根據 IDC 預測，全球每年生成的資料量將從 2024 年的 173.4 ZB成長到 2029 年的 527.5 ZB，幾乎翻了三倍，背後最主要的推手正是 AI 與雲端運算。這個數字光靠 HBM 和 SSD 根本無法支撐如此規模的資料存儲，因為成本太高、容量不夠、性價比不划算。

這時候，一個被許多人遺忘的老技術機械硬碟（HDD，Hard Disk Drive），就此被想起並廣泛應用！這篇文章，股感就帶你來認識什麼是 HDD？為什麼在 AI 時代反而更關鍵？以及它正在發生什麼樣的技術革命？

HDD 是什麼？

HDD，全名 Hard Disk Drive（硬碟機），是一種利用磁性原理讀寫資料的儲存裝置，已有超過六十年的歷史。

想像一張黑膠唱片，只不過它儲存的不是音樂，而是 0 與 1 構成的數位資料。HDD 的核心結構包含：

• 磁碟片（Platter）：由鋁合金或玻璃製成的圓形磁盤，表面塗覆磁性材料，資料就記錄在這層薄膜上。一顆現代 HDD 可以堆疊多達 10 片磁碟片。
• 磁頭（Read/Write Head）：負責讀取與寫入資料，懸浮在磁碟片表面極微小的距離（約頭髮直徑的千分之一），以電磁方式改變磁性排列來記錄資料。
• 主軸馬達（Spindle Motor）：驅動磁碟片高速旋轉，一般企業級 HDD 轉速為每分鐘 7,200 轉（7200 RPM）。
• 音圈馬達（Voice Coil Motor, VCM）：控制磁頭的移動，精準定位到特定磁軌上讀寫資料。

正因為 HDD 有機械運動的部件，它在速度上無法和沒有移動元件的 SSD 相比。但它的優勢在於：每一個位元組（Byte）的儲存成本，遠遠低於任何半導體儲存方案。

HDD 與「半導體記憶體」的差別在哪？

要理解 HDD 的定位，必須先搞清楚它在整個儲存版圖中的位置。很多人把「記憶體」和「儲存」混為一談，其實這是兩件完全不同的事。以下股感用一個樹狀結構來幫助理解：

資料來源：筆者自行整理 ; AI 生成

NAND Flash 與 HDD 解決的是同一個問題（長期儲存），但用的是截然不同的技術。NAND Flash 透過電子陷入「浮閘（Floating Gate）」的方式記錄 0 和 1，完全沒有機械運動。而 HDD 則是改變磁粒子的磁化方向來記錄資料。

這就是為什麼 SSD 比 HDD 快，因為沒有馬達旋轉、沒有磁頭尋軌的等待時間。但 SSD 的每一顆電晶體都要花錢製造，HDD 的磁性薄膜極為廉價，這也造就成本上的巨大差距。

AI 儲存架構為什麼需要 HDD？

AI 系統的資料並非「一視同仁」地儲存，而是依照存取頻率與重要性，分為不同的層級：

資料不是靜止的。它會隨時間流動。一個新的訓練資料集剛建立時，在熱資料層被頻繁讀取；訓練完成後，移到溫資料層備用；幾個月後鮮少被碰，就沉降到冷資料層。這種動態流動，就叫做資料生命週期管理（Data Lifecycle Management）。

HDD 在 AI 時代的不可取代性

問題來了：為什麼不直接用 SSD 取代所有 HDD？答案就是：成本。

根據研究，企業級 SSD 的每 GB 成本約是 HDD 的 4 倍以上。當一個超大型 AI 訓練需要存放數百 PB（拍位元組）的歷史資料時，這個成本差距就不是貴一點點。

對於 AI 龐大且不斷成長的資料來說，訓練日誌、檢查點（Checkpoints）、訓練結果都需要儲存。高容量 HDD 是冷資料與溫資料唯一具成本效益的大量儲存方案，也是 SSD 承接熱資料工作的幕後支柱。

再加上 AI 訓練有一個特性，就是它需要讀取大塊的連續資料（例如一批批的圖片或文字），而不是頻繁存取零散的小檔案。這種存取模式正好是 HDD 的主場，HDD 循序讀取速度可達每秒數百 MB，完全能夠跟上 AI 訓練管線的資料需求。

HAMR 是什麼？與傳統 HDD 有何不同？

HDD 雖然不會被淘汰，但它也面臨一個根本的物理瓶頸：磁碟片的儲存密度已趨近極限。

傳統的「垂直磁性記錄技術（PMR，Perpendicular Magnetic Recording）」透過讓磁粒子垂直排列來提高密度，已發展多年。但磁粒子越小，熱擾動就越容易讓它們自發地改變磁化方向，導致資料丟失。這個現象稱為「超順磁效應（Superparamagnetic Effect）」。換句話說，傳統 PMR 技術遇到了物理天花板。這也讓 HAMR（Heat-Assisted Magnetic Recording，熱輔助磁性記錄） 變為主流。

HAMR 的運作原理？

HAMR 在寫入資料的瞬間，用雷射加熱磁碟片上的極小區域，暫時降低其矯頑磁力，使磁場能夠更輕鬆地改變磁化方向；加熱結束後，材料冷卻恢復超高矯頑磁力，讓已寫入的資料極為穩定。

HAMR 寫入原理示意（雷射加熱 + 磁頭寫入）

這個過程每秒在磁碟片上重複數十億次，密度之高、精度之細，是 HDD 工程史上最難攻克的技術挑戰之一。Seagate 前後研發超過 20 年，才在 2024 年正式推出全球第一顆量產 HAMR 硬碟 Exos Mozaic 3+（30TB）。

HAMR 帶來什麼改變？

HAMR 增加 HDD 的容量天花板，目前：

• Seagate 的 Exos Mozaic 3+ 系列已達 30TB，每碟片儲存密度達 3TB
• Seagate 計畫到 2028 年將密度提升至 每碟片 5TB
• Western Digital 計畫 2026 年下半年推出 40TB HAMR 硬碟
• 更長遠的下一代技術 HDMR（Heated-Dot Magnetic Recording），目標是突破 100TB+

由此可知，HAMR HDD 的出現，代表機械硬碟不只是「夠便宜所以繼續用」，而是還可以繼續向上突破的技術。

HDD 的概念股有哪些？

HDD 的投資機會分為兩個層次：品牌整機廠（做最終 HDD 產品的公司）與零組件/材料供應鏈（台灣廠商為主）。

全球 HDD 品牌整機廠（美股）

Seagate Technology（STX）

全球 HDD 市佔龍頭之一，也是全球第一家量產 HAMR 硬碟（Exos Mozaic 3+ 系列）的公司。主力產品為企業級 Nearline（近線）HDD，直接受益於 AI 資料中心建置。2025 財年管理層表示，Nearline 產能「幾乎已全部預訂至明年中」，並簽署 Build-to-Order（BTO）合約

Western Digital（WDC）

2025 年初完成公司分拆，純聚焦 HDD 業務，採用 UltraSMR（疊瓦式磁性記錄）技術提升容量，HAMR 產品預計 2026 年下半年量產。Q2 FY2026 財報：Non-GAAP 毛利率達歷史新高 46.1%，HDD 業務營收年增 25%。

Toshiba（6502.T）

日本唯一的 HDD 製造商，2025 年推出 20TB Nearline 產品。主攻企業級歸檔與近線儲存市場

台灣 HDD 供應鏈概念股

台灣廠商雖不做品牌 HDD，但深度嵌入 Seagate、Western Digital 的供應鏈，受惠程度不輸整機廠：

英業達（2356）

Seagate、WD 的重要代工合作夥伴，受益於 HDD 供不應求，有望承接轉單紅利。

泰金寶-DR（9105）/ 金寶（2312）

HDD 代工廠，SSD 與 HDD 雙線布局，泰國廠進入量產，法人看好儲存設備營收佔比顯著提升。

銘異（3060）

生產 HDD 核心零組件：音圈馬達（VCM） 與 硬碟上蓋。2025 年 10 月合併營收年增 33%，成功打入高階 HDD 供應鏈並持續放量，受惠 AI 驅動的高容量 HDD 需求。

光洋科（1785）

全球 HDD 濺鍍靶材（Sputtering Target） 龍頭，全球市佔率超過 35%。靶材是製造磁碟片磁性薄膜的關鍵原材料。而 HAMR 技術切換對光洋科是利多：HAMR 靶材技術門檻更高、毛利率更佳。公司預估 2025 年 HAMR 靶材佔比達 15–20%

目前 HDD 的市場狀況

HDD 市場規模與成長

根據多家市調機構的預測，全球 HDD 市場正在強勢復甦：

• 全球 HDD 市場規模 2026 年估計約 510–520 億美元
• 預計以年均複合成長率（CAGR）約 6% 成長，到 2031 年達 700 億美元
• 企業級（3.5 吋）HDD 的收入成長率更高達 9.29% CAGR，是成長最快的細分市場
• 雲端與超大型資料中心業者佔 2025 年 HDD 需求的 48.1%，且還在繼續成長。

HDD 市場份額

目前全球 HDD 市場幾乎是三寡頭壟斷的格局：Seagate希捷、Western Digital威騰、Toshiba東芝 三家合計佔全球 HDD 出貨量超過 95%。

其中 Seagate 與 Western Digital 長期瓜分前兩名，分別超過 40 %，Toshiba 在日本與特定企業市場保有穩固市佔。

HDD 產品迭代路線

HDD只是機械式硬碟的統稱，就像 Dram 也有分成DDR4、DDR5 那樣。HDD 的技術主要分為以下幾個世代：

目前 Seagate 的 Exos Mozaic 3+（30TB）已量產，並計畫在 2028 年達到每碟片 5TB 的密度。而 Western Digital 則預計 2026 年下半年推出 40TB HAMR 產品。

HDD 也供不應求 ?

根據 TrendForce 與 Tom’s Hardware 的報導，大容量 HDD（Nearline 等級）的交貨等待時間從數週延長至 24 個月。這個缺口迫使部分超大規模資料中心業者轉向採購 QLC NAND SSD 作為冷儲存的替代方案，但 SSD 每 GB 成本是 HDD 的四倍以上，長期並不划算。

HDD 製造商的產能也面臨限制。HDD 的製造不像半導體可以透過擴建晶圓廠快速提升產能，磁頭、磁碟片的精密製造需要長年累積的工藝，短期內難以大幅擴產。讓品牌廠商開始主動與客戶簽署 BTO（Build-to-Order）長期訂單合約，鎖定供貨。

HDD 會被 SSD 取代嗎？

這個問題每隔幾年就會被提起，答案依舊是短期內不會，尤其在冷資料儲存領域。

研究機構 Coughlin Associates 的預測指出，全球 HDD 出貨容量（以 EB 計算）預計從 2022 年的約 1,500 EB 成長到 2028 年的約 9,000 EB，成長近 6 倍。SSD 的崛起雖然侵蝕了消費性市場，但在資料中心的大容量冷儲存領域，HDD 的成本優勢在可預見的未來還是難以撼動。

HDD 年度出貨總容量預測

資料來源：BlocksandFiles

AI 時代最被忽視的基礎建設

近期的 AI 熱潮專注在 GPU、HBM 這些前台工具，卻忘記在資料中心深處，有無數顆機械硬碟日夜不停地旋轉，保存 AI 得以運作的龐大資料。

從小時候儲存資料時使用的機械硬碟，到 AI 的龐大需求。HDD 不是一個夕陽技術。它也透過 HAMR 帶來第二春，市場需求更因為 AI 而爆發。更重要的是，在一個對儲存成本斤斤計較的時代，每一個位元組的成本差距都是競爭優勢，而 HDD 在冷儲存面向無可替代。

下一次當你聽到某家科技公司宣布訓練了一個更大的 AI 模型時，別只想到他們用了多少 GPU、HBM，也可以想想，那些龐大的訓練資料，都是住在哪裡？

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對球迷而言，這是熬夜看球的狂歡季。對投資人而言，更是一場橫跨製造、消費、媒體與旅遊的資金流動盛宴。每逢大型運動賽事，每屆賽會「世足概念股」與「世足受惠股」總會成為市場討論焦點。能否分辨「真實受惠」與「純粹炒作」，正是投資人勝負的關鍵。想知道台股與美股有哪些潛在受惠標的？分別有哪些風險？股感帶你完整理解這個題材！

世足概念股是什麼？

在盤點個股之前，必須先理解世足概念股的本質。它跟半導體、AI 這類具備長期結構性成長的題材不同，世足概念股就是典型的「事件驅動型題材」，意思是股價的催化來自一個明確起訖時間的特定事件。

事件驅動題材的行情，通常可拆解為三個階段。

• 賽前期待期：市場提前嗅到商機並開始布局，股價隨話題升溫而墊高，這段往往是漲幅最大、最甜美的階段。
• 賽中發酵期：賽事熱度達到頂點、相關消費實際發生，但弔詭的是，此時利多多半已反映在股價上，反而容易出現「利多出盡」的賣壓。
• 賽後退燒期：話題迅速冷卻、資金轉向下一個題材，缺乏基本面支撐的個股股價便會回落。

更關鍵的是備貨時間軸。國際大型賽事的供應鏈備貨潮，通常在賽事前六至九個月就會啟動。以本屆為例，台灣製鞋廠早在 2025 年第四季就已陸續接獲品牌客戶的預留產能通知並開始出貨，這代表供應鏈個股的股價，可能在 2025 年下半年就已經開始反映預期。理解這一點，投資人才不會在賽事正熱、新聞鋪天蓋地時，誤把「題材末段」當成「進場起點」。

台股世足概念股有哪些？

台灣在全球運動產業供應鏈中扮演關鍵角色，尤其在足球鞋代工、機能性紡織與面板顯示等領域，深度參與 Nike、Adidas 等國際品牌的製造體系。因此，台股的世足概念股受惠偏向製鞋紡織、面板顯示、轉播網通三大族群。

台股世足概念股：製鞋與紡織成衣

製鞋與成衣是世足概念股中受惠最直接的一環，屬於典型的「提前拉貨型」產業。每逢世足，各國家隊球衣、球星代言鞋款、周邊機能服飾的需求都會明顯升溫，而這些商品的生產訂單，絕大多數落在台灣代工廠手上。值得注意的是，由於備貨提前啟動，這個族群的營收高峰往往落在賽前數季，賽事期間反而是「補單」性質，投資人須留意受惠時點與股價反映的落差。

台股世足概念股：面板與顯示器

大型運動賽事歷來是電視換機潮的最佳催化劑。許多球迷會趁世足升級大尺寸、高畫質電視，以追求更好的觀賽體驗，這股換機需求會沿著供應鏈向上傳導，帶動面板與電視驅動 IC（DDI）的拉貨動能。台灣在面板與顯示驅動 IC 領域具備關鍵地位，相關個股在賽事前常被點名。不過須提醒，全球電視出貨受景氣、庫存與面板報價循環影響甚深，世足僅是眾多變數中的短期催化因素之一，不宜過度放大。

台股世足概念股：轉播與網通

本屆世足由於主辦地在美加墨，多數賽事落在台灣時間的清晨至上午，加上 48 隊、104 場的龐大賽程，線上串流影音與 MOD 直播勢必成為亞洲球迷的觀賽主流。這股觀賽行為的轉變，直接引爆轉播權價值與網路數據傳輸需求，讓轉播平台、電信業者與網通設備廠成為另一群受惠者。其中轉播總代理是受惠最直接、最具「純度」的一類，因為其營收與賽事高度綁定。

美股世足概念股有哪些？

台股概念股比較像供應鏈，而美股則是品牌為主。並且由於賽事在北美舉辦，美國本土的消費、媒體與旅遊產業就會是第一線受惠者，更貼近終端市場。不過，品牌的行銷投入、轉播權的高昂成本，都可能侵蝕短期獲利。股感也以下分運動品牌零售、媒體串流、旅遊運彩三線整理。

美股世足概念股：運動品牌與零售

運動品牌透過贊助國家隊、推出特別版球衣與聯名商品，確實能在賽事期間大幅提升銷售與品牌曝光。但是，龐大的贊助費與行銷支出本身就是沉重成本，能否轉化為實際獲利成長，需檢視財報而非僅憑話題。研究機構估計，本屆賽事為 Nike 與 Adidas 帶來的全球銷售增幅約僅低至中個位數百分比，且整體運動服飾業仍在消化庫存與面對需求疲軟。

美股世足概念股：媒體與串流

世界盃是全球最重要的流量來源，每四年就會為媒體產業帶來一波週期性的廣告與訂閱熱潮。轉播權的擁有者能在賽事期間吸納巨額廣告收入，數位平台則是受惠於賽事精華、即時話題帶來的流量湧入。本屆賽事在美國的轉播權分由不同語系的媒體掌握，加上社群與影音平台的推波助瀾，使媒體成為法人普遍看好的受惠類別之一。但同樣須留意，轉播權的取得成本高昂，廣告收入的實際挹注須與成本一併衡量。

美股世足概念股：旅遊與運彩

賽事在三國、十六座城市舉辦，將帶來大量跨境旅客，理論上對旅館、訂房平台是一大利多；同時，運動博弈在美國日益合法化與普及，使世足成為運彩平台預期的成長爆發點。但其實，截至 2026 年 5 月，美國主辦城市的旅館業者反映，多數飯店的訂房進度低於原先預期，主因是簽證障礙與地緣政治顧慮影響國際旅客需求。這代表「賽事效益」的官方預估與「實際落地數據」之間，可能存在不小落差。

世足概念股還能買嗎？

看完琳瑯滿目的受惠名單，許多投資人最關心的問題只有一個：現在能不能買？要回答這個問題，必須先誠實面對世足概念股的優點與風險。任何投資決策都應建立在對「報酬來源」與「下檔風險」的清楚認知上，而非單純被題材熱度推著走。

