億利工業中心點去的八卦，Yahoo名人娛樂都在討論

日前我到「#中華民國全國工業總會」跟現場嘉賓朋友們分享新北市目前的經濟發展與未來願景，當然也是要藉這個機會說明截至9月初的招商成果。目前新北市招商進度已落實15件投資案與1件公有土地招商案，包含 #儒鴻企業、#群光電子、#世紀風電、#南亞科技、#德凱認證 等大廠，更通過5家立體化申請，累積810億元投資金額，創造11,539個就業機會。當然，我與 來趣新北金發局 市府經發局團隊仍會持續為新北市拚經濟。

新北市人均預算3.93萬，是台北市的2/3，每個月有超過3000新生人口，土地面積是台北市8倍，擁有28個漁港、70萬棟30年以上的老屋，非常需要上級經費援助投入公共建設。而我上任後，積極爭取經費建設，因為我深信新北市位處 #北北基宜桃 的中心點，改變新北就能改變大台北，也就能改變台灣。就算預算有限，用心做事也還是能將新北改頭換面。

不論推出 #都更三箭、#工業區立體化、打造 #科技園區 等各項政策，只要能幫助到新北市，我和市府團隊都願意嘗試、願意去做。希望全台企業都能到新北參觀並投資發展，來投資的朋友我一定會帶著市府相關機關到公司拜訪，親自解決各項投資障礙。透過 #招商一條龍，還有「#利民、#便民、#愛民」的 #新三民主義 主動加速服務，讓企業落實投資。但不光企業端，新北市擁有得天獨厚的自然景觀，以 #智慧製造 為核心推展觀光產業發展，結合 #生技 與 #綠產 聯盟 ，透過跨領域合作希望將地方發展發揮到最大值。

接下來仍然會持續以 #積極、#正向 的態度來替新北市爭取更多發展的可能，讓「#安居樂業」不是口號，而是必需達成的任務，也是我對市民的承諾。

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#行動治理 #4ourNewTaipei #新北友好市

譚新強：半導體既是投資亮點 亦是中美關係最關鍵一環

3年前我曾寫了多篇關於半導體的文章，提出了不少當時尚算頗新鮮和具爭議性的觀點，亦因此帶來頗大迴響。到了今天，雖不可說我的觀察和預測全中，但大部分都確兌現了，更幾乎成為了中國高科技發展藍圖。

核心觀點是世界正從以石油為中心的年代（Age of Oil），逐漸轉移到以AI+5G為中心的數據年代（Age of Data）。這個改變當然極具顛覆性，對全球經濟以至地緣政治都有非常巨大和深遠的影響。石油生產的中心點是中東，加上因頁岩油/氣革命而再次冒起的美國，在新的數據年代，中東的地緣政治重要性可能將有所降低，起而代之的可能將是生產全球大部分晶片的東北亞，包括韓國、台灣和日本，當然美國亦擁有不少核心半導體技術和知識產權。這轉變既可是推動經濟發展的好事，但當然亦可是帶來更多地緣政治紛爭的壞事。

3年前我大膽提出了有關高科技發展的4個不等號，假如我是對的，不單止對投資決定有重要性，對中國發展方向，以至中美關係，都有巨大影響。現在正是好時機來重溫一次，印證我的預測是否正確。

1） 硬件>軟件。3年前大膽提出這個不等號，簡直有點大逆不道。在之前的10年，誰不知道是軟件的天下，美國出現了FAAM/NG等科技龍頭，中國則產生了BAT，到了今天，當然更出現了字節跳動（抖音），拼多多和美團（3690）等厲害公司。

我的觀點是前瞻性的，原因是如要推動AI+5G革命，首先需要很多新種類的晶片和硬件，數量上亦需要大大提升。例如到了今天，很多人都知道5G需要比4G多6至10倍的蜂窩和基站數量，當然對各種晶片、線路板和天線等零件，也必有相應的需求增長。物聯網（IoT）發展亦將需要大量不同種類的感應器（Sensors）。

新的硬件基建完成後，當然會有很多不同的應用發展出來，但就未必是4G年代消費者主導的應用如遊戲和電商等。反而極有可能，最重要（或最早）的應用將由國家和大企業層面主導，包括監控、國防和工業物聯網等。

