OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra：辦公代理任務主打更低成本 OpenAI 發表 GPT-6.1 Terra，將視覺推理、電腦操作與寫作整合到同一模型。官方稱，其標準 API 成本較 GPT-5.6 Terra 與 GPT-6.1 Sol 最多低 50%，瞄準提案草擬、技術圖紙判讀、表單填寫與影片剪輯等工作。 在 Agents’ Last Exam 的電腦操作測試，OpenAI 表示，中等推理強度下，Terra 比 GPT-5.6 Terra 高 15 個百分點，成本約為後者三分之一；效能與 GPT-6 Astra 相近，但每 token 價格僅約十分之一。最高推理強度時，官方稱其任務速度比 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol 快逾三倍。 視覺推理的 MMMU-Pro 與桌面多步驟任務 OSWorld 2.1，Terra 均優於 GPT-5.6 Terra，成績接近較高階型號。官方也公布，在容易誘發錯誤的內部提示測試中，低推理強度的錯誤率由 53.6% 降至 16.7%；最高強度則降至 4.3%。 程式與終端任務並非它的主要定位：Terminal-Bench 4.0 最高推理強度的解題率為 50.3%，但 OpenAI 仍建議最複雜的程式設計工作使用 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。 安全面，Terra 在 OpenAI 準備框架中被列為網路安全「嚴重」等級，採用為 GPT-6 Astra 開發的防護措施；官方稱它對提示詞注入與偏離原始任務的惡意指令有較強抵抗力。 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用戶可在 ChatGPT 與 Codex 使用，開發者可透過 gpt-6.1-terra API 呼叫。標準定價為每百萬輸入 token USD $1、快取輸入 USD $0.05、輸出 USD $5。 值得注意的是，Terra 的定位不是全面取代高階模型，而是把「看懂畫面、操作電腦、產出文字」這類常見代理流程的單位成本壓低。對需要大量執行重複性數位工作流程的團隊而言，成本與可靠度能否同時成立，會比單一基準分數更關鍵。

宮本茂：AI 可讓創作者更專注遊戲設計意圖 任天堂資深遊戲設計師宮本茂認為，若生成式 AI 承擔部分重複製作工序，創作者可更專注思考「為什麼要這樣設計」，把注意力帶回作品構想與意圖。 他區分了創作與執行：先決定作品的整體架構屬於創作，補齊細節與修飾完成則偏向執行。但後者本身也能帶來成就感，讓人誤以為完成工序就等於完成好作品。若 AI 能承擔更多重複任務，創作者便有機會重新檢視真正重要的選擇。 宮本茂也提醒，單純複製貼上的設計通常難以長久流傳，因為欠缺個人的設計意圖。即使 AI 未來能處理幾乎所有工作，人類仍會在構想、判斷與賦予作品方向上扮演角色。 這也指向一項實際考驗：AI 的價值未必在於取代創作者，而在於是否讓團隊騰出時間，做出更清楚且有辨識度的設計決策。你認為遊戲開發中，哪些重複工作最適合先交給 AI？

iPhone Duo上市未滿一週就傳內螢幕裂痕，Apple已啟動免AppleCare+換機 Apple證實少數 iPhone Duo 的內螢幕出現異常；螢幕有問題的使用者可直接聯絡 AppleCare 申請更換裝置，無須額外購買 AppleCare+。即使透過電信業者購買，也應直接找 AppleCare 處理。 使用者自上週末起在社群與討論區分享案例：裂痕多位於中央鉸鏈折線，一些裝置同時出現亮線或白色像素區塊，甚至有使用者稱尚未完成初始設定便發生故障。Apple表示已注意到問題，但未公布損壞成因，僅稱受影響的是少數裝置。 iFixit 以拆解影片、專利資料與電腦斷層掃描建立鉸鏈3D模型後指出，裂痕集中在螢幕下方、中央支撐結構與排線通道交會處。其模擬推測，若鉸鏈內的中央支撐桿在摺疊時沒有充分移開，面板可能承受局部壓力，形成應力集中點；這是第三方對可能機制的分析，並非Apple公布的原因。 iFixit也認為，iPhone Duo的電池較容易拆卸、外螢幕可完整移除，維修性相對部分摺疊機更好；但內螢幕與鉸鏈依然是高難度維修區域。 從產品處理角度看，Apple迅速提供直接換機，至少先降低早期用戶的售後門檻；但摺疊機最關鍵的耐用性疑慮，仍取決於後續是否能說明原因並避免再發生。對想入手的人來說，你會因這波早期案例暫緩購買，還是先觀察後續批次與官方說明？

