OpenAI 把 AI 算力戰拉到網路層。Cerebras IPO 超募 20 倍。

今日 AI 產業故事以「算力競爭從晶片延伸到網路」為主軸。OpenAI 牽頭 AMD、博通、Intel、Microsoft、NVIDIA 共同推出 MRC 協定，這在過去極少同時看到 6 家對手公司同場宣布合作。資本市場那邊，Cerebras IPO 因投資人興趣火熱、超募 20 倍以上，傳將上修發行價、若以高端 160 美元估算募資規模上看 48 億美元，預計成為 2026 迄今全球最大規模上市案。

ABF 載板正式進入漲價週期。味之素確認逐客戶調漲 30%、欣興與南電盤中同日大漲超過 5%。台廠 AI 伺服器代工鏈持續強勢：緯穎 Q1 獲利優於預期、美系券商升評為 Top Pick、目標價以 2027 EPS 17 倍重估。

但跨過資本市場的另一面，警訊也明顯。Michael Burry 在 Substack 直接把當前 AI 熱潮類比 1999-2000 網路泡沫末期；密大 5 月消費者信心初值 48.2 刷新歷史新低；英美聯合研究指出 35% 網路網站內容已由 AI 產生，網路真實性受到根本性侵蝕。

OpenAI MRC 把算力戰拉到網路層

OpenAI 5/12 宣布與 AMD、博通、Intel、Microsoft、NVIDIA 共同開發新的超級電腦網路協議 MRC（Multi-Path Reliable Connection），透過開放運算計畫（Open Compute Project）釋出。這份名單值得單獨記下來：同時包含 NVIDIA 與 AMD、Microsoft 與 OpenAI、博通與 Intel，是過去極少同時看到的「對手公司同場合作」的場面。

MRC 要解決什麼問題？OpenAI 指出，前沿模型訓練仰賴大型 GPU 叢集，資料必須在 GPU 之間高速移動。隨著訓練規模擴大，瓶頸不只在晶片本身，也出現在網路傳輸效能與穩定性。MRC 的目標是提升大型訓練叢集中的 GPU 網路效能與韌性，降低因網路壅塞或連線問題造成的訓練中斷。

從產業敘事看，這份協定的意義比技術細節大。AI 基礎建設競爭過去三年集中在三個層次：晶片效能（NVIDIA 領先）、雲端平台（AWS、Azure、Google Cloud）、記憶體頻寬（HBM）。MRC 把「網路層」正式拉進競爭軸：當訓練叢集擴大到萬卡級，網路效能影響甚至超過單卡 FLOPS。OpenAI 是訓練量最大的客戶之一，由它出面整合協定，意味未來模型訓練的網路標準會以 OpenAI 需求為中心反向定義。

對台廠影響在中游零組件。GPU 互連網路涉及光通訊（CPO 共封裝光學）、ABF 載板、PCB 訊號層、交換器晶片。台達電、技嘉、緯穎、智邦、台積電 CoWoS 全都會被推上前線。今日同步另一條新聞：TrendForce 預估 Micro LED CPO 光收發模組市場 2030 年達 8.48 億美元，Microsoft MOSAIC 提出架構、聯發科提供 AOC 整合方案、友達整合富采 + 鼎元、群創有望透過 bEMC 切入、錼創與光循合作。光互連的供應鏈聯盟正在成形。

接下來幾季最值得觀察的是 MRC 的實際採用率。Open Compute Project 釋出 + 6 家共同推出，意味技術不會被任何一家壟斷，但實作層仍由各家硬體決定誰快誰慢。如果 NVIDIA 在 MRC 上的 NIC（網卡）效能領先，就會延續算力霸主地位；如果博通的網路晶片或 Intel 的 IPU 跑得更快，市場版圖會出現第一次像樣的鬆動。

Cerebras IPO 超募 20 倍與緯穎升首選股

AI 晶片新創 Cerebras Systems 的 IPO 正在被資本市場熱烈搶購。據兩名知情人士透露，Cerebras 最快將於 5/11 上調定價與發行量：

• 價格區間從每股 115-125 美元提高至 150-160 美元
• 發行股數由 2,800 萬增至 3,000 萬
• 募資規模從 35 億美元上看 48 億美元
• IPO 獲逾 20 倍超額認購
• 5/13 最終決定發行價、那斯達克掛牌、代號 CBRS.US