台積電 唯一掌控EUV光刻技術供應商

除AI+5G需要推動新一代的硬件發展，摩爾定律逐漸走至盡頭，也令到如何繼續推動硬件技術發展更重要，經濟學上的供求情况亦起了重要改變。每一代晶片技術的發展必定更難，需時更長，以及投資成本必更高。

從7nm起，光刻技術必須改用EUV，最主要設備供應商不再是Applied Material，而是荷蘭的ASML。到現時為止，全球唯一能成功掌控EUV製造技巧，只有台積電。三星都只在努力中，英特爾（Intel）連10nm都仍未做好。台積電更已開始邁向發展5nm技術，真厲害！

近日台積電的股價勢如破竹，不斷創新高，帶動台灣加權指數逼近30年前創下的12,400歷史高位。近日三星股價也非常不錯，設備商如ASML和Applied Material等也經常創新高（中國在搶購）。

其實今年代表美國半導體企業的SMH指數表現非常好，升了52%，猶遠勝代表龍頭軟件公司的FANG+指數的27%升幅（圖見《明報》財經網）。

2） GPU>CPU。3年前提出此點時，AI概念如日方中，炒得最熱的股票是Nvidia，股價在3年內升了8倍。當時股價才100美元出頭，後來升至280美元，才出現大幅調整，腰斬一半跌回到140美元，但今年又再重新出發，逐漸升至210美元。

無人駕駛發展遜預期 需更複雜晶片

任何重要新技術發展都一樣，開頭大家過度興奮，對成效預期太早，但對長遠影響又往往估計太低。AI也一樣，3年前，很多人以為各種應用如無人駕駛、機器人家傭和AI醫生等，都在三兩年內就可實現。結果當然有點失望，最重要的延後是無人駕駛，大家逐漸發現仍有很多未解決的棘手問題，包括技術、法律和道德各方面。前天剛跟一家全球領先的AI公司開會，他們也承認無人駕駛的發展，最少比原來預期推遲5年以上。更重要的是那位公司高層的個人意見，是同意我的長期觀點，無人駕駛是一個AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智慧）問題，而並非一個較簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence，弱人工智能）問題！如屬實，就極可能不可單獨倚靠GPU進行以大量數據為基礎的深度學習（Deep Learning）。AGI的定義仍未準確掌握好，似乎必須擁有人類的所謂常識（Common Sense），即包含人類的本能、生活經驗、意欲，甚至偏見等，非常困難，且可能需要比現時技術更複雜100倍以上的全新晶片。

過去3年亦令我明白除GPU仍非常重要外，在AI+5G年代，很多其他晶片類型亦很重要，包括靈活的FPGA，各種專門的ASIC，和模擬（analog）晶片等等。

3年前最重要的GPU生產商為Nvidia，最重要的CPU生產商為Intel，現在都仍是，但AMD在7nm的GPU和CPU技術都領先全球，逐漸增加在兩個市場的佔有率，股價表現亦更佳。中國也開始設計自己的GPU，以華為旗下的海思為最領先。但Nvidia，AMD和海思都有一個共通點，他們都做設計，然後都交由台積電做代工。

另一需要留意的發展是量子計算（Quantum Computing）。早前Google宣布第一次成功達到「量子霸權」（ Quantum Supremacy），他們的54-qubit Sycamore處理器，只需200秒時間就解答了一個傳統超級電腦需時1萬年運算的數學難題！IBM馬上跳出來說，他們的傳統超級電腦可能只需2.5日來解答此問題，並非1萬年。我不知道誰是誰非，但不太重要，Google的新聞是一個里程碑，但無論如何，距離有實際用途仍非常遠，據我理解，最少需要120-qubit以上。很多人討論的RSA解碼問題更需要4000-qubit以上。而每加一個qubit都困難重重，非線性推高error rate（錯誤率）。

整體來說，量子計算和通訊技術發展，絕對值得留意，中國也正在努力。但距離成功有實用價值，應仍是10年以上的事。

關注中美誰能拿下台積電

3） 製造>設計。從前大家可能有種錯覺，以為晶片設計「高大上」，比製造困難得多，需要更好的工程師。我不認為設計容易，但事實是製造更難，所需的投資當然多很多，根本不可同日而語。上文已指出，Nvidia、AMD和海思等的晶片設計技術都不錯，但都沒有自己的製造產能，需要交給台積電做代工。台積電的製造技術領先全球，市佔率高逾60%。中芯和華虹受限於美國生產設備的出口限制，最少落後兩至三代。