AI 資本支出衝上 1,750 億美元，微軟擬向約 6 萬名員工提自願離職方案。 這反映大型科技公司擴建 AI 基礎設施之際，也在重算組織與營運成本。 人資主管 Amy Coleman 表示，此安排讓有意離職者有新的選擇，也讓組織可依業務需求調整人力。這是微軟延續今年 4 月首度提出的自願離職安排，屬於簡化營運與調整組織的一環。 據知情人士向《彭博社》透露，Xbox、Windows、Copilot 與財務部門將參與；部分資料中心、銷售、行銷、網路安全及量子運算團隊則被排除，微軟未評論這些細節。截至 6 月底，微軟全球約有 22.3 萬名員工。 微軟先前預估 2026 會計年度資本支出將達 1,750 億美元，主要用於資料中心與 AI 相關基礎設施；今年 7 月也曾裁撤約 4,800 個職位。分析來看，當 AI 投資從產品競爭延伸到龐大的實體基建，企業的成本優化已不只聚焦軟體與流程，也會直接影響人力配置。市場接下來將關注 28 日財報，這波調整如何反映在營運表現上。

AirPods 接三星 Galaxy：可用，但多數進階功能受限 AirPods 接上三星 Galaxy 後，音樂播放、通話與部分耳機柄按壓控制仍可使用，但會成為一般藍牙耳機；耳機柄長按設定、入耳偵測、空間音訊等進階功能無法啟用或調整。 連線方式也是差異所在。AirPods 的自動切換限於登入同一 Apple 帳號的裝置，並不是標準藍牙多點連線，因此無法同時穩定連接兩台非 Apple 裝置。常在手機、平板與電腦之間切換的人，換成 Galaxy 後會少掉不少便利性。 不過，Galaxy 使用者仍可用耳機柄播放、暫停與切歌；AirPods Pro 2 的降噪效果在 Android 與 iOS 上大致相近。音質則可能因 AAC 傳輸及裝置差異而不同，未必能重現 iPhone 上的表現。 重點不在 AirPods 能否配對，而是你是否需要它原本依賴 Apple 裝置的功能。若主要需求是降噪、通話與基本聆聽，它仍可勝任；若重視跨裝置切換與功能自訂，Galaxy 使用者應把這些限制納入選購考量。

Alphabet財報前，能否避開Meta式資本壓力？ Alphabet本週將公布財報。D.A. Davidson認為，公司先前已完成部分募資並預告明年資本支出大增，市場對資金需求的檢驗可能已提前反映；焦點可轉向Google Cloud及Anthropic帶動的成長。 相較之下，Meta上週財報後面臨較複雜的資本壓力：在積極投資AI下，自2012年以來首次出現自由現金流為負，且表示未來幾季還會加大支出。Meta並計畫發行無投票權C類普通股；現有每股A類或B類股票將配發一股C類股票，新股預計2027年1月開始交易。 這項安排可讓Meta為AI基礎設施籌資，同時避免稀釋Mark Zuckerberg的投票控制權；不過，市場也擔心加州40號提案的相關稅負可能促使他賣股，成為股價壓力來源。 Luria指出，Sergey Brin與Larry Page已在2026年1月1日前搬離加州，因此Alphabet投資人可能少了同類疑慮。分析上，這不代表Alphabet沒有AI競爭壓力：Luria認為，Google在聊天機器人、企業AI與個人AI助理等市場，仍多居第二或第三。此次財報的關鍵，將是公司如何說明重奪AI主導地位的路徑，以及資本支出能否轉化為雲端成長。

