Applovin在GDPR與CCPA下，如何讓資料流程更透明？

The Trade Desk與Publicis和解重啟合作，廣告平台推薦機制將如何變化？

The Trade Desk（TTD）與Publicis（PUBGY）已解決先前糾紛，雙方將恢復合作，Publicis也可再次向客戶推薦TTD及其他需求方平台（DSP）合作夥伴。 這場爭端始於三月，當時Publicis審計後認為TTD在DSP收費上存在不當行為，違反雙方協議，並建議客戶停止使用TTD服務，導致TTD股價一度承壓。 此次和解後，雙方未公布具體條款，但表示將聚焦於可衡量的廣告效果。消息帶動TTD股價上漲2%，Publicis上漲1.6%。後續市場將觀察這段合作是否能回復穩定，以及對雙方廣告業務的實際影響。

Applovin(APP) 自高檔拉回 10%，技術面轉弱訊號有哪些？

Applovin（APP）盤中股價大跌至 507.11 美元，跌幅約 10.04%，相較近期高檔 613.7 美元明顯回落，短線漲多後出現修正壓力。 技術面來看，股價先前一路站上週線、月線、季線與年線後急漲，6 月初高點 613.7 美元與年線約 513.76 美元的價差超過百元，乖離明顯擴大。近期 K 值自 6 月初高檔 80 附近回落至 58.45，顯示動能降溫；DIF 也由約 36 上方滑落至 30.835，且 DIF 與 MACD 差距收斂，代表多頭力道轉弱。 整體而言，Applovin（APP）在技術指標高檔背離、股價大幅偏離長期均線後，出現強勢回檔；短線需留意 500 美元附近支撐與後續量能變化，高檔波動風險仍需觀察。

Applovin(APP)高檔拉回，KD與MACD動能降溫後怎麼看？

Applovin（APP）盤中股價來到 535.45 美元，較前一交易日下跌 5.01%，短線自高檔明顯拉回，反映技術面多頭動能出現降溫跡象。 技術指標方面，近期 K 值自 6 月 2 日的 88.74 高檔一路下滑至最新的 58.45，D 值亦由 81.7 回落至 68.81，顯示 KD 指標在高檔鈍化後出現修正，短線動能轉弱。MACD 雖仍維持多頭結構，DIF 與 MACD 最新分別為 30.835、29.214，差值縮窄至 1.621，顯示多頭動能較前期高檔明顯收斂。 股價在突破並遠離週線與月線（最新約 571.244、529.645 美元）後，出現回檔修正，後續重點在於是否能守穩中期均線支撐，以及高檔震盪是否持續擴大。

Adobe跌近30%後，AI是殺手還是定價利器？

Adobe今年股價已跌近30%，市場擔心的不是財報轉弱，而是AI是否會改變它的商業模式。Adobe營收與獲利仍持續成長，Creative Cloud用戶基礎也未明顯鬆動，但投資人開始質疑：當AI能直接生成圖片、影片與文案，Photoshop與訂閱服務的必要性是否還能維持。 Adobe已將自家AI工具Firefly整合進產品生態，並與OpenAI合作。不過，市場更在意的是AI是否真的帶來新的ARR，而不只是技術亮點。對軟體訂閱族群來說，真正能驗證價值的，仍是付費意願是否同步提升。 這個疑慮也延伸到台股廣告與創作軟體相關族群。若連Adobe這類具備護城河的龍頭都被市場重估，相關公司更需要被檢視：AI是被包裝成賣點，還是已經能轉化為可收費功能。 Alphabet雖然不是Adobe，但也與這條創作與廣告生態鏈相關。Google廣告系統仰賴廣告主用工具製作素材，再投放廣告；若創作工具端因AI替代而出現用戶流失，是否會影響後端廣告投放量，仍值得觀察。 目前Adobe股價下跌近30%，代表市場已反映部分悲觀預期。接下來的關鍵，不在於AI故事是否精彩，而在於下一季淨新增ARR能否回升；若能回升，市場可能把AI視為營收放大器，若持平或下滑，對估值的壓力恐怕還會持續。