所以大家最需要關注的是美國會否和能否真的如近日《金融時報》報道，對台灣當局施加壓力，限制或甚至阻止台積電繼續接華為和其他大陸公司的單。除此，美國亦正在給台積電壓力，在美國設廠，最想當然是同時從大陸撤廠。

3年前我已解釋過，如美國真的用上這一招，情况就仿如1941年美國終止跟日本的石油貿易，間接導致日本決定轟炸珍珠港，同時佔領香港、新加坡和菲律賓等地，目的就是保護石油供應。

中國現在倚賴進口晶片的程度更高於石油，佔比高達九成，價值超過2500億美元。你可以想像中國有幾大發展自己晶片製造業的需要和決心。直到現在，台積電仍很有義氣，絕未退縮拒接華為的單，更宣稱對美國IP的倚賴度是零。即使如此，他們仍必倚賴從美國進口的生產設備。所以如台積電真的被迫停止跟大陸做生意，這必令到兩岸關係變得異常緊張，甚至構成「解放」台灣的誘因。但令到事情更複雜的是，即使大陸成功拿下台積電，估計亦只能繼續生產若干時間，不到半年必須得到美國設備商如Applied Material的維修保養。但即使最後需要停產，可能仍會先拿下來，因為控制了台積電，亦即等如控制了Nvidia、AMD和Qualcomm等等多家美國半導體公司的命脈。我只能希望大家不用走到戰爭這一步。

4） 記憶體>邏輯。這一點最具爭議，因為在過去，DRAM和NAND都只屬沒有議價能力、周期性極強的大宗商品，所以這行業的公司股票都不值錢，整個周期的平均PE低至6至7倍，可能比鋼鐵股更低。但我認為在數據年代，需求將有持續性增長，但隨着摩爾定律放緩，投資成本增加，生產商數目減少，盈利波動或將減低，所以市場給予的估值將可逐漸提升。

過去一年半正是這套理論的最好考驗。因為全球手機銷量飽和，5G又未到，巨型數據中心的建造亦開始放緩，所以記憶體又再進入一個頗深的調整周期。DRAM和NAND價格都一如過往，跌約一半，但這次確有兩點非常重要的不同。第一是即使到了這周期谷底，連過去經營得較差的Micron，都沒有虧本，NAND邊際利潤跌到零，DRAM更仍然賺錢。三星的盈利情况則更好。第二，投資者的反應也稍有不同。在過去周期，再以Micron為例，從前股價一般跌60%至90%，這一次只跌了約40%，而且反彈得較快。投資者似乎都相信數據年代已來臨，這次只是一個小調整，甚至是「最後一次」？我相信周期必繼續存在，但波動可能較細，而長期則有一個更明顯的結構性數據大爆炸，需要更多記憶體來記載下來。AI學習將變得較聰明，需要的數據量可能縮小，但不等如不繼續收集大量數據。5G的提速亦必須倚賴更多DRAM，高質視頻亦需要更多NAND來存儲下來。

中國進軍半導體製造業 憂價格將暴跌

我的4個不等號都有理據，亦在投資市場中逐步體現出來。但這些大趨勢仍面對兩大挑戰。

第一，中國必將努力打進半導體製造業市場。邏輯晶片的製造技術水平最高，中國在短期內較難追上來。所以中國正集中在記憶體製造方面。在較簡單，用在蘋果airpods的NOR閃存，A股的兆易創新已領先全球。NAND方面，長江存儲已少量生產64層晶片，明年上半年開始量產，更計劃明年底開始生產128層，現時三星的技術，即是將只落後約18個月。有人預期到明年底，中國將佔有5%市場份額。DRAM方面，中國的合肥協鑫仍較落後，剛開始製造PC規格晶片，要求較高的移動端DRAM仍沒有。我認為中國仍落後最少3至5年。

對投資者來說，較擔心的是當中國成功佔取約20%市場，就將對價格有極大影響力。最怕的是如光伏市場，因為政府資助的扭曲，太陽能板變成供過於求，價格暴跌，結果誰都賺不了錢。