世足概念股最主要的風險，就在題材與業績的掛勾。許多被市場點名的個股，世足對其營收的實際貢獻其實微乎其微，股價上漲主要來自市場想像與資金追逐。一旦賽事結束、話題冷卻，缺乏基本面支撐的股價就容易打回原形。即便是製鞋、紡織這類有實質訂單的族群，也要留意股價是否已提前反映數季後的獲利，導致「利多落地時反而是賣點」。

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編按 2026/06/15 更新：美國總統川普宣布美伊和平協議已完成，已授權解除海上封鎖、重新開放荷莫茲海峽免收通行費。居中協調的巴基斯坦總理夏立夫也證實，雙方已就停止包含黎巴嫩在內的所有軍事行動達成共識，正式簽署儀式預計將於 6 月 19 日在瑞士日內瓦舉行，詳細協議內容也將在簽署後公開。這此協議的達成，有希望為長達數月的中東戰火畫下休止符，戰爭帶來的原料物價、運價利空有望終止，後續效應備受國際矚目。

美伊戰事時間軸

大家應該還記得，去年 6 月美國就曾經對伊朗的核設施展開精準打擊，當時雙方在小範圍衝突過後坐上談判桌。然而，在經過三輪談判後，美國總統川普在 2/27 表示對第三輪談判成果十分失望，隨即聯手以色列對伊朗進行多輪空襲。這場衝突其實早有預謀，美以聯軍精準切開伊朗的防禦網，但隨之引爆整個中東的連鎖反應。目前德黑蘭雖選出了哈米尼的二兒子莫傑塔巴．哈米尼（Mojtaba Khamenei）作為下一任領導人，但其更強硬的作風對於後續是否可以和平的坐上談判桌帶來極大的變數，而航道的封鎖帶來國際油價以及連動的物價一起上漲，讓區域戰事演變成全球危機。

回顧去年美國襲擊伊朗的內容，可以看這篇文章！ >>> 美國與伊朗衝突升級 ! 從午夜重錘行動到國內示威的局勢解析

以下股感也整理這場衝突爆發至今的關鍵時間軸：

雙方在後續多次針對核武器去留、賠償以及海峽通行等問題進行多次協商，但均未曾達到共識。近期終於傳出雙方將在 6/19 於瑞士日內瓦確認備忘錄細節，正式簽署和平協議。

戰火持續延燒

伊朗隨即大規模回擊，向美軍駐地投射逾 2,000 架無人機及 500 枚彈道飛彈。此次行動除了重創美國位於巴林與沙烏地阿拉伯的軍事與外交設施外，阿拉伯聯合大公國（UAE）也成為受災最嚴重的地區。阿聯境內遭遇數百次轟炸，包含杜拜知名的朱美拉棕櫚島飯店及重要港口設施均因遇襲而起火。

除了美、以、伊三方主角外，這場戰事迅速演變成「立場對抗」。伊朗革命衛隊宣布全面關閉荷莫茲海峽，胡塞組織也跳出來要繼續封鎖紅海航道。與此同時，以色列在面對多線作戰的壓力下，持續對敘利亞與黎巴嫩境內的伊朗代理人進行打擊。各國在聯合國的交鋒雖然激烈，但在現實的戰場上，目前仍看不出有任何一方願意先退後一步。

目前，英、法、奧等盟友雖然公開表達對美方的戰術支持，但也對能源價格暴漲深表憂慮。而俄羅斯與中國與部分中東國家則譴責此舉為非法侵略，呼籲立即停火。

其他武裝組織攻擊

• Lebanon （黎巴嫩真主黨）：伊朗代理人武裝，長期與以色列北部邊境對峙。
• Syria （敘利亞親伊朗武裝）：伊朗在敘利亞部署軍事據點，形成對以色列北方戰略壓力。
• Iraq （伊拉克什葉派民兵）：親伊朗武裝網絡，維持伊朗通往敘利亞的陸上走廊。
• Yemen （胡塞武裝）：伊朗支持的武裝組織，近年多次攻擊紅海航運

資料來源：券商報告

戰備儲油釋放有用嗎？

3 月中，國際能源署（IEA）雖然宣布啟動史上規模最大的 4 億桶戰備儲油（SPR）釋放計畫，但是市場短期內看來並不買賬。股感認為大致有兩個原因，首先，戰備儲油從各國總統下令啟動到進入公開市場，大約需要 13 天的作業時間，無法立即反應市場缺口 。再者，理論上的最大釋放能力雖然達每日 440 萬桶，但受限於運輸與幫浦技術，實務上穩定的供應量只能維持在約每日 200 萬桶左右。

然而中東戰事爆發前， OPEC 原先於 2026 年初的預估是，全球原油市場約供給過剩 300 萬桶/日，但在中東產油國大幅減產後，市場供需已可能轉為約 370 萬桶/日的供給缺口，明顯需求大於供給。

油價走勢預測與通膨傳導機制

荷莫茲海峽的供給衝擊約佔全球供給的 10%（每日約 1,000 萬桶），若此狀況持續超過一個月，中東產油國將因儲油空間不足而被迫進一步減產，屆時供給缺口可能擴大至每日 1,370 萬桶 。在這種情況下，即便考慮到戰備儲油的 200 萬桶緩衝，油價仍可能在 3 月底前上看每桶 150 美元 。

能源價格對物價通膨的傳導雖具有延遲性，但相關衍生產品已逐漸顯現 。新加坡航空燃油現貨價在 3 月上旬已單周大漲 70.7%，東北亞天然氣（JKM）價格亦上漲超過 45% 。物流成本與發電成本可能在數周內反映至終端消費市場，進而推升整體的通膨壓力 。

由於日、韓、台、中等地區高度依賴中東的原油與天然氣進口，受此能源危機影響最大的區域為依賴能源進口的亞洲國家，能源價格飆升將直接衝擊這些國家的貿易餘額與產業利潤 。

封鎖荷姆茲海峽有哪些影響？

當戰火蔓延至波斯灣水域，這場衝突演變成全球供應鏈的集體焦慮。荷姆茲海峽這條最窄處僅約 33 公里的咽喉要道，全球有約 20% 的石油供應（約 1,700 萬桶）與三分之一的液化天然氣（LNG）通過，一旦陷入停擺，等同於切斷各國工業的命脈，尤其是亞洲台、日、韓等能源進口國。伊朗伊斯蘭革命衛隊在關鍵航道佈下水雷，並動用自殺式無人機進行常態巡邏，讓荷姆茲海峽成為航運禁區，迫使國際物流陷入極度混亂，並帶來許多延伸影響。

保險市場

倫敦航運保險市場的承保人因為戰事升級，迅速撤銷行經該區域船隻的戰爭險，這讓依賴此航道的油輪與貨櫃船如同走鋼索。為了規避風險，全球各大航運巨頭如馬士基（Maersk）與地中海航運（MSC）紛紛下令船隻繞道南非好望角。讓每趟航程額外增加至少 10 到 14 天的天數，更讓燃油消耗、人力成本與船租支出呈幾何級數成長。

面對沒有保險的窘境，美國總統川普在 3/3 正式下令美國國際開發金融公司（DFC）會為所有航經波斯灣的船舶（不限船旗國）提供價格極具競爭力的「政治風險保險」與財務擔保。川普還強調美國海軍會在必要時提供武裝護航。然而，根據《勞氏航運日報》（Lloyd’s List）披露，有海軍官員私下向業界表示，目前駐中東的三分之一艦艇都已經投入當前的空中打擊與防禦任務，現在並沒有多餘的艦船可以立即執行大規模護航任務。面對規模遠超紅海危機的航運需求，美海軍的兵力調度彈性已到達極限，且海峽早已佈滿水雷，船舶公司根本不願意冒險。

目前市場上出現「走人定價」（Go-away Pricing），也就是保險商開出極端的報價，實質上等同於拒絕承保 。以價值 1.4 億美元的超大型油輪（VLCC）為例，單次過境的保費從原本的 15 萬美元暴漲至 1,400 萬美元，保費支出甚至高於航程本身的運費利潤 。這種商業運作的停滯，導致全球近五分之一的石油運輸停擺 。

多數船隻暫停於荷姆茲海峽兩側

資料來源：shipfinder ; 資料時間：3/3 

能源市場

布蘭特原油價格在襲擊發生後的 72 小時內，強勢衝破每桶 100 美元的大關，漲幅超過 13%。價格跳升帶來的衝擊力迅速向外擴散：由於原油是生產化肥與基礎化工原料的核心，原油價格如果居高不下，會直接墊高農業生產成本與塑膠產業的報價。對於原物料的衝擊也威脅各國的能源儲備韌性，更可能引發全球的物價連鎖反應，讓通膨的火苗再度延燒。

然而 OPEC 過去經歷兩次石油危機後，石油的產量早已不是靠 OPEC 組織一家獨大，如今非 OPEC 成員國的產量已是其兩倍，且美國自己的石油產量年年增加，預期對於油價短期上漲壓力並不大。

根據歷史顯示，地緣政治衝擊與暫時性供應中斷導致的油價飆升往往是短暫的。例如，2025 年 6 月初布蘭特原油約為 65 美元，當美、以襲擊伊朗核設施時，價格飆升至 80 多美元。但當市場確信實際供應不太可能中斷後，價格隨即回落。

目前市場看起來雖然有恐慌，但最終價格是否失控，關鍵還是要看後續各國政府是否會釋放戰略儲備與替代管線的調度效率，以及最重要的是否演變成長期戰爭。

哪些族群可能迎來受惠？

全球股市隨着地緣政治風險上升，軍工、塑化與航運等板塊因不同的市場機制而受到資金關注，其背後的獲利邏輯與受惠標的分述如下。

軍工產業

美伊戰爭爆發後，全球進入長期拉鋸戰的預期顯著提升。根據歷史經驗，軍事衝突會直接促使各國政府追加國防預算，投入飛彈、無人機、雷達與防空系統等軍備採購 。美國總統川普已表示戰事可能持續 4 至 5 週，且不排除動用地面部隊，這進一步強化了軍工產業業績成長的市場預期 。

在國際市場上，軍工龍頭洛克希德·馬丁（LMT）與雷神技術（RTX）因其在防空與打擊系統的技術優勢，成為市場首選 。而台灣的軍工股，長線上雖受惠於國防自主政策及軍用商規無人機標案的持續釋出，相關供應鏈表現值得期待 。但大多沒有打入國際軍工體系，主要還是受惠於國內政策。

• 可能受惠標的：漢翔（2634）、長榮航太（2645）、雷虎（8033）、龍德造船（6753）。

塑化產業：原料價格與供應斷鏈的轉機

塑化產業在本次戰事中的轉機，主要建立在「原油成本推動」與「競爭力洗牌」兩點。首先，美伊戰爭導致布蘭特原油價格衝破 100 美元大關，帶動下游塑化產品原料成本上揚 。由於目前整體產業鏈庫存偏低，產品漲價不只能刺激補庫存需求，還能為擁有低價原料庫存的業者帶來短期獲利（Inventory Gain）。

更關鍵的變量在於供應鏈重組。中國石化業長期透過影子車隊獲取伊朗的廉價原油供應，現在荷姆茲海峽遭到封鎖，中國業者的原料優勢將顯著下滑 。相較之下，台灣塑化廠商如台化（1326）、南亞（1303）近期股價表現強勁，主因在於法人預期中方競爭壓力減弱後，台廠有望奪回亞洲市場的市佔率 。

• 可能受惠標的：台化（1326）、南亞（1303）、台塑（1301）、台塑化（6505）。

石油、能源族群：油價噴發的直接利多

隨著荷姆茲海峽的運量在開戰第一週內驟減九成，市場對能源斷供的恐懼推動國際油價在短時間內瘋狂噴發，布蘭特原油更直接衝破每桶 110 美元大關 。對於石油相關族群而言，初期主要受惠於「低價庫存利益（Inventory Gain）」，就是業者在低價時購入的常備原油庫存，隨著國際報價飆漲，其資產價值與產品利差也隨之水漲船高 。

當全球股市因為地緣政治危機陷入「避險」模式時，能源板塊往往是少數能脫穎而出的獲利贏家，表現明顯優於受高債券殖利率拖累的民生消費或公用事業族群 。在台股盤面上，這股資金避風港效應已反映在相關個股的漲勢上，部分標的甚至在戰事升溫後迅速攻上漲停 。

• 可能受惠標的：台塑化（6505）、中石化（1314）、亞聚（1308） 。

航運板塊：繞道航程與運力供給收縮

伊朗伊斯蘭革命衛隊（IRGC）正式宣布關閉海峽，行經該區域的油氣運輸船數量急劇下降 。為了規避戰爭風險與高昂的保費，馬士基（Maersk）與赫伯羅德（Hapag-Lloyd）等航運龍頭已再度宣布改道南非好望角 。

航線的改變也會導致：

1. 航程拉長：繞道好望角導致單趟航程增加 10 至 14 天 。
2. 產能吸收：更長的操作時間吸收了全球約 8-12% 的運能，有效緩解原本市場擔憂的供過於求問題 。
3. 運價支撐：運力收縮直接推升 SCFI 等運價指數，使貨櫃航運商具備更強的議價能力 。

對於台灣航運股而言，長榮海運與陽明海運的中東線佔比約 10%，萬海則約 15%，由於預期紅海復航機率大幅降低，法人普遍看好歐洲線運價的支撐力度 。

• 可能受惠標的：長榮（2603）、陽明（2609）、萬海（2615）、以及受惠於油輪需求的新興（2605）與裕民（2606）。

過往有哪些經驗可以借鏡？

回顧歷史，地緣政治衝突對股市的衝擊通常具備「開戰之初不確定性高、開戰後利空出盡」的規律。根據過往經驗，市場最恐慌的時期往往是在衝突爆發前夕，一旦戰爭性質與影響範圍明朗化，指數通常會隨之回穩。然而，美伊衝突與一般戰爭的差異在於其對能源供應（荷姆茲海峽）的直接控制，這使得油價成為判斷後續衝擊長短的關鍵指標。

下表整理了過往重大衝突期間，台灣股市（加權指數）的表現规律：

從產業結構來看，台股因具備電子出口為主的結構，對中東地緣衝突的直接敏感度相對有限，惟近期台股漲多，頗有借機整理盤式的意味。但從能源面觀察，原物料攀升帶來的通膨預期與外資情緒波動，仍是短期的主要壓力來源。若戰事能速戰速決，市場往往能出現反彈；若戰事拖延導致荷姆茲海峽長期關閉，全球能源成本上升將進一步侵蝕製造業利潤，衝擊週期則會隨之拉長。

延伸閱讀 >>> 卡達天然氣供應鏈中斷？影響台灣半導體生產？LNG 是什麼？

台灣的面臨的局面

身為高度依賴外部能源與貿易出口的島嶼經濟體，台灣在這場美伊衝突中面臨的是實體供應與貨幣價值的雙重挑戰。除了半導體產業的戰略地位外，台灣政府與企業必須建立更深層的防禦體系。

能源安全：進口來源的結構性風險

根據經濟部能源署統計，2025 年 12 月台灣原油、天然氣進口來源中，目前的能源進口結構（如圖所示），台灣的原油供應有超過 78% 來自中東地區，其中沙烏地阿拉伯佔 40.63%、科威特佔 16.98%，這些來源皆高度依賴荷姆茲海峽的通行。在天然氣（LNG）方面，卡達亦佔台灣進口比重約 30%。

2025 年 12 月台灣天然氣、原油進口來源

資料來源：經濟部能源署 ; 股感製圖

一旦海峽封鎖時間拉長，能源供給將直接受阻。台灣目前關鍵在於能源儲備是否足以支撐 3 個月以上的封鎖期。若戰事演變為長期泥淖，擴大非中東地區（如美國、澳洲）的替代方案將成為能源安全的優先指標。

匯率與通膨：貨幣貶值的連鎖效應

在總體經濟層面，地緣政治風險通常會驅動資金流入美金避險，導致美元走強 。台灣因外資在避險情緒下可能撤離股市，台幣面臨顯著的貶值壓力 。這種匯率波動可能會產生：

• 輸入型通膨：國際原油以美元計價，當油價攀升且台幣貶值時，國內進口能源成本會成倍增長 。
• 物價傳導：能源與物流成本的增加將逐步轉嫁至民生消費與工業生產，形成二次通膨壓力。

因此近期新聞媒體除了在關注前線戰事外，也有針對國內能源問題做專題報導，認為必須同步強化能源儲備深度，並透過貨幣政策與產業供應鏈分散化，來降低這場中東危機對國內經濟的衝擊週期。

未來可能發展劇本

在 3/9 伊朗宣佈透過專家會議決議出新任最高領袖穆吉塔巴（Mojtaba Khamenei）上台後，強硬拒絕所有和談，讓大家擔心這場仗會變成沒完沒了 。目前荷姆茲海峽的運量已經慘跌九成，幾乎處於停擺狀態，讓原本就緊張的能源供給火上加油 。這不只是兩國開火，更是全球經濟的存亡博弈，未來幾週這場衝突的發展，也會直接影響台股能否重新站回多頭格局 。股感也整理了未來的幾個可能劇本，看看都會有怎麼樣的影響！

可能情境一：鎖喉海峽時間拉長，通膨捲土重來

最讓人擔心的就是荷姆茲海峽如果封鎖超過一個月，全球能源供應將出現巨大的缺口 。因為這條航道一旦被切斷，全球每天會少掉 1,300 萬桶以上的原油，這會讓布蘭特原油價格直接噴向每桶 130 美元的極端高點 。

對於高度依賴進口能源的台、日、韓等亞洲國家來說，這就像是掐住命脈，不只航空燃油價格已經暴漲七成，發電成本也會變得貴得驚人。根據法人推算，油價每漲一成，全球的 GDP 就會掉約 0.6%，更會逼得美國聯準會為了壓通膨而不敢降息，甚至可能重演 2022 年那種股票與債券一起慘跌的劇本 。

