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同一個問題、兩個相反的答案：台積電把中介層攤到 310×310 mm 方形面板，Intel 只在晶粒交界埋一小塊矽橋。內含圓晶圓利用率實算——5.5 個光罩的中介層，一片 12 吋晶圓只排得下 8 顆。

14 min·原文 SemiWiki·2026-08·zh-TW

差別全在中間那層中介層：CoWoS-S 是一整塊矽，線路最密，但台積電的建議線落在 3.3 個光罩；CoWoS-R 改用銅線與塑膠疊出來，密度讓步、換來做得更大。附光罩換算、產品對照與台廠設備鏈。

12 min·原文 SemiWiki·2026-07·zh-TW

容量差兩倍的兩款 LPDDR5X，資料倉儲查詢差出 38.75 倍——不是魔法，是資料掉出記憶體、溢寫到硬碟的懸崖。Micron 與 Meta 聯名實測，SOCAMM2 讓手機記憶體第一次真正走進資料中心。

10 min·原文 Micron × Meta 白皮書·2026-07·zh-TW

AI agent 每一次 tool call，最後都打到一台沒有 GPU 的應用伺服器。美光用 256 個容器的基準測試量出每核心 1.9 倍、每瓦 2.9 倍，CPU 平均使用率卻只剩 32.9%——瓶頸正移向記憶體與儲存。

10 min·原文 Micron 技術部落格·2026-07·zh-TW

訓練時代的記憶體金字塔只多了 HBM 一層；推論的 KV cache 隨對話膨脹，容量成了頻寬之外的第二瓶頸，階層一次長出 HBF 與 SSD POD 兩層。從訓練三步驟到 Prefill/Decode，把 5 層變 7 層講清楚。

10 min·原文 TrendForce Insights·2026-07·zh-TW

TrendForce 人形機器人系列首篇：美國深化 AI 智慧、中國衝量產規模，兩條飛輪完全不同。整機成本 55% 在運動層，CSCII 五地區×四層供應鏈影響力地圖＋各層供應商代號全整理。

12 min·原文 TrendForce Insights·2026-07·zh-TW

在手訂單 $72B、年增 92%，市場把「排隊」當「成長」在定價。本研究拆解出貨與終端需求的剪刀差，主張勝負不在需求、而在 2027–29 的全行業供給牆：目標價 $780，觀點迴避。

15 min·原文 Jazz Lien · 自有研究（IBKR + 財報 + 法說逐字稿）·2026-08·zh-TW

輝達親自下場乙太網路之後，Arista 的護城河還守得住嗎？賣方把「乙太網路贏」直接翻譯成「Arista 贏」，中間少了一步。附 2026-08-05 Q2 財報更新：首個單季 30 億美元、全年展望上調至年增約 40%。

12 min·原文 Jazz Lien · 自有研究（IBKR + 財報 + IDC）·2026-07·zh-TW

一年 12 倍後又急殺 -37%，市場吵的是「PBR 時代結束」還是「高點論」。拆解真相：1Q26 商品 DRAM 合約價漲近一倍、HBM 合約價反而在跌，公司自己放慢 HBM4 轉線追商品毛利；供給波已被 $26.5B 增資全額付款。護城河機制、領先指標去哪自己查、與 7/29 財報的預先承諾門檻。

22 min·原文 Jazz Lien · 自有研究（IBKR + SEC 424B4 + TrendForce）·2026-07·zh-TW

被封為「MLCC 超級循環股」，MLCC 其實只占營收 19%——漲價是真的，貴也是真的。8 個關鍵數字、AI 排擠機制與機率加權情境，拆解這輪漲價循環能撐多久。

