2026 丙午火馬年。丙火為陽火，如炙熱烈日；午馬屬陰火，為人間之火。天干地支皆火，地火沖天，火勢鼎盛。這股火勢承續自 2025 乙巳木火年，2026的火勢已經旺到，看不到木頭了。

風水「三元九運」自 2024 年起邁入為期 20 年的「九紫運」，五行屬火，象徵科技文明蓬勃發展。2026 是「火年逢火運」，意味著 AI 科技將進入快速推進與激烈競逐的關鍵階段。

不含台積電在內的全球七大科技公司，其市值總和已超越中國 GDP，全力投入 AI 研發。AI 的成敗不僅左右全球經濟，也與每個人的財富息息相關。雖然市場對「泡沫化」有所疑慮，但可以確定的是 ─ 至少在 2026 年，泡沫不會破裂。

OpenAI – Google 正面對決

當前，OpenAI 與 Google 依然是生成式 AI 的兩大龍頭。OpenAI 在 2022 年推出 ChatGPT，掀起大型語言模型浪潮；Google 則整合 DeepMind 與 Brain，推出 Gemini，並全面佈局搜尋、雲端與生產力工具生態。2025 年中 Gemini 3 上線，用戶數快速上升，特別是免費繪圖與影片功能亮眼，推動股價持續攀升。

ChatGPT 主要依賴 NVIDIA H200 GPU 進行訓練與推論。這類 GPU 高效但耗電，成本偏高。Google 則自研 TPU（Tensor Processing Unit），專為 AI 設計，在推論效率與耗能方面具有優勢，也較不受 NVIDIA 供應約束。。

若以「一次可處理的最大文字量」而論，ChatGPT 一般用戶約支援 128,000 tokens，而 Gemini 某些版本可達 1,000,000 tokens，代表其能處理大體量文件與長篇影音內容。Gemini 已深度整合 Google 文書與多媒體應用，常見於企業流程自動化；上班族與商務應用偏好 Gemini，而學生與學術界仍較常使用 ChatGPT。

OpenAI 收入規模有限、尚未上市，資金壓力仍在；缺乏自研晶片能力，使運算與生成速度提升受限，圖片與影片生成普遍慢於 Gemini。

同時，Elon Musk 的 xAI 推出 Grok，採用大量 NVIDIA GPU，生成速度極快、並大量產出影片內容，發展氣勢強勁。未來若結合機器人、自駕 RoboTaxi 與 Tesla 車系，其戰略價值將難以估量。

算力、電力、財力、能力

NVIDIA 資料中心級 GPU 價格高昂且耗電驚人。H100 與 H200 約每張 27,000 美元，Blackwell B200 / B300 價位更高；大型 AI 訓練中心往往需要數萬張 GPU。成本居高不下，原因之一在於每張卡皆搭載 HBM 高頻寬記憶體 ─ 價格昂貴且能耗不低。

有估算指出：
xAI 擁有約 20 萬張 GPU，每日耗電 117–195 兆瓦，設於電價較低的田納西州 Memphis，每日電費可能超過 30 萬美元。OpenAI 與微軟 Azure 合作佈署約 100 萬張 GPU，每日耗電 585–975 兆瓦，每日電費約 100–170 萬美元。

雖然 OpenAI 月收入上看 10 億美元，但基礎設施、人力、研發與訓練成本仍極為龐大 ─ 這正是市場對 AI 泡沫的疑慮來源之一。

因此，踏入 AI 戰場，必須同時具備：算力、電力、財力與能力。資金與技術不足的企業，極可能在競賽中被淘汰，泡沫化。

NVIDIA 輝達

NVIDIA GPU 功能強大但成本高昂，使 AI 訓練費用居高不下。Google 雖以 TPU 降低推論能耗，但訓練效率仍不及 GPU。2025 年 12 月 24 日，NVIDIA 投資 200 億美元入股 Groq，布局 AI 推論晶片 LPU（Language Processing Unit）。LPU 採用 SRAM，能耗低、反應快，被視為補足 NVIDIA 在推論領域的戰略缺口。LPU 晶片不能訓練 AI，非高峰時段，推論速度比TPU快。來市場極可能成為主要獲利來源，NVIDIA 也將同步發展新型「推論作業系統」，優化記憶體與運算效率。

各大科技巨頭目前仍高度依賴 NVIDIA GPU。AI 競賽比的是速度，為避免落後，企業仍必須持續購買頂級 GPU。未來 GPU 技術將逐步由電子傳輸轉向光子傳輸，以提升效能並節能。2026 年 Blackwell 晶片需求預期強勁；中國阿里巴巴與 ByteDance 亦急切等待 H200 供應，若供應順暢，NVIDIA 2026 年營收仍將維持高成長。

