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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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