meridian wrote:
目前股價來說, 殖...(恕刪)
算殖利率不應該把今年的2元算進去吧?那是寅吃卯糧不是常態
另外,半導體製程還能這樣成長嗎?我是很懷疑
[轉載自] http://sg.newsrepublic.net/s/bZwvbrU
財訊快報2019/05/29 15:14
【財訊快報／記者劉居全報導】美中貿易戰未解，外資持續在台提款，新台幣匯率持續貶值，台積電( 2330 )及大立光( 3008 )等也成為外資提款機，繼先前有外資已將台積電目標價下修，由3字頭下修至2字頭後，美系外資在最新出爐的報告中表示，擔心下半年復甦趨緩以及全球經濟風險等疑慮，決定調降台積電目標價，由原先的300元下修至275元，重申「加碼」評等，同時下修今年至後年獲利預估，降幅分別為2%、3%及2%。而歐系外資也在報告中表示，將台積電目標價由300元下修至270元，重申「優於大盤表現」評等；至於另一美系外資日前重申「中立」評等，目標價235元；另一亞系外資則重申「減碼」評等，目標價下看203元。 美系外資表示，下修台積電獲利預估以及目標價主要是反映下半年復甦趨緩；而歐系外資調降目標價也基於反映華為事件以及對貿易戰未來不確定風險；至於亞系外資則表示，除擔憂華為事件對台積電負面影響外，也擔憂蘋果恐成為中國報復目標，恐將衝擊台積電下半年獲利，由於台積電也身兼華為及蘋果概念股，近期成為外資提款機，外資持續賣超台積電。
boshun wrote:
以月線圖技術面來看...(恕刪)
https://medium.com/@trendforcemkt/拓墣觀點-韓國半導體產業求變-記憶體廠商加大邏輯晶片佈局-42d491569b11?fbclid=IwAR02NeXXIxTKVSq8F-ow0hnCQajVfRc65yFDc6OvyKitRKIdDXes5cvWdTs
【拓墣觀點】韓國半導體產業求變，記憶體廠商加大邏輯晶片佈局
市場傳出SK海力士(000660.ks)有意收購MagnaChip韓國清洲廠，若此交易成真，除海力士能借此提升自身8吋晶圓製造實力，增加自己於8吋晶圓代工市場的重要性外，MagnaChip也將以此資金持續開發新技術，甚至轉型為專注晶片設計研發能力的半導體設計廠商。
記憶體廠商加大邏輯晶片佈局
全球半導體產業格局瞬息萬變，半導體產品應用中占比最大的記憶體產品，經前幾年高度成長後於2019年回檔下滑；而韓國半導體產業中，因其記憶體產品的重要性不言而喻，普遍被外界認為會在2019年受到不小衝擊，因此韓國記憶體大廠相繼提出與邏輯晶片相關之政策。
在SK海力士傳出有意出手MagnaChip廠房後，三星也刻意於近日對外公告集團將大手筆投資133萬億韓元於System LSI及晶圓代工事業，規劃在2030年內成為邏輯晶片領域的領頭羊。
不難想像，韓國半導體產業過度依賴記憶體產品之議題，將在2019年不斷被產業界內外，甚至是國家政府提起與關注。
MagnaChip或轉型成專業晶片設計廠商
MagnaChip先是在2018年將LCD顯示驅動晶片事業，自Display-SPG(Standard Product Group)轉移至晶片製造部門FSG(Foundry Service Group)，又於2019年2月對外公告並暗示，將針對FSG進行「策略性」進化。
事實上，受惠於全球電源相關的半導體需求不斷提升，以及AMOLED面板顯示驅動晶片需求急遽成長，MagnaChip對此二產品線的重視程度自然有增無減。
由於MagnaChip的製造技術尚停留8吋節點，隨著上述兩條產品線往12吋製造技術邁進，MagnaChip也只能向外尋找其他12吋晶圓製造廠商為其代工。
此外，Fab 4清洲廠占MagnaChip總產能高達7成左右，若MagnaChip當真計畫於未來脫手Fab 4清洲廠及FSG部門，推測MagnaChip正是在收斂方向及重新配置資源，集中投資晶片開發及設計能力的提升，往Fabless半導體廠商的方向前進。
壽限無壽限無五卻之麵粉君 wrote:
雖然說科技不可同日而語 可是AI機器人畢竟市場也不大...(恕刪)
這個市場超大
台上一分鐘, 台下十年功, 這句話不知道有沒有聽過?
AI其實就跟人一樣, 要不斷的訓練才能增進判斷準確度
簡單的說, 你以為AI識別是你手機還是什麼儀器去判斷的? 事實上後台花了非常大的算力去增加判斷準確度, 你的個人裝置只是把訓練的結果呈現給你看而已
所以AI需要大量的數據(大數據), 大量的運算能力, 大量的時間
注定對半導體的需求龐大
對了, AI不是"機器人"而已, 凡舉可以辨識的東西, 都可以做成AI
例如臉部辨識, 行為辨識, 醫學辨識, 語言辨識, 路況辨識....非常非常多
有了辨識後就會有學習, 然後則是預測
為什麼還有很大潛力呢? 簡單的說, 你把全世界的電腦運算能力都加起來, 運算能力也不過就跟一個人腦差不多而已
人類對於識別與學習方面特別強, 舉例來說, 一個人可能花一個禮拜熟悉摩托車就能把摩托車騎得很好, 應付各種路況都不至於有問題, 你叫世界上最強的電腦花一個禮拜學騎摩托車看看? 肯定狀況百出, 這是現階段電腦所比不上的
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