摩根士丹利維持超配Unity軟體：AI、創建業務與中國成長動能受關注

摩根士丹利近日對 Unity 軟體（Unity Software，NYSE: U）進行深入分析，並維持「超配」評級。該行重點關注 Unity AI、創建部門的獲利策略，以及中國市場的成長潛力，認為這些因素將成為公司未來幾年的重要成長來源。 摩根士丹利邀請 Unity 軟體 CFO Jarrod Yahes 參加在波士頓舉行的投資者會議，進一步了解公司未來發展方向。分析師指出，Unity 在 AI 技術與創建部門上的商業化進展，是值得持續追蹤的核心亮點；其中，執行資料被視為公司的長期競爭優勢之一。 在廣告業務方面，Unity 正持續改善廣告轉換率，但目前仍明顯低於主要競爭對手。分析師認為，如果 Unity 能縮小這一差距，廣告收入有機會提升四到五倍。不過，這也意味著公司必須大幅優化現有廣告模型，執行難度不低。 在創建部門方面，Unity 目前聚焦於提高訂閱收益，並採取最低承諾與按消費計費的定價模式。分析師同時提到，Unity AI 的公測回饋良好，開發者對新工具集展現出濃厚興趣，未來可能進一步帶動基於消費的收入成長。 中國市場則是另一項關鍵動能。Unity 的創建業務在中國市場成長超過 40%，主要來自座位數增加與價格提升。管理層也提到，希望繼續鞏固與中國合資企業的控制權，以把握後續機會。 雖然市場仍存在 Meta 等競爭風險，但摩根士丹利認為這些風險被高估，原因在於 Unity 在非遊戲廣告領域的曝險有限。整體來看，分析師對 Unity 的長期成長與執行能力保持正面看法。

Applovin (APP) 站上高檔強勢區，技術面多頭延伸與超買風險並存

Applovin（APP）盤中報價來到 586.97 美元，漲幅約 5.03%，延續連日大漲後的高檔強勢整理格局。股價目前已明顯遠離年線 511.94 美元與季線 466.16 美元，近幾日則沿著週線與月線之上震盪上行，顯示中短線趨勢仍偏強。 從技術指標觀察，K 值長期維持在 70 上方、D 值也位於高檔區，反映多方氣勢仍在，但短線超買風險同步升溫。MACD 雖自 6 月初高檔略為收斂，DIF 仍高於 MACD，整體結構尚未轉弱，偏多架構仍在。 整體來看，Applovin（APP）目前屬於強勢多頭延伸走勢，後續可持續留意股價回測週線與月線附近時的支撐表現，以及高檔技術指標修正時的量價變化。

Applovin (APP) 高檔回落 5%：獲利了結壓力與技術面超買訊號浮現

Applovin（APP）今日盤中股價報 575.28 美元，跌幅 5.01%，自 6 月初高檔回落，顯示短線出現明顯獲利了結賣壓。股價在 5 月中旬約 514.24 美元一路急漲至 6 月初 613.7 美元高檔，短線漲幅快速，今日則進入較明確的回檔修正。 技術指標方面，K 值自 5 月下旬一路衝高至近 9 成水準，並維持在高檔區，D 值同步走高，顯示高檔鈍化與短線超買壓力累積。MACD 方面，DIF 自 5 月 27 日的 17.141 快速攀升至 6 月初約 36.542，且明顯高於 MACD，代表前期多頭動能升溫後出現過熱現象，短線更容易引發拉回。 均線部分，股價目前明顯偏離周線 600.028 美元與月線 512.8335 美元，技術乖離加大，市場資金態度轉向保守。後續可留意 600 美元附近壓力帶，以及周線一帶支撐表現，觀察是否進入高檔整理與乖離修正階段。

