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AI System on Native AWS - Part 7 - 基礎模型客製化與模型治理
當通用模型不夠好、或你有大量專有資料想讓模型內化時,就得客製基礎模型。但企業真正的難題不是『怎麼 fine-tune』,而是『如何治理』——訓練資料哪來的、評估過了沒、誰核准上線、出問題能不能回溯。本篇用純 AWS 原生服務打造一條可治理的模型客製管線:RAG/Prompt/Fine-tune/蒸餾的決策框架、資料準備、Bedrock 客製模型與 SageMaker 微調、Model Registry、自動評估關卡、Model Cards 與審批工作流,全部用 CDK(CloudFormation)描述。
AI System on Native AWS - Part 6 - 企業級多租戶 RAG 平台
系列進入企業篇。Part 1 的單租戶 RAG 一上到企業就崩:租戶之間的資料絕不能互看、每個使用者只能看到有權限的文件、成本要能拆到每個租戶頭上、還要能撐住幾百個租戶。本篇用純 AWS 原生服務打造多租戶 RAG 平台:租戶隔離的三種模型(silo/pool/bridge)、以 Verified Permissions(Cedar)做文件級授權、metadata filtering、hybrid search + reranking、語意快取降本、以及每租戶成本歸因,全部用 CDK(CloudFormation)描述。
AI System on Native AWS - Part 5 - 生產化 MLOps 與可觀測性
前四篇蓋好了四個 AI 系統,但『能跑』跟『敢上線』之間隔著一整套 MLOps。本篇收束整個系列,講清楚 AWS 原生 AI 系統的生產化:SageMaker 的三種部署策略與藍綠/金絲雀更新、Bedrock 模型呼叫日誌與 CloudWatch/X-Ray 可觀測性、模型漂移偵測、成本治理與 tag 分帳、以及用 CDK Pipelines 做基礎設施 CI/CD。全部用 CDK(CloudFormation)描述,並附一張跨五篇的系統對照總表。
AI System on Native AWS - Part 4 - 自主 AI Agent 工具呼叫系統
當 AI 不只是回答,而要主動規劃、呼叫工具、串起多步驟任務時,你需要的是 Agent。本篇用純 AWS 原生服務打造一套自主 AI Agent:Bedrock Agents 做規劃與工具編排、Lambda Action Groups 當可呼叫的工具、Knowledge Base 提供知識、Guardrails 做安全護欄,全部用 CDK(CloudFormation)描述,深入談 ReAct 迴圈、工具設計、權限邊界、幻覺與惡意輸入防護、以及人工確認關卡。
AI System on Native AWS - Part 3 - 即時個人化推薦系統
推薦系統是最經典、商業價值最直接的 AI 系統。本篇用純 AWS 原生服務打造一套即時個人化推薦:Kinesis 收即時行為、SageMaker Feature Store 管線上/離線特徵、SageMaker Endpoint 做低延遲推論、DynamoDB 當候選集與快取,並用 API Gateway + Lambda 對外服務。全部用 CDK(CloudFormation)描述,深入談 online/offline 特徵一致性、召回+排序兩階段、冷啟動與 A/B 測試。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 14:終端需求（需求端 Demand）
系列完結篇:深拆半導體整條鏈的最終買單者——終端需求。用四大板塊(資料中心/AI、手機/PC、車用、工業)拆解需求佔比與成長動能,回答最關鍵的問題:驅動全鏈的 AI 資料中心需求,是結構性成長還是資本支出泡沫?並解釋終端需求為什麼是整條鏈週期性(長鞭效應)的源頭,最後回顧全系列的價值捕獲與遷移。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 13:雲端 CSP（下游）
深拆半導體產業鏈下游的雲端超大規模業者（CSP）：AWS、Azure、Google Cloud、Meta、Oracle 的競爭格局、瓶頸分數與定價權、資本黑洞與利潤池、上游對 NVIDIA 的單點依賴與自研晶片反打、RPO 積壓與「先燒資本、後變現」這場豪賭、風險與分層投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 12:系統 / 伺服器 OEM（下游 Downstream）
深拆半導體下游的系統 / 伺服器 OEM 與 ODM 這一層:戴爾、美超微、HPE 與台廠鴻海、廣達、緯穎的競爭格局、瓶頸與定價權、被上下游夾殺的薄利結構、營收 ≠ 利潤的陷阱,以及液冷與機櫃級整合這條唯一的差異化出路。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 11:網通 / 互連（下游 Downstream）
深拆半導體產業鏈的網通/互連這一層:交換晶片、光通訊與 CPO、Ethernet vs InfiniBand 之戰。看博通、Marvell、Arista 誰吃到 AI 資料中心「把數萬顆 GPU 接成一台機器」的紅利,以及這層的瓶頸、定價權、利潤池、上下游依賴、風險與投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 10:封裝測試 OSAT（中游）
深拆半導體封裝測試 OSAT 這一層:日月光、艾克爾、長電科技的競爭格局、瓶頸與定價權、利潤池、上下游依賴、風險與投資點子——並解釋為何傳統封測是薄利商品層,而先進封裝(CoWoS/2.5D/3D、Chiplet)卻變成卡住 AI GPU 出貨的新咽喉。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 9:IDM / 類比（中游）
