Equity research
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依我愚見——目前存儲芯片行業的情況是，我認為你將看到更多壞消息而非好消息。
1. 利潤率可持續性2. 對消費電子產品需求的影響3. 來自中國的競爭我們知道利潤率沒有太多增長空間了，可能峯值在 88-92% 左右。存儲芯片製造商在 DRAM 上的毛利率接近 90%，現在問題在於，在行業趨勢轉向之前，他們還能維持這種狀態多久。可以把它想象成英偉達。英偉達面臨着同樣的問題——利潤率和競爭。伯恩斯坦：Meta AI 算力
伯恩斯坦估計，Meta 目前在全球擁有約 20GW 的巨大算力規模，未來幾年還將有約 14GW 上線。
與此同時，有報道稱，谷歌由於自身資源限制，已限制了 Meta 的算力容量，這引發了關於 Meta 當前是否真的擁有 “過剩” 容量的疑問。
Meta 持有價值 352 億美元的 CoreWeave 合同（佔 CRWV 積壓訂單的三分之一以上）。加上微軟約 140 億美元的合同，CoreWeave 近一半的積壓訂單來自那些在合同到期續簽時很可能成為直接競爭對手的公司。
CoreWeave 主要積壓訂單亮點
Meta $Meta(META.US): 總計 352 億美元（2025 年底簽署，並於 2026 年 4 月至 2032 年 12 月期間擴展，包括早期英偉達 Vera Rubin 部署）。
微軟 $微軟(MSFT.US): 估計約 140 億美元，涉及一系列合作關係（實際約為 9 份合同）。
OpenAI: 總計 224 億美元，涉及 2025 年簽署的多項擴展協議。
Jane Street: 2026 年 4 月簽署的 60 億美元多年期基礎設施協議，其中包括 10 億美元的股權投資。
英偉達 $英偉達(NVDA.US): 一項至 2032 年的支持協議，價值高達 63 億美元，用於購買未售出的 CRWV 容量。
瑞薩電子：AI 基礎設施與計算
AI 服務器與推理計算的崛起
預計從 2024 年到 2030 年，通用服務器總出貨量將温和增長（約 1.3 倍）。相比之下，AI 服務器出貨量預計將急劇擴大，增長約 2.4 倍，在此期間實際翻倍。
雖然 GPU 推動了最初的訓練浪潮，但隨着行業重心向推理大幅轉移，市場正看到主要轉向 AI 專用集成電路和 CPU。預計到 2030 年，AI 專用集成電路出貨量將增長約 3.0 倍，遠超 GPU 的增長（約 1.5 倍）和標準 CPU 的增長（約 1.7 倍）。
收入驅動力與瑞薩的潛在市場擴張
主要的結構性順風包括電網到機架的轉型、系統複雜性增加需要先進的微控制器控制，以及向 800V 和垂直電源架構的關鍵架構轉變。
增長主要由數字電源驅動，其次是內存接口，以及其他支持性微控制器組件。
電力瓶頸：電網到核心架構
電網層級：通過使用固態變壓器、儲能系統和不間斷電源，利用數字控制器和高壓氮化鎵來管理電力。
機架層級：使用 800V DC/DC 轉換器、熱插拔控制器和電源單元來降壓。
xPU 板卡層級：通過內存接口、高速光模塊電源管理集成電路和複雜的核心電壓級（利用集成穩壓器優化空間和效率），將超低電壓和高電流直接輸送到處理器。
指數級電力需求指標
預計下一代 AI 機架將消耗超過 1 兆瓦的電力，推動每個機架的電力含量增長超過 10 倍。
AI 基礎設施與計算電力潛在市場正朝着 2030 年幾乎呈指數級增長，其中電壓調節模塊構成了該價值的絕大部分，其次是中間總線轉換器和 AC/DC 級。
一個領先的下一代 AI 板卡示例展示了所涉及的巨大複雜性，需要一個包含超過 10 個數字控制器和超過 100 個智能電源級的 GPU 電源解決方案，以及一個利用超過 30 個 MOSFET 的 48V 中間總線轉換器解決方案。密集封裝極大地提高了熱約束，使得熱性能和電流密度成為半導體供應商的終極競爭戰場。