軟體隔離不等於 AI 代理無法互傳資訊 OpenAI 表示，即使 AI 代理分處沒有網路、不能共用可寫檔案的 microVM，仍可藉由共享 CPU 快取的時間差交換合成祕密。隔離機制未必在軟體層被攻破，但共享硬體本身就可能形成隱密通道。 測試中的一個代理會讓特定資料遭 CPU 快取驅逐；另一個代理再量測重新載入的時間，並依預先約定的編碼規則，把快慢差異轉成訊息。其原理與 Spectre、Meltdown 類攻擊運用快取存取時間的方式相似，不同的是，這次是兩個配合的代理主動建立通訊。 OpenAI 指出，紅隊也發現其他可能跨越隔離邊界的途徑，包括共享儲存、共享執行容器中的 CPU 時間競爭，以及離線網頁環境的 TLS 憑證快取。多數通道傳輸速度很慢，也不容易被模型使用，但只要代理共用處理器、記憶體或其他底層資源，通訊就可能發生在既有監控看不到的位置。 這次演練針對 OpenAI 的研究基礎架構與前沿模型代理，模擬攻擊者條件進行。重點不只是某一種快取技巧，而是代理隔離的威脅模型不能只看網路、檔案與系統呼叫權限；硬體微架構狀態也可能成為安全邊界的一部分。未來部署多代理系統時，硬體資源隔離應該如何納入防護設計？

蘋果傳用 Presto 免拆封驗 iPhone，攔截可疑退貨 未拆封的 iPhone 退貨，過去為了查調包、缺件或損壞，門市往往仍得拆封確認；如今據傳蘋果正導入以 Presto 為基礎的檢測系統，可在保留原廠包裝的情況下診斷手機，兼顧退貨詐騙防堵與可再販售庫存。 《彭博社》報導，這套工具已陸續送往蘋果零售門市使用。店員可掃描盒內 iPhone、執行硬體診斷，判斷裝置是否維持完整狀態。若商品原封不動卻必須為檢查而拆封，原本可直接回架的庫存就得送回倉庫重新包裝，增加處理時間與營運成本。 Presto 原本是讓 iPhone 不開箱也能更新軟體的技術，如今被延伸到退貨檢測。這類機制主要要處理的，是以空盒、不完整裝置、被抽走的配件或內部零件冒充全新退貨的情況，也有助於更快篩出異常案件。 從零售營運角度看，重點不只是「查得更嚴」，而是把防詐流程前移，同時避免正常退貨因人工驗貨失去新品銷售價值。若這類免拆封診斷擴大部署，零售端的退貨驗證會更偏向系統化，而非仰賴開箱檢查。

Nagare Labs 想以 Z2RAM 突破 AI 記憶體瓶頸 這項仍處實驗室原型階段的技術，若能實現，可能改善 AI 加速器的容量與頻寬限制。 Nagare 表示，第一代 Z2RAM 的位元密度有望超過 SRAM 的 5 倍。以 64MB SRAM 區塊計算，相同面積理論上可容納約 320MB Z2RAM，頻寬則有望相近。它的記憶體單元使用兩個電晶體，而非 DRAM 常見的「電晶體加電容」設計；公司認為，這可避免讀取時耗盡儲存電荷，因而改善延遲。 團隊也研究垂直堆疊記憶體單元，概念更接近 NAND 的分層製程，而非 HBM 或 LPDDR。這或許是降低成本、簡化製造的方向，但仍須驗證實際良率、效能與整合難度。 公司已完成 USD $5 million 種子輪融資，正尋找研發製造夥伴。其目標是四年內交付可運作的晶片樣品、十年內開始量產出貨；目前的關鍵障礙還包括：加速器整合尚無標準，且高容量與高速優勢仍仰賴 3D 鍵合。對 AI 硬體而言，真正的考驗不只是單一記憶體指標，而是能否把新記憶體納入可量產、可採用的系統架構。