深拆半導體 IDM / 類比這一層:德儀、ADI、英飛凌、意法、恩智浦如何靠自有晶圓廠、上萬顆長壽命料號與黏著客戶,做出約 60% 毛利的穩定生意。看它的玩家格局、瓶頸與定價權、利潤池、上下游依賴、風險與投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 8:記憶體 DRAM / NAND / HBM（中游）
深拆半導體記憶體這一層:三強寡占(美光、SK 海力士、三星)、DRAM/NAND 的商品週期與長鞭效應,以及 HBM 如何把一部分業務「去週期化」、暫時奪回定價權。含瓶頸分數、利潤池、上下游依賴、風險與分層投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 7:IC 設計 — 其他 fabless(中游)
深拆半導體「其他 fabless」這一層:博通、高通、聯發科、Marvell。看客製 ASIC(XPU)、行動 SoC 與基頻的競爭格局、瓶頸與定價權、利潤池、上下游依賴、風險與分層投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 6:IC 設計 — GPU / 加速器（中游）
深拆半導體 GPU / 加速器設計這一層:NVIDIA、AMD 與 CSP 自研 ASIC 的競爭格局、fabless 輕資產高毛利模式、CUDA 軟體護城河、瓶頸分數與定價權、利潤池、上下游依賴、風險與投資點子。這是全鏈價值捕獲最高、卻也最可能被工程繞過的咽喉。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 5:晶圓代工(中游)
深拆半導體晶圓代工這一層:台積電近獨占先進製程的護城河、純代工模式 vs IDM、資本軍備競賽與良率/信任壁壘、~55–59% 毛利、CoWoS 先進封裝咽喉,以及台灣單點集中對全球的級聯風險與分層投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 4:晶圓設備（上游）
深拆半導體晶圓設備（WFE）這一層:ASML 的 EUV 獨占、AMAT/Lam/TEL 的沉積蝕刻、KLA 的製程控制。這是整條鏈最硬的咽喉——玩家、競爭格局、瓶頸與定價權、利潤池、上下游依賴、出口管制風險與投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 3:EDA + IP 設計工具與矽智財（上游）
深拆半導體 EDA 與 IP 這一層:Synopsys、Cadence、Siemens EDA 的設計工具雙寡占,加上 Arm 的授權+權利金模式。這是全世界每顆晶片都繞不開、卻最少人談的『安靜收費站』——玩家、競爭格局、瓶頸與定價權、~80% 毛利的利潤池、上下游依賴、地緣風險與投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 2:特用化學 / 光阻（上游）
深拆半導體上游的特用化學與光阻這一層:光阻五雄為何全是日本廠、EUV 光阻的驗證門檻、特殊氣體與 CMP 研磨液的隱形咽喉、上游依賴與下游 fab 客戶集中度、風險與分層投資點子。
industry-map - 半導體產業鏈 Part 1:矽晶圓 / 基板（上游 Upstream）
深拆半導體最上游的矽晶圓 / 基板這一層:誰在做、五強寡占的競爭格局、瓶頸分數與定價權方向、為何是「中低價值捕獲」的週期寡占、上游多晶矽與高純度石英依賴、下游代工廠客戶集中,以及分層投資點子。
industry-map - 半導體晶片產業鏈全景（上游到下游）
用 industry-map 方法把半導體產業畫成一張有向圖:從矽晶圓、EDA、設備等上游,經晶圓代工、IC 設計、記憶體、封測的中游,一路到網通、系統與雲端下游。找出咽喉點、利潤池與價值遷移方向,並給出分層投資點子。
Advanced Micro Devices (AMD) 2025 10-K 深度解析
用 10k-digest 方法對 AMD FY2025 年報做機構級深度拆解:五年財務軌跡、四大事業體、Xilinx 併購攤銷如何壓低 GAAP 獲利、$8.53 億一次性稅務利益、商譽佔資產 33%、MI308 中國出口管制、資本配置、風險矩陣與投資訊號。
AeroVironment (AVAV) 2026 10-K 深度解析
用 10k-digest 方法對 AeroVironment FY2026 年報做機構級深度拆解:一場把營收翻倍到 20 億美元的 BlueHalo 世紀併購,如何同時帶來 GAAP 虧損、負自由現金流、內控失效(ICFR 不利意見)與收購當年就發生的商譽減損。涵蓋五年財務軌跡、雙事業體、購買法會計扭曲、股本稀釋、國防積壓訂單、風險矩陣與投資訊號。
AI System on Native AWS - Part 2 - 智慧文件處理 IDP 管線
當你的『知識』不是乾淨的 Markdown,而是幾百萬張掃描的 PDF、發票、合約時,RAG 那套餵不進去。本篇用純 AWS 原生服務打造一條智慧文件處理(IDP)管線:S3 觸發、Step Functions 編排、Textract 抽文字與表格、Comprehend 做實體與分類、Bedrock 做結構化萃取與摘要,全部用 CDK(CloudFormation)描述,並談事件驅動、冪等、非同步大檔與人工複核。
Alphabet (GOOGL) 2025 10-K 深度解析
用 10k-digest 方法對 Alphabet FY2025 年報做機構級深度拆解:五年財務軌跡、Search/YouTube/雲端/Other Bets 事業體損益、淨利被股權投資利得墊高的假象、Google Cloud 獲利拐點、AI 千億資本支出與 2026 指引、TAC、買回與股利、反壟斷矩陣、情境分析與投資訊號。
Amazon (AMZN) 2025 10-K 深度解析
用 10k-digest 方法對 Amazon.com FY2025 年報做機構級深度拆解:五年財務軌跡、三大事業體損益、AWS 這台獲利引擎、$1,318 億 AI 資本支出如何把自由現金流砍掉七成、Anthropic 未實現利得的會計假象、DuPont/ROIC、情境分析、競爭格局、風險矩陣與投資訊號。