可能情境二：各國政府聯手干預，衝突虛驚一場

如果這次衝突只是「雷聲大雨點小」，地緣政治風險在短期內消失，海峽航運能趕快恢復，那這一切就會被視為「暫時性衝擊」。在這種情況下，油價漲上去的溢價會很快消失，重新回到每桶 60 到 65 美元的正常水位，而那些原本為了躲子彈繞道好望角的船隻也會重新開回紅海、波斯灣。歷史告訴我們，只要戰事沒有無限制擴大，台股通常在開戰一個月內就會開始止穩打底，三個月內反彈轉多的機率甚至高達八成，讓盤勢重新接軌 AI 產業的強勁成長動能 。

可能情境三：演變成長期區域混亂

最後一種情境是戰火雖然沒再擴大，但與伊朗陷入長期內戰。接下來由同樣強硬的哈米尼二兒子莫傑塔巴．哈米尼（Mojtaba Khamenei）接班，其強硬的態度可能不會在短時間內坐上談判桌。

資金可能長期待在美元和黃金等避險資產，這對亞洲股市的評價非常不利。台股可能不會一次崩盤，但會呈現「大幅震盪、輪流落底」的辛苦整理期，投資人得縮減槓桿，改盯著通膨數據與企業獲利，在混亂中尋找能撐過風暴的績優標的 。

結論

股感也建議投資人務必做好心理建設，從動盪中尋找常態。因為市場在面臨黑天鵝時，通常會經歷三個階段：

• 驚嚇期（暴跌）：初期因不確定性引發恐慌性拋售，導致指數回檔。
• 適應期（震盪）：隨着戰訊與能源供給狀況明朗化，市場開始消化利空，波動率維持高檔 。
• 價值回歸期（新常態）：中長期走勢最終將回歸基本面，回歸企業獲利能力與總經環境 。

歷史數據顯示，開戰前期的恐慌通常大於開戰後的實質跌幅 。因此，投資者不應在恐慌情緒最頂點時盲目拋售。

當前局勢下的操作建議

面對戰爭可能維持較長時間，資金管理應優先考量安全性：

• 注意現金流：法人研究也建議暫時降低持股比例，保留約 20% 至 30% 的現金，以應對可能引發的市場二次下探風險 。
• 降低槓桿比例：近期股市波動大，可能發生上沖下洗的情況。如果這時候槓桿過大的話會大幅度牽動投資人的決策。

回歸基本面

戰爭雖然會改變全球資源的配置方式，但優質企業的長期價值不會消失。現階段的關鍵在於判斷企業的「成本轉嫁能力」。能將原材料與能源上漲成本順利傳導至下游的產業，將成為 2026 年資產配置的防禦重心 。

保持對地緣政治與物流鏈（如荷姆茲海峽封鎖狀況）的持續追蹤，並在低點築底完成後擇機布局營運良好的績優股，是生存並獲利的主軸 。

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每年六月的 WWDC，是 Apple 對外發表的重要場合。今年的 WWDC 2026 在軟體層面動作幅度頗大，同時也是 Tim Cook 擔任 CEO 以來的最後一次公開場合。往後將由硬體工程資深副總裁 John Ternus 在 9 月接棒。

今年發表會沒有任何新硬體，焦點完全集中在軟體與 AI。透過 Craig Federighi 透過三個主要框架推出今年的重點：平台效能改善、信任與安全、以及 Apple Intelligence 的大幅推進。其中最核心的就是 Apple 與 Google 的合作，從頭重建 Siri。這也是 Apple 近年來在 AI 布局上最具決定性的一次行動。

股感就來逐一梳理 Apple 各平台的主要更新，並從產業角度分析這些決策背後的意義，就讓我們開始吧！

延伸閱讀 >>> 蘋果新執行長是誰？特納斯接棒庫克，Apple 為何在 AI 時代選擇「硬體派」掌舵？

Siri AI 全面重生，但代價是什麼？

如果要讓蘋果用戶評選過去五年 Apple 最讓人失望的產品，Siri 幾乎無懸念地名列第一。因為它又慢、笨、還常誤解指令，且在 ChatGPT、Google Gemini 與 Claude 等 AI 襯托下更顯無力。Apple 曾經在 2024 年大力承諾「context-aware Siri」，但這幾年功能始終難產，最終甚至引發集體訴訟並以和解收場。

所以今年 WWDC 可以定調為，Apple 在 AI 的夾擊下展開的信用重建！

Siri 充分運用 Apple Intelligence 大膽而新穎的架構，包括新一代 Apple 基礎模型。這些模型同時在裝置端以及透過「私密雲端運算」在伺服器上運行。

從零重建的 Siri AI

全新的「Siri AI」是把 Siri 的底層架構整個拆掉重蓋。新版 Siri 以獨立 App 的形式存在（就像 ChatGPT 那樣有自己的介面），並透過 Dynamic Island 深度整合進 iPhone 的日常操作流程。支援多輪對話、記得上下文、能夠理解模糊指令，並且可以在不同 App 之間串連動作。

背後支援 Siri AI 的是一個 1.2 兆參數的客製化 Google Gemini 模型，Apple 每年需要支付約 10 億美元授權費。查詢採三層路由架構：簡單任務在裝置本地處理，中等複雜度的請求進入 Apple 的 Private Cloud Compute，最重的推理任務則路由到 Google Cloud 上的 Nvidia Blackwell B200 GPU 運算。Apple 強調，每一層都有匿名化與加密處理，Google 無法獲取用戶個人資料。

可以根據使用者螢幕上的內容回答問題，運用個人情況理解能力在 app 之間搜尋資訊，也能從網路取得最新資訊，並產生實用的回答。
資料來源：Apple官網

這裡有個值得思考的細節：Apple 不是整合 Google 的消費者產品，也沒有用 Google Assistant 的任何程式碼。按照 Craig Federighi（Apple 軟體副總裁）在 WWDC 會後技術論壇上的說法，Apple 只是「授權基礎模型技術，然後在上面自建整套架構」。用簡單的比喻就是，Apple 像是向三星採購 OLED 面板、向高通採購數據機那樣，把 Gemini 當作一個授權進來的零組件，而不是讓 Google 入主 iphone。

Siri AI 還可以做什麼？

實際能做什麼？從 WWDC 上的發表中可以整理出幾個代表性的功能：

跨 App 情境感知：進行通話時，Siri 可以同時從 Mail、Messages、行事曆等 App 提取相關資訊。你在電話中問「我上週答應他什麼？」，Siri 可以直接從訊息紀錄中回答，不需要你掛電話去翻找。

個人化 Smart Reply：Messages 的 AI 回覆建議，會學習你個人的用詞習慣和語氣，讓建議聽起來是你說的話，而不是一個無感的機器人腔。

複雜圖片編輯：只需用自然語言描述你想要的效果，Siri AI 就能執行複雜的相片編輯——這讓 AI 助理真正進入了創作流程，不再只是查天氣、設鬧鐘。

全系統自動校對：不局限於特定 App，任何文字輸入介面都獲得即時 AI 校對支援。

App Actions + Shortcuts 深度整合：用自然語言就能驅動跨 App 的複雜多步驟自動化流程，這是過去 Shortcuts 的邏輯延伸，但門檻大幅降低。

Siri AI 進駐 CarPlay 與 AirPods：AI 的功能不只在手機裡，而是延伸到車載系統與耳機，讓使用者在更多場景中獲得 AI 輔助。

Apple 追上還不夠，必須超越！

但是對於以上功能，知名蘋果分析師郭明錤在 X 表示看法，他認為 Apple 和 Google 用的是同一個 Gemini 模型，如果 Siri 只是「追上」Google 助理的水準，那根本沒有任何意義。他說：「WWDC 2026 的關鍵不在短期股價反應，而在於 Apple 能否用同一套 Gemini，在 AI 應用、代理工作流程、以及裝置與雲端混合體驗上，交出比 Google 更好的成績。」

WWDC26 won't change Apple's positive 2H26 share-price trend, but it will test the staying power of the bull narrative
‒‒

1. Apple's core bull narrative right now is an almost intuitive market consensus that few people push back on: "Even if Apple is temporarily behind on AI, it…

— 郭明錤｜Ming-Chi Kuo (@mingchikuo) June 8, 2026

更新過後的 Siri AI 好用與否，就等到秋天正式版推出，用戶開始使用後才能評斷。但這個問題本身就是對 Apple 最大的考驗。

隱私承諾 vs. 現實疑慮

Apple 長期以「比 Google 更尊重隱私」作為品牌護城河，而現在卻把最重要的 AI 推理工作外包給 Google。雖然 Private Cloud Compute 的架構確實令人印象深刻，技術上的處理也相當嚴謹。但用戶信任不只是技術問題，更是感受問題。Apple 要說服那些正是因為「不信任 Google」才選擇 iPhone 的用戶。

歐盟與中國的監管

目前 Siri AI 不會在歐盟 iOS 與 iPadOS 上線。因為歐盟《數位市場法》（DMA）對 Apple 的 AI 整合方式設有嚴格限制。中國市場同樣也因為監管要求無法上線功能。

有趣的是，歐盟用戶還是可以在 watchOS 27 的 Apple Watch 上使用 Siri AI。代表 Apple 還是在用迂迴的方式夾縫求生，但能走多遠，還是未知數。

iOS 27 有哪些變動？

這次推出的 iOS 27 本身沒有顛覆性的 UI 變動，也沒有全新的硬體功能，更多是在「把去年沒做好的事情做好」。但這本身，就已經很有價值。

iOS 27 作業系統效能

30% 更快的 App 啟動速度、70% 更快的相片拍攝、70% 更快的 AirDrop 傳輸，雖然感覺不起眼，但對日常使用的感受影響極大。Apple 這次甚至特別強調對舊機型的效能優化，宣布 iOS 27 將向下相容至 iPhone 11。讓舊用戶感受到「升級 iOS 讓手機更快」，有效提升用戶忠誠度、延長設備生命週期。

iOS 27 Liquid Glass

去年隨 iOS 26 推出的 Liquid Glass 設計語言，在科技媒體和一般用戶之間引發了非常兩極的反應。喜歡的人覺得有未來感、很美；不喜歡的人覺得可讀性差、字看不清楚、整個 UI 像套了一層毛玻璃又沒有實際用途。

Apple加入透明度滑桿，讓使用者可以自行調整 Liquid Glass 的透明程度，甚至完全關閉。讓用戶可以針對使用偏好調整。

iOS 27 新增家長控制

全球各地的政府對科技公司在兒童保護議題上的壓力與日俱增，從歐盟到英國、澳洲、台灣，立法進度各有不同但方向一致。Apple 選擇在 iOS 27 中大幅強化家長控制功能：

13 歲以下子女必須設立兒童帳戶，系統根據年齡自動啟用對應保護機制。家長可以精細管控聯絡人名單、允許的 App 與可訪問網站。子女可向家長「申請」訪問被封鎖網站，由家長審核。Screen Time 功能也重新設計，提供更直觀的使用視覺化。

macOS 27 Golden Gate

今年的 macOS 新版以「Golden Gate」命名，延續 Apple 以北加州地標為 macOS 命名的傳統（Monterey、Ventura、Sonoma、Sequoia、Tahoe⋯⋯）。但這個名字背後，有著比以往更深的產業意義。

Intel Mac 正式退場

Apple 在 WWDC 中公布：macOS Tahoe（上一版）會是最後一個支援 Intel Mac 的版本。從 macOS Golden Gate 起，所有 Mac 必須搭載 Apple 晶片才能更新。

2020 年 Apple 宣布從 Intel 切換到自研晶片時，業界普遍預期過渡期會拖上許多年。結果 Apple 用了六年，就徹底完成了這場架構轉型，速度遠超市場預期。對開發者而言，可以正式放棄 Intel 相容性測試，全力針對 Apple Silicon 的效能特性進行最佳化。

設計與操作體驗全面調整

除了架構層面，macOS Golden Gate 也帶來多項視覺與操作改善：工具列設計更加統一、側邊欄延伸至螢幕邊緣以提升沉浸感、視窗採用更緊湊的圓角設計，以及 App 圖示全面刷新。這些改動就是為了讓 Mac 的各個 App 看起來更像是同一個系統出來的東西，減少拼接感。

讓人眼睛一亮的意外：homeOS 登場

homeOS 是專為 Apple 即將推出的智慧家庭中控裝置所設計的全新作業系統。根據目前揭露的資訊，這台裝置會是一個結合 HomePod 喇叭功能與 7 吋觸控螢幕的桌面型裝置，搭載 A18 晶片。

Apple 目前只釋出 homeOS 的開發者預覽版，實際裝置尚未正式發表。但也說明 Apple 正在認真思考「如何讓 Apple 的 AI 進入客廳和廚房」，而不只是停留在口袋裡。在 Amazon Echo、Google Nest 已經深耕智慧家庭多年下，Apple 這次入場時間算晚（雖然每次都如此），但 A18 的計算能力搭配 Siri AI，或許真的能帶來不一樣的體驗。

還有哪些平台更新？

iPadOS 27 與 iOS 27 高度同步，共享 Siri AI 整合、Apple Intelligence 更新、家長控制強化與 Liquid Glass 透明度調整。相容機型為 iPad mini（A17 Pro）及搭載 M1 晶片以上的 iPad。

watchOS 27 整合 Siri AI，相容機型涵蓋 Apple Watch Ultra 2、Ultra 3、Series 10、Series 11，以及 Watch SE（第三代）。如前面段落所述，即使歐盟 iPhone 用戶暫時無法在手機上使用 Siri AI，他們還是可以透過 Apple Watch 體驗 Siri AI，只是不確定 EU 監管機構會如何調整。

visionOS 27 讓 Siri 以浮動 3D 球體的形式出現在空間中，使用者只需看著它說話即可啟動，不需喚醒詞。Visual Intelligence 功能讓 Siri 能辨識現實世界物件並即時回答問題；一般全景照片可轉換成可沉浸瀏覽的空間環境。Apple Vision Pro 目前的裝機量仍相當有限，但每次 visionOS 更新都讓這個平台往「實用」又靠近一步。

tvOS 27 重新設計 Podcasts App，整體更新幅度不大，但對使用 Apple TV 聽 Podcast 的用戶仍是歡迎的改進。 

本次 WWDC 帶來哪些重點？

Apple 不做 AI builder，而是做 AI harness

在其他科技巨頭陸續推出自家的 AI 解方後，市場就猜測 Apple 在嘗試另一條路。就是結合自身強大的硬體生態系，直接結合他人 AI 軟體，就不用從頭打造自己的基礎 AI 模型去跟 GPT-4o 或 Gemini Ultra 競爭。

AI Harness（或稱 Harness Engineering 駕馭工程）是近年隨著 AI Agent 爆發的熱門核心概念。

「Harness」的原意是馬具：

• AI 模型（Model）是那匹馬：擁有強大的原始力量與認知能力，但沒有約束時，牠可能會亂跑、驚嚇或停下來吃草。
• Harness 是馬具：它不會讓馬變得更強壯，但它能引導方向，讓馬的力量可以安全、受控地轉化為有用的拉力。

也就是只要架設好環境與控制機制，就可以讓 AI 在裡面安全地自己放飛奔跑

Apple 最直接的優勢是，本身有兩億台 iPhone 裝置上累積的私人情境資料，你的照片、郵件、行事曆、健康數據、消費紀錄、訊息往來。沒有任何一家 AI 公司擁有這樣的數據深度與用戶信任基礎。Apple 的賭注是：基礎模型最終會商品化，但控制「這些模型接觸用戶的那道門」的人，才是真正的贏家。

這也是近期軟體股的利多敘事，在 AI 的發展下，大家用來訓練 LLM 的資料多是使用公開資訊，可以預期未來就算各家演算法不同，但吐出的結果可能也會越來越相近。因此誰能夠取得其他人沒有的「非公開資料」必將其使用在訓練模型上，就有機會超車他人。

聽起來雖然很有說服力，但 Apple 從 2010 年收購 Siri 起，就擁有這個「優勢」，卻浪費整整十六年。如果不是外部競爭壓力，可以想像 Siri AI 會更延後推行。

Google 才是今天的真正大贏家

其實 WWDC 過後，真正開心的應該是 Google。Alphabet 的股價在從去年 2025 Google i/o大會過後已大漲約 120%，而與 Apple 的協議，更把 Gemini 的觸角延伸進全球超過 20 億台 Apple 裝置。除了授權金外，更鞏固 Google 作為「AI 基礎設施供應商」地位。就像高通的數據機、台積電的晶圓，Google 的大模型正在成為整個科技產業的必要組件。

相比之下，Microsoft 在 OpenAI 押注，在 4 月OpenAI 也公布預計與立訊合作開發 OpenAI 手機，讓微軟的地位又更加複雜。

OpenAI 手機示意圖

iOS 27 本質上是在處理 iOS 26 的後續

去年的 iOS 26 引入 Liquid Glass 設計語言，但用戶反饋不佳、承諾的 AI 功能難產、整體而言是一個「過度承諾、交付不足」的版本，甚至引發集體訴訟。iOS 27 的透明度滑桿、效能優化、跨 App AI 整合，補的就是這些缺口。

監管變成產品發展阻力

Siri AI 在歐盟 iOS 上缺席，不是小事。這代表 Apple 的旗艦功能，在上市的第一天，歐盟用戶就無法體驗。如果這個限制延續半年甚至一年，就會有大量用戶開始認真考慮轉換平台。監管風險也實際影響產品功能的推出節奏與市場競爭力。未來在 AI 發展更加快速的同時，巨頭也必須要加強與政府的溝通，讓監管與時俱進。

Ternus 時代及將接棒

雖然 Ternus 沒有出現在台上，但 Cook  也已經幫其鋪好路。目前預計秋天發表的 iPhone 18、預計發表的折疊手機（不確定哪一個會先），會是他正式亮相的第一個舞台。一個來自硬體工程的 CEO，繼承的是一套以 AI 軟體服務重新定義的蘋果生態。他能不能把「硬體創新」與「AI 體驗」真正整合，是接下來一到兩年最值得觀察的問題。