這對許多電力半導體公司來説是利好消息。$意法半導體(STM.US) $英飛凌(ADR)(IFNNY.US) $德州儀器(TXN.US) $安森美半導體(ON.US) $Wolfspeed(WOLF.US)
Rosenblatt 關於 Meta $Meta(META.US) 的説明：
“彭博社今天報道稱，Meta 正計劃開展一項雲業務，以出售人工智能計算能力。報道指出，作為其 Meta Compute 計劃的一部分，該公司正考慮出售對其現有 AI 基礎設施上託管的各種 AI 模型的訪問權限，以及 ‘原始’ 計算能力。在其年度股東大會（5 月 27 日）上，Meta 首席執行官馬克·扎克伯格告訴股東，如果他們過度建設數據中心容量，租賃雲計算業務是可能的，當時他表示他們尚未這樣做。此外，在 Meta 第一季度財報電話會議上，提問集中在他們資本支出的投資回報率上，因此我們對彭博社 ‘知情人士’ 今天的消息並不感到意外。我們的調查顯示，超大規模企業在 GPU 計算採購方面的立場沒有變化，目前整個行業 GPU 短缺是常態。我們也認為，Meta 無權將其在 2032 年前從 CoreWeave 租賃的任何容量轉售給第三方。”
GPU 計算採購情況未發生變化，這對 $英偉達(NVDA.US) $AMD(AMD.US) 是利好消息。
摩根士丹利：存儲芯片價格展望
📈 2026 年第三季度 DRAM 展望：TrendForce 預測常規 DRAM 價格將環比上漲 13-18%，與高盛的預測（三星 +16%）完全吻合。
💻 PC 與服務器需求強勁：由於 OEM 廠商積極建立庫存，PC DRAM 預計環比上漲 15-20%。服務器 DRAM 預計環比上漲 13-18%，主要受 DDR5 溢價擴大（目前比 DDR4 高出 22%）推動。
📱 移動 DRAM 降温：預計環比上漲 8-13%。由於供應商為支持消費電子供應鏈而放緩漲價步伐，與第二季度大幅飆升（73-85%）相比，增速明顯放緩。
⚠️ NAND 表現不及預期：TrendForce 預測 NAND 價格環比上漲 10-15%，低於高盛 +21% 的預期。企業級 SSD 保持強勁（+18-23%），但消費級 NAND（eMMC/UFS）表現疲軟，僅上漲 5-10%。
📊 現貨市場與合約市場對比：現貨市場繼續領先。DDR5 16Gb 現貨價格較合約價溢價 17%，而較舊的 DDR4 8Gb 現貨價格則存在高達 38% 的溢價。
Meta $Meta(META.US) 正在建立雲業務以出售過剩的 AI 算力。我怎麼看這件事？
我認為這是預料之中的。幾個月來，我一直認為這是唯一一家 AI 戰略不明確的大型雲服務商。你囤積了所有這些算力是為了……什麼？但是，我感覺這一舉措更多是迫於其今年股價表現的壓力。我認為這對公司來説是正確的一步。他們可以轉型成為一家新雲服務商。富國銀行預計他們能從轉售機會中獲得 200 億美元收入。這對半導體行業意味着什麼？情況可能很快變得糟糕。我相信 Meta 仍會達到其 FY26 的資本支出目標，但 FY27 可能會呈現完全不同的景象。資本支出的下降會導致整個半導體領域立即遭到拋售。一個失去的市場機會。你可以在回覆中查看我五月份關於 Meta 的文章 👇英特爾 $英特爾(INTC.US) EMIB 供應鏈
倒裝芯片組裝
凸點製造
力成科技 $6239.TW
艾克爾科技 $艾克爾科技(AMKR.US)
芯片貼裝
ASMPT $0522.HK
庫力索法 $庫力索法半導體(KLIC.US)
激光打標
E&R Engineering $8027.TWO
等離子清洗
E&R Engineering $8027.TWO
EMIB 基板
IC 基板
揖斐電 $4062.T
欣興電子 $3037.TWO
AT&S $ATS(ATS.US).VI
新光電氣
ABF 薄膜層壓
味之素 $2802.T
永恆精密機械 $7795.TWO
橋接芯片貼裝
東麗 $3402.T
電鍍
ASMPT NEXX
激光鑽孔
三菱電機 $6503.T