18 min·原文 Jazz Lien · 自有研究（IBKR + MOPS 法說 + TrendForce）·2026-07·zh-TW

YTD 衝 82% 後本益比來到約 79 倍，卻是少見「合理估值、沒有明顯超額」的一檔，多空觀點罕見收斂。拆解中國集中風險、新 TAM 選擇權與機率加權情境。

13 min·原文 Jazz Lien · 自有研究（IBKR + 財報 + 20-F）·2026-06·zh-TW

與 Advantest 雙寡頭吃下約 80% 測試機市場、AI 營收占比約 70%，但股價一年近 5 倍、本益比 ~81 倍、內部人只賣不買——「好生意」不等於「好投資」。

16 min·原文 Jazz Lien · 自有研究（IBKR + 財報 + 法說）·2026-06·zh-TW

Claude Code 之父 Boris Cherny 把企業導入 AI 畫成階段 0（門禁期，AI 還進不了公司）到階段 4（AI 原生，1,000+ 個 agent 自己跑）的成熟度地圖。拆解每一階的角色、瓶頸、解鎖時刻與護欄，全篇洞察：瓶頸從沒消失——每晉一級，它就從機器搬回人身上一次。含階梯總覽圖與 23 個 Anthropic 產品的名詞小抄。

10 min·原文 Boris Cherny（Anthropic）·2026-07·zh-TW

Claude 內部長出一塊會廣播的神經工作空間 J-space：不到一成的運算量，連結密度卻是一般樣式的 100 倍，拿掉它多步驟推理幾乎歸零。拆解 J-lens 讀心術、五個特徵實驗，與抓「沒說出口壞念頭」的安全應用。

12 min·原文 Anthropic·2026-07·zh-TW

提示（prompting）同時更重要、也不再是人的優勢：它本質上就是一種程式——有語法、可重現、能迭代改進，但 AI 也在寫這些技能，「提示工程師」正像軟體工程師一樣被接手。拆解程式語言抽象階梯的類比，與工作為何從懂語法往上移到定義問題、設計解法。

5 min·原文 Alex Lieberman（@businessbarista）轉述 @ArmanHezarkhani·2026-06·zh-TW

Alex Lieberman：把一個流程或產品變成 AI-native 要 10 個步驟，只有第 4 步是 AI，其他 9 步（找對問題、看懂流程、推動採用、衡量價值）才是真正難的部分。再附上企業導入的現實光譜——多數、少數、極少數公司各卡在哪一階。30 Days of AI 系列 Day 6＋7 合併整理。

8 min·原文 Alex Lieberman（@businessbarista）·2026-06·zh-TW

一家上萬人的公司 3 月全面禁用 AI，5 月法務反而成了推進 AI 的英雄。Alex Lieberman 從這場兩個月的反轉，整理出讓 IT、法務、財務從「擋路的人」變「放行的人」的兩個做法：先教育，再把速度變成治理指標。

5 min·原文 Alex Lieberman (@businessbarista)·2026-06·zh-TW

/grill-me 是 Matt Pocock 的一支 skill：開工前先讓 AI 把你的計畫翻來覆去地拷問，逼出你最好的判斷。三分鐘裝好，Alex 拿它電自己的每日待辦，逼出真正的優先順序。

3 min·原文 Alex Lieberman (@businessbarista)·2026-06·zh-TW

Figma 產品長 Yuhki Yamashita：AI 把想法到成品的距離抹平後，速度只是入場券，勝負在「選對方向」和「用心打磨」。

8 min·原文 Yuhki Yamashita (Figma CPO)·2026-06·zh-TW

你以為「心跳加速→我感到緊張」是身體先發生、大腦才讀到。但 Barrett & Simmons 2015 的經典論文反過來說：你對身體內部的感覺，大部分是大腦預測出來的，真實訊號只是用來校正。一篇給非科學家的內感預測（interoception）與 EPIC 模型導讀。

10 min·原文 Barrett & Simmons (Nature Reviews Neuroscience)·2026-06·zh-TW

判斷兩顆粒子有沒有「糾纏」，竟是一道計算難題。白話看懂複雜度理論（P／NP／BQP），以及為什麼當題目本身是量子態時，舊理論不夠用——中研院團隊提出的新框架。

7 min·原文 中央研究院 (Academia Sinica)·2026-06·zh-TW