這是一場還債的 WWDC

WWDC 2026 沒有以往的「one more thing」，沒有推出全新品類的硬體，沒有讓競爭對手措手不及的功能。這次的 Siri AI 比較像是 Apple 在補交作業，像是修正 Liquid Glass 是回應用戶反饋，homeOS 的預告是對智慧家庭市場的遲到入場。遲到，但至少來了。

真正的考驗在秋天。iOS 27、macOS Golden Gate 和 Siri AI 正式推出的那一刻，市場才會給出它的評分。開發者測試版今日起可取得，公開測試版預計 7 月釋出，正式版將隨 iPhone 18 系列在 9 月落地。

而郭明錤留下的那道題，還懸在空中等待解答：用同一套 Gemini，Apple 能交出比 Google 更好的 AI 體驗嗎？如果可以，那這場 AI 保衛戰，Apple 就算成功。如果不能，那接下來幾年的 iPhone 換機故事，恐怕就要難說了。

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• 台股大跌怎麼辦？歷史重大急跌回測：平均止跌天數與 5 大指標解析！

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下跌的原因很多，這篇文章不打算細究。也不預測這次的最低點在哪，因為沒人能夠確定。但我們可以做的是，翻開歷史數據，看看每一次台股單日暴跌 5% 以上之後，究竟花了幾天才止跌，情緒底部又長什麼樣子。股感帶你用理性的歷史框架，讓你在急跌的時候有一個參考依據！

什麼是台股「急跌」與「止跌」？

在看歷史數據之前，股感要先確立兩個定義。

什麼叫「急跌」？

以下使用的急跌定義：

• 單日急跌：加權指數單日收盤跌幅 ≥ 5%（或台指期單日跌幅 ≥ 5%）
• 連續急跌：連續 3 個交易日累計跌幅 ≥ 8%

符合以上任一條件，就納入回測範疇。

什麼叫「止跌」？

止跌不是指「今天沒跌」，也不是指「已經回漲了」，而是：

從急跌日起算，往後連續 3 個交易日，加權指數均未再創新低（不一定要連紅，只要不破底）。

這代表的是情緒性賣壓宣洩完畢，市場開始出現多空拉鋸，也就是止跌訊號的雛形。

歷史重大急跌回測：台股大跌後平均幾天會止跌？

以下股感整理近年幾次台股單日跌幅超過 5% 的重大事件，供讀者參考。

下表中的「止跌天數」是指從急跌日當天起算，到符合上述止跌定義（連續 3 日不破底）所需的交易日數。但部分數據是引用學術研究還有財經媒體報導，讀者引用前需要自行核對原始指數數據。

歷史重大急跌有哪些規律？

如果我們把上述案例綜合起來，筆者認為可以看出出幾個關鍵規律：

如何判斷市場情緒底部？

如果觀察以上 5 個歷史案例（不含近期的 2026/06/08），台股在單日跌幅超過 5% 之後，平均在 5 個交易日內會出現短線情緒低點（需要綜合其他指標判斷）。其中 3 個案例在第 3～4 天出現，1 個案例（2018/10/11）花了約 5 天，只有 2020 年 3 月疫情全面蔓延那次，花了整整 10 天。

平均止跌天數（不含 2020/03）：約 3.8 天 ; 含 2020/03 的平均止跌天數：約 5 天

如果以上述歷史數據來看。在大跌後的第 1–2 天盲目追殺，往往是賣在相對低點的行為。

如何判斷什麼時候會 V 轉？

如果同樣是暴跌，為什麼有時候 3 天就回來，有時候要等 3 個月？

答案就在於：當次暴跌的根本原因有沒有影響基本面？

如果統計以往短時間 V 型反彈的條件：

• 觸發原因是流動性恐慌，而沒有影響到基本面（例如 2024/08/05 日圓升息，就是套利資金被迫平倉，不是企業獲利衰退）
• 市場在跌之前沒有過度槓桿累積
• 經濟數據相對健康（非衰退訊號）
• 聯準會政策空間充足（有降息牌可打）

代表案例：2024/08/05 日圓恐慌，台股 3 天止跌、1 週內大部分回收跌幅。

需要長時間築底的條件：

• 觸發原因牽涉全球經濟基本面衰退（例如 2020/03 COVID 疫情正式全球蔓延，沒人知道疫情影響何時停止？）
• 企業獲利預估被大幅下修
• 信用市場出現壓力（高收益債利差急速擴大）
• 政策不確定性高（貿易戰 or 地緣政治曠日持久）

代表案例：2020/03 疫情期間，從 2020/02 高點到最終底部歷時約 1 個月，且中間有多次假反彈。

2026/06/08 這次是哪種？

如果你從新聞上來看，這次急跌的表面觸發原因是非農就業超預期 + 博通財測不如預期 + 資金排擠疑慮。本質上更偏向「市場期待落差 + 籌碼踩踏」，更沒有出現短時間全球經濟衰退的訊號。目前 AI 產業長期趨勢未變，台積電先進製程需求強勁，初步判斷比較接近流動性/情緒性恐慌型，V 型反彈機率相對較高。但還是需要觀察後續美股走勢及聯準會態度。

預判台股止跌訊號的 5 大指標

在做任何操作之前不能以「感覺」為判斷依據，當大盤在急跌的時候，除了兩手一攤等待止跌之外，也可以透過一些指標來預判市場下一步，以下股感也列出一些參考指標：

指標 1：台指期未平倉空單（外資期貨淨空單）

外資在台指期的期貨淨空單（Net Short Position），可以衡量法人機構對台股短期偏空程度。數字越大，代表外資越看空，壓力越大。

如何應用：

• 當外資淨空單持續放大（假設從 3 萬口增加到 7 萬口以上），代表賣壓還在累積。
• 當外資淨空單開始明顯縮減，代表法人開始減碼空頭部位，是市場逐漸轉穩的訊號之一
• 需搭配現貨買賣超一起看：如果現貨賣超同步縮小、期貨空單也縮減，止跌可信度大增

這張圖可以看到歷年暴跌前，外資未平倉口數會逐漸增加，並在暴跌當日達到波段高點。以操作來說，外資通常會採取「預警式避險」。當大盤漲高、估值偏熱，或外資總體經濟模型偵測到潛在風險時，他們會選擇在期貨市場「一邊上漲、一邊分批建立空單」。但你可能會想問，那 2025/04/07 的全球關稅戰崩跌時，空單為何如此少？

資料來源：財經M平方

在 2025 年 2 月至 3 月底，大盤高檔震盪，外資當時評估市場風險不高，因此陸續將前一波的避險空單「平倉回補」，再加上 2025 年初陸續加大賣出現貨部位，讓空單不需要這麼多。

資料來源：財經M平方

連假期間，美國突然拋出「對台課徵 32% 關稅」的重磅利空。4 月 7 日台股一開盤，現貨大權值股集體跌停，台指期也在幾分鐘內直接跳空鎖死跌停。

這也是為什麼當天期貨空單沒有衝到波段高點。因為期貨鎖死跌停，全市場也沒有人願意在跌停價當進場「買進（做多）」。 在沒有對手盤的情況下，期貨市場流動性瞬間歸零。外資即使在開盤後想在台股追加 3 萬口、5 萬口空單來保護現貨，在交易系統上也完全無法成交。沒有成交，未平倉量自然不可能暴增。

指標 2：融資維持率與融資餘額變化

融資餘額代表散戶「借錢買股」的規模。融資維持率若跌破一定水準，投資人就會被迫「斷頭」（強制平倉），進一步引發拋售。

如何應用：

• 急跌期間若單日融資減幅超過百億，代表強迫出場的散戶仍多，賣壓還沒停止。
• 如果融資減幅開始收斂（縮減速度趨緩），代表強制賣壓接近尾聲
• 歷史上，融資大減後的隔日，常見大盤出現技術性反彈「砍完就反轉」

本次（2026/06/08）急跌前，定期定額投資人數創新高、融資餘額處於相對高水位，因此這個指標需要重點關注。

資料來源：財經M平方

指標 3：VIX（恐慌指數）與台股恐慌指數（TVIX）

VIX（Cboe Volatility Index）是衡量美股市場未來 30 天預期波動度的指數，也是俗稱「恐慌指數」。VIX 越高，代表市場越恐慌、不確定性越大。比較少人知道，台灣也有對應的 TAIVIX（臺指選擇權波動率指數）。

如何應用：

• VIX 急速飆高（如突破 30–40）+ 後續開始回落，是市場情緒從高點冷卻的訊號
• 歷史上，VIX 回落是大盤止跌後短線反彈的領先訊號之一
• 注意：VIX 高但持續攀升，代表恐慌還沒見頂，貿然進場風險極高

資料來源：玩股網

指標 4：外資現貨買賣超

外資（QFII 外國機構投資人）在台股現貨市場的每日買超或賣超金額，可以直接反映國際資金動向。

如何應用：

急跌期間，外資連續大額賣超（如日賣超 500 億以上），因為外資占台股市值接近 5成，因此若是大賣會直接對指數造成壓力。

• 外資賣超金額開始明顯縮小（由 500 億→200 億→100 億），代表賣壓逐漸宣洩

• 若外資由賣轉買，而且連續 2–3 天買超，就有機會是止跌轉穩。

2026/06/08 本次急跌背景中，外資現貨已經連日大賣，可以持續追蹤累計賣超規模。

指標 5：信用風險利差

信用風險利差是指垃圾債（非投資等級債）與美國公債之間的利率差距，反映市場對企業違約風險的預期。利差擴大，就代表信用市場壓力上升，可能是更深層次「熊市」的預警信號。

實際應用：

• 若股市大跌的同時，高收益債利差也急速擴大，代表除了情緒性恐慌外，市場也開始擔心真實的信用風險，這時候更可能進入長時間築底期。
• 如果股市大跌，但高收益債利差維持平穩，代表市場只是情緒性過激，V 型反彈機率較高

資料來源：財經M平方

結論

每次大跌都是一樣的劇本。有人說要「全部出清」，有人說「這次不一樣了」，也有人喊「抄底時機到了」。但歷史一次又一次告訴投資人，在資訊最混亂的那幾天，最好是觀察，而非衝動交易。

而是在操作之前，先看一眼本文提到的或是自己熟悉了解的指標。外資空單有縮量嗎？融資減幅有收斂嗎？VIX 在高點回落嗎？信用風險利差有沒有異常？

以上提到的這些指標不是萬能的，沒辦法保證買在最低點。但可以讓投資人的決策更有邏輯。讓數據來背書，而不是單純被情緒驅動。畢竟大盤急跌，不只是對市場的壓力測試，也是考驗投資人操作紀律的時候。

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這場 Keynote 除了講述 AI 基礎設施在傳輸端面臨的物理極限之外，Marvell 還同步發表包含全球首款 2nm 工藝 1.6T Coherent 光學解決方案、3nm 1.6T PAM4 DSP，以及次世代 100T AI 專用交換器等多款重量級產品。演講中段， NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）更是為其站台，點出 Marvell 在「NVLink Fusion」異質架構在生態系中擁有的關鍵地位，認為 Marvell 將是下一個兆元公司。在 Jensen 的帶動下，這場演講的熱度被推向最高峰，更讓 Marvell 的股價在盤後飆升 33%。

為什麼說「Connectivity」是下一個勝負關鍵？

過去幾年，市場普遍將關注焦點放在 CPU 與 GPU 的「運算（Compute）」效能，或是 HBM 的「記憶體（Memory）」頻寬突破上。然而 Marvell 銳利地指出，隨著推理大模型（Reasoning Model）、混合專家模型（MoE）架構以及自主智慧代理（Agentic AI）應用的突飛猛進，資料在訓練與推論過程中「跨節點調度」的需求正面臨爆發式增長。

與此同時，因為 AI 叢集（Cluster）的規模不斷膨脹，單一資料中心的電力與空間已不敷使用，大型客戶開始轉向更大規模的「AI Campus」規劃，想透過高速互連網路，把多座資料中心無縫整合成單一運算資源池。在傳輸距離、頻寬需求與系統規模皆提升的趨勢下，傳統銅線互連受限於功耗與訊號完整性（Signal Integrity）的物理極限，已逐步遭遇無法跨越的瓶頸，光學互連（Optics）將無可避免地成為未來 AI 基礎設施擴展能力的決定性環節。

Connectivity 變成下一個瓶頸

圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Marvell 簡報

告別固定硬體比例！「全光互聯」催生完全解耦化架構

網通技術的演進不只改變了機櫃與資料中心之間的連線，未來甚至將徹底重塑「伺服器」本身的定義。

現今的 AI 伺服器為了追求極高頻寬的存取效能，被迫將 CPU、GPU、記憶體（Memory）與網通介面集中於同一台系統內，透過主機板上的銅線完成連接。然而，這種固定式硬體架構正是目前資料中心面臨的最大效率損失來源：一旦硬體部署完成，CPU 與 GPU 的比例便被永久固定。但實際上，不同的 AI 工作負載對 CPU、GPU 與記憶體的需求差異極大，導致在許多情況下，部分昂貴的晶片資源長期處於閒置狀態，資本支出（CAPEX）利用率隨之下降。

Marvell 主張，全光時代的資料中心會走向完全解耦化架構（Disaggregated Architecture）：

• 獨立資源池化：GPU 或 XPU 會形成獨立的運算資源池（Compute Pool）；記憶體形成 Memory Pool；專為 Agentic AI 服務的 CPU 則形成獨立 CPU Pool；儲存系統與網路亦各自獨立。
• 工作負載即時動態組合：所有硬體資源將透過光學網路高速互連。資料中心管理系統能依照當前的工作負載需求，即時組合所需資源。例如：某個 Agentic AI 任務需要較高比例的系統編排與規則檢查時，可以動態調配更多 CPU Pool 資源給它；而面對大型模型訓練時，則瞬間拉滿 GPU 與記憶體資源。在邏輯上，它看起來是一個單一超大系統，但在物理上則可自由分布於整個資料中心內部，完美解決資源閒置的痛點。

完全解耦化架構（Disaggregated Architecture）就是把系統拆分為獨立、互不依賴模組的設計方法。各模組透過標準化的介面或非同步機制通訊，可以獨立開發、部署與擴展，大幅提升系統的靈活度與容錯率。

突破「高速銅牆」！CPO 技術成爲機櫃內部光學化的唯一解

在機櫃內部 GPU/XPU 互連（Scale-Up）領域，Marvell 將其定位為未來數年內最核心的 Connectivity 升級方向。目前的 AI 機櫃（如 NVL72）主要透過銅質背板（Copper Backplane）來完成 Any-to-Any 的高速通訊，讓每顆 GPU 都能直接對話。

然而，恐怖的「銅牆鐵壁（Copper Wall）」正快速逼近：

• 當傳輸速率由 100G 提升至 200G 時，單一銅線可支援的極限距離已由 5 公尺驟降至約 2.5 公尺。
• 當產業跨入 400G SerDes 世代時，機櫃內部將徹底面臨無法完全依靠銅線完成連接的物理絕境。

為了解決 Copper Wall 導致的傳輸距離崩塌，光學互連逐步由外部網路（Scale-Out）延伸至機櫃內部（Scale-Up）架構已成必然。但如果直接將傳統的外部光模組導入機櫃內部，又會面臨功耗、空間與密度不足的挑戰。

對此，共同封裝光學（CPO，Co-Packaged Optics）脫穎而出。Marvell 在大會中正式展示次世代 CPO 交換晶片架構，以 51.2T 交換晶片（Switch ASIC）為核心，在其晶片封裝周圍直接整合 16 組 3.2T 光引擎（Optical Engine）。這設計直接將光纖連接至晶片封裝，大幅消滅 PCB 板上肉眼可見的高速銅線傳輸需求，將成為未來 5 至 10 年 AI 基礎設施升級的核心方向。

有了光學解耦與 CPO 技術，單一高速互連叢集（Scale-Up Domain）的規模也會打破目前 72 顆或 144 顆 GPU 的銅線傳輸物理限制，未來單一叢集規模有機會一口氣擴展至數百顆、甚至超過一千顆 GPU，且依然維持超高頻寬、低延遲的 Any-to-Any 通訊能力，大幅精簡大型 AI 工作任務的拆分與執行難度。

Marvell 四大通訊領域與硬體新品

為了落實全光解耦資料中心的藍圖，Marvell 建立涵蓋毫米級到數千公里傳輸距離的完整 Connectivity 產品組合，可以劃分為以下四大關鍵領域：

Marvell 發表新一代 Scale-Across Coherent Optical Module

推出的 51.2TB  CPO 交換器總共有 16 顆 3.2TB 光引擎

圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Marvell

黃仁勳驚喜站台！「NVLink Fusion」開啟異質晶片客製化新時代

這場主題演講的壓軸高潮，無疑是 NVIDIA 執行長黃仁勳的驚喜現身，他不僅在現場大力讚揚雙方的深化合作，更直言 Marvell 的技術實力與潛在市場規模，未來具備將市值推向「1 兆美元」的底氣！

隨著全球超大規模客戶（Hyperscaler）與 CSP 持續加大對客製化 ASIC 的開發投入，整個 AI 產業對於異質運算（Heterogeneous Computing）架構的需求正迎來爆發。而 NVIDIA 順勢推動的 「NVLink Fusion」 開放式標準平台，核心概念在於：允許客戶在維持 NVIDIA 既有系統架構與 CUDA 軟體生態系的前提下，自由地將客戶自研的 ASIC 或半客製化加速晶片，無縫整合進同一個 NVIDIA AI Infrastructure 中。

黃仁勳深刻指出，未來資料中心必然朝向解耦化、分散式與異質化架構發展。而 Marvell 在客製化 ASIC、矽光子、高速光學互連以及網路交換晶片等領域全方位的頂尖能力，使其成為 NVIDIA 推進 NVLink Fusion 生態系時最不可或缺的戰略級合作夥伴。兩大巨頭將聯手協助全球大客戶，在同一個標準化平台上建構最具彈性的客製化 AI 基礎設施。

