023 年與 2024 年預估 EPS 都將翻倍成長。

   網通族群：題材為 AI 推升傳輸規格升級趨勢不變。華星光(4979)再創波段新高；中磊(5388)、星通(3025)、智易(3596)維持高檔震盪；眾達-KY(4977)持續在底部震盪，過去 240MA 都有支撐，確認這邊底部是不是夠有力。

  

2330 台積電

3711 日月光投控

8940 新天地

2707 晶華

2748 雲品

2722 夏都

5706 鳳凰

1504 東元

2206 三陽工業

2207 和泰車

5274 信驊

3529 力旺

2376 技嘉

4966 譜瑞-KY

3105 穩懋

8299 群聯

5347 世界

2734 易飛網

2719 燦星旅

2745 五福

2736 富野

2743 山富

5703 亞都

2382 廣達

5301 寶得利

8069 元太

2308 台達電

2317 鴻海

2303 聯電

3034 聯詠

3661 世芯-KY

9943 好樂迪

“你總是心太軟，心太軟，把所有問題都自己扛。”

26年前，一首《心太軟》唱遍大街小巷，將瀕臨退圈的小歌手任賢齊，推到了華語樂壇的前台。

最近發生的一件事，讓人們驀地發現，這個唱了20多年“心太軟”的男人，原來真的“心太軟”。

5月28日，任賢齊在瀋陽開演唱會，在點歌環節中，一名被選中的女孩站起來說：

“我叫林杉，今年23歲了，但是我已經認識你22年了，小的時候你還抱過我。”

此言一出，全場觀眾都一頭霧水，連台上的任賢齊都大吃一驚。

隨後，女孩哽咽著道出了一個塵封多年的故事。

2001年的時候，她只有一歲多，患有先天性心髒病，但因為家中經濟困難做不起手術。任賢齊看到了報紙上的新聞，為她捐了3萬塊錢，讓她得以做上了手術。

任賢齊聽完，呆呆地站在台上，很久沒有緩過神來。

半晌才開口：“你都長這麼大了！”

女孩接著說，“這份大愛，我希望能夠用我微薄的力量繼續傳遞下去。我希望我們之間的愛不要變，希望人間的大愛不要變。所以我想點一首《不要變》。”

這個小插曲，將當晚的演唱會推向了高潮。不僅現場觀眾深受感動，視頻傳出後，也感動了無數網友。

時隔22年，或許任賢齊早已忘記曾經的善舉。可就是這樣一個小小的舉動，改變了一個女孩乃至一個家庭的命運。

不過，也有一些不和諧的聲音，有人質疑這一幕是精心策劃的劇本，還有人認為是女孩想紅，藉機蹭熱度。

華小妹去查了一下當年的新聞，不僅了解到了事情的來龍去脈，還發現了更大的“秘密”。