Re: [新聞] 英特爾暴跌17% 翻身期待被現實打醒

看板Stock (股票)作者yingjeou (英九)時間2小時前 (2026/01/24 16:19)推噓3(6推 3噓 16→)

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英特爾的問題在於美國人能夠貫徹台灣、韓國這種顧機台、產品的方式到什麼程度找陳立武後他的技術方向一定是正確的，但台積不會告訴你機台要怎麼管控原廠卡10%的東西，實際上為了產品要卡到5%、3%或要加裝監視或打多大的磅數原廠知不知道？知道但不會說，所以產能良率就起不來那要解決怎麼處理？買新設備，新設備通常都能解決但成本爆炸高，裝好機後更新世代又要研發了，舊世代還沒開始盈利總結啦，全廠都跟台灣人一樣操，大概能跟聯電一戰比台積電操又花的比台積電兇，至少還要15年才追的到台積電上週我的實際工時大概84小時，相信這在台廠很普遍，我是不相信美國人能夠這樣幹 ※ 引述《qazxc1156892 (QQ)》之銘言： : 原文標題：英特爾暴跌17% 翻身期待被現實打醒 : 原文連結： https://news.cnyes.com/news/id/6320939 : 發布時間： 2026-01-24 06:30 : 記者署名：陳又嘉 : 原文內容： : 據《Yahoo Finance》報導，英特爾 (Intel)(INTC-US) 在公布第四季財報前的一個月， : 市場對這家矽谷老牌晶片商復甦的期待升溫，其股價一度漲近 50%。但隨著現實浮現，英 : 特爾股價周五 (23 日) 重挫逾 17%，提醒投資人其復甦之路遠非一帆風順。 : 2025 年以來，美國政府與輝達 (Nvidia)(NVDA-US) 的投資為英特爾提供支撐，推動股價 : 在近幾月大幅走高。本周稍早，三大催化劑更將英特爾股價推升至四年來高點：美國總統 : 川普一則支持性的社群貼文、華爾街對 AI 資料中心帶動傳統運算晶片需求的樂觀預期， : 以及英特爾採用最新 18A 製程所打造的 Panther Lake 晶片正式亮相。 : Bernstein 分析師 Stacy Rasgon 表示，「那段時間幾乎有點變成迷因股了，如果股價在 : 財報前呈現這種直線式上漲，你最好要交出一份完美的成績單。」 : 但英特爾的財報數字並非完美。儘管第四季表現優於市場預期，但第一季的獲利與營收展 : 望偏弱。公司目前因內部產能限制，難以滿足伺服器晶片需求。Rasgon 指出，這些來自 : 自家工廠的供應瓶頸，反映兩大問題：一是英特爾可能無法有效運用其製造設備，二是公 : 司可能低估了 AI 資料中心對伺服器 CPU 的需求規模。 : 英特爾執行長陳立武周四在與分析師的會議上表示，公司正「努力不懈提升製造效率與產 : 出」。 : 然而，周五的股價暴跌，凸顯了 Rasgon 所說的「巨大落差」——過去一個月市場對英 : 特爾的高度炒作，與公司短期營運現實之間存在明顯差距。 : 在產品面，英特爾為電腦與資料中心伺服器設計的 CPU 業務，正持續流失市占率給競爭 : 對手超微 (AMD)(AMD-US) 與安謀 (Arm)(ARM-US)。市占下滑，使英特爾在尚未取得大型 : 外部客戶的情況下，更難合理化其高成本的製造業務。儘管市場盛傳英特爾可能與蘋果 ( : AAPL-US) 達成兩筆合作，但目前仍未成真。隨著英特爾努力追趕製程技術、彌補多年的 : 延誤與失誤，其資本支出攀升，也將持續對獲利造成壓力。 : 第一季所暴露的執行層面問題，也不利於英特爾短期內爭取外部代工客戶，並追上製造對 : 手台積電 (TSM-US)(2330-TW)。 : HSBC 分析師 Frank Lee 指出，「英特爾這檔股票之所以難操作，是因為它不是一個『乾 : 淨』的投資故事，」並指出晶圓代工業務的翻身需要很長時間。 : 英特爾表示，針對下一代 14A 製程，公司預計在 2026 下半年或 2027 上半年公布客戶 : 名單，該製程被寄望能吸引大型訂單。即便如此，Lee 指出，相關營收也要到 2028 年或 : 2029 年才會反映在財報中。 : Rasgon 的看法亦不約而同：「這不是一、兩季就能解決的問題，」他認為英特爾製造業 : 務的整頓之路，「可能要花上 10 年，才能真正修復好。」 : 心得/評論： : 川投顧太神了之前要入股Intel股價漲很多 : 四年來的新高 : 前陣子說不了解Intel正在評估投資其他公司 : 然後14A暫停研發 18A良率太低毛利降 : 導致這幾天狂跌看樣子會回到20~30元嗎？ : https://i.mopix.cc/gMgWJF.jpg

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Xration

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噓

myheartest

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myheartest

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dannywhat

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swanc

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myheartest

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myheartest

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myheartest

01/24 16:24, 2小時前 , 8^F

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HardyJJ

01/24 16:24, 2小時前 , 9^F

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當然不是靠輪班強，是要靠解決問題的能力，很多時候解決問題並不是一件很難的事情，但很花時間解決問題之後會制定出新的規定，新規定通常很違反人性那可以執行到什麼程度，就決定了你後續的良率良率高成本就低如果他們願意出兩倍的人力去處理這些問題，當然也可以不用那麼多的輪班工程師輪班工程師並沒有那麼的偉大，是貫徹那一些痛苦，且違反人性的規定的工程師比較厲害當然也包含那一些輪班，且按照規定（不合人性的規定）的工程師

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wahaha99

01/24 16:24, 2小時前 , 10^F

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wahaha99

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wahaha99

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