Jensen 認為 Marvell 市值可以達到 1 兆美元

圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Marvell

AI 算力大戰的下一局，打的是「光速互連」

從 Marvell 這場 Computex Keynote 表示：未來的 AI 算力軍備競賽，不再是單純比較「單顆 GPU 算力有多高」。當 AI 任務規模從單機走向跨機櫃、甚至跨 Campus，如何打破「銅線傳輸極限」、用光速串聯起龐大且分散的異質運算資源池，才是決定 AI 整體輸出效能的真正戰場。

Marvell 透過橫跨 2nm/3nm 的全系列高階 DSP、業界功耗與延遲表現最頂尖的 100T 交換器與 CPO 原型，外加與 NVIDIA 的強強聯手，已然穩穩卡位 AI 互連（Connectivity）新藍海的制高點，也為未來十年的資料中心勾勒出無比清晰的「全光解耦」新藍圖。

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AI 正從雲端走向邊緣，從螢幕走向世界

Amon 開場並沒有急著談產品，而是先把 AI 的定位拉高。過去 AI 多半待在雲端、像工具一樣被動回應。但現在，AI 開始擁有「身體」與感知能力，能看、能動、能連結，甚至能影響周遭環境。這也解釋為什麼他一再強調，Computex 不只是科技展，而是通往新世界的管道。

他還把 AI 的演進描述成一場「人機介面重寫」。現在的裝置，是為人類主動操作而設計。而未來，裝置還要同時讓智慧體來操作。換句話說，使用者不再只是打開 App、點擊按鈕、下指令，AI 會先理解意圖，再自己拆解任務、協調資料、規劃步驟，最後把結果交回給人類驗證。這種模式一旦成形，作業系統與應用程式的設計邏輯都會被重寫。

智慧體時代來了，手機不再是唯一中心

Amon 的第二個重點，是「手機中心論」正在鬆動。過去數位生活圍繞手機展開，所有穿戴裝置、App、生態系都跟著手機轉。但未來的中心會改成智慧體。手機不會消失，卻不再是唯一主角，它會變成智慧體的端點之一。這代表個人運算將進入多終端協同的時代，PC、耳機、眼鏡、車載系統都會成為 AI 的接入口。這也是近些年科技巨頭積極努力的想把產品結合到終端產品，未來出門不會只有手機作為 AI 的終端載體，而是身邊的任何配件都可能搭載 AI。

他也很明白地點出，這不是小改款，而是「裝置架構」的升級。因為智慧體要一直運行、持續繼承上下文、跨系統協作，所以硬體必須同步升級：需要更強又更省電的 CPU 做協調，需要高效率的 NPU、GPU 跑本地模型，還要兼顧感測器資料、延遲與功耗。尤其手機本來就已經很難撐滿一天電量，若再讓智慧體全天運作，工程挑戰只會更大。

AI 不是單一市場，而是一整條運算連續體

Amon 反覆強調一個觀念：未來不是雲端或邊緣二選一，而是「運算連續體（Compute Continuum）」。如果簡單講，就是把不同運算任務分配到最適合的位置，該放雲端的放雲端，該留在裝置上的留在裝置上。這樣做可以降低成本、節省 Token、提升效率。

他舉例，在程式開發這類高 Token 消耗任務裡，若搭配分散式智慧體 AI，讓協調器智慧分流到裝置與雲端，可節省大量 Token，成本也能明顯下降。另一个網頁生成的例子則顯示，在相同輸出下，Token 可減少約三成，成本降到原本的四分之一。Amon 要傳達的意思很清楚：AI 時代的核心貨幣不是晶片名詞，而是 Token；誰能更有效率地生成與消耗 Token，誰就更有競爭力。

Token 經濟學：AI 的新貨幣

這場演講最有意思的地方，是 Amon 把 AI 的未來直接拉到「經濟學」層次。他提出，從單回合對話、到多回合推理、再到具備智慧體能力的多步驟任務，Token 需求會呈現倍數成長。從 2026 到 2030 年，他引用的預估顯示，全球 10 秒內的 Token 需求將從 317 億增至 1.27 兆，成長達 40 倍。對他來說，Token 就是 AI 的貨幣。

Amon 的意思不是在談模型參數，而是在談基礎設施壓力：未來人們對 AI 需求不會只有聊天，可能也用來打程式、代理工作流、裝置協同、即時感知。這會把運算資源往更分散、更即時、更貼近各種使用場景。因此硬體、軟體與雲端服務都要重新設計。說白一點，AI 不是變得比較聰明而已，而是變得更會燒算力。

圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Qualcomm 簡報

從手機、PC 到汽車：每一種裝置都要重新定義

Amon 很刻意地把不同裝置拆開來談。對個人裝置來說，重點是全天候智慧、上下文感知、省電、可移動。而對汽車來說，重點是高速連結、可靠性、安全與低延遲。對資料中心來說，則是大規模推論與能源效率。這些需求各不相同，所以不可能只用一顆晶片就打片天下。

在汽車部分，他也特別提出「兩個智慧層」：車艙內的 AI 是個人化助理，會跟著使用者在車、手機、PC、個人 AI 裝置之間流動；而車外的實體 AI 則負責感知、規劃、行動，利用攝影機、雷達與地圖來實際駕駛，就像是現在的 FSD 應用。這代表未來汽車可能同時搭載個人 AI 與 Physical AI 的運算平台。

圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Qualcomm 簡報

機器人與工業場景：Physical AI 才剛開始

如果汽車是第一個把 AI 拉進實體世界的大型載體，那針對下一個機器人戰場。Amon 則形容機器人是把個人運算、感知技術、汽車產業的即時性與安全性融合在一起，形成一個分層式運算系統：最底層是即時執行，中間是行動與接地，上層才是推理。除了是「會動的機器」外，還可以是規模化部署的實體 AI 平台。

他也點出機器人與工業應用的共同特徵：電池壽命、感測整合、精準度、安全性、備援能力都很重要。從自主移動機器人、工業機械手臂、四足機器人，到人形機器人與無人機，Amon 認為高通正在打造跨外形規格的平台，並已經和 Vinmotion、Neura Robotics、Stogard 等公司合作，未來也會分享更多和 Figure AI 的合作進展。

圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Qualcomm 簡報

6G 不只是更快，而是 AI 時代的網路骨架

Amon 最後把視角拉到通訊世代，認為 6G 將是第一代「為 AI 時代設計」的無線技術。除了過去的連網、講電話之外，它的三大支柱不是傳統的頻寬、覆蓋、速度而已，而是連結性、分散式運算、感測。網路不再只是傳資料，還可以開始參與 AI 的理解與判斷。

他形容，未來的 6G 會讓裝置、機器、智慧體、汽車之間持續交換上下文，網路本身也會變成 AI 網路，從基地台、機房一路延伸到資料中心。更激進的說法是，RF 訊號也會變成感測輸入，幫助建立城市甚至國家的數位雙生。這個想像很大，短期未必全都落地，但方向已經很清楚：通訊產業不會只是升速，會被重新定義。

Qualcomm 從單一晶片商，走向全運算平台

最後尾聲時，Amon 正式公布高通資料中心產品的新品牌「Dragonfly」，強調高通的產品組合將橫跨整個運算連續體，從最小的穿戴式裝置一路延伸到高效能資料中心。這句話其實是全場收束：過去高通專座做手機晶片，進到 AI 時代，高通也想從 AI 分一杯羹，成為跨裝置運算平台供應者。

圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Qualcomm

他最後總結：「智慧體不是未來式，而是現在式。這場變革會創造新裝置、新需求，也可能帶來產業史上規模很大的升級週期。」AI 的下一波，不只在雲端，也不只在手機，而是在每一個裝置、每一個場景、每一段運算流程裡！

【延伸閱讀】

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本屆主題定調「AI Together」聚焦三大核心：AI 運算基礎建設的全面升級、機器人與智慧移動的加速落地，以及次世代科技商業化。展會還邀請幾間全球知名的科技業執行長發表演說，從 NVIDIA 的黃仁勳，到 Marvell 的 Matt Murphy、Intel 的 Lip-Bu Tan，再到 Qualcomm 的 Cristiano Amon，悉數親臨台灣，在主題演講中傳遞對 AI 基礎建設未來走向（可以點擊最下方連結看 Keynote 整理）。

股感也透過本篇文章，完整梳理這屆 Computex 最重要的展覽亮點、技術趨勢。由於參展廠商數量過多，筆者並沒有每一間參展商都點名，也可以點擊下方連結跳到自己想看的段落！想了解更多的讀者可以利用明日 6/5 最後一日自行到現場觀展！

• 台廠展示：Vera Rubin 整機櫃解決方案百花齊放
• 散熱技術全面升級：液冷不再是選配而是必需
• AI 電源架構：800V 高壓直流正式成為產業新標準
• 高速連接器：規格升級帶動價值倍增
• PCB 與載板：Vera CPU 帶動面積翻倍成長
• 機器人與實體 AI
• 邊緣 AI 與半導體：Agentic AI 推升多元晶片需求
• 電子紙與其他次世代科技
• Computex 2026 傳遞哪三大投資訊號？

為什麼 Computex 近年越發重要？

過去幾屆 Computex 的主角，往往是桌上型電腦、繪圖卡或遊戲筆電。但從 2025 年起，展覽重心已明顯轉向 AI 伺服器生態系。今年整個展場幾乎就是一幅 AI 基礎建設產業鏈的立體縮影：從晶片、整機櫃、散熱、電源、互連，一路延伸到邊緣裝置、機器人與自動駕駛。

今年 Computex 更是傳遞出：Agentic AI 時代正式到來。過去兩三年，AI 的主要型態是「被動生成」：使用者輸入問題，AI 給出回答。但從今年起，AI 不再只是回答問題，而是能夠主動觀察環境、規劃任務、呼叫工具、協調多個子任務，並且真正自主地完成工作。

這個轉變，在硬體需求上帶來的影響是多面向的。它不只是讓 GPU 出貨量繼續增加，更拉高 CPU、記憶體、儲存、網路的重要性。因為 Agentic AI 的工作負載極度仰賴低延遲、高頻寬的系統協作，而非單純的 GPU 算力堆疊。這一點，幾乎在今年每一場主題演講中都被反覆強調。

NVIDIA 主題演講：Vera Rubin 量產確認，全面進入 Agent 運算時代

Vera Rubin 正式量產，整機櫃出貨模式成形

黃仁勳在 6 月 1 日以「GTC Taipei」為名登場的主題演講，是今年 Computex 最受矚目的一場。他首先確認，Vera Rubin 平台已進入全面量產。雖然根據後續調查，晶圓製造端的量產已啟動，但機櫃端的散熱驗證還在持續推進，預計 2026 年第三季會開始小量出貨、第四季正式放量。

Vera Rubin NVL72 採用台積電 3 奈米製程，搭配 CoWoS-R/CoWoS-L 先進封裝與 HBM4 記憶體，每塊 Compute Board 內建約 6 兆顆電晶體與超過 18,000 個零件。與上一代 Blackwell 架構相比，Vera Rubin 帶來的效能躍升相當驚人：整機櫃的推論效能達到上一代 GB 系列的 3 倍，而成本只需約 1/10。

在系統設計上，Vera Rubin NVL72 做了幾個重要改變：機架內部取消傳統線材，改採無纜線、無水管、無風扇的 PCB mid-plane 設計，讓每個機架的組裝時間從過去約 2 小時大幅縮短至只需 5 分鐘。除了工程效率的提升，也直接影響到台廠以整機櫃形式出貨給 CSP 客戶的商業模式。從零件組裝代工，升級成有更高附加價值的系統整合出貨。

Vera CPU：為 Agentic AI 打造的全新處理器

本次 GTC 的另一個焦點，是 NVIDIA 正式揭示 Vera CPU 的完整定位。這顆 CPU 的設計哲學與傳統 x86 完全不同。過去資料中心 CPU 的設計邏輯是「核心數量越多越好」，但 Agentic AI 的工作特性卻讓這個邏輯失效。

Agent 在處理任務時，需要即時存取資料庫、調用各種工具、管理 KV Cache、協調多個子任務的執行順序。這些操作極度仰賴「低延遲反應」而非「大量平行運算」。如果 CPU 的延遲太高，會拖累旁邊昂貴的 GPU 陷入等待，直接損失 Token 產出效率，進而影響 AI 工廠的整體營收。

Vera CPU 搭載 NVIDIA 自研的 Olympus Core 架構，共 88 顆核心整合於單一晶片，提供 3.6TB/s 的內部頻寬，記憶體頻寬則高達 1.2TB/s（採用 LPDDR5X），約為高階 x86 CPU 的 2 至 3 倍。它支援 PCIe Gen6 與 NVLink-C2C，可與 Rubin GPU 建立記憶體一致性連結。

在實際應用案例方面，NVIDIA 展示 Vera CPU 在 SQL 資料庫查詢上達到傳統 x86 的 3 倍效能，並邀請紐約證券交易所總裁現場合作，展示 Vera CPU 在即時資料流處理上可達到約 6 倍的效能提升。這些案例清楚說明，Vera CPU 瞄準的不只是 AI 訓練場景，而是更廣泛的企業端 Agentic AI 基礎設施市場。

RTX Spark：全面重新定義 PC 平台

今年 NVIDIA 在消費性產品端的最大動作，就是推出 RTX Spark，一個以 Agent 運算為核心設計的全新 AI PC 平台。

RTX Spark 搭載採用台積電 3 奈米製程的 N1X 晶片，整合 Blackwell RTX GPU（6,144 個 CUDA Core，1 PFLOPS AI 效能）與由 NVIDIA 和聯發科共同開發的 20 核 Grace CPU，兩者以 NVLink-C2C 互連，配備 128GB 統一記憶體，電晶體數量達 700 億顆。

黃仁勳對 RTX Spark 的定位是未來的 PC 作業系統架構，將從「Windows + 應用程式」演進成「Windows + LLM + Agent Runtime」。在這個架構中，LLM 扮演類似 DirectX 的角色，成為 PC 的智慧層，而傳統應用程式則逐漸被 Agent Runtime 取代。

更進一步，NVIDIA 認為未來每個家庭都需要一台 24 小時運行的 AI Computer，作為個人 Agent 的主要執行節點，連接雲端模型、管理本地資料、執行工具，以及協調個人工作流程。這個願景如果成真，PC 就不會只是既有市場的換機需求，而是變成一個全新的增量市場。

根據市場預估，搭載 RTX Spark 的筆電將於 2026 年第四季由華碩、宏碁、微星、聯想、Dell 等品牌推出，正式量產預計在 2027 年，首年在筆電市場的滲透率有機會達到約 5%，但一台 10 萬左右的價格也可能讓沒有硬性換機需求的群眾望而卻步。

其他 COMPUTEX 2026 CEO Keynote 看這邊：

• Marvell 主題演講重點：高速「銅牆」將至！全光解耦架構如何重塑次世代 AI 資料中心？
• Qualcomm 主題演講重點：2026爲「代理人之年」，AI 將讓裝置重新設計！
• Intel COMPUTEX 主題演講整理：為何押注 Agentic AI 與台灣？

台廠展示：Vera Rubin 整機櫃解決方案百花齊放

英業達：從代工到整合，展示 AI 全棧能力

英業達（2356-TＷ）今年展出的產品線覆蓋範圍相當廣。在 AI 伺服器端，展出了支援 Intel 平台的 Blackwell B300 10U 伺服器、搭配 Intel Granite Rapids CPU 的 Vera Rubin R200 2U「全冷式」伺服器，以及完整的 NVIDIA NVL72 整機櫃方案——後者採用工廠端完成組裝測試後，直接以整機櫃形式出貨給 CSP 的商業模式。

除了硬體製造能力，英業達也在展場展示了幾項值得關注的研發成果：AI 輔助的熱學模擬技術（過去需要數小時甚至數天的模擬工作，現在透過 AI 輔助可大幅加速完成）、結合視覺辨識與力回饋技術的高精度機器手臂（精準度達到次毫米等級，一次可精準插拔 8 根記憶體，準確率 95%），以及不需事先收集錯誤標籤的 AI 瑕疵檢測模型（為工廠節省約 50% 的 AI 模型部署時間）。

在車用電子方面，英業達展示了數位鑰匙、車載無線充電、中央閘道器、智慧座艙系統等產品，並透露旗下有專責部門協助代工與整合新創 AI 晶片，包含協助韓國獨角獸企業 Rebellions 的 AI 晶片代工，以及承接各國「主權 AI」需求。

和碩：純水冷機櫃節能優勢顯著，超級電容解決斷電痛點

和碩（4938-TＷ）展場展示的重點圍繞在 Vera Rubin NVL72 的整機櫃解決方案。

和碩展出 42U 純水冷機櫃，採用點對點直連設計，系統內部取消傳統線材，所有模組直接接上背板，大幅提升硬體管理的整潔度與維護效率。在 Rubin NVL72 水冷機櫃中，展出包含 18 個運算節點與 NV Switch 的完整機架，運算節點採用三段式模組化設計，透過「滑入套上」的方式即可完成水冷對接，安裝效率大幅提升。

散熱效益上，和碩氣冷伺服器單台耗電量約 16kW，切換至水冷版本後可降至約 12kW，節電幅度達 25%。若放大到整個資料中心規模，節能效果相當可觀，也可能讓 CSP 客戶轉向。

在備用電源方面，和碩的超級電容（SuperCap）方案，當資料中心發生停電時，傳統備用發電機通常需要約 30 秒才能完全啟動，而 SuperCap 可在這關鍵數秒內提供即時備用電力，確保 AI 伺服器在電力轉換期間不中斷運作。

技嘉：模組化資料中心與 AI 工作站雙線並進

技嘉（2376 TT）展出幾個方向不同但各具亮點的產品。在大型運算端，展示了模組化資料中心產品 GADU（Container Data Center），內部集成運算、儲存、網路及散熱機櫃，搭配備援供電及管理軟體，部署速度比傳統資料中心快達 4 倍，並支援浸沒式冷卻。

