科技5巨頭股價全遭血洗收黑,特斯拉大跌21%創史上最慘跌幅!為何分析師仍樂觀?
科技5巨頭股價全遭血洗收黑,特斯拉大跌21%創史上最慘跌幅!為何分析師仍樂觀?

繼上週美股連日下跌後,華爾街大屠殺未完待續!週二(8日)蘋果、特斯拉領跌科技股,美股四大指數全數收黑,道瓊終場跌逾600點,那斯達克指數下殺逾4%,直接進入修正區,過去3個交易日累計下跌約10%。

蘋果下跌6.7%,蒸發近1400億美元、特斯拉跌逾21%,創史上最慘單日跌幅。

美國考慮封殺晶片製造商中芯國際,半導體類股遭到重創,應財、科磊等供應商遭遇猛烈抛售,促使費半指數同步下殺逾4%。

延伸閱讀:美國考慮封殺中芯,分析師估「幾年內倒閉」!為何聯電能受惠股價飆漲近10%

美中關係持續緊張,美國總統川普週一(7日)表示,正在考慮與中國脫鉤,強調不能再依賴中國,並表示未來將進一步擴大對中國的限制措施。

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美國總統川普。
圖/ ShutterStock

中國外長王毅週二提出《全球資料安全倡議》,提倡尊重他國主權、不侵害個人資安原則,拒絕美國恃強淩弱。

新一輪刺激法案有新進展,美國參議院多數黨領袖麥康奈爾週二宣布,共和黨將提出新刺激法案,著重醫療保健、教育和經濟,預計本周進行全院表決。

全球新冠肺炎(COVID–19)疫情持續蔓延,截稿前,據美國約翰霍普金斯大學(Johns Hopkins University)即時統計,全球確診數已飆破2740萬例,死亡數突破89.3萬例,美國累計確診超過631萬例,累計死亡數達18.9萬。而全美境內死亡人數連續第三週下降,但美國中西、東北部多州連續兩週新冠疫情升溫。美國公衛專家福奇表示,美國不太可能在大選(11月3日)之前準備好疫苗。

週二(8日)美股四大指數表現:

  • 美股道瓊指數下跌632.42點,或2.25%,收27,500.89點。
  • 標普500指數下跌95.12點,或2.78%,收3,331.84點。
  • 那斯達克指數下跌465.44點,或4.11%,收10,847.69點。
  • 費城半導體指數下跌104.11點,或4.71%,收2,108.61點。
美股市
標普 11 大板塊一片血染,資訊科技、能源和金融成重傷區。
圖/ Finviz

五大科技巨擎全部淪陷。蘋果(AAPL-US)下跌6.73%;微軟(MSFT-US)下跌5.41%;亞馬遜(AMZN-US)下跌4.39%;Alphabet(GOOGL-US)下跌3.64%;臉書(FB-US)下跌4.09%。

道瓊指數賣壓出籠。波音(BA-US)下跌 5.83%;Salesforce(CRM-US)下跌5.27%;高盛(GS-US)下跌4.01%;雪佛龍(CVX-US)下跌3.61%;摩根大通(JPM-US)下跌 3.48%。

費半成分股收黑,中芯供應商帶頭下殺。泛林集團(LRCX-US)下跌9.13%;應用材料(AMAT-US)下跌8.74%;科磊(KLAC-US)下跌9.77%。

AMD(AMD-US)下跌4.05%;美光(MU-US)下跌3.12%;高通(QCOM-US)下跌5.35%;NVIDIA(NVDA-US)下跌5.62%。

台股ADR僅台積電收黑。台積電ADR(TSM-US)下跌1.95%;聯電ADR (UMC-US)上漲5.06%;日月光ADR(ASX-US)上漲2.27%;中華電信ADR (CHT-US)上漲0.68%。

蘋果股票大跌6.73% 特斯拉破自家最高單日虧損

蘋果(AAPL-US)大跌6.73%至每股112.82美元,蘋果週二宣布秋季發表會於美西時間9月15日上午10點登場,此外,蘋果已以違約為由對Fortnite遊戲開發商Epic Games提起反訴。

Apple 蘋果 發表會 iPhone 12
今年蘋果秋季新品發表會的主題色為漸變藍,似乎應驗了新iPhone的特殊色將是「海軍藍」的傳聞。
圖/ Apple官網

特斯拉(TSLA-US)週二收跌21%至每股330.21美元,成為該公司有史以來最嚴重的單日虧損,較近期高點(498.32)下跌34%上,直接墜入熊市深淵。

Roku(ROKU-US)週二上漲1.70%。富國看好Roku將成為未來廣告界的重量級企業,調升Roku股票評級至「增持」。

波音(BA-US)週二下跌5.83%,由於波音787夢想客機燃料系統製造過程出現問題,美國聯邦航空管理局(FAA)將進行詳細檢查,該公司證實正減緩該型號交貨速度。

華爾街:市場出現微泡沫破裂 股市可能進入整盤階段

《Sevens Report》創始人Tom Essaye表示,「市場已出現一些泡沫破裂,這是好事,但記住這仍遠高於公允價值的股市水平。」他指出,「儘管長期來看,股市前景總體上仍是樂觀的,但如果出現任何令人失望的重大事件,這個市場的下行空間會更大。」

Baird首席投資策略師Bruce Bittles表示:「超大型科技股的高估值已遠遠超過歷史水準。諸如高融資餘額、CBOE期權資料顯示創紀錄的買入量等技術指標皆顯示市場過於樂觀,暗示股市可能進入盤整/修正階段。」

Miller Tabak首席市場策略師Matt Maley表示:「鑒於我們追蹤的許多指標在過去一周初已經變得非常極端,要擺脫這些狀況,僅靠溫和下滑是不夠的,我們仍然認為,股市回調可能超過10%。」

責任編輯:文潔琳、錢玉紘
本文授權轉自:鉅亨網

關鍵字: #Apple #特斯拉
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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