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停滯性通膨通常比一般衰退更難處理，因為通膨太高會讓聯準會 (Fed) 不敢降息來刺激經濟。

以下是該行認為這種情況愈來愈可能發生的四大原因：

1. 房價太高

加拿大皇家銀行經濟學家說，高房價是推高核心服務通膨的關鍵。這項通膨指標排除商品及波動較大的食品和能源價格，目前年增約 3.5%，顯示經濟體的價格還在漲。

資安專家指出，Cloudflare 的基礎網路服務覆蓋約全球五分之一的網站。一旦其網路節點出現異常，便可能同步波及其他依賴其流量路由、內容傳遞或 API 連線的網站與應用程式。

專家解釋，當使用者連上受保護的網站時，實際連線的往往不是網站本身，而是距離最近的 Cloudflare 伺服器。此方式能加速存取、阻擋惡意流量，但也意味著單一環節失效時，會使大量服務連帶受到影響。

除了 OpenAI，Canva 也表示因 Cloudflare 的問題導致部分服務載入失敗，目前同樣恢復正常。

晶圓代工市況驟變！聯電近日向供應商發出通知，要求自2026年1月1日起所有供應項目降價至少15％，並將此視為未來產能分配及合作評估的「重要依據」。此為晶圓代工業界近年來首度由業者大規模要求供應鏈降價的動作，震撼半導體產業。法人評估，已見「成熟製程進入新一輪結構調整的前奏」。

聯電對此不予評論，在正式通知中強調，國際局勢劇烈變化，能源、原物料與物流等成本全面墊高，對公司營運與毛利率造成巨大壓力。

聯電指出，供應鏈若配合降價，未來在產能分配與訂單合作上將是「重要依據」。法人解讀，這顯示聯電正展開針對上千家供應商，進行全方位成本結構調整計畫，不僅涵蓋矽晶圓、化學品、氣體、製程設備等原材料，也可能波及測試、物流、維修等周邊服務。

聯電毛利率從2022年的45.12％，逐步回落至今年上半年的27.72％，遠低於台積電接近60％的水準，更何況進入2026年後，整體折舊更將因新加坡新廠投入而持續升高。

美中科技對抗與供應鏈重組，也讓IDM客戶對價格、風險等管控更為嚴苛。聯電壓低採購價格，不僅因應成本壓力，更是確保長約談判的主導權，並鞏固與車用、工控及消費電子客戶的合作地位。

美國聯準會在睽違9個月利率不變之後，宣布降息1碼，暗示今年將還再降息2碼、明年降1碼。我國央行則維持利率不變，美、台央行本次的利率決策符合市場預期，金融市場榮景可望持續至第四季，不過，時序愈接近明年第一季底，變數會加大，聯準會主席人選是誰、對等關稅效應如何顯現，牽動資金流向，以及這場多頭派對開到何時。

根據最新FOMC點陣圖，聯準會今年將再降息兩次，2026與2027各降一次，最終在2027年將聯邦基金利率降至約3%的「中性水準」。市場解讀，降息雖已啟動，利率水準仍將維持在相對高檔一段時間，因聯準會對於通膨風險依舊警戒。

聯準會主席鮑爾將此次決策形容為「風險管理式」降息，藉此平衡經濟放緩與通膨風險。市場給予正向解讀，但是，獲得川普欽點出任聯準會理事米蘭首次參與會議就主張一次要降息2碼，代表內部對政策方向存在分歧。

富邦金控首席經濟學家羅瑋解析，美國經濟前景在FED有效控制下，後續持續惡化的風險並不高，雖然米蘭主張第四季每次會議都降2碼，不過，10月跟12月應不至於發生，因點陣圖顯示只需各降1碼，若單次降2碼，容易讓市場陷入恐慌，擔心FED是不是看到先前沒掌握到的訊號，導致必須加大降息。因此，預料漸進溫和態勢的利率決策，會是未來一季的主調。

意味著，第三季劇烈波動中屢創高的股市，以及殷切期待降息終於美夢成真的債市，在未來一個季度仍將各自有其表現空間。但是，跨越至2026年第一季，挑戰會愈來愈大，屆時聯準會主席鮑爾卸任倒數計時，6月勢必有新任主席登場，且市場普遍認為新任主席會落實川普的意志。

IDC 指出，除中日以外的亞太地區表現亮眼，去年 AI 平台市場年增 67% 至 22 億美元，主要得益於區域政策支援、企業數位轉型需求，以及生成式 AI 應用的普及化，其中 AI 軟體服務市場激增 94%，預訓練工具等因可擴充性獲非技術用戶青睞，公有雲佔比達 75%，體現雲端服務在 AI 部署中的核心地位。

在全球投資熱潮中，AI 龍頭 OpenAI 的動作引發產業震動。近日，OpenAI 宣布啟動全球運算基礎設施擴張計畫，總投資額高達 1 兆美元，標誌著 AI 產業從「模型創新」正邁入「算力競賽」新階段。

OpenAI 計畫涵蓋美國多地超算中心集群及海外佈局，核心是與甲骨文、軟銀合作的 5 座資料中心，包括共建 3 個、合建 2 個，以及擴建德州一座佔地 1100 英畝，約等於紐約中央公園）的超算中心，最終算力將達原有規模的 13 倍以上。