三星智慧電視沒內建麥克風，仍可能借用連線裝置處理環境音 資安研究員 log4j 的逆向分析稱，部分三星智慧電視會搜尋已連線聲霸或藍牙裝置的可用麥克風，並出現狗吠、嬰兒哭聲等事件計數；但發現尚未經第三方驗證，三星也尚未回應。 研究員表示，他因推播廣告過於精準而檢視電視資料流，並在「EV201/SOUNDSENSOR_ON」事件紀錄中看到狗吠、嬰兒哭聲、攝影機串流時間與環境光感測等欄位。依其分析，這些遙測資料會以鍵值形式傳回三星伺服器。系統也被指會載入區域專屬神經網路，追蹤 YouTube 等特定 App 內的觀看與跳廣告操作。 不過，狗吠與嬰兒哭聲偵測本身並非未知功能：三星 2025 年 Vision AI 電視的 Pet Care、Family Care，就主打以麥克風與裝置端 AI 偵測相關聲音，再透過 SmartThings 提醒使用者。 爭議關鍵不只是是否分析聲音，而是使用者能否清楚知道：哪些連線裝置的麥克風會被啟用、蒐集的是音檔還是事件資料、資料是否會傳出裝置，以及如何關閉。這起未獲獨立證實的指控，凸顯智慧家庭的便利功能需要更可理解、可控制的隱私說明。 若電視要使用連線聲霸或藍牙裝置的麥克風，你認為系統應在啟用前提供哪些明確提示與設定？

美國資安職缺跌到4年低點，AI安全反而成為少數逆勢擴張的入口 2026年前9個月，美國資安職缺降至23萬5,786個、年減26.4%；但AI安全工程師職缺年增268.3%，資安數據科學家也增203.5%。市場不是全面不需要資安，而是需求正更明確地往AI能力重組。 CyberSN以JobSpikr招聘資料去除重複職缺後，依實際技能與工作內容重新分類。具AI能力的職缺全年占比約15%，與去年同期大致持平，但到2026年9月已升至20%。其中，32.7%的研究職缺明列AI技能，年增11.7個百分點；攻擊與滲透測試為23.3%，GRC為19.8%，規劃職能為18.9%。 傳統職能則明顯縮水：內部威脅分析師減55.6%、網路風險分析師減51.5%、滲透測試工程師減45.9%。CISO相關職缺年減38.9%至2,832個，但與2024年的2,808個接近，且2026年第三季較第二季回升19.5%，較像是從2025年的高基期回歸常態。 遠端比例最高的資安職能是銷售32.8%與GRC 31.2%；第一線防禦與研究職缺多數仍偏向進辦公室。對求職者而言，若既有資安專業能延伸到AI安全、模型或資料相關風險，會更貼近這波職缺結構的轉向。

NVIDIA Vera Rubin 規格數字不一致：HBM4、NVLink 新舊文件有落差 官方產品頁現列每顆 GPU 的 HBM4 19.2 TB/s、NVLink 3.0 TB/s，低於 7 月技術文章的 22 TB/s 與 3.6 TB/s；但這仍是文件數字差異，不能直接等同實際效能下滑。 以單顆 Rubin GPU 計算，HBM4 頻寬約少 12.7%，NVLink 6 約少 16.7%。不過，記憶體容量仍維持每顆 288GB HBM4，並未隨頻寬數字一同變動。 整個 Vera Rubin NVL72 的資料也呈現相同趨勢：現行產品頁列出整櫃 HBM4 頻寬 1,400 TB/s、NVLink 頻寬 216 TB/s；先前資料則為 1,580 TB/s 與 260 TB/s。相對地，NVL72 網路頻寬從 28.8 TB/s 提高至 32.4 TB/s，約增加 12.5%。 值得注意的是，NVIDIA 目前兩份官方資料尚未完全同步：NVL72 產品頁已採用較低的 HBM4 與 NVLink 數字，但 7 月的 Rubin GPU 架構技術文章仍保留 22 TB/s HBM4 與 3,600 GB/s NVLink。官方尚未說明調整原因或生效時間。 解讀上，這比較像公開規格的更新訊號，而非已證實的效能結論。真正會如何影響 AI 訓練、推論或跨 GPU 通訊，仍要看 NVIDIA 後續說明與獨立實測；尤其對高度仰賴記憶體或互連頻寬的工作負載，規格定稿才是關鍵。