第二個更重要的擔憂仍是中美的立體貿易、科技、軍備和意識形態戰。中國是全球半導體市場的50%，如美國禁運GPU、 CPU、記憶體晶片，必對整個市場有巨大影響。如採用更極端的政策，如禁運生產設備，或迫使台積電停止接大陸的訂單，這就不止對半導體市場，甚至全球經濟有極大影響，此舉已接近直接跟中國宣戰了。

（中環資產持有三星、facebook、亞馬遜、Apple、微軟公司、Netflix、Google、阿里巴巴、騰訊、美團、Applied Material、ASML、台積電、Nvidia、AMD、中芯、Qualcomm、Micron、兆易創新的財務權益）

中環資產投資行政總裁

[譚新強 中環新譚]

譚新強：Galileo的教誨：人類非宇宙中心點
文章日期：2021年5月21日

【明報專訊】人類非常自以為是，一切以自己為中心的動物。自古以來，不止大部分人都以為大地是平或者是方的，他們更以為天上的星星、月亮和太陽，都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略（Galileo Galilei）以望遠鏡觀察得來科學證據，支持哥白尼（Nicolaus Copernicus）的太陽中心論，他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。

即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明，例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等，都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律（Law of Accelerating Returns），認為重要科技發明的速度不斷提升，很快就將達到人網合一的所謂「奇點」（Singularity）！

客觀點來看，這些科技發展雖重要，尤其互聯網和手機，令到日常生活更方便和豐富，但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要？有人曾問過李光耀，什麼是偉大發明？他的答案是對新加坡而言，最重要的發明是空調！他認為在熱帶地區，如沒有空調，工作效率非常低，經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑，小小一台冷氣機，怎可能那麼偉大？但事實擺在眼前，新加坡是熱帶國家中，極少數（差不多唯一）能達到發達國家水平的國家之一，成功原素當然不止空調這麼簡單，但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調，肯定對提升政府效率有極大幫助。

近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性，不幸客觀結論就必然是頗為失望，甚至驚訝。因為不論美國或中國，過去20年的勞動生產率（labour productivity）增長都不斷放緩（見圖1及圖2），就如數以萬億美元計的IT投資，每人手中一台超級電腦，都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人，再加5G，所有工廠都應變得更自動化，需要的工人極少，理論上人均生產效率必定急速提升。

這麼多「超偉大」發明，怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團？我認為可探討3個可能性。

（1）從1970年代開始，個人電腦（PC）開始崛起和普及，企業投入大量資源，期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期，效果一直是失望的，在互聯網普及前，大部分電腦幾乎可算是獨立的，主要用途只包括文書處理（word processing）、電子試算表（spreadsheet）和簡單資料庫（database）等，即使有通訊功能，也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下，大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機，對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及，企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展，提供了創立大量新企業的機會（但即使如此，上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩）。

同一道理，過去30年的新科技發展，將有重新提升生產力效率的一天，可能只是時辰未到。我贊同有此可能性，但到底現代科技，缺乏什麼催化劑，防止它們完全體現潛能？我也沒有準確答案，部分可能是投放的量未足夠，例如5G，大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別，但事實上在美國和中國的用戶體驗極差，平均速度提升50%不到，某些情况和地區，甚至比4G更慢，亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」，據說在中國的流行5G App是Speedtest，就是用來測試通訊速度！現時平均每個基站服務約7000用户，當然寄望繼續增加密度，到了某個水平，希望能較成功體現5G功能。除此，高頻率的mmWave網絡仍在起步階段，高頻率才可真正大幅提升速度，但不幸物理上，mmWave穿透力更差，要實現IoT夢想，實時遙控高速機器，進行精細手術和應用於交通系統等，仍面對極大挑戰。

（2）人均生產效率增長放緩，有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處，除經濟增長外，亦有助改善人類健康、延長壽命，以及提升快樂感？有可能，事實上在過去200多年，全球人類壽命的確上升很多，從不到30歲升至現在的70多歲；但大部分應該是公共衛生的改善，尤其自來水的普及，農業進步導致營養改良，以及接生技術和環境改善，大幅減低嬰兒夭折率等，而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然，近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象，跟科技發展更沒有一個必然關係，去多幾次日本就一定開心啲？著名人類學家Steven Pinker認為，原始的hunter-gatherers，以狩獵為生，不用花太多時間工作和計劃生活，平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等，全年忙碌，亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨，不止需要計劃一年，未上幼稚園，已需要開始計劃人生，每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。

