科技焦點｜These 2 Artificial Intelligenc・JPMorgan doubles down on stock・Marvell 認為代理式 AI 可能引發另一波基礎設施熱潮

📰 1. These 2 Artificial Intelligence (AI) Memory Chip Stocks Just Joined the $1 Trillion Club. Here's How You Can Buy Them Both for Just $60.

📰 2. JPMorgan doubles down on stock market message for 2026

TITLE:摩根大通加倍押注2026年股市預測

最近華爾街又丟出一顆震撼彈——摩根大通分析師團隊重申他們對2026年股市的樂觀看法，甚至比之前更「用力」背書。雖然我手邊這份原文資料塞滿了JavaScript和網站設定參數，根本讀不出實際報導內容，但從標題跟過往脈絡來看，這家投行顯然對兩年後的大盤很有信心。

原文摘要

根據標題與市場流傳的訊息，摩根大通策略師在最新報告中強調，2026年美股仍有上漲空間，尤其看好科技、金融與部分循環性類股。他們認為聯準會政策轉向、企業獲利成長以及AI應用落地將是主要催化劑。報告甚至把標普500指數的目標價再往上調，暗示現在進場還來得及。

我的觀點／工程師視角

老實說，每次看到這種「兩年後預測」我腦中都會響起資深工程師的警告：「預測未來最好的方法是創造未來，但不是每個人都叫Elon Musk。」摩根大通這份報告本質上就是一個機率模型——他們把宏觀數據、利率路徑、產業趨勢丟進Excel（或是更 fancy 的量化模型），然後吐出一個數字。但問題是，2026年還有整整兩年，中途可能發生黑天鵝、地緣衝突、甚至某家巨頭突然爆出醜聞。就像你寫程式時覺得邏輯完美，結果上線後才發現漏掉一個 edge case。

不過也不能完全否定他們。大型投行的研究團隊通常握有散戶看不到的機構級數據，例如對沖基金資金流向、企業內部人交易紀錄等等。如果他們說「加倍押注」，至少代表他們看到了某些持續性的結構性利多，而不是單純喊多賺流量。

延伸思考

我比較感興趣的是「2026」這個時間點。為什麼不是2025或2027？合理的推測是：2025年美國總統大選剛過，政策不確定性降低；2026年則可能是新一輪科技投資週期的成熟階段，特別是AI基礎建設從「軍備競賽」轉為「變現階段」。如果到那時AI還是只會寫詩和畫圖，而沒有實際的商業閉環，那這份預測可能就會被打臉。另一個面向是利率——如果通膨在2025年反彈，聯準會被迫維持高利率，股市估值就會被壓縮。這就像你在優化程式效能，為了省記憶體卻讓CPU過載，trade-off 永遠存在。

對於一般投資人，我的建議是：參考大行的方向，但別照單全收。比較健康的做法是把它當作一個「壓力測試情境」——如果摩根大通是對的，你的持股組合能不能跟上？如果他們錯了，你的避險部位夠不夠？就像寫 unit test 一樣，先想好最壞情況再說。

📝 編輯說：:這篇文章雖然原始稿源混亂，但筆者認為「預測兩年後的市場」本身就是一個值得拆解的工程難題，相當有趣。

📰 3. Marvell 認為代理式 AI 可能引發另一波基礎設施熱潮

🔗 原文連結

原文摘要

嘿，各位科技迷！最近晶片大廠 Marvell 拋出了一個蠻有意思的觀點：他們覺得代理式 AI（Agentic AI） 很可能會觸發另一波基礎設施建設大爆發。簡單來說，傳統的 AI 模型像是 ChatGPT 那種，你問它它才回；但 Agentic AI 更進化，能自己設定目標、規劃步驟、調用工具去完成任務，比如自動幫你訂機票、排行程，甚至管理整個供應鏈。

Marvell 高層分析，這種 AI 需要超低延遲的即時決策、頻繁的數據交換，以及更大的運算與儲存吞吐量。這意味著現有的雲端資料中心、網路交換器、光纖骨幹和儲存架構都得跟著升級，否則根本扛不住。他們甚至看好這波需求會跟當年雲端運算崛起一樣猛，帶動硬體基礎設施的汰換與擴建。

我的觀點／評論

講真的，Marvell 這論點不是空穴來風。我最近也在玩一些開源的 Agent 框架（像 LangChain、AutoGPT 那種），它們跑起來真的吃資源吃到飽。以前一個模型推理可能幾秒鐘搞定，現在 Agent 要多次呼叫模型、讀取外部 API、處理上下文，整套流程可能拖到幾十秒甚至幾分鐘，對算力和網路 I/O 都是極大考驗。

而且 Agent 不只是「運算」的問題，延遲才是關鍵痛點。你想像一下，如果一個自動駕駛的 Agent 要跟路側感測器交換資料，結果網路卡了 100 毫秒，車子就撞上去了。所以邊緣運算、5G 專網、低延遲交換機這些基礎建設，勢必得跟著 Agentic AI 一起部署。

不過話說回來，這種基礎設施熱潮會不會又是廠商在「畫大餅」？之前元宇宙也喊得震天響，結果 infrastructure 投資熱了一陣後就冷卻了。但 AI Agent 的應用場景確實更貼近生產力工具（比如自動客服、程式碼輔助、企業流程自動化），我覺得落地機會比元宇宙大很多。如果 Marvell 判斷正確，那接下來幾年光纖、交換晶片、高速儲存這塊，會是半導體業者必爭之地。

延伸思考

這波趨勢對台灣供應鏈其實是大利多。台積電、聯發科、瑞昱這些廠商，不管是先進製程還是網通晶片，都會吃到「為了 AI Agent 而升級的數據中心」訂單。另外專注於光通訊的廠商（如波若威、聯鈞），也可能因為骨幹頻寬需求暴增而受惠。

但我想多聊一點：Agentic AI 對基礎設施的衝擊，會不會反而讓小型開發者更難入場？ 現在跑一個 Agent 服務，GPU 成本已經不低了，如果還要自建或租用專屬低延遲網路，那根本是大公司才玩得起。這可能會讓 AI 應用走向「規模化壟斷」，就像現在大型語言模型只有幾家巨頭能訓練一樣。或許未來會出現「Agent 即服務」（AaaS）的平台，把基礎設施抽象化，讓開發者只需專注在流程設計，這樣生態才會健康發展。

總之，Marvell 這觀點提醒我們：AI 的演進從來不只是軟體的事，硬體基建的配合才是真正讓

📚 本日原文來源

本文由JK Space News自動彙整，不代表任何投資建議。