Intel可能再延長LGA 1700壽命：DDR4老平台或能繼續升級 Intel傳聞中的Raptor Lake Next，已有4款工程樣品出現在2026年8月的越南出貨紀錄。若最終上市，既有LGA 1700使用者可能不必立刻更換主機板，仍可在DDR4或DDR5平台上升級處理器；但型號、效能與相容性都尚未獲Intel正式確認。 紀錄中的零件編號為99DLMV、99DLMT、99DLMW、99DLMX，列出2.1～3.5GHz時脈，以及24MB、30MB、33MB快取，皆為FCLGA封裝。市場推測99DLMV可能是8P＋8E、16核心24執行緒、125W的產品；99DLMT則可能採8P＋12E、20核心、65W設計。其餘兩款同為24MB快取、2.6GHz，但核心配置未明。 技嘉已表示，Z790、B760與H610系列主機板正透過BIOS更新，準備支援預計2027年初推出的新款LGA 1700處理器。實際能否安裝，仍須以各主機板廠商的CPU支援清單為準。 DDR4與DDR5的延續支援，可能是這批產品最大的實務賣點：已有DDR4記憶體與LGA 1700主機板的使用者，可望降低整機更新成本。但DDR4、DDR5取決於主機板版本，並非同一張板子可混插兩種記憶體。 分析來看，Raptor Lake Next若採既有架構，競爭重點不會是大幅IPC躍進，而是核心配置、時脈、定價與平台成本。它能否比第13、14代Core更值得升級，仍要等待正式規格、實測與售價揭曉。

Google 芬蘭資料中心開發先砍約 1,300 英畝森林，環評未完成前遭要求停工。 Google 子公司 Tuike Finland Oy 原計畫在穆奧斯與奧坦麥基擴建資料中心；主管機關要求暫停可能明顯改變環境的準備工程，待環評完成。 爭議不只是伐木。當局認定整地還包括移除表土、鋪設施工道路、設置儲存區，以及調整溝渠與排水管線，均可能帶來重大環境影響，因此應先接受審查。 當地居民稱，森林清除後，原本棲息於林地的野生動物被迫遷移，甚至有狼群進入村莊；也有人憂心泥沙與地表變動會影響附近水體與生態。狼群靠近聚落是否與開發直接相關，屬居民提出的看法。 Google 表示理解疑慮，並承認處理方式未達公司自訂高標準。公司稱當時依芬蘭《森林法》行事，已做自然調查與保護措施，並計畫在穆奧斯約 130 公頃土地補植樹木；不過，補植規模明顯小於已整地的面積。 此案發生於 Google 推動約 130 億歐元（USD $14 billion）芬蘭投資之際，投資目標是擴大資料中心設施，支援雲端、數位業務與 AI 運算。芬蘭的涼爽氣候、低碳電力與土地資源原本是優勢，但案例顯示，低碳電力不等於整體環境成本不存在。大型 AI 基礎設施若未將環評與生態代價納入前期規畫，後續延誤與社區衝突也可能反過來增加開發風險。

Anthropic 335 頁 IPO 文件，偵測器判定約 92% 由人類撰寫 這份 S-1 僅少量句子被標示可能有 AI 痕跡，顯示即使主打 AI 的公司，關鍵監管申報仍難省略人類把關。 S-1 是需接受監管機關仔細檢視的正式文件，措辭、揭露與責任都不能只交給生成式 AI 處理。從這次判讀看來，Anthropic 的上市文件整體仍以人工撰寫為主，Claude 可能只參與部分文字處理。 值得注意的是，AI 偵測本身不是撰寫來源的證明工具；它比較適合用來提示可能需要人工複核的段落，而非替文件下定論。對企業而言，真正的問題或許不是「有沒有用 AI」，而是用了之後，誰負責驗證內容與承擔申報責任。