就在計畫公佈前一日，OpenAI 還跟輝達達成 1000 億美元合作，後者將提供高效能運算硬件，解決算力供應「卡脖子」問題。

分析師認為，此舉既消除市場對 OpenAI 資金永續性的質疑，也為 GPT 系列等下一代大模型研發築牢底層支撐。

本周國際金價繼續上漲，已經突破每盎司 3,800 美元大關，強勁需求，持續的經濟不確定性，增強了這個避險資產的吸引力。

美國財經媒體《Benzinga》周三（24 日）報導，儘管金價不斷刷新歷史紀錄，但一項針對機構投資者的調查表明，黃金投機熱潮尚未形成，這意味著金價還有進一步上漲空間。

這種謹慎態度在美國銀行最近一項全球基金經理調查中得到充分體現，該調查顯示，39% 受訪基金經理在投資組合對這一貴金屬的配置仍然為零。

雖然這一比例較 8 月調查時的 47% 有所下降，但這一數據顯示黃金仍有巨大投資潛力。

Carson Research 首席市場策略師 Ryan Detrick 說道：「這簡直令人驚嘆，但它也表明我們距離『黃金熱』還很遠。」

科技股持續推動標普 500 指數屢創新高，華爾街分析師普遍看好這波漲勢仍將延續，美銀發出「泡沫」警告，但看好這類股的續航力。

標普 500 指數週一 (22 日) 在輝達帶動下再度刷新高點，收漲 0.4% 至 6,693.75 點。道瓊指數勁揚 0.7%，收在 22,788.98 點。那斯達克指數上漲 0.14%，收報 46,381.54 點。三大指數盤中同創歷史新高，並在收盤時齊步改寫紀錄。

美國銀行投資策略師 Michael Hartnett 在最新報告中指出，蘋果、Alphabet、微軟、亞馬遜、Meta、特斯拉與輝達等「七巨頭」仍具上行空間，並形容當前市場正進入「泡沫階段」。

他指出，自 2023 年 3 月以來，七巨頭累計上漲 225%，目前本益比為 39 倍，而歷史上 10 次股市泡沫平均漲幅達 244%，估值最高曾達 58 倍，顯示現行漲勢仍有續航力。

除了歷史對比，基本面也為科技股提供支撐。

據《MarketWatch》周二 (16 日) 報導，蘋果 (AAPL-US) 近來始終擺脫不了「人工智慧 (AI) 落後者」形象，今年股價下跌逾 2%，與多數科技股大漲的走勢形成對比。不過，Bernstein 分析師 Mark Newman 認為，對有耐心的投資人來說，這正蘊藏著龐大機會。

他開始追蹤蘋果股票，給予跑贏大盤 (Outperform) 評級，並設定目標價在 290 美元──理由正是 AI。

Newman 表示，他看好「IT 硬體長期具有顯著上漲空間」，其中蘋果將成為 AI 革命中最大的硬體受益者，因為公司正朝「裝置端 AI」(on-device AI) 發展。

「裝置端 AI」是指直接在 iPhone 或 Mac 上處理 AI 任務，而無需將數據傳送至雲端伺服器。這類技術能發揮蘋果在資安與隱私上的優勢，同時提供更快的數據處理。隨著 AI 模型快速進步，未來有望縮小到能安裝在裝置中，執行代理式任務。例如，用戶可透過 Siri 叫車。

雖然部分投資人抱怨蘋果缺乏「殺手級應用程式」且延遲推出 Apple Intelligence 功能，但 Newman 認為，蘋果有本錢花時間開發 AI。

本週最受矚目的焦點無疑是聯準會的 FOMC 會議的利率決議。市場普遍預期，聯準會將宣布自川普第 2 任以來首次降息，幅度可能為 25 個基點。儘管聯準會主席鮑爾曾對關稅可能引發的通膨壓力保持警惕，但近期美國就業市場的疲軟跡象，為降息提供了充足的理由。

這項決策同時也回應了白宮長期以來降低借貸成本的強烈呼籲。根據彭博經濟研究分析，此次降息不僅是為了應對經濟數據，也反映了聯準會希望藉此抵禦來自白宮對其獨立性的進一步威脅。在聯準會決策前，本週公布的美國零售銷售與失業救濟金申請數據，將成為市場評估經濟狀況的重要參考。

各國央行步調不一 全球經濟走向分歧

儘管聯準會可能轉向寬鬆政策，但全球其他主要經濟體的央行步調並不完全一致。

加拿大央行與聯準會同步：緊跟聯準會之後，加拿大央行也預計將採取降息行動。鑑於近期令人失望的就業數據及第二季的經濟萎縮，市場普遍預期該行將下調基準隔夜利率。

美光 (Micron)(MU-US) 周四 (11 日) 盤中大漲逾 10%、股價創新高，道瓊市場數據顯示，過去七個交易日以來一路大漲超過 30%，創 2015 年 10 月以來最佳七日漲勢，投資人看好資料中心等領域的客戶對其產品需求不斷增加。

美光將在 9 月 23 日公布會計年度第 4 季財報，在財報登場前，花旗 (Citi)、瑞穗(Mizuho) 分析師都唱多這家記憶體大廠的前景。

美光周四收高 7.55%，報每股 150.57 美元，盤中最猛時達到 156.26 美元，漲幅超過 10%。

花旗分析師 Christopher Danely 周四重申對美光的「買進」評等，目標價從 150 美元提高到 175 美元。即使美光近期已經拉漲一波，Danely 的目標價代表美光還有約 16% 的上漲空間。

花旗另一名分析師 Peter Lee 指出，隨著市場的人工智慧 (AI) 投資主軸從「訓練」轉向「推論」，資料中心的硬體需求也將改變。