烘烤爐
羣翊 $6664.TWO
其他組件
硅電容
鈺創科技 $6531.TW
三星電機 $009150.KS
硅電容代工廠
力積電 $6770.TW
聯華電子 $聯電(UMC.US)
華邦電子 $2344.TW
信息源自野村證券，但我補充了供應鏈中我認為他們遺漏的幾個名字 - AT&S, 味之素
中金公司：碳化硅向左，氮化鎵向右——第三代半導體成為數據中心高壓架構的必然選擇
> 我們預計，到 2030 年，每兆瓦數據中心部署可能需要約 10，000 個碳化硅器件和 21，000 個氮化鎵器件，對應每兆瓦價值分別為 22 萬美元和 4.9 萬美元——這表明市場機會相當可觀。> 在 2026 年至 2030 年間，機櫃側（白區）和機房側（灰區）系統預計將逐步升級至 800V/±400V 直流配置，從而推動對第三代化合物半導體的需求。短期內（1-2 年），由 800V 側掛單元引領的過渡性架構可能對碳化硅需求帶來有限的上行空間。然而，隨着以下發展逐步實現：（1）機櫃側的刀片級降壓甚至高密度 800V 至 6V 電源轉換，（2）機房側的集中式整流，以及（3）固態變壓器解決方案的實施，我們認為與碳化硅/氮化鎵相關公司的長期期權價值值得合理定價。> 我們認為中國公司已在碳化硅/氮化鎵領域建立了深厚的佈局，競爭力持續增強。展望未來，整個第三代化合物半導體價值鏈上的中國公司有望從高壓數據中心架構的採用中大幅受益。> 傳統數據中心機櫃平均功率約為 7 千瓦。相比之下，英偉達的 Hopper 架構功耗約 40 千瓦，Blackwell GB300 NVL72 達到 134-140 千瓦，Rubin 將超過 200 千瓦，而未來架構（2027 年的 Kyber 和 2028 年的 Feynman）預計將擴展至每個機櫃 600 千瓦和超過 1 兆瓦。行業預計將通過四個過渡階段來實施 800V 直流設置：第一階段（2026/2027 年）：帶 “側掛單元” 的白區改造設置：灰區（設施層面）保持不變。在 IT 機櫃旁增加一個定製的 800V 直流側掛式電源櫃（“側掛單元”），用於本地將交流電整流為 800V 直流電。半導體影響：碳化硅需求集中在側掛單元的前端整流/PFC 模塊。碳化硅數量：每兆瓦約 1，594 個單元。第二階段（2027/2028 年）：原生 800V 直流計算（氮化鎵拐點）設置：集中式低壓 UPS 系統被逐步淘汰，取而代之的是分佈式機櫃級電池備份單元和超級電容器。800V 直流母線直接連接到計算刀片。半導體影響：氮化鎵取代了主板載電源降壓階段（中間總線轉換器）的大部分碳化硅，以滿足 GPU 附近嚴格的空間和散熱限制。然而，碳化硅在高壓熱插拔保護和固態斷路器方面存在剛性需求。數量：每兆瓦約 1，755 個碳化硅單元；每兆瓦約 10，303 至 10，667 個氮化鎵單元。第三階段（2028/2029 年）：灰區集中式整流器設置：電源整流完全上移至灰區。大規模設施級集中式整流器將電網電力轉換為 800V 直流注入骨幹網，並分佈在整個設施中。Navitas 氮化鎵轉型（2026 年 6 月）：受 Navitas 的 GaNFast 集成到英偉達 MGX 生態系統的推動，設置將開始將 800V 直接轉換為 6V，完全消除傳統的 48V 中間降壓總線。數量：碳化硅激增至每兆瓦約 6，948 個單元（由大規模的工業直流配電、電池備份單元和儲能系統驅動）。氮化鎵使用量爆炸式增長至每兆瓦 20，800-21，600 個單元。第四階段（2029 年後）：最終的固態變壓器架構設置：低壓變壓器和低壓整流階段均被完全消除。兆瓦級固態變壓器直接將中壓電網交流電轉換為 800V 直流電。半導體影響：高頻 SST 運行嚴重依賴高壓碳化硅。灰區基礎設施佔據了碳化硅總價值鏈的 54%。碳化硅數量：飆升至每兆瓦約 9，886 個單元。市場價值> 隨着設置從第一階段過渡到第四階段，每兆瓦碳化硅的硬件價值從 10，000-25，000 美元急劇躍升至約 270，000 美元。