RTX 5090未宣布停產，為何板卡廠卻訂不到核心晶片？ NVIDIA重申GeForce RTX 5090會持續出貨，但有匿名板卡合作夥伴稱，雖未收到EOL通知，已無法訂購GB202 GPU與32GB GDDR7組合。官方在售與實際供貨，可能正出現落差。 der8auer的調查指出，過去供貨吃緊時，板卡廠至少還能下單排隊；如今連後續預訂都停止。另有顯示卡散熱器供應商表示，兩家板卡廠對2027年第一季的RTX 5090散熱器需求，較2026年第三季明顯下修，且該供應商當時尚未收到2027年第二季訂單。 這些訊號可解讀為未來生產規模正在收縮，但還不足以證明全球RTX 5090產線已全面停擺：供應商觀察來自單一業者，NVIDIA也沒有公開GB202的產能分配資料。 市場推測，採用Blackwell GB202與32GB GDDR7的RTX 5090，可能與部分RTX PRO專業產品爭用晶片資源，更多供應或許轉往工作站與AI運算市場；這項推論有供應鏈邏輯，但尚未獲證實。 NVIDIA個人運算業務資深副總裁Jeff Fisher在10月16日於台灣表示，RTX 5090仍是重要產品，會持續出貨，同時也承認全球供應鏈受產能限制。NVIDIA回覆der8auer時同樣否認產品停產。 不過，RTX 5090已自NVIDIA美國官方Marketplace消失，MicroCenter也出現不再販售的標示。對準備組高階PC的人而言，重點或許不只是「是否停產」，而是即使名義上持續供應，零售端能否穩定買到卡。若供貨持續收緊，你會等待RTX 5090補貨，還是改看其他方案？

房仲最怕的，不是客戶不問，而是問了卻沒人接手 當諮詢、帶看與回電全靠通訊軟體、行事曆和個人記憶管理，案件量一增加，漏回訊息或漏追蹤就可能讓客戶轉向競爭者。Bitrix24 主打以 CRM 自動化把每筆詢問接進可追蹤的流程，讓下一步不再只靠業務記得。 新詢問進入指定 CRM 階段後，可依規則自動指派負責人、建立首次聯繫任務、發送通知，以及寄送電子郵件或簡訊；企業也能設定條件、啟動時間與變數，並在上線前測試流程。觸發器則可依客戶開啟郵件等預設事件推進案件階段，減少手動更新狀態的負擔。 帶看後的追蹤同樣可預先安排：完成帶看後建立任務、設定期限、提醒負責人並持續溝通。Proactive CRM 可提示已排定、緊急或未完成事項，協助團隊判斷優先順序。重點不是讓系統替房仲成交，而是把容易被遺漏的待辦變成團隊可重複執行的標準流程。 物件管理也不必侷限於試算表。Smart Process Automation（SPA）可建立自訂資料實體、欄位、Kanban 階段、權限與自動化，例如將房源、屋主、潛在買方、帶看、議價、文件與成交串連，並把出售與出租分開管理。物件狀態變動時，也能觸發後續工作。 若流程牽涉主管核准、文件審查、法務與合約準備，Workflow Automation 與 Business Process Designer 可處理跨部門、具先後順序的作業；交易進入合約階段後，還可依交易資料產生文件、寄送、電子簽署，再啟動下一階段。2026 年 Bitrix24 Market 也上架 Real Estate App，涵蓋客戶與物件管理、銷售漏斗、提醒與報表。 真正的營運價值，在於讓管理者看見案件進度、降低人工催辦，並在客戶量增加時避免行政工作等比例膨脹。對房仲團隊而言，哪些跟進環節最值得先交給 CRM 自動化？