在整機櫃解決方案上，技嘉的 Vera Rubin NVL72 展示包含 32 顆 Vera CPU 與 72 顆 Rubin GPU，搭配 Bluefield-4 DPU 和 ConnectX-9 晶片，並整合 800VDC 高壓直流供電系統，讓整機效能達到上一代 3 倍而成本僅需 1/10。針對空間有限的應用場景，技嘉也推出 Rubin NVL8 2U 產品，搭載 Intel x86 CPU，透過液冷解決 8 顆 GPU 的散熱需求。

在邊緣 AI 應用端，技嘉展示智慧醫療解決方案（大腸鏡內視鏡偵測、骨髓切片、肺部影像診斷），以及工業自動化的數位孿生訓練流程。先用 NVIDIA GPU 建立虛擬環境，在其中訓練 AI 模型，完成後再部署工業電腦指揮現場機器人。技嘉還展示一台搭載 PeraFLOPS 算力的掌上型超級電腦 AI Atom，以及適合執行 Agentic AI 的桌面工作站。

華擎：盲插式水冷機櫃，AI 應用軟體同步推進

華擎（3515 TT）展出 Nvidia Vera Rubin NVL72 一體式水冷機櫃，採用盲插式連接頭設計，當伺服器節點推入機櫃時，水路與電力自動接合並封閉，不需要手動連接複雜管線。這個設計在提升散熱效率的同時，也大幅降低了現場維護的難度。

在 AI 軟體應用方面，華擎展示足球賽後分析軟體（能將側拍畫面自動校正並拼接成全場俯視圖）、透過顯卡同時進行 16 格人臉辨識（即使人臉處於動態或被遮蔽也能精準預測），以及與群聯、資策會合作的記憶體虛擬化方案（將 AI 模型部份數據導向虛擬化記憶體，擴展系統整體可用容量）。其子公司東擎科技也展示了可在地端執行 LLM、VLM 及 VLA 模型的機器人產品，實現精準語音控制。

勤誠：機殼龍頭卡位 NVIDIA 與 AMD 雙平台，無人工廠啟動

勤誠（8210 TT）是本次展覽中展示廣度最大的機殼廠商之一，同時展 NVIDIA Vera Rubin 系列與 AMD Helios 系列的機殼方案。在 NVIDIA 端，勤誠展示 Vera Rubin Compute Tray 設計與 Switch Tray，並協助開發 Vera CPU 2U Chassis 公版設計。在 AMD 端，展示 AMD Helios Compute Tray，除了 AMD 公版外，也協助 CSP 客戶開發客製化版本。

從業務布局來看，勤誠在 2026 年 3 月正式加入 NVIDIA MGX 機櫃 RVL 供應商名單，同時也有供貨 AMD ORW 機櫃，以及降噪機櫃、Power Rack、CDU 等客製化機櫃。機櫃業務占整體營收的比重，2025 年約為 8 至 9%，預計 2026 年可提升至 10 至 15%。

在產能擴充方面，勤誠馬來西亞新廠一期預計在 2026 年第三季啟用，將採無人工廠設計，約 70% 產能規劃用於機櫃業務。後續美國達拉斯量產廠房也將複製相同設計理念，自建廠房預計 2027 年底上線。

高力：液冷散熱組件專家，2.4MW CDU 為旗艦產品

高力（8996 TT）是今年 Computex 在液冷散熱組件方面展示最完整的台廠之一。核心展品為 2.4MW CDU（冷卻分配單元），採用 L2L 散熱架構，可支援 Nvidia Vera Rubin NVL72 等高功率機櫃，並可同時供應多組機架的散熱需求。

除了 CDU 之外，高力也展示多元的散熱產品組合：解熱能力達 50kW 的 RDHx 背門熱交換器（透過風扇將機櫃後方熱空氣導入內部液冷熱交換器，解決 PSU、記憶體等元件難以直接液冷的問題）、採用 L2A 散熱設計的 350kW Sidecar（適用於既有資料中心改造，無需建置完整水路管線）、以及最高解熱能力達 300kW 的 L2L in-rack CDU。

在製程技術上，高力的分歧管採用真空硬焊製程，焊透率可達近 100%，形變量少，有助降低後續加工需求。相較於雷射焊接，這個製程受熱更均勻，有助於提升量產一致性與良率。此外，高力也展示了雙相式 CDU（採用冷媒作為散熱介質），但目前仍在開發階段，預期 2 至 3 年後市場才會明顯導入。由於高力長年深耕冷凍空調領域，對冷媒特性與熱交換具備豐富經驗，在雙相冷卻的技術布局上具備同業難以複製的優勢。

散熱技術全面升級：液冷不再是選配而是必需

今年 Computex 的散熱相關展示，清楚地傳達了一個訊息：氣冷時代正在落幕，液冷正式成為 AI 伺服器的標配。

Vera Rubin 機櫃的單機功耗突破 200kW，遠超過傳統氣冷可以應對的極限。為此，整個產業鏈都在加速布局液冷解決方案，並衍生出幾個值得關注的技術分支。

直接液冷（Direct Liquid Cooling, DLC）

最主流的方式是對 CPU 與 GPU 直接貼覆水冷板，熱量由冷卻液帶走，而記憶體、網卡等元件則維持氣冷，形成所謂「混合散熱」架構。和碩、英業達、技嘉等主要 ODM 廠商均展示這種方案，成本相對可控，且已具備規模量產能力。

浸沒式冷卻（Immersion Cooling）

技嘉展示了 28U 浸沒式液冷槽，GADU 模組化資料中心也支援浸沒式冷卻配置。浸沒式冷卻能完整覆蓋機器內所有元件，理論上散熱效益最佳，但導入複雜度高。根據現場調研，市場對浸沒式的大規模導入速度仍慢，2028 年前預計仍以水冷板設計為主流，目前主要應用在台灣 IC 與晶圓廠的企業內部機房。

CDU 與散熱配套基礎設施

隨著液冷從伺服器本身延伸至整個資料中心的冷卻架構，CDU（冷卻分配單元）成為關鍵樞紐。高力的 2.4MW CDU 瞄準大規模 AI 資料中心需求，台達電也展示了 3.5MW 級別的液對液冷卻分配單元，以及可為整個機架散熱的 260kW 液對氣 Sidecar。

這邊想提到漏液偵測技術。在所有展示水冷系統的廠商中，算是標準配套措施。英業達展示自研的漏液偵測技術，和碩也在伺服器內部配置密集的漏水偵測感測器，顯示業界對水冷系統安全性的重視程度正快速提升。

健策首次參展：微通道蓋板（MCL）技術

健策（3653 TT）今年首次參展，展示微通道蓋板（Micro-Channel Lid, MCL）散熱技術。MCL 是一種直接整合於晶片封裝蓋板內部的微型散熱流道設計，能大幅提升芯片到冷卻液之間的熱傳導效率。此技術被視為 Vera Rubin 等超高功耗晶片的關鍵散熱解決方案之一，也是市場對健策的長期看好原因。

AI 電源架構：800V 高壓直流成爲新標準

如果說散熱是今年展場的熱點之一，那麼電源架構的升級，則是另一個同樣關鍵但相對低調的結構性變化。

HVDC 確立：從 AC 到 800VDC 的產業標準遷移

本屆 Computex 展場中，台達電、光寶科、Vertiv、施耐德均展示了 800VDC 高壓直流（HVDC）電源機架，確立了 HVDC 作為新一代 AI 資料中心電源架構標準的地位。

傳統資料中心採用交流電輸入、多次降壓轉換的架構，每次轉換都會損耗能源。800VDC 架構透過減少轉換次數，顯著提升整體電源轉換效率。台達電展示的 +/-400/800 VDC 電力架，電源轉換效率高達 98.2%。

根據市場調研，NVIDIA 正在 Vera Rubin 架構中加速採用 HVDC，預計 2026 年下半年將有少量出貨，台達電的 +/-400VDC 電源機架出貨時程可能早於 800VDC 版本。

台達電：最完整的電源架構產品組合

台達電（2308 TT）是今年電源展示最全面、最具話題性的廠商，展出的產品線幾乎覆蓋了從電網到板端的每一個電源轉換環節。

• 固態變壓器（SST）：傳統架構需要先將中壓（MV）輸入降壓為低壓交流電，再進行後續轉換。SST 可以直接接收 22.8kV 或 33kV 的中壓交流電，一次轉換為 800V 或 850V 的高壓直流，直接供電至 CPU 模組或 GPU。台達電的 SST 解決方案已具備量產能力，中國市場已開始銷售，後續大規模出貨時程將取決於超大規模資料中心客戶的需求拐點。市場預估 2027 年可能有少量出貨。
• 固體氧化物燃料電池（SOFC）：台達電展示可無縫整合 800VDC 電源架構的燃料電池解決方案，作為獨立於傳統電網之外的綠色備援能源方案。目前單顆規格為 110kW，可堆疊成 3.3MW，2027 年產能有望達百 MW 等級，預計今年底開始出貨。
• HVDC 電源機架：展示 NVIDIA 推動的 660kW 及 OCP 架構下 900kW 產品，均搭配 DC/DC Power Shelf，Power Rack 預計 2026 年第三季開始少量出貨。
• BBU（電池備援單元）與超級電容模組：兩者採用相同尺寸與外型規格，提供高度客製化彈性。根據調研，採用 BBU 配置的系統仍是市場主流。

Vertiv：規模最大的 Power Rack，聚焦完整解決方案

Vertiv 的 800VDC 電源機架功率達 900kW，並採用模組化與可擴充的 PDU 設計。此外展示 1.6MW Power Center，由空氣斷路器（ACB）、PDU 及 PSU 組成，具備供應多台 IT Rack 的彈性建置優勢，預計 2027 年第二季可交付客戶。Vertiv 在 SST 產品上尚未展出，研判仍需持續研發，目前以 PSU、BBU、CBU 及保護裝置為主軸。

高速連接器產業：規格升級帶動價值倍增

AI 資料中心的規格升級，不只是晶片與散熱的故事，連接器與線束產業同樣正在經歷一場深刻的價值重估。

隨著機櫃功耗從 GB200/300 的 120 至 150kW 提升至 Vera Rubin 的 200kW 以上，高功率電源連接產品的規格也同步升級。以 Power Whip 為例，單機櫃用量維持在 8 條，但電流規格從 60A 升級至 100A；Busbar 的規格則由 1,400A 大幅升至 5,000A。

整體而言，Vera Rubin 機櫃的連接器產值可較 GB 系列提升 2 至 3 倍。未來進入 800V HVDC 架構後，改採獨立 Power Rack，Power Whip 的需求數量還可能再提升 2 至 3 倍。

在高速資料傳輸連接器方面，隨著伺服器傳輸協定從 PCIe 5.0 演進至 PCIe 6.0，訊號傳輸速率翻倍，進而推動 Multi-Trak、MCIO、PCIe 等高速連接器的用量與單機櫃產值同步倍增。

光通訊互連方面，雖然 CPO 大量導入預計要到 2028 年，但中長距離的 AOC 與 DAC 到 AEC 的遷移，以及 800G/1.6T 規格的升級正在進行中。貿聯（3665 TT）透過收購新富生，取得 MPO/光纖跳線技術，布局 shuffle box 生產能力，預計 2026 年下半年在台南設置相關產線。

PCB 與載板：Vera CPU 帶動面積翻倍成長

Vera CPU 對 PCB 供應鏈的影響，比多數投資人意識到的更為直接。新一代 Vera CPU 的載板面積相較上一代 CPU 翻倍成長，而載板面積通常跟 ASP （平均銷售單價）成正比，相關廠商欣興（3037 TT）與景碩（3189 TT）直接受惠。

在板材等級，伺服器傳輸協定從 PCIe 5.0 升級至 PCIe 6.0 後，為了抑制高頻帶來的介電損耗，板材必須從 Very Low Loss（M6）等級全面升級至 Ultra Low Loss（M7）甚至 Super Ultra Low Loss（M8）等級。Switch 部分，800G/1.6T CCL 也將升級至 M8/M9 等級。

PCB 層數上，Rubin 系列伺服器的 PCB 層數從過去的 22 層增加至 24 至 26 層，未來加入背板應用後，層數還將持續增加至 78 至 104 層。這些規格升級均有利於高階 CCL 廠商台光電（2383 TT）與台燿（6274 TT）。

機器人與實體 AI

今年 Computex 首次獨立設立 AI 機器人與智慧移動專區，讓機器人產業更加具象。

NVIDIA Cosmos 3 與 Isaac GR00T：機器人開發的完整平台

NVIDIA 在今年 Computex 也發表幾個對機器人產業影響深遠的產品。

• Cosmos 3 是 Physical AI 的 World Foundation Model，不只能理解真實世界，更能生成符合物理規律的合成資料（Synthetic Data）、模擬未來場景，並用於訓練機器人決策模型。這解決了機器人訓練的最大瓶頸——缺乏第一人稱視角的大量高品質訓練資料。
• Isaac GR00T Reference Design 是針對人形機器人的完整開發平台，整合 Isaac Lab（模擬環境）、Isaac Teleop（人類示範學習）、Omniverse（合成資料生成）、Isaac ROS（部署層）與 Jetson Thor（邊緣運算），形成從資料生成、模型訓練到實際部署的完整閉環。
• Alpamayo 2 是面向自動駕駛的開放式 AI 模型，搭配 Halos Operating System 與 Hyperion 車載運算平台，構成自駕車 AI 架構的三個層級。目前全球加入 NVIDIA Hyperion 生態系的品牌車廠，合計約佔全球汽車總產量的 80%。

台廠展示：智慧工廠到機器狗

各台廠也在展場展示多元的機器人與實體 AI 應用。和碩展示機器狗；英業達展示結合視覺辨識與力回饋技術的高精度機器手臂，以及肺部手術數位孿生模擬；華擎子公司東擎展示可精準語音控制的機器人；技嘉則展示工業數位孿生訓練流程。

台廠供應鏈掌握關節靈活度的減速機、提供動能的伺服馬達、支援流暢位移的線性滑軌，都會隨機器人應用落地而成長。相關受惠廠商包括上銀（2049 TT）、宇隆（2233 TT）等。

邊緣 AI 與半導體：Agentic AI 推升多元晶片需求

瑞昱：從通訊晶片延伸至機器人、車用、邊緣 AI

瑞昱（2379 TT）今年在 Computex 榮獲三項最佳選擇獎。

在車用與機器人，瑞昱的 RTL9072Dx 系列整合型乙太網路交換器，已導入車規等級 ASIL-D 功能安全設計，透過 Single Pair Ethernet 與 PoDL 技術降低線束體積，特別適合人形機器人關節、肢體與無人機內部等空間受限場景。

在邊緣 AI 方面，瑞昱展示搭載 20 TOPS NPU 的 RTD2811 邊緣端 AI 加速晶片，支援即時翻譯、多語言轉換、多模態 AI 推論等應用，以及整合 Wi-Fi 訊號與 IoT 算力的「Wi-Fi Radar」技術（可偵測人數、位置、呼吸與心跳，無需額外感測器）。

在 AI PC 端，瑞昱展示了 AI 驅動的指紋辨識解決方案，整合 touch pad、joystick 或無線滑鼠，讓使用者無需碰觸 PC 本體即可完成身分驗證，並導入 PQC 技術提升 edge 端資訊安全。

聯發科：車用 AI、AI PC 與資料中心一站式服務

聯發科（2454 TT）在本次 Computex 的角色相當多元。在 AI PC 端，與 NVIDIA 共同開發的 N1X Grace CPU 是 RTX Spark 平台的核心之一，主要透過與 Microsoft 的合作，更好地解決 ARM 架構 CPU 在 Windows 系統上的相容性問題，為 AI PC 提供更豐富的 Agentic AI 應用場景。

在車用端，聯發科的旗艦 AX C-1 SoC 採用 3nm 製程，整合 MTK CPU 與 VN Blackwell GPU，提供最高 400 TOPS AI 算力與 MPS 多模型並行能力，搭配 MediaTek NeuroPilot SDK，協助車廠快速導入最新多模態大模型並縮短 AI 座艙應用開發時程。

在資料中心端，聯發科展示 400Gbps/fiber 頻寬的共同封裝光學（CPO）技術，以及可應用於資料中心互連主動式光纜（AOC）的 Micro LED 光學技術，可降低 50% 功耗並整合至現有資料中心設備。

電子紙與其他次世代科技

元太（8069 TT）今年在 Computex 的展示規模創下新高，展場外廣告也打很大。就是想訴說電子紙應用場景大幅拓展。展場的展示以 Spectra 6 技術為主，採用四色粒子混色的微杯技術呈現全彩畫質，應用領域涵蓋智能交通、智能零售與藝術展示，其中以 31 吋為市場需求主流。

元太還與 BMW 合作變色車，採用電子紙 Prism 技術，讓車身色彩能在不同環境條件下流暢變換。振曜（6143 TT）展示了彩色閱讀器、電子紙海報與動態顯示屏等應用，友達子公司達擎也展出小型數位看板。

導軌方面，川湖（2059 TT）依舊是 Vera Rubin 機架滑軌的主要供應商，市場估計市佔率達 70 至 80%。Vera Rubin 機架的載重從上代 GB 系列的 36kg 提升至 40kg 以上，ASP 也從約 60 至 70 美元提升至 70 至 80 美元，帶動導軌產值成長 30 至 50%。

Computex 2026 傳遞哪三大投資訊號？

訊號一：Agentic AI 不是未來式，而是現在進行式

今年 Computex 展示更多的 Agentic AI 的商業化。從老黃演講時展示的 GitHub 程式碼提交量在 AI 的幫助下於 2026 年初出現接近過去年度 3 倍的增速，Token 從模型運算的副產品，轉變為生產單位。

對整個 AI Infra 產業來說，GPU 出貨量的增長只是表層，更深層的影響在 CPU、記憶體、儲存、網路、電源、散熱的全面同步升級。「AI Factory」的每一層都在受惠。