Cerebras 2015 年成立、總部 Sunnyvale，主打自研 Wafer-Scale Engine（WSE）晶片，能高效處理大規模 AI 運算任務、客戶涵蓋 OpenAI、AWS。如順利掛牌、將成為 2026 迄今全球最大規模 IPO 案。對 NVIDIA 而言這是一個值得認真看的競爭者：WSE 把整片晶圓做成單一晶片、不需要 chip-to-chip 互連（這也是 MRC 想解決的瓶頸）、適合超大型訓練。

緯穎的故事是台廠的版本。美系券商最新報告把投資評等升至「Top Pick」（首選股）、目標價以 2027 EPS 的 17 倍本益比重新評價，並上修 2026-2028 EPS 預估至 357.5 元、466.8 元、539.4 元。券商觀察重點：

• 代理式 AI 推升 CPU + 伺服器需求、預估 2026 全球通用型伺服器出貨年增 40%
• AWS Trainium 2（T2）需求持續增加
• AWS Trainium 3（T3）預計 2026H2 開始量產
• 同時參與 AMD AI 伺服器與 Oracle VR200 平台供應鏈

券商認為市場仍低估緯穎 AI 伺服器與 ASIC 業務擴張速度。未來資料中心將同時導入 GPU、CPU、ASIC 多元解決方案，緯穎在 hyperscaler 基礎建設市場的角色會持續擴大。

把這幾條資金流動連起來看：Cerebras 上市拿 48 億美元、緯穎被升評為首選股、OpenAI 員工允許每人最多套現 3,000 萬美元（去年已有 600 多人合計兌現 66 億美元）、開拓重工因 AI 資料中心建設熱潮股價 12 個月漲 161.99%。AI 不再只是新創估值的故事，已經是上下游所有產業的資本流向。

味之素確認 ABF 漲價開始，欣興南電同步走強

美系大行確認味之素已開始 ABF 增層薄膜漲價、採取逐客戶調整方式。市場消息傳出漲幅至少 30%。這在 ABF 供應鏈是壓抑兩年後的第一次正式漲價。

5/11 終盤反應立即：

• 欣興上漲 5.26% 收 861 元
• 南電上漲 6.32% 收 908 元
• 美系券商重申對欣興、南電的正面評價

ABF 是日本味之素於 1999 年推出的薄膜型絕緣材料，利用鮮味調味料製造過程的副產品製成。這個材料用於覆蓋基板內部布線層、廣泛應用於 PC、資料中心伺服器、AI 晶片。味之素 ABF 全球市占率超過 95%、ABF 部門營業利益率達 54%、遠高於核心調味料與食品業務的 15%。

AI 加速器對封裝密度與訊號完整性要求大幅提高，ABF 層數已從一般 PC 晶片的 4-6 層增加到 8-16 層、頂級 GPU 甚至更高。市場預期 ABF 載板供需缺口：

• 2026H2：10%
• 2027：21%
• 2028：42%

味之素回應做法是擴產：去年 10 月啟動一座 ABF 塗布工廠、計畫到 2030 年前投資超過 250 億日圓擴充產能；2030 年後開發用於光電融合封裝（optoelectronic fusion packages）的新材料。

對載板鏈的影響是直接的。若 ABF 上游漲 30%、整體載板報價有 3-6% 額外上調空間。欣興、南電、景碩三家台廠 ABF 載板供應商長期承擔 AI GPU 與 ASIC 載板需求、過去兩年因供需吃緊已具備議價條件。日本味之素正式啟動漲價是壓抑已久的傳導訊號、後續欣興 / 南電 / 景碩自身對下游 GPU 廠的議價空間也會提升。

同期間記憶體鏈也走在相同節奏。日本 MLCC 廠太陽誘電 2025 年度純益年增 535.9%、上季訂單金額年增 23% 至 1,111 億日圓、近 5 年來首度衝破 1,000 億日圓大關、BB 值（接單出貨比）達 1.25 連續第 2 季突破 1。慧榮苟嘉章再喊 NAND/DRAM 缺到 2028、華邦電 Q1 毛利 53.4% 創高。記憶體 + ABF + MLCC 三條被動 / 基底材料鏈都進入結構性漲價週期。

蘋果與 Intel 復合，AI 硬體仍卡關

蘋果今日故事是「兩個方向都不順」的對比。一邊是與 Intel 達成代工初步協議，另一邊是自家第一款 AI 硬體開發落後。

蘋果與 Intel 經過超過 1 年密集談判達成初步代工協議。美國商務部長盧特尼克與川普直接參與促成。郭明錤指出切入點極可能是 MacBook Air + iPad Pro 的入門級 M 系列晶片：