美國擬將「AI 蒸餾攻擊」納入資安防線 跨黨《AI 網路安全防禦法案》要求 NIST 在生效後 180 天內，與民間 AI 業者建立定義及自願性防護標準，以辨識並降低模型知識或功能被轉移至另一模型的風險。 法案也要求 NIST 在同一期限內成立 AI 網路安全圓桌會議，研議以 AI 強化資安防護的自願性標準與實務。法案列北韓、中國、俄羅斯、伊朗與古巴為關注國家，並已送交美國眾議院科學、太空與科技委員會審議。 值得注意的是，這項提案把模型層級的風險與既有網路防禦放在同一個政策框架：未來 AI 資安的問題，可能不只是阻擋惡意指令或系統入侵，也要處理模型能力如何被複製、轉移與濫用。自願性規範能否形成足夠一致的業界做法，將是法案後續的關鍵。

英特爾、AMD可能擴大合作，但尚無新協議 英特爾執行長陳立武表示，已與AMD執行長蘇姿丰討論潛在合作領域；具體方向尚未公開，雙方也沒有宣布新協議。競爭對手在共同標準與AI軟體層面協作，可能降低開發者跨兩家CPU平台最佳化的門檻。 兩家公司已有合作基礎。2024年10月，英特爾、AMD與其他科技企業成立x86生態系統諮詢小組，協調x86指令集架構改進，並針對進階矩陣擴充等功能合作。近期消息則稱，AMD正把ZenDNN的最佳化能力整合至英特爾開源oneDNN函式庫，讓PyTorch AI推論的CPU最佳化可走共同軟體路徑。 陳立武也重申英特爾的重振方向：以CPU為核心重新取得領導地位，並更願意依特定工作負載調整產品。他把客製化晶片（ASIC）、共同封裝光學、實體AI與先進封裝列為潛在成長項目，希望其中兩到三項最終各自貢獻約一成營收。 代工方面，他稱18A已進入量產，14A開發進展強勁；14A PDK 0.5版已發布，0.9版即將推出，供量產使用的1.0版預定2027年初發布。陳立武也提到有多家客戶希望英特爾協助擴大規模，但未揭露客戶或訂單金額。 解讀上，x86與AI軟體的共同需求，讓英特爾與AMD即使維持產品競爭，也有合作誘因；但兩位執行長的交流是否擴及更廣泛的商業合作，仍要等雙方公布細節。你認為下一步最可能落在軟體、生態系標準，還是晶片與代工合作？

iPhone Duo等79天，iPhone 18 Pro卻只要4天：蘋果新機供貨正在分化 iPhone Duo上市逾一週，全球平均交貨等待79天，預計出貨已延至2027年1月；但iPhone 18 Pro全球交貨期已由一週前8天縮至4天。這種落差顯示供應配置並不均衡，但交貨時間本身仍不足以判定實際需求強度。 美國市場中，iPhone Duo透過電信業者的平均等待期從50天增加至57天；蘋果官網依不同容量與顏色配置平均達91天。美銀認為，電信業者等待期拉長可能反映庫存分配變化。海外市場預估交貨日仍是2027年1月22日，換算等待88天；相較前一週的95天縮短，主要是時間推進，並非交貨日期提前。 相對地，iPhone 18 Pro供應明顯改善：中國市場交貨期從4天降至1天，中國以外市場平均為4天、低於前一週的11天。Pro Max仍較吃緊，全球等待期維持15天，中國市場也是15天。門市端同樣呈現差異：Duo雖重新開放門市取貨選項，但未見可預約時段；Pro供貨看來較充足，Pro Max則相對難買。 美銀重申蘋果「買進」評等與USD $370目標價，以2027年曆年每股盈餘USD $9.98、37倍本益比估算。其論點包括多年換機週期、服務營收、自研晶片利潤率、股東回饋及AI功能可能帶動硬體升級；同時也點出消費疲弱、換機週期拉長、服務成長放緩、AI執行與關稅等風險。 分析上，Duo的超長等待期更能說明供應受限，而非單獨證明熱銷；後續能否補貨，以及Pro Max供應是否改善，會是判讀新機產品組合與需求的重要線索。