英國議會質疑 Palantir NHS 合約與雲端依賴，科技巨頭公共部門角色引關注

英國議會近日呼籲政府考慮結束與 Palantir Technologies 的 NHS 合約，並對其軍事合約透明度提出質疑。英國科學、創新和技術委員會發布報告指出，Palantir 在公共部門引發最大擔憂，焦點集中在一份價值 3.3 億英鎊的 NHS 合約。該合約允許多達 240 個 NHS 信託機構及整合護理系統存取資料，初始三年承諾將於 2027 年 2 月 15 日到期。議會成員建議政府可行使解約條款，並評估開發內部替代方案或尋找更符合英國價值觀的本土供應商。 報告同時提到，Palantir 曾為美國軍方與移民服務提供軟體，支援具爭議性的政策；其聯合創辦人也曾批評國家健康服務的概念。Palantir 英國首席執行官 Louis Mosley 回應，報告未充分反映數位轉型與數位主權的重要性，並認為若拒絕經證實能提升 NHS 運作效率的技術，可能影響公共服務。 此外，報告也點名公共部門對 Amazon AWS 與 Microsoft 雲產品的依賴，認為這可能損害公平競爭，也未必能帶來最佳成本效益。議會要求政府公佈尚未採用基本資料衛生措施的部門名單，以提升資料管理標準。整體而言，這起事件再度引發外界對少數科技公司掌控公共資源、資料治理與供應商集中風險的討論。

生成式AI拚算力也拚電費，Meta與Perplexity揭示新競爭主軸

生成式AI快速擴張，正在把企業成本從算力延伸到電費、硬體與資料治理。Meta Platforms(META)被爆在內部計畫中蒐集員工鍵盤、滑鼠等操作資料，雖強調有隱私保護與風險審查，仍引發員工對個資與工作隱私的反彈，後續也調整為可暫停蒐集並申請豁免。這起事件凸顯，AI模型要提升能力，不只需要真實使用情境與大量算力，也會放大隱私、信任與內部管理壓力。 另一方面，新創 Perplexity AI 則把競爭焦點放在「每瓦經濟價值」。執行長 Aravind Srinivas 強調，真正勝出的不只是參數最大、模型最強的公司，而是能在準確度、延遲、成本、隱私與智慧程度之間取得最佳平衡者。Perplexity 推動端側運算與混合部署，讓系統依情境決定使用哪個模型、在哪裡執行，並已將產品導入 Apple(Mac) 與 Microsoft Windows 生態，嘗試以「中立編排層」提升效率與彈性。 這代表 AI 產業正在從單純拚性能，轉向拚能效與資料治理。過去市場多聚焦在模型規模、GPU 數量與營收成長，如今單位能耗能創造多少經濟價值、資料能否在不同平台間安全流動，正在成為新的競爭核心。對投資人來說，AI 熱潮除了推升模型與基礎建設相關企業估值，也開始考驗各家公司在成本控制、產品落地與信任建立上的能力。

AI競賽從堆規模轉向效率決勝負，微軟與AppLovin各走哪條路？

生成式AI熱潮進入第二年，市場關注焦點已從「誰參與AI」轉向「誰能把AI變成持續賺錢的生意」。最新訊號顯示，微軟與AppLovin正代表兩種不同但同樣重要的方向：前者強化自研模型、降低對外部供應商依賴；後者則透過AI提升廣告轉換效率，把既有流量變成更高營收。 微軟方面，外媒報導公司可能在Build大會上端出自家AI模型，涵蓋程式開發、逐字稿轉錄、推理、語音與影像等任務，目的在於強化GitHub Copilot等產品，並逐步降低對OpenAI的依賴。過去一年，微軟在AI領域的角色幾乎與OpenAI高度綁定，但隨著合作條款調整，以及Google、Amazon自研模型持續追趕，市場開始重新評估微軟的AI優勢是否足夠穩固。 AppLovin則是另一種典型案例。摩根士丹利指出，AppLovin廣告轉換率目前約1.3%，看似還有很大改善空間，但只要轉換率每提升0.1個百分點，淨營收就可能增加約17%。AppLovin的Axon Ads Manager以AI推薦引擎為核心，協助開發商自動投放與優化廣告。公司第一季營收年增59%，淨利與EBITDA也維持高成長，顯示其不是單靠流量擴張，而是靠每次曝光的效率提升，持續拉高單位價值。 從投資角度來看，這篇文章反映出AI產業的新階段：市場不再只看誰有最大模型、最多GPU，而是看AI是否真的改善營運指標。對微軟而言，重點會落在GitHub Copilot的滲透率、開發者體驗，以及自研模型是否能建立新的定價權；對AppLovin而言，則是轉換率、每次安裝收入，以及是否能把廣告技術優勢複製到更多產業。 整體來說，AI競賽正從「燒錢比大」轉向「效率決勝負」。能把模型能力轉化成實際營收、利潤與使用者價值的公司，才更有機會在下一階段脫穎而出。