訊號二：台灣供應鏈的角色從「代工」升級為「系統整合」

組裝廠直接以整機櫃形式出貨給 CSP，背後包含系統設計、驗證、品管、物流的工作，代表著更高的附加價值與更難被替代的競爭壁壘。

而散熱、電源、連接器廠商的單機櫃產值也快速倍增。以連接器為例，Vera Rubin 機櫃的連接器產值較 GB 系列提升 2 至 3 倍，進入 HVDC 架構後還可能再翻倍。算是典型的「規格升級帶動單價與份額的擴大」。

訊號三：2027 年會是多平台激烈競爭的一年

2027 年 NVIDIA、AMD 與 ASIC 三大路線將繼續正面交鋒。AMD MI450 Helios 機櫃首次公開展示，各 CSP 的自研 ASIC 也持續推進。對台廠而言，是機會（多平台供貨的廠商，訂單能見度更高）也是挑戰（規格快速變動，備料與產能彈性的要求更高）。

 AI 基礎建設浪潮持續深化，從資料中心到邊緣裝置，從機器人到車用 AI，這輪技術週期的廣度與深度，遠比過去幾次科技浪潮還要廣泛。看完展覽筆者更加確定「 AI 的世界真的即將來臨！」

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什麼是 ODM？台灣為何能成為全球重鎮？

ODM（Original Design Manufacturer，原廠委託設計製造）與大家熟知的 OEM（Original Equipment Manufacturer，代工製造）最大差異在於：ODM 廠不只負責生產，還包辦產品設計。品牌商提出規格需求，ODM 廠從硬體架構、散熱設計、電路板到系統整合一手包辦，品牌商只需要貼上自己的 Logo 出貨。

相較之下，OBM（Original Brand Manufacturer）則是完全的品牌商，自行設計、製造、行銷，如：華為、三星。而三者的差別也反應在毛利結構上：OBM 毛利普遍超過 30%，ODM 落在 5%～15% 之間，純組裝的 OEM 則更低。

而台灣能成為全球 ODM 重鎮，有三個關鍵結構因素：

• 工程師密度高：台灣每萬人口的工程師比例長期位居全球前段，硬體設計能力扎實，能快速消化客戶需求轉換為可量產設計。
• 供應鏈聚落效應：北台灣形成筆電設計與製造聚落，零組件廠、ODM 廠、PCB 廠高度集中，溝通成本低、快速打樣效率極高。
• 彈性與速度：台廠以快速導入新平台、快速量產著稱，品牌商在縮短 Time-to-Market 的壓力下，持續依賴台灣 ODM 生態系。

黃金年代：PC 與筆電代工的崛起（1990s–2010s）

1990 年代到 2000 年代，全球筆電出貨量從不到 1,000 萬台爆炸性成長至年出貨超過 2 億台。廣達、仁寶、緯創、英業達等廠商拿下 HP、Dell、Lenovo、Acer 等品牌大廠的委外訂單，鞏固全球筆電 ODM 的寡占地位。

巔峰時期，台灣 ODM 廠控制全球超過 90% 的筆電設計製造量，廣達與仁寶兩家合計市占就超過 60%。然而，筆電 ODM 毛利率長期在 3%～6% 之間徘徊，因此業界戲稱「賺的是辛苦錢」。

進入 2010 年代，壓力進一步加重：

• 智慧型手機崛起衝擊 PC 換機需求，全球個人電腦市場從 2011 年起連年衰退
• 中國本土代工廠（立訊、比亞迪電子）用更低人力成本進場搶單
• 品牌商持續要求年降價 5%～10%

面對這樣的困局，台灣 ODM 廠開啟第一波轉型：部分廠商開始布局伺服器，部分轉型自有品牌，部分轉往利基型產品。這場轉型，也為後來的 AI 伺服器崛起埋下關鍵種子。

雲端資料中心的新戰場（2010s）

2010 年代中期，Amazon AWS、Google、Meta、Microsoft 等超大型雲端服務供應商（Hyperscaler / CSP）開始大規模建置自有資料中心，伺服器需求量呈指數成長。（需要注意的是，這時候的伺服器是企業雲端用並不是我們現在所想的，用於訓練、推理的 AI Servers）

更重要的是，這些 CSP 開始跳過 HP、Dell 等傳統伺服器品牌商，直接找 ODM 廠客製設計直接下單，業界稱為「ODM Direct」模式。這讓廣達、緯創等廠商得以切入毛利更高、訂單更穩定的雲端伺服器市場，也讓「伺服器比筆電賺錢」開始成真。

• 2013 年：廣達成立雲達科技（QCT），專門承接 CSP 的 ODM Direct 訂單
• 2016 年：緯穎從緯創分拆獨立，專注做伺服器
• 2021 年：緯創出售手機事業，集中火力於伺服器、光通訊
• 2022 年：鴻海成立 FII（工業富聯）伺服器事業群，加速布局 AI 基礎建設

AI 伺服器時代（2020s 至今）

2022 年底 ChatGPT 發布，AI 對算力的需求從理論走入現實。2023 年起，北美五大 CSP 開始史無前例的資本支出擴張。根據市場估計，北美五大 CSP 2026 年資本支出合計預估突破 7,000 億美元，2027 年前有望超過 1.1 兆美元，讓 AI 資料中心建置需求仍在高速成長。

AI 伺服器與傳統伺服器的差別

AI 伺服器的製造難度遠高於傳統伺服器，主要體現在：

• GPU/ASIC 整合：每台 AI 伺服器可能整合數顆到數十顆高階 GPU（如 NVIDIA GB200/GB300）或客製 ASIC（如 Amazon Trainium、Google TPU），零組件價值密度是傳統伺服器的 5～10 倍以上。
• 液冷散熱：AI 晶片功耗密度極高（單顆 H100 功耗達 700W，B200 更達 1,000W），傳統氣冷已難以應付，液冷（水冷板 + 分歧管 + CDU）成為標配。
• 高速互連：NVLink、InfiniBand、800G 乙太網路等高速連接技術需精密整合，訊號完整性要求極高。
• 機櫃系統整合：以 NVIDIA GB200 NVL72 為例，單一機櫃包含 72 顆 GPU，整個機架造價數百萬美元。L10 以上複雜度的機櫃整合，需要 ODM 廠具備完整的系統設計能力。

2025 年 Q4，AI 伺服器 GB300 系列進入換代高峰，帶動鴻海、廣達、緯創等 ODM 大廠出貨量達 2.3 萬至 2.5 萬櫃，季增動能明確，預示 2026 年 AI 伺服器市場的加速爆發。

老 AI 股為何在 2026 年再度甦醒？

「老 AI」族群指的是廣達、鴻海、緯創、仁寶、英業達等以筆電或傳統伺服器代工起家、後來轉型 AI 伺服器的大型 ODM 廠。這批個股在 2023～2024 年隨 AI 題材大漲後，2025 年開始修正整理，估值回落至歷史相對合理區間。

2026 年 5 月起，全面噴出，有以下五個重點：

估值修正後的性價比

相較於奇鋐、雙鴻、CPO 等新一代 AI 概念股早已創高，老 AI 族群股價仍在 4 月高點以下整理，本益比回落至 15～18 倍的歷史合理區間。大摩（Morgan Stanley）在 2026 年 4 月出具報告指出，ODM 族群本益比處於過去 20 年的歷史平均水準約 11 倍偏低，在 AI 伺服器強勁增長的背景下，具備投資價值。

輝達 Vera Rubin 新平台催化換代潮 

輝達在 COMPUTEX 2026 宣布，新一代 AI 平台 Vera Rubin 預計 6 月開始試產、下半年進入量產，全球算力需求再度飆升，直接激勵廣達、緯創與仁寶強勢鎖漲停。

ETF 與投信被動回補

廣達、鴻海、仁寶在跌深後殖利率反彈，重新符合高股息與核心市值成分股篩選條件，讓投信必須連續數日「開門就買」。

CSP 資本支出持續爆表 

北美五大 CSP 2026 年資本支出合計預估突破 8,000 億美元，訂單能見度看到 2027 年，直接提升 ODM 廠的長線確定性。

ASIC / AMD 機櫃訂單出現新催化劑 

Amazon Trainium 3、AMD Helios 等 ASIC / GPU 機櫃在 2026 下半年至 2027 年的放量，成為市場對緯穎、廣達等廠商重新定價的重要依據。

伺服器 ODM 概念股有哪些？

除了過去常說的「電子五哥」外，其他像是鴻海、技嘉、神達等也加入 AI 戰場：

廣達（2382-TW）

成立於 1988 年，全球最大筆電 ODM 廠之一，旗下雲達科技（QCT）早在 2013 年切入 CSP 直接服務，現為 NVIDIA GB 系列 AI 伺服器的核心組裝夥伴，主要客戶涵蓋 Google、Meta、Microsoft、Oracle。

近況與財務數據： 2026 年 Q1 EPS 達 5.5 元，創歷年同期新高。4 月合併營收 3,399 億元，年增 120.7%，創歷史次高，前四個月累計 1.149 兆元，年增 79.6%。法人預估 2026 年廣達 AI 伺服器營收占比突破 68%，Q1 伺服器業務已佔整體營收 80% 以上。值得注意的是，2026 Q1 毛利率降至 4.78%，較上季下滑 1.55 個百分點，創近 15 季低點，主因為高單價 AI 機櫃出貨比例增加，GPU/HBM 等高成本零組件稀釋毛利率。全年 EPS 共識約 22～25 元。

目前 CSP 訂單能見度看到 2027 年，Vera Rubin 平台量產後廣達為核心受益者。

鴻海（2317-TW）

全球最大 EMS 廠，AI 伺服器市占率約 40%，並大力布局 800G 網路交換機與 CPO（矽光子）模組，具備從 GPU 模組到整機機櫃的高度垂直整合能力。

近況與財務數據： 2026 年 Q1 EPS 3.56 元，創同期新高，雲端網路產品營收首度超越消費電子成鴻海最大營收來源，比重突破 40%。全年 EPS 法人共識約 17～19 元，法人看好 2026 年 AI 伺服器出貨量將倍增。受限傳統組裝代工比重仍高，毛利率 5.88%（2025 Q4），本益比由傳統 10～12 倍緩步上修至 13～17 倍。

鴻海的垂直整合深度在業界幾乎無人能及，L10 以上高複雜度機櫃生意以鴻海、廣達、緯創三強為主。

緯創（3231-TW）

2021 年出售手機事業後，全力轉型 AI 伺服器、光通訊及網通機櫃，是四大 ODM 廠中轉型最徹底者。董事長林憲銘多次引述黃仁勳的話，強調 AI 算力建設是不可逆的長期趨勢。

近況與財務數據： 2026 年 Q1 營收季增、年增均超過 10%，是老 AI 族群中基本面改善趨勢最明確的個股之一。法人預估 2026 年全年營收約 3.1 兆～3.7 兆元，EPS 約 14.31～14.57 元，成長率估計超過 40%。緯創聚焦高利潤領域，毛利率改善趨勢明確。

英業達（2356-TW）

是台灣伺服器 ODM 的重要廠商，具備同時供應 NVIDIA GPU 伺服器與 AMD EPYC 伺服器的能力，客戶組合相對分散，可規避單一平台換代風險。

近況與財務數據： 2026 年 1～4 月累計營收 2,851 億元，年增 30.1%，2026 年 Q1 EPS 0.68 元，季增 19.3%、年增 44.7%，優於市場預期。受惠 NVIDIA 與 AMD 雙 AI 陣營訂單，布局多元化是其特色。全力衝刺 AI 伺服器產能，下半年有望持續上修。

仁寶（2324-TW）

全球第二大 NB 代工廠，正積極轉型。目標在 2026 年將非 PC 業務（AI 伺服器、5G、醫療設備）營收占比拉升至 40%，並在美國德州設立新廠直接服務北美 CSP 客戶。

近況與財務數據： 2026 年 Q1 合併營收 2,013 億元，年增 1.1%。非 PC 業務占比由上季 29% 提升至 35%，Q1 EPS 0.45 元，季增 40%。公司同步宣布實施庫藏股（買回 1 億股），顯示管理層對股價具信心。2025 年全年 EPS 1.38 元，配發現金股利 1.1 元，殖利率逾 3%。美國德州新廠 2026 Q2 開始放量，AI 伺服器出貨量預期逐季成長。

緯穎（6669-TW）

台股中 AI 純度最高的伺服器組裝廠。2025 年 AI 伺服器營收佔比已突破 50%，深度綁定 Amazon AWS Trainium ASIC 專案，同時積極卡位 AMD 機櫃市場。

近況與財務數據： 2025 年 EPS 達 275.06 元，年增 117%。2026 年 Q1 EPS 75.95 元，年增 44.1%，優於市場預期，Q1 通用型伺服器占比自前季 30% 拉升至 60～65%，主因 Trainium 2 進入換代週期，通用伺服器補位撐住營收。

預估 2026 / 2027 年 EPS 分別為 310.15 元 / 529.75 元。2027 年成長再受到：Trainium 3 完整放量（預計全年出貨約 33,800 組 PDS 氣冷系統 + 8,000 組 Teton Max 水冷系統）； 取得 AMD Helios 機櫃主要供應（預估出貨 4,000 櫃給 Meta，貢獻約 6,300 億元），2027 年全年預估營收 2.38 兆元（年增 101%）。

技嘉（2376-TW）

全球第二大主機板廠，以自有品牌「GIGABYTE」行銷全球，近年 AI 伺服器已成最大成長引擎。技嘉 2026 Q1 的伺服器業務營收占比已達 71.5%，其中 AI 伺服器就占八至九成，主要客戶為 CoreWeave、Nebius 等 Neocloud 業者，以及二線 CSP 和一般企業，與廣達、緯穎主攻北美超大 CSP 的策略不同，形成客戶互補。

近況與財務數據： 2026 年 Q1 EPS 7.86 元，創歷史新高，季增 77.5%、年增 69.1%。毛利率、營業利益率與純益率相較前季全數走揚（三率三升），AI 伺服器 Q1 出貨量年增 110%，公司旗艦產品 GIGAPOD（整機機架）動能強勁。法人預估 2026 年全年 EPS 達 22～28 元，目前本益比約 10 倍，位於近年區間下緣。

下半年 Vera Rubin 平台產品開始量產，技嘉與 NVIDIA 關係緊密，整體時程與 NVIDIA 同步。2026 年下半年表現有機會優於上半年，預計整體伺服器產能將較 2025 年翻倍。

和碩（4938-TW）

鴻海之外台灣最大 EMS 廠，傳統以蘋果代工為主要業務，近年積極切入 AI 伺服器與機器人市場。2026 年 COMPUTEX 連續第二年參展，展出與 NVIDIA 及 AMD 合作的 GPU 伺服器，以及結合邊緣運算的新一代四足機器人 SIMBA II 與智慧無人機平台。

近況與財務數據： 2026 年 Q1 毛利率 4.4%，優於市場預期。董事長童子賢表示，全球 AI 產業發展可能還不到 30%，後續仍有大量數位化升級空間。公司也指出，下半年伺服器業務將明顯轉強，全年 AI 伺服器業務有望較去年呈現 10 倍成長，而為了因應大量交貨需求，整體生產人力預估將增加 3～4 倍。全年 EPS 法人共識約 2.5～3 元。雖然和碩轉型 AI 伺服器的進度相對落後於廣達、鴻海，但下半年爆發力若達預期，具有評價修復空間。

宏碁（2353-TW）＆旗下安圖斯（7875-TW）

全球前五大筆電品牌商，近年積極多角化，推動「老虎隊」子公司策略。旗下安圖斯科技（7875-TW）主打 Altos BrainSphere 系列 AI 伺服器，2026 年已積極參與 NVIDIA GTC 2026 等重要展會。

近況與財務數據： 2026 年 4 月單月合併營收達 313 億元，年增高達 68.4%，主要受惠於產品平均售價提升、記憶體漲價引發的提前拉貨效應。法人預估宏碁 2026 年非 PC 相關子公司營收占比將提升至 34.4%，成長動能遠優於傳統電腦部門。全年 EPS 共識約 1.78 元，目標價 30 元。

目前宏碁本業（PC）仍是主力，AI 伺服器業務目前主要透過安圖斯子公司推進，若安圖斯順利上市獨立（2025 年興櫃），將為宏碁帶來估值重估機會。短線題材性較強，適合留意安圖斯的實際出貨進度。

神達（3706-TW）＆旗下神雲科技

聯華神通集團旗下控股公司，透過兩大核心子公司布局 AI 領域：神雲科技（白牌伺服器 ODM，主攻 AI 專用伺服器）與神達數位（車載資通訊與智慧物聯網）。神雲科技是神達最重要的獲利來源，產品線從傳統雲端伺服器延伸至 AI HPC 叢集伺服器。

近況與財務數據： 2026 年 Q1 EPS 1.10 元，神雲科技（伺服器）營收佔比高達 90.1%，是神達最主要的成長驅動力。公司成功發行 3.3 億美元海外 ECB（轉換價達 97.01 元）。越南廠持續 Ramp-up，美國雙新廠預計 2026 年 Q3 投產，512+ GPU 叢集伺服器正加速出貨。

神達是台股 AI 伺服器次族群中，少數同時兼具「純伺服器收入結構」與「較低市值（約 500 億）」的個股，如果神雲科技業績如期爆發，估值重估空間相對較大。

伺服器 ODM 面臨哪些挑戰與風險？

會不會重演筆電代工的低毛利？

這是市場近期最熱門的討論議題，AI 伺服器單台價值越高，ODM 廠的毛利率反而越低？

答案是：在百分比上確實如此，但絕對金額上還在持續成長。

雖然 GB300 機櫃系統整機出貨讓毛利率下降，主因是 L10 系統整機櫃對營收總額（包含 GPU/CPU）大幅膨脹，組裝業務的毛利率本質上低於板卡設計及製造，導致整體毛利率百分比被稀釋。像是廣達 2026 年 Q1 毛利率降至 4.78%，到近 15 季低點。