這一價值增長主要由電壓等級升級（從 650V 器件轉向 1200V 和 3.3kV 器件）驅動。> 氮化鎵可尋址市場價值從第二階段的每兆瓦 33，000-33，800 美元增長到第三/四階段的每兆瓦 46，500-49，100 美元。碳化硅單位成本隨着器件從標準機櫃組件轉向高壓、高密度基礎設施，碳化硅的單位成本急劇上升：非 SST / 機櫃內器件：每單元 2.5 – 3.5 美元。UPS / PDU / BESS 外圍設備：每單元 3.5 – 5.0 美元。800V 過渡 / 早期 SST 階段：每單元基礎價格 10.0 美元（使用量產 1200V 級碳化硅 MOSFET）。完整 SST 架構：1200V 碳化硅模塊：每單元基礎價格 15.0 – 20.0 美元。3.3kV 碳化硅模塊：每單元基礎價格 50.0 美元（反映了中壓直接轉換的嚴重技術溢價）。氮化鎵單位成本氮化鎵定價按應用場景分層，特別關注其與高壓母線和 GPU 本身的接近程度：第二階段（刀片中間總線轉換器）：高壓 IBC（800V --> 50V）：每單元 3.8 美元（使用 650V 集成氮化鎵 IC）。低壓 IBC（50V --> 12V）：每單元 2.2 美元（使用 100V 級氮化鎵小芯片）。第三/四階段（集中式 & 近 GPU）：Navitas PDB 板系統：每單元 3.2 美元。近 GPU 嵌入式氮化鎵：每單元 2.2 美元（規模化 AI 服務器訂單定價）。碳化硅的階躍式爆炸增長碳化硅表現出巨大的價值彈性，這意味着由於向更高價格、更高電壓（1200kV -->3.3kV）器件過渡，其財務價值的增長速度遠快於物理單元數量。數量增長：規模從每兆瓦 1，594 個單元（第一階段）躍升至每兆瓦 9，886 個單元（第四階段），年複合增長率約為 83.73%。價值增長：財務捕獲從每兆瓦 2，000 – 15，000 美元（第一階段）飆升至每兆瓦 220，000 美元（第四階段）。這代表了驚人的年複合增長率，範圍在 144.78% 至 379.14% 之間。氮化鎵的高數量、穩定價值曲線相反，氮化鎵遵循高數量、高度本地化的部署策略。其數量迅速增長，但由於其在更靠近計算刀片的較低、更商品化的電壓等級下運行，其美元價值增長更為線性。數量增長：單元數量從每兆瓦 10，303 – 10，667 個（第二階段）翻倍至每兆瓦 20，800 – 21，600 個（第三/四階段），年複合增長率為 95% – 110%。價值增長：財務捕獲從每兆瓦 33，000 – 33，800 美元轉變為每兆瓦 46，560 – 49，120 美元，代表了更為温和的年複合增長率，為 38% – 49%。iM 證券：台積電是否成為英偉達短期增長的瓶頸？
CoWoS 晶圓修訂：由於台積電 $台積電(TSM.US) 及其他 CoWoS 供應商的產能擴張慢於預期，iM 證券將其對 AI 加速器的 CY26 全球 CoWoS 分配預測從 138 萬片晶圓下調至 109.6 萬片。因此，英偉達該年度的 AI GPU 預計產量已從 1114 萬片（同比 +57%）削減至 924 萬片（同比 +31%）。
魯賓延遲：最值得注意的是，下一代魯賓 GPU 的生產預測被削減了一半，從 300 萬片降至 150 萬片。
HBM 市場影響：較低的加速器產量使 CY26 HBM 總需求從 48.9 億 GB 降至 42.3 億 GB。內存製造商已將其產量略微下調至 43.3 億 GB，原因是需求低於預期且利潤率低於傳統 DRAM。
英偉達即將推出的下一代 AI 加速器，魯賓 Ultra（計劃於 CY27 推出），正面臨技術障礙，可能迫使其大幅降低規格。雖然英偉達與內存供應商仍在協商中，但正在考慮一個 384GB 的縮水版本，而非最初的 1TB（1024GB）目標。