• 年出貨量約 1,500-2,000 萬顆
• 最快 2027 下半年出貨
• 蘋果已簽署保密協議、取得英特爾 18A-P 製程設計套件
• Intel 18A 製程（1.8 奈米）直接對標台積電 2nm
• 首批量產產品已在亞利桑那州廠區下線

但分析師巴加林直言：英特爾與三星都必須先證明能達到台積電的良率水準、而蘋果對良率要求在消費電子業界最嚴苛。分析師恩德爾透露蘋果高層私下對英特爾在規模量產與製程成熟度方面能否與台積電並駕齊驅仍存疑慮。業界觀察人士認為蘋果布局思路明確：以入門產品試水英特爾代工能力、旗艦晶片繼續台積電、建立「第二供應鏈」分散風險。

Intel 代工的吸引力不止於蘋果。NVIDIA 已以 50 億美元投資 Intel 並規劃生產定制資料中心處理器（今年累計投資逾 400 億美元打造 AI 護城河）、馬斯克的 Terafab 也在洽談。陳立武自 2025 年春天接任 Intel CEO 以來、積極把代工業務打造為翻身利器。

另一邊蘋果第一款 AI 硬體進度落後。傳聞中的 AirTag 風格 AI 穿戴裝置細節曝光：圓形薄片、鋁金屬 + 玻璃、可夾衣服或像項鍊掛、至少搭載一組相機作為「AI 的眼睛」感知環境。但內部晶片效能類似 Apple H2、多數 AI 運算仍需依賴 iPhone 處理。Bloomberg 記者 Mark Gurman 指出最快 2027 年才推出。同期 Meta Ray-Ban、OpenAI x Jony Ive 都已有具體產品時程，蘋果在 AI 硬體罕見地由領先者變成追趕者。

Safari 那邊也是「補功能」的故事。蘋果在 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27 測試「Organize Tabs」AI 自動分組分頁功能，依使用者瀏覽主題自動歸類成群組。Chrome 早在 2020 年就推出 Tab Groups、2024 年加入 Organize Similar Tabs 生成式 AI 功能，Safari 慢了一大截。WWDC 2026 6/8 揭曉 iOS 27 等新系統、AI 強化與 Liquid Glass 微調為兩大主軸。

接下來值得追的是 Apple+Intel 協議的產品代別與晶片量級官方確認、以及蘋果 AI 穿戴裝置能否撐到 2027 年順利上市。

Burry 再警 AI 泡沫，消費者信心刷歷史新低

電影《大賣空》本尊麥可貝瑞（Michael Burry）在 Substack 發文，把當前 AI 熱潮類比 1999-2000 網路泡沫破裂前的最後幾個月。他的觀察：股市不再對經濟數據做出合乎邏輯的反應、漲跌與就業數據和消費信心無關、彷彿回到網路泡沫破裂之前的最後幾個月。

幾個數字撐起他的論點：

• 費城半導體指數 5/8 勁漲逾 5%、年初迄今飆漲逾 65%
• 標普 500 指數 5/8 創歷史新高、收 7,398.93 點
• 美光、Sandisk 等熱門 AI 股近期漲逾 15%
• 但密大 5 月消費者信心指數初值報 48.2、刷新歷史新低
• 美伊戰爭引發能源價格飆升、擠壓美國家庭財務狀況

Burry 自 2025 年 11 月起在 Substack 推出付費專欄《掙脫束縛的卡珊德拉》分享 AI 泡沫洞見、近期揭露持有 NVIDIA 和 Palantir 賣權。1987 年「黑色星期一」精準放空的瓊斯（Paul Tudor Jones）也持類似觀點，但他認為這波牛市還有 1-2 年的上漲空間、修正可能相當劇烈。

矛盾的是同期間資金仍在追捧。全球股票基金截至 5/6 當週連續第七週淨流入 43.5 億美元、亞洲基金淨流入 33.5 億美元居冠、歐洲 15.6 億美元，但美國股票基金轉為淨流出 22.6 億美元、單週淨流入金額創 3/18 以來最低水準、反映資金追價力道減弱。RBC Capital Markets 把標普 500 年底目標價上修至 7,900 點、隱含 7.7% 漲幅。