有人企圖解釋，可能分母也有問題。人均生產力增長減速，或者是因為現代經濟高度自動化，需要工作的人愈來愈少，即是失業，underemployment和不需工作的人愈來愈多，所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題，首先在這次COVID大流行前，以美國為例，失業率跌至3.5%的50年新低，何來工作人數在減少？近月隨着美國疫情減退，失業率又再急速下降，所以此論點不成立。

有人指出，雖然表面失業率低，但有不少人不再尋找長工，只做點「零工」（gig），或只領救濟，所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過，但我懷疑近年underemployment的情况，是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會，鄉下的「閒人」更多，城市化才是提升人均生產力的最重要元素。

總括來說，我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響，但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。

人類發展漸近兩科學極限
（3）我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展，從古至今，尤其從工業革命開始，都可說是建築在耗用地球資源身上，尤其倚賴化石能源，最初是最髒的煤炭，後來是更好用但更有限的石油，再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放，帶來嚴重氣候變化問題，如不能在極有限時間內解決，足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難！

樂觀來看，這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛（electric vehicle, EV）、儲能、碳捕獲（carbon capture），以至「地球工程」（geoengineering）技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學（organic chemistry）的環境，最方便的能源必然是與炭相關的，石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃，人類必須在2050年前達到碳中和，談何容易？去年因疫情，全球碳排放確下降了約6.5%，接近但仍不到每年遞減7%的目標，今年美、中等經濟重開，有可能達標嗎？

另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破，毫無疑問是二十世紀初，愛恩斯坦的狹義和廣義相對論，和稍後由玻爾（Niels Bohr）、海森堡（Werner Heisenberg）和薛丁格（Erwin Schrodinger）等人所發展的量子力學（quantum mechanics）。兩套理論非常偉大，亦有極大實用性，核能和核武正是它們的結合，是禍是福，見仁見智。但不幸過去60年，理論物理已可說碰到了堅硬牆壁，相對論與量子力學有非常根本性，甚至哲學性矛盾，聰明如愛恩斯坦，窮人生最後30年努力，也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論，例如超弦理論（Superstring Theory），但全都是紙上談兵，毫無實驗證明，所以於事無補。

物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律（Moore's Law），雖並非一條真正永恒不變的物理定律，但在過去50年，一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展，雖仍在進步，但速度早已放緩，最初摩爾定律預期每9至I2個月，芯片密度即可翻一倍，近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾（Intel），已停滯於14nm兩年以上，只有台積電和三星能繼續推前，能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm，無疑必將接近物理極限，再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」（tunneling effect），極難控制芯片性能。

在應用層面上，影響也必極大。單是AI無人駕駛，已是個極重要的科技夢想，亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克（Elon Musk）教主是個頂級銷售員，他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence）應用，只需GPU或ASIC夠快，加上視覺數據，必可在短期內成功。按馬斯克的說法，年輕一代不需要學駕駛汽車，法律甚至將禁止人類開車，所有汽車變成AI無人駕駛的EV。

無人駕駛為極複雜AI難題
事實上，無人駕駛是個極複雜的AI難題，最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla，大部分其他公司都碰到同樣問題，不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門，Alphabet的Waymo，近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV，但並無太多AI功能。

我一向認為無人駕駛沒那麼簡單，應屬於AGI（Artificial General Intelligence）問題，即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢，但複雜度遠比芯片高，人腦neurons（神經元）數量超過1000億，synapses（突觸）數量更超過125萬億，更加是三維物體，連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識（conciousness）非常關鍵，遠比現時最先進二維為主，7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術，能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為，AGI需要whole brain simulation，或甚至不可以矽為基礎原料，改以用所謂wet ware，不知是否想以基因工程技術，在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統？聽起來，比Frankenstein（科學怪人）更恐怖！

我沒有答案，只想提醒大家不要過度自以為是，人類始終是渺小的，我們對宇宙的認知非常有限！

（中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益）

中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]

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