CoWoS-L 尺寸限制：CoWoS-L 中介層的物理極限是 8150 mm²。最初的 4 芯片方案需要 6750mm²。雖然從數學上可行，但擴大中介層尺寸會顯著增加基板翹曲，將應力集中在角落，降低焊點疲勞壽命，並嚴重降低封裝良率。迴歸 2 芯片架構會自動將最大 HBM 立方體數量從 16 個降至 8 個。
台積電的 CoPoS 替代方案為時已晚：台積電繞過此尺寸限制的下一代解決方案是 CoPoS（基板上芯片面板）。然而，由於台積電剛剛開始選擇設備和組件供應商，預計要到 2028 年下半年（2H28）才能實現大規模生產。這將留下一個封裝瓶頸，給英偉達明年的增長帶來壓力。
HBM4E 堆疊良率：內存製造商也在努力應對堆疊 16 層 HBM4E 的生產良率問題，儘管這被標記為內存供應商的問題，而非台積電造成的限制。
CY26 AI 加速器芯片總產量預計將達到 1786.5 萬（17.87M）片，反映出 51% 的同比增長。
英偉達 $英偉達(NVDA.US) 佔據了總 CoWoS 產能分配的 56%（64 萬片晶圓），產出 924.2 萬片芯片（同比 +31%）。
博通 $博通(AVGO.US) 獲得了 27.2 萬片 CoWoS 晶圓（大幅增長 206%），產出 535.4 萬片芯片（同比 +70%）。這主要由谷歌的 TPU 支撐，其佔據了博通份額的 75%（402.7 萬片芯片）。Meta 的 MTIA 佔 101.7 萬片芯片。
AMD $AMD(AMD.US) AI GPU 佔用了 7 萬片晶圓，轉化為 87.5 萬片芯片（同比 +22%），在 MI350X（56 萬片）和 MI400X（31.5 萬片）之間分配。
CY26 全球 HBM 需求預計將達到 42.34 億 GB（4.23B GB），標誌着爆炸性的 95% 同比增長。
僅英偉達就消耗 24.27 億 GB（約佔總市場需求的 57%）。
博通代表了 11.62 億 GB 的 HBM 需求（同比 +115%），其中 TPU 占主導地位，達 8.51 億 GB。
AMD 佔 2.82 億 GB 的需求，即將推出的 MI400X 將採用超高密度 HBM4 配置（每個加速器使用 48GB 立方體，共 384GB）。
特斯拉加速量產，中國廠商集體領跑——人形機器人的「電動汽車時刻」到來了嗎？
據野村證券稱，特斯拉正在將其 Optimus Gen 3 從初步裝配轉向全面生產，為全球製造速度設定了基準。該公司已將弗裏蒙特工廠（由 Model S/X 生產線改造而來）的年化產能目標上調至約 70，000 台。此外，特斯拉計劃到 2028 年在奧斯汀再增加 70，000 台產能，目標是長期總產能達到 150 萬台。供應鏈數據顯示，2026 年 Optimus 的發貨量將達到約 25，000 台（+/- 10，000 台），9 月份的周產量目標可能升至 1，000 台。瑞銀集團指出，Optimus Gen 3 的正式推出窗口期在 7 月至 8 月之間，這將是下半年市場的一個關鍵驅動力。
在中國之外，製造商的生產速度仍落後於國內。Figure AI 和波士頓動力公司的年出貨量均約為 500 至 1，000 台，而其他國際製造商的平均出貨量則在 100 至 200 台。值得注意的是，Figure 的 BotQ 生產線已公開實現了每小時一台的生產節拍時間。
野村證券已將其對中國 2026 年人形機器人出貨量的預測上調至 40，000-50，000 台。這一增長得益於政府對具身智能基地採購的加強，以及年底因更便宜型號推出而觸發的消費需求拐點。
市場份額分佈在不同的層級：
第一梯隊（前兩家公司）：每家出貨量約為 10，000 至 15，000 台（同比增長 2 至 3 倍）。
第二梯隊：幾家中型公司每家出貨量約為 3，000 台。
第三梯隊：較小的參與者每家出貨量在 500 至 1，000 台之間。
2026 年出貨量的下游應用分配結構如下：
消費應用：30%
表演與娛樂：30%
政府採購（數據採集）：20%
教育：15%
商業與工業應用：3%–5%