然而，上半年是因為產線調整與新品試產，毛利率會維持一段時間的低檔，如果下半年達量產規模、良率提升後，加上新一代伺服器價格也較高，就有助推高毛利率高於上半年，營收有隨之增長。

地緣政治風險

還記得去年全球關稅戰時的場景嗎？2018 年後美中科技脫鉤持續演進，美國要求供應鏈多元化的壓力，讓各 ODM 廠加速在墨西哥、東南亞（越南、泰國）、印度建立海外產能。神達越南廠與美國雙新廠、仁寶德州新廠、緯創泰國廠，都是這波布局的縮影。分散風險的同時也帶來額外資本支出壓力，短期將同步侵蝕獲利率。

客戶集中度問題

例如緯穎高度依賴 AWS（Trainium 系列），廣達深度綁定 Google，一旦 CSP 調整策略或訂單轉移，財報問題就會顯現。像 Trainium 2 換代 Trainium 3 期間，緯穎 2026 年 Q2 即出現 -7.8% 的季減，就是換代空窗期的真實寫照。

二線 ODM 面臨壓力

高資金、高複雜度的 L10/L11 訂單可能被鴻海、廣達、緯創等一線廠壟斷。二線廠受限於資金週轉與液冷技術，直取大單難度極高，面臨邊緣化危機。未來二線廠必須轉向「買L10做L11」的折衷模式，或專攻區域型CSP與主權雲的客製化利基市場，在 K 型分化中突圍求生。

技術斷鏈與換代風險

CoWoS 先進封裝、HBM 供應若出現瓶頸，將直接衝擊 AI 伺服器出貨節奏。AI 晶片世代更迭快速（每 1～2 年一個新平台），每次換代都意味著一段訂單空窗期，這是 ODM 廠必須持續消化的結構性波動。

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2026 年 COMPUTEX 以「AI Together」為主題，聚焦 AI Computing、Robotics & Smart Mobility、Next-Generation Communications、Sustainable Innovation 等趨勢。展會將於台北南港展覽館 1 館、2 館、台北世貿中心及台北國際會議中心登場，預計集結 1,500 家參展商、6,000 個攤位，從 AI 基礎建設、半導體、智慧移動、機器人到新創應用，完整呈現 AI 產業從雲端到邊緣、從運算到應用落地的最新發展。

COMPUTEX 台北國際電腦展是什麼？

COMPUTEX 創辦於 1981 年，由中華民國對外貿易發展協會與台北市電腦商業同業公會聯手舉辦之國際型專業電腦展覽，前身為「台北市電腦展」， 1984 年訂定英文展覽名為「 COMPUTEX 」， 1985 年外貿協會加入辦理展覽的行列後，正式冠上「國際」之名，走向國際舞台，於 1989 年正式成為亞洲第一大電腦展，並在 2004 年成為當時世界第二大國際電腦展，至今已成功辦理 40 屆，因為臺灣具備完整的資訊產業鏈，每年吸引超過 4 萬名的國際買主來台灣參觀及採購，是國際指標廠商選擇公布劃時代產品的首選平台。

COMPUTEX 台北國際電腦展對股市的影響？

依據歷史數據，每年的 COMPUTEX 的前後兩個禮拜，甚至展覽結束後一個月，股市上漲的機率較高，主因是在新技術及新產品的推出之下，有助於股市上漲，在展覽舉辦之前會預期相關廠商將推出新技術，及在展覽舉辦之後會有意想不到的技術， 兩者對於股市都是一大利多，故投資人十分關注 COMPUTEX 的最新資訊。

2026 年 COMPUTEX 台北國際電腦展

2026 年 COMPUTEX 台北國際電腦展將於 6 月 2 日至 6 月 5 日舉辦，展出地點橫跨台北南港展覽館 1 館、2 館、台北世貿中心與台北國際會議中心。展覽時間方面，6 月 2 日至 6 月 4 日為上午 9:30 至下午 5:30；6 月 5 日則因場館不同略有差異，南港展覽館 1、2 館展至下午 3:30，世貿一館展至下午 4:30。

2026 年 COMPUTEX 的主題為「AI Together」，展會定位為全球指標 AI 與新創展覽，聚焦 AI Computing、Robotics & Smart Mobility、Next-Generation Communications、Sustainable Innovation 等關鍵方向。相較過去 COMPUTEX 偏重 PC、零組件與消費性電子，近年展會重心已明顯轉向 AI 基礎建設、AI 伺服器、資料中心、機器人、邊緣 AI、智慧移動與永續科技，反映全球科技產業正從「單點硬體升級」轉向「AI 生態系整合」。

根據官方資訊，2026 年 COMPUTEX 預計集結 1,500 家參展商、6,000 個攤位，參展廠商來自 33 個國家或地區。重要參與廠商包含 Acer、ADATA、Advantech、ASUS、BenQ、Compal、Delta、E Ink、Ennoconn、Foxconn、GIGABYTE、Intel、Inventec、KIOXIA、LITEON、MediaTek、MSI、MiTAC Computing、NVIDIA、Pegatron、QCT、Realtek、Samsung Electronics Taiwan、Supermicro、Thermaltake、Texas Instruments、Trend Micro、Vertiv Taiwan、Wiwynn 等，涵蓋半導體、AI 運算、伺服器、散熱、電源、網通、工控、終端裝置與資安等完整產業鏈。

2026 年 COMPUTEX 台北國際電腦展亮點

2026 COMPUTEX 前瞻重點資訊

• AI Factory 與 AI 伺服器基礎建設
  AI Factory 仍是 2026 年 COMPUTEX 最重要的觀察主軸之一。隨著 AI 模型從訓練走向大規模推論，市場焦點已不只停留在 GPU 本身，而是擴大到完整 AI 資料中心架構，包括 AI 伺服器、機櫃、交換器、儲存、電源、BBU 備援電池、液冷散熱與資料中心建置能力。NVIDIA GTC Taipei 官方議程也將 AI factories、scaling infrastructure、agentic AI、reasoning AI、physical AI and robotics 列為今年重點議題，顯示 AI 基礎建設仍會是 COMPUTEX 期間最受關注的投資主題之一。
• 散熱與電力解決方案持續升級
  AI 資料中心功耗持續上升，使散熱與電力管理從過去的配套角色，升級為 AI 伺服器能否穩定運作的關鍵。隨著高階 GPU 與 AI 伺服器機櫃功耗提高，液冷、水冷板、CDU、機櫃電力分配與 BBU 備援電池的重要性同步上升。這也代表散熱、電源、機櫃、線材、連接器與資料中心能源管理相關廠商，仍是今年 COMPUTEX 可持續追蹤的方向。
• Physical AI 與機器人應用升溫
  2026 年 COMPUTEX 將 Robotics & Mobility 列為三大主題之一，代表機器人與智慧移動已成為 AI 落地的重要方向。過去 AI 主要存在於雲端運算與軟體服務，接下來則會加速進入工廠、倉儲、物流、醫療、智慧城市與車用場景。可觀察供應鏈包含工控電腦、邊緣 AI 模組、機器視覺、感測器、控制器、馬達、AMR 自主移動機器人與工業自動化平台。
• Edge AI 與 AI Devices 進入終端裝置
  除了雲端資料中心，Edge AI 與 AI Devices 也是今年展前重點。當 AI 模型開始在 PC、手機、車用平台、智慧家庭、工業設備與零售場景中運行，低功耗、高效能與本地推論能力就變得更加重要。可觀察供應鏈包含 AI PC、處理器、SoC、記憶體、儲存、無線通訊、終端品牌、工控設備、智慧家庭與智慧零售相關廠商。
• 次世代通訊與資料中心網路
  AI 伺服器規模愈大，資料中心內部的資料傳輸壓力也愈高，因此次世代通訊、交換器、高速傳輸與資料中心網路架構，是今年 COMPUTEX 另一條重要觀察線。除了 5G／6G、Wi-Fi 7、低軌衛星等連網技術，AI 資料中心內部的高速互連、交換器、光通訊、CPO 與 SerDes，也可能成為市場關注焦點。對投資人而言，次世代通訊與資料中心網路不只是技術題材，也會影響 AI 伺服器擴建速度、資料傳輸效率與整體系統成本。

2026 年 COMPUTEX 主題演講

6/1 11:00 NVIDIA CEO 黃仁勳主題演講

演講時間：2026 年 6 月 1 日 11:00
演講地點：台北流行音樂中心
主講人：NVIDIA 創辦人暨執行長 Jensen Huang 黃仁勳
演講方向：NVIDIA 最新 AI 進展、AI 生態系、Physical AI、Agentic AI、AI Factory 與下一代運算基礎建設

NVIDIA 是近年 COMPUTEX 最受市場關注的主角之一。2026 年黃仁勳將於 COMPUTEX 展前在台北流行音樂中心發表主題演講，官方預告內容將聚焦 NVIDIA 最新 AI 進展，並說明建構 AI 生態系所需的合作夥伴。此次演講預計涵蓋 AI 運算、Physical AI、Agentic AI，以及 NVIDIA 從能源、晶片、系統、軟體到應用的「Five-Layer Cake」生態系架構。

對投資人而言，黃仁勳演講的觀察重點不只在新晶片本身，更在於 NVIDIA 如何定義下一階段 AI 基礎建設。若演講中釋出 AI Factory、資料中心、液冷散熱、網通、伺服器機櫃、電源與台灣供應鏈合作細節，將可能牽動 AI 伺服器、散熱、電力、網通、PCB、連接器與 ODM/OEM 相關概念股。

6/1 14:15～15:15 Qualcomm CEO Cristiano Amon 主題演講

演講時間：2026 年 6 月 1 日 14:15～15:15
演講地點：台北南港展覽館 2 館 7 樓 701 會議室
主講人：Qualcomm 總裁暨執行長 Cristiano R. Amon
演講方向：終端 AI、AI PC、智慧裝置、連網平台與 Edge AI 應用

Qualcomm 長期布局行動裝置、AI PC、車用平台與邊緣 AI。2026 年 COMPUTEX，Qualcomm CEO Cristiano Amon 的主題演講預期將聚焦 AI 如何走向終端裝置，包含手機、PC、車用系統與智慧裝置。隨著 AI 從雲端資料中心延伸到個人裝置，低功耗、高效能與連網能力將成為終端 AI 普及的關鍵。

6/2 10:30～11:30 Marvell CEO Matt Murphy 主題演講

演講時間：2026 年 6 月 2 日 10:30～11:30
演講地點：台北南港展覽館 2 館 7 樓 701 會議室
主講人：Marvell 董事長暨執行長 Matt Murphy
演講方向：AI 資料中心、網路互連、客製化晶片、高速傳輸與基礎建設

Marvell 是 AI 資料中心網路與客製化晶片供應鏈的重要廠商。隨著 AI 叢集規模擴大，GPU 之間、伺服器之間、機櫃之間的資料傳輸需求快速上升，高速互連、光通訊、交換器、DSP、SerDes 與客製化 ASIC 的重要性也同步提高。Marvell CEO 主題演講可視為觀察 AI 資料中心網路架構與客製化晶片趨勢的重要場次。

6/2 13:30～14:30 Intel CEO 陳立武主題演講

演講時間：2026 年 6 月 2 日 13:30～14:30
演講地點：台北南港展覽館 2 館 7 樓 701 會議室
主講人：Intel 執行長 Lip-Bu Tan 陳立武
演講方向：AI PC、CPU 平台、資料中心、先進製程與半導體生態系

Intel CEO 陳立武將於 2026 年 COMPUTEX 發表主題演講，這也是市場觀察 Intel 新任管理層戰略方向的重要場合。演講可能聚焦 AI PC、資料中心 CPU、先進製程、封裝與 Intel 在 AI 時代的生態系定位。對台灣供應鏈而言，Intel 的平台策略仍與主機板、筆電、伺服器、零組件與 PC 品牌廠高度相關，因此其主題演講也值得持續追蹤。

6/3 10:30～11:30 NXP CEO Rafael Sotomayor 主題演講

演講時間：2026 年 6 月 3 日 10:30～11:30
演講地點：台北南港展覽館 2 館 7 樓 701 會議室
主講人：NXP 總裁暨執行長 Rafael Sotomayor
演講方向：Physical AI、車用半導體、工業 IoT、邊緣運算與安全連網

NXP 是車用半導體、工業 IoT、邊緣運算與安全連網的重要廠商。隨著 AI 從雲端走向實體世界，車用平台、工業控制、智慧感測與邊緣安全晶片的重要性提升。NXP 的主題演講可望從 Physical AI 角度出發，討論 AI 如何進入車用、工業與自主系統，並推動更安全、即時且分散式的智慧應用。

2026 年 COMPUTEX 概念股最新資訊

2026 年 COMPUTEX 尚未正式開展，相關廠商實際展出產品、客戶合作與規格細節，仍需以展會期間公司公告、展場展示與法說資訊為準。展前階段可先從今年展會主題與主題演講方向，整理出幾條主要投資觀察線：AI Factory 與 AI 伺服器、資料中心網路與高速傳輸、液冷散熱與電力管理、Physical AI 與機器人、Edge AI 與 AI PC、次世代通訊與永續科技。

其中，AI Factory 與資料中心基礎建設仍是最核心主軸，可關注伺服器 ODM、機櫃、散熱、電源、BBU、網通交換器、PCB、連接器與高速線材等供應鏈；Physical AI 與機器人則可關注工控電腦、邊緣 AI 模組、感測器、伺服控制、自主移動平台與機器視覺相關廠商；Edge AI 與 AI PC 則可觀察 PC 品牌、CPU/GPU 平台、SoC、記憶體、儲存與終端裝置生態系。

下方將持續整理參與 2026 年 COMPUTEX 的廠商最新產品、技術展示與投資觀察重點，相關內容將依展會期間實際發表資訊不定期更新。

勤誠（8210）

一、MGX 模組產品開發進展

• 依 Nvidia MGX 規格推出 1U～4U 模組化伺服器，支援 GB200/GB300。
• 設計具彈性，能快速因應架構變更（如 GB300 由 Cordelia 改為 Bianca）。
• 展示 4U 機殼：氣冷支援 8 張 GPU、液冷支援 16 張 GPU。

二、2025 年起機櫃業務放量

• 提供客製與通用型 AI 機櫃，包含降噪設計以因應資料中心規範。
• Q1’25 出樣、Q2 起出貨放量，全年預估營收約 10～15 億元，占比 5～10%。

三、產能布局擴大至美國與馬來西亞

• 現有：中國 2 廠、台灣 2 廠（嘉義／樹林）。
• 新增：美國 NCT 設計廠（2025Q3 上線）、德州量產廠、馬來西亞量產廠（2026H1 上線）。
• 有效分散關稅與區域風險，提升 CSP 客戶接單機會。

技嘉（2376）

一、伺服器與AI電腦新品

• 展出搭載 Blackwell GPU 的 GB300 NVL72 與 B300 HGX 伺服器，包含氣冷與液冷版本。
• 同時展示基於 MGX 架構的 RTX PRO 6000 機型與 AI TOP ATOM 個人 AI 電腦。

二、GIGAPOD 叢集系統

• 支援 GB300、MI325 與 Gaudi 3 GPU，整合運算、儲存與網路資源。
• 採用氣冷與液冷並行設計，液冷版本提供更高密度的部署。
• 內建 GPM 監控軟體，並與 Vertiv、廣運、nVent 合作開發液冷系統。
• 展示具備歧管設計的冷卻系統，提升空間利用與散熱效能。

高力（8996）

一、水對水液冷散熱（DLC）優勢

• 利用冷熱水熱交換，散熱效能大幅優於氣冷（氣冷散熱僅20–30kW）。
• 預期成為未來主流冷卻方案。

二、核心產品規格與功能

• 250kW In-rack CDU（高4U）可安裝於機櫃底部，系統 PUE 低於 1.2，具備備援功能。
• RPU 需外接銅管 Radiator 解熱，無熱交換器。Radiator 為客製化產品，非主力業務。
• CDU 內建不鏽鋼板式熱交換器，散熱效率高。

三、生產與自製能力

• CDU 板式熱交換器月產能達 5 萬片。
• 高力已內製多數零組件，僅 Pump 與快接頭為外購。

貿聯-KY（3665）

一、產品調整與技術挑戰

• 受 Nvidia 設計變更影響，GB200 與 GB300 電源產品需求相當。
• 資料傳輸線（如 MCIO）在 GB300 中比例提高。
• 為配合 1U 伺服器，線束扁平化設計具技術挑戰。

二、市場佔有率與需求狀況

• 美系 CSP 客戶中，Power whip 市占率超過 50%。
• 60A 與 50A 規格需求強勁，為主力產品。

三、未來趨勢

• MGX 架構下，每台伺服器使用約 8 條 Power whip，單價超過萬元。
• Rubin 世代將推動電源架構升級，Rack busbar 預計採用液冷設計。

鴻海（2317）

一、GB300 機櫃與 B300 HGX 伺服器

• GB300 NVL72 機櫃：搭載 Blackwell Ultra GPU，總功耗約 140kW，採用 Bianca 架構與水冷散熱。
• 配備 compute 與 switch tray 各 4 組 QD（快接頭）。
• 搭配液對氣 sidecar（需 2 台）或液對液 in-row CDU（支援 9–10 櫃），優化熱管理與空間利用
• B300 HGX 伺服器：提供氣冷與液冷版本。
• 氣冷版因 3D VC 設計高度約 8–10U。
• 液冷版水冷板高度縮減至 1U，整機僅 2–3U，提升空間效率。

二、通訊與散熱設計

• GPU 採用 CX8 連接。
• 水冷板使用 UQD06 快接頭。

三、自製零組件比例提升

• 自製關鍵零組件包括：Sidecar 金屬風扇與雙馬達對轉風扇、自製水冷板、不鏽鋼 CNC 製程 Rack manifold（首批 Rubin Ultra 供應商）
• QD 快接頭由鴻佰（Ingrasys）與鴻騰負責生產，涵蓋大小型產品。
• 鴻騰供應 PCIe 連接器與 Cable，預