費因曼在1982年於其著名的論文“Stimulating Physics with Computers”提出量子計算(quantum computation)的想法，原先是要解決用傳統電腦計算量子系統低效率的問題；提出這想法當時，只能算是理論學家心智的娛樂。David Deutsch與Richard Jozsa於1992年證明了在某些問題上量子計算比傳統計算有效率，這是量子計算的奠基之作。2年後，Peter Shor的質因數分解量子演算法(Shor’s algorithm)進一步展示了量子計算的威力。質因數分解看似只是純粹的數學問題，其實不然；我們每天用的通訊、提款、轉帳等的安全都得依賴公共密鑰基礎設施(PKI；Public Key Infrastructure)，而PKI的安全就是依賴大數的質因數分解不易。量子計算這就入塵世了。

台灣目前的匯率政策由兩個原因塑造成型：一是台灣特殊的國情。自49年以後，台灣一直認為處於準戰爭狀態。政府的假設是如果有緊急狀況，譬如戰爭或金融危機，不可能指望外頭的援助，譬如國際貨幣基金或世界銀行，所以要有自己的儲備，像以前的戰備存糧。經濟學中一般正常的外匯存底金額應該是支付3個月的國際貿易所需。以今年第一季為例，台灣的進口額為613.3億美金，這就大約是台灣應有的外匯存底數目。但至4月為止，台灣的外匯存底為4,384.3億美金，超額有6倍之多！如此巨額的外匯存底自然會傾向於低估台幣。另一個原因是台灣過去的經濟成長受惠於外貿出超甚多，而低幣值有利於出口，這也是以前央行承受的潛在壓力。

甫於5/24-25舉行的Samsung Foundry Forum Event發佈的諸多technology roadmap中有一個乍看下不怎麼起眼的消息：三星的28nm FD-SOI(Fully Depleted Silicon on Insulator)製程有RF (射頻)與eMRAM (嵌入式磁性隨機存取記憶體)的選項，其中eMRAM的風險生產(risk production)為2018年；而18nm的FD-SOI製程風險生產將始於2020年，也有RF與eMRAM的選項。

1992年台灣與大陸經濟實力的對比來到顛峰，台灣的GDP約當大陸GDP的44%，台灣的人均所得超過大陸的25倍。當時的氣氛是台灣的經濟成長已經歷了一段很長的快速成長期，要更上層樓需要一個全新的高層次戰略規劃。次年，大前研一來台，提出了台灣做為亞太營運中心的構想。蕭萬長時任經建會主委，接納了這個構想並將它當成台灣的發展政策。這是台灣宏觀經濟政策最大膽的嚐試；以台灣的經濟規模而論，這個策略定位堪比大陸現在所提的一帶一路。

台灣的電子和半導體產業的產值有很大的一部分由代工業務組成；更精確的說，是製造服務業－－提供生產設備、工藝流程及其他相關服務的B2B服務業。製造服務業過去的主要核心價值與一般的服務業相似－－提供客戶滿意的服務，這裏的重點在於客戶的滿意度由客戶定義。由於接觸終端消費者市場的窗口在客戶端，產品前端的規劃與設計乃至於使用的材料、生產技術的方向自然操之在客戶。因此製造服務業能夠有的主動作為面向比較侷限。

台灣的上市、上櫃公司以前自公開市場的資金取得管道就只有在台灣的股票發行，包括上市櫃的首次公開發行、以後的增資股票、公司債等。90年代後，開始進軍國際資金市場，大約有30、40家的電子、半導體業公司經常性的在國際資金市場募資，與股票形式有關的籌資工具包括美國存託憑證(ADR；American Depository Notes)、全球存託憑證(GDR；Global Depository Notes)、歐洲可轉換債券(European Convertible Bonds)等。

千禧年時，對我最重要的新聞是人類基因圖譜(human genome)的解密－兩個原來相互競爭的團隊國際人類基因組組織(HUGO；Human Genome Organisation)和塞雷拉基因組(Celera Genomics)最終攜手完成人類約20,000~25,000基因組計劃工作草圖，後續的基因詳細定序以及應用由此展開(註)。

2000年初有一陣子經濟景氣持續低迷，當時的經濟部長何美玥向立法院提出5,000億的巨額振興經濟方案，這大概相當於當時中央政府年度預算的3分之1，立法院一時嘩然，方案所遭遇的阻力很大。

3月16日行政院主計總處公布一份「國人赴海外工作人數統計」，統計顯示，2015年台灣人赴海外工作的人數為72.4萬人，較10年前的數據近乎倍增。男性、大專及以上程度與25至59歲者分別占56.10%、72.52%與84.69%。其中以赴中國大陸占58.00%最多，東南亞占15.40%次之。這是整體的統計，電子業高科技人才的流失就埋藏在底下，而牽涉到複雜商業機密的司法案件只是冰山的尖頂。

Alphabet(Google的母公司)於3月8日併購了預測模型和解析競賽平台(platform for predictive modelling and analytics competitions)的公司Kaggle，這是Google在從2000迄今所併購的第15家以人工智慧或機器學習為主要業務的公司。在約略同一個時段內，Facebook併購了3家、Amazon併購了6家、IBM併購了4家、Microsoft併購了5家、Apple併購了8家。