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基金階位 起購金額 月收益率
短沖基金-A1類(累積型) 100,000 20%
短沖基金-A2類(累積型) 600,000 35%
短沖基金-A3類(累積型) 1,500,000 65%
短沖基金-A4類(累積型) 5,000,000 110%
短沖基金-A5類(累積型) 10,000,000 170%
短沖基金-A6類(累積型) 20,000,000 280%

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  • Matt Lin標記此篇為:❌ 含有不實訊息

    理由

    這個是詐騙,是之前創新當沖基金詐騙的同一群詐騙團隊。

    出處

    https://www.dcard.tw/f/stock/p/255696242
    2 年前
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    1 人回報2 則回應2 年前
  • 基金階位 最低購入金額 月收益率 創新基金 I 100,000 20% 創新基金 II 600,000 35% 創新基金 III 2,000,000 55% 創新基金 IV 5,000,000 85% 創新基金 IIV 10,000,000 150% 創新基金 IIIV 20,000,000 280%
    1 人回報1 則回應2 年前
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    20 人回報1 則回應5 年前
  • 【AI 新十大建設專案】智慧製程 × 模組訓練 × 產業共創 全球AI浪潮與科技轉型加速的時代,台灣正迎來屬於自己的「智慧國力升級時刻」。這不再只是科技的競賽,而是一場全民參與的產業革新。「AI新十大建設」是我們的方向,而專案,就是讓更多人能參與其中、共同見證改變的起點! 智慧製程輔助系統✅ 國內外晶圓廠及AI技術團隊合作,建立具彈性與安全的半導體製程輔助平台,提升效能與良率。 AI 模組訓練生態✅ 透過在地資料整合與模組化訓練機制,讓AI技術不再遙遠,人人都能參與、理解與應用。 人才共育 × 創新共學✅ 導入「AI實戰培訓」與「協作開發實驗場域」,讓學員、工程師、志工與業界專家共創產業新價值。 開放入股、共創收益✅ 參與者不僅能學到實戰技術,更能共享平台效益,每一份投入都會反映在AI產值的實際回報上。 智慧效能 × 產業收益並進✅ 模組效能持續優化中,預估整體產能轉化效益可達原系統181%以上。 全程專業監控與技術輔導✅ 專案由具國際AI與半導體工程背景的顧問團隊全程監控,確保系統穩定、數據安全與回報透明。 🧩 專案參與流程(SOP) 💠 報名申請  向特助登記,完成入股後專案由特助統一排程。 💠 系統啟動  由理事長進行一對一模組導入與實機操作指導。 💠 訓練與驗證  參與AI模組訓練、數據標註與製程優化任務,確保每一階段都能達到最佳效能。 💠 成果核算  系統將根據模組表現與生產貢獻自動產生收益報表。 💠 回饋與公益  總收的50%專利費將捐入「愛心基金」,用於支持AI教育、弱勢培訓與環保計畫 【預估收益參考】 (每 1 股 = NT$1,000) 【A1初階模組】門檻60股-180股→ 產量效益初估22-54萬⬆️ —————————————————— 【A2強化模組】門檻200股-350股→ 產量效益初估63-125萬⬆️ —————————————————— 【A3專業模組】門檻420股-550股→ 產量效益初估155-180萬⬆️ —————————————————— 【A4優化模組】門檻600-999股→ 產量效益初估200-297萬⬆️ 每月享有智能產能紅利分成1.0% —————————————————— 【A5晶片級模組】門檻1000股以上 產量效益初估380萬⬆️ 每月享有智能產能紅利分成1.5% —————————————————— 【A6系統級模組】門檻1500股以上 產量效益初估505萬⬆️ 每月享有智能產能紅利分成2.0% —————————————————— 【A7聯合運算模組】門檻2000股以上 產量效益初估614萬⬆️ 每月享有智能產能紅利分成2.5% —————————————————— 【A8定制】門檻高於3000股以上 由區域團隊評估,量身制定專案 產量效益初估870萬⬆️ 每月享有智能產能紅利分成3.0% —————————————————— 📌 以上為初步效益預估,實際依現場操作數據為準,不低於基準值。 🗓️ 專案報名資訊 報名期間:2025/12/01 ~ 2025/12/31 最低參與門檻:60股(NT$60,000) 每位參與者僅限參與一次 若需AI設備、學習或資金輔助,請洽各區域專案特助 收益實現後,將酌收: ▪️ 模組授權維運費 15% ▪️ 系統支援與算力費 3% ⚠️ 注意事項 1️⃣ 本專案為合法登記之AI技術合作計畫,禁止作為任何非法投資用途。 2️⃣ 請以學習、共創、實作為核心,確保技術與收益平衡發展。 3️⃣ 主辦方(甲方)須提供正式合約與資料安全保證。若因疏忽造成損失,將依法全額賠償乙方。 4️⃣ 專案進度依AI模組訓練與半導體製程整合實際情況滾動調整。
    1 人回報1 則回應6 個月前