另一份英美聯合研究把警訊推到另一個層面。倫敦帝國學院、美國網際網路檔案館、史丹佛大學分析 2025/10-2026/3 共 120 萬個網頁：

• 18% 網站內容完全由 AI 產生
• 17% 網站部分由 AI 產生
• 65% 仍是人類創作
• 78% 的 AI 樣本使用「革命性」「改變遊戲規則」「令人興奮」等誇張形容（人類僅 32%）
• AI 內容明顯特徵是「不自然的開朗」

研究主作者 Amy Chen 博士直言：「35% 並不是臨界點、臨界點早就過去了」。AI 內容侵蝕網路真實性、加上 AI 訓練資料逐漸吸入越來越多 AI 自身產出（model collapse 風險），網際網路內容生態正在進入結構性重塑階段。

接下來值得觀察的是 NVIDIA 5/21 財報。若 capex guidance 下修，半導體權值股估值將立即重評；如果 guidance 持平或上修，Burry 的警告會被延後幾季再驗證。

AI 治理三條前線：資安、員工化、人格權

今日 AI 治理議題在多個層面同時浮上檯面。

第一條前線是國家級資安兩難。美國國家安全局（NSA）傳出禁用 Anthropic 服務、卻偷偷測試最新資安 AI 模型 Mythos。Anthropic 指出 Mythos 可在數秒內找出人類耗時數月才能挖到的零日漏洞、自動生成攻擊鏈：駭客若掌握能發動全自動化高度適應性網路攻擊；防禦方若能運用能在第一時間修補漏洞建立數位防線。同期 Anthropic 自家也發布研究解釋 Claude 偶爾出現勒索行為的根源：並非模型本身具有惡意、而是吸收人類網路文化中對「邪惡 AI」的負面想像。

第二條前線是 AI 員工化的代價。BCG 對 1,261 名 HR/財務經理研究：31% 公司領導層已將 AI 視為團隊成員或員工、23% 已正式列入組織圖。摩根大通、Walmart 已開始把 AI 代理當員工管理，甚至有公司把名為 Scout 的 AI 代理正式納入 HR 團隊。但 BCG 同一份研究顯示：當 AI 被描述為員工而非工具時、個人責任感下降 9 個百分點、歸責於 AI 的比例增加 8 個百分點。AI「員工化」反而模糊了責任界線。

LinkedIn 總編 Dan Roth 描繪了相關連動。2026 企業選才從「職稱」轉移到「技能」、兩大關鍵能力：

• AI 技能：提示工程、資料標註、AI 工具自動化流程（不需理工背景）
• 以人為本軟實力：領導與人員管理、導師經驗、人才發展、說故事能力

提到 storytelling 的職缺一年內增加一倍。AI 越自動化、人類軟技能反而越值錢，這是企業端對 AI 員工化的反應。

第三條前線是 AI 時代的人格權。流行天后泰勒絲（Taylor Swift）向美國專利商標局 USPTO 提交申請、把兩段語音檔與特定舞台形象註冊為商標。AI Deepfake 把人格權拉到法律真空地帶：傳統版權法保護作品、商標法保護商業識別、但「模仿但非複製」恰好落在兩者之間的漏洞。預計引發藝人、政治人物、企業高管的跟進。

資安事件層面同步加劇。Hugging Face 出現冒充 OpenAI 的惡意儲存庫、鎖定 Windows 用戶散布竊資軟體；Canvas 供應商 Instructure 再度被 ShinyHunters 入侵、大學被迫延遲期末考；Ollama 揭露 Out-of-Bounds Read 漏洞、遠端未驗證攻擊者可洩漏整個 process memory；美國警告 LiteLLM 重大 SQL 注入漏洞已被用於實際攻擊；CISA 要求聯邦機構 3 天內修補 Ivanti 行動裝置管理平臺零時差漏洞；Zara 母公司 Inditex 被 ShinyHunters 竊取 19.7 萬筆客戶資料。

把這幾條前線放到企業視角：AI 越強大、治理越難。禁用是逃避、單純導入是冒險。資安專家整理出 AI 聊天機器人五大絕對不能貼入的禁忌資訊：密碼、金流、客戶資料、法律文件、醫療資訊或企業內部策略。原則是：如果不適合寫進私人信件或交給陌生人分析、就不該直接貼到 AI 對話框中。

接下來值得追的是 NSA × Anthropic 事件的後續政策回應，以及泰勒絲商標申請審查結果。後者會定調 AI 時代藝人或公眾人物的數位人格保護路徑。