瑞銀集團指出，國家政策正積極推動中國機器人產業從實驗展示轉向工業、物流、醫療和住宅環境中的實際運營部署。工業和信息化部計劃到 2027 年底在 100 多個場景中部署超過 10，000 台，而上海市政府的目標是到 2030 年部署 100，000 台工廠用機器人。
投資趨勢與市場阻力
2026 年上半年，全球機器人領域的戰略資本活動加劇。儘管勢頭強勁，但整體市場情緒面臨明顯的阻力。瑞銀數據顯示，中國的人形機器人指數年初至今已落後於更廣泛的機械指數約 9 個百分點。這種表現不佳源於 Optimus Gen 3 大規模生產的延遲、疲軟的交易動能，以及資本向數據中心和商業航天領域的轉移。
即將到來的催化劑
瑞銀強調了今年下半年可能改變市場動能的幾個里程碑：
Optimus Gen 3 在仲夏（7 月至 8 月）正式推出。
宇樹科技 IPO 的進展。
上海世界人工智能大會（7 月）。
北京世界機器人大會（8 月）。
野村證券強調了系統訓練方式的一個重大範式轉變：數據採集正在轉向「無機器人」方法，例如遙操作、通用操作接口和第一人稱視角採集。這些替代技術的成本僅為基於物理機器人方法的 20%，且速度更快。
隨着由 90% 非機器人數據和 10% 物理機器人數據組成的混合訓練模型成為行業標準，專門用於數據採集的物理硬件需求將在 2026 年收縮。政府實體仍然是這些大規模數據採集中心的主要支持者；建立一個擁有 1，000 台容量的單一設施需要投資 5，000 萬至 1 億元人民幣，投資回收期為 3 至 5 年。雖然這降低了原始設備製造商眼前的硬件採購壓力，但卻提高了對跨平台標準化、數據一致性和高質量的需求。實際的工業集成在週期時間、精度和訓練成本方面仍面臨驗證摩擦。
合同製造與內部供應鏈
實地調研顯示，向整機合同製造發展的趨勢明顯。由於硬件供應鏈需要大量資本且投資回報期長，大多數二、三線原始設備製造商選擇將生產外包。從長遠來看，合同製造的市場份額預計將擴大。相反，保持垂直整合供應鏈的原始設備製造商（如宇樹科技）通過降低物料清單成本獲得了直接的價格優勢。
擁有汽車供應鏈背景的進入者憑藉其大規模組裝經驗和端到端管理能力，具有長期競爭優勢。同時，3C 電子製造商目前在品牌資產方面具有微弱的優勢。
野村證券預計，主流全尺寸人形機器人的零售價將在 15 萬至 30 萬元人民幣之間，而緊湊型型號的價格將在 1 萬至 10 萬元人民幣之間。儘管 2026 年價格同比下跌超過 50%，但預計 2027 年價格通縮速度將放緩。
全球生態系統擴張
主要科技和汽車公司的戰略舉措正在整個行業加速進行：
英偉達與 OpenAI：英偉達 $英偉達(NVDA.US) 正在積極資助一個生態系統，其中包括中國初創公司宇樹科技和現代等韓國企業。同時，OpenAI 在 6 月通過成立「OpenAI Robotics」部門，重新聚焦該領域，並開始積極招聘 AI、系統和硬件工程人才。
企業融資與 SPAC：德國的 Neura Robotics 完成了高達 14 億美元的 C 輪融資，目標是今年生產 6，000 台，到 2027 年每年產量超過 10，000 台。Agility Robotics 宣佈計劃通過與 Churchill Capital Corp XI 合併上市，交易前估值為 25 億美元，目標是在 2026 年第四季度完成交易。
汽車集成：2026 年 6 月，小鵬汽車 CEO 直接領導公司的機器人部門，目標是在年底前大規模生產其「IRON」人形機器人。比亞迪也確認了其自己的人形機器人開發計劃，計劃在年底前內部工廠部署多達 20，000 台——這是全球最大的運營部署之一。
實體人工智能很有趣，值得關注，但不要指望實體人工智能會遇到與當今人工智能相同的瓶頸。
當你一年投入 7000 億美元時，必然會出現瓶頸，因為三年前沒人預料到這樣的支出速度。這是人類歷史上最大的投資，到明年可能超過美國州際高速公路和鐵路的總和。
很難想象到 2030 年，國內人形機器人的支出能達到今年總資本支出的 10%。
不要試圖在這個領域尋找瓶頸。這不會那麼成功。