台積電 TSMC

NVIDIA 若要賺錢，就離不開台積電。其高階產線已排程至 2027 年。2026 年將是 2 奈米量產競爭的關鍵時刻。三星 2 奈米已量產 Tesla 晶片，報價較低，宣稱良率約 60%；三星 1.4 奈米則由 2027 預期延後至 2029；Intel 推出 A18，但測試效能仍不及台積電 3 奈米，若良率無法突破 70%，翻身難度極高；日本 Rapidus 目標 2027 量產。

台積電 2 奈米（N2）已於 2025 年 Q4 量產並供應 iPhone 18，2026 年將持續擴產；下一代 A16（1.6 奈米）預計 2026 下半年量產，並在先進封裝上保持領先。

三星記憶體獲利強勁，但邏輯晶片競爭力仍有限；Intel 設計能力不弱，但單座晶圓廠動輒 500 億美元，資金與良率壓力極大。整體而言，台積電仍具備約三年以上的領先優勢。

科學革命：人類 × AI 合作

AI 要變得更聰明，必須持續吸收龐大資料。前端模型每年需處理約 180–200 ZB （21 個零）資料，雖包含影音，但仍以高品質文字為主。回答問題時也會再次檢索最新資料。

公開資料 AI 幾乎都能學習；但加密頁面、機密文件、私有檔案、受版權保護內容與個人經驗，仍屬不可訓練範圍。不過，AI 已展現自我訓練與策略迭代能力。2016 年 AlphaGo 以 4：1 擊敗李世乭；其後 AlphaGo Zero 透過自我對弈訓練，最終以 100：0 超越原版 AlphaGo，成為里程碑。

2026 年的 AI 發展，將更聚焦：多模型整合、代理式應用、「世界模型」、產業落地與資料主權議題。AI 極可能引領新一波科學革命，加速生物學、物理學與醫學突破，甚至為重大疾病帶來新希望。這標誌著「科學文藝復興」的黃金時代。AI可以有超出人類想像的創新，最佳 AI 應該人類和機器共同創造。

NVIDIA 規劃未來將出現 10 億人形機器人、1,000 萬座全自動 AI 工廠與 10 億輛自駕車。GM 與 Uber 預計 2027 推出 10 萬輛機器人計程車；Elon Musk 則計畫 2026 推出 Tesla CyberCab，數十萬輛無人計程車將陸續上路。

AI 的終極追求仍朝向通用人工智慧（AGI）。然而對 AGI 的定義與成熟時程尚未形成共識，其真正到來──仍有待時間驗證。

CES 2026 亮點

CES 2026 於一月初在拉斯維加斯舉行，吸引約 14.8 萬名參觀者、超過 4,100 家展商，展示 AI、電腦與各項科技創新。其中有兩個重點特別值得關注。

首先，韓國現代集團投資的 Boston Dynamics 發表最新人形機器人 Atlas。該機器人擁有約 56 個自由度與可 360 度旋轉的關節結構，靈活度超越一般人類，頭和手腳都可 360 度旋轉。不用轉身，便能面向背面。並具備可搬運約 50 公斤重物的能力。未來 Atlas 將整合 NVIDIA AI 與 Google DeepMind 技術，以增強感知與學習能力。主要鎖定工廠與物流環境。現代集團規劃自 2028 年起，逐步在自家工廠部署，目標是重塑製造業流程。

第二個亮點來自 NVIDIA。輝達於 CES 發布開源自動駕駛模型 Alpamayo，主打端到端（end-to-end）神經網路架構，開放給各大車廠採用。首款應用車型為 2026 Mercedes-Benz CLA EV（電動轎車），預計 2026 年第一季出貨。注意！輝達是提供 AI 自動駕駛模型與運算平台，目的是在推動車廠採用 NVIDIA 晶片；駕駛軟體客製化與系統整合，仍須由車廠自行完成，自駕相關責任也不會完全落在輝達身上。

輝達的自動駕駛 AI，主要透過 AI 自行生成的大量模擬環境進行訓練 （類似 AlphaGo Zero 自我學習模式），這與 Tesla FSD 以真實道路數據為核心的訓練方式有所不同。哪一條路線較優？Mercedes-Benz 賓士方案目前定標 Level 3（需監督） 的自動駕駛水準；相對地，Tesla 的 Robotaxi 已朝向 Level 4（高度自動化、低監督）目標推進。兩者之間的真正差距，或許要到 2027 年，才會有更明確的答案。

祝您火馬年吉祥，活力滿滿、事事順遂、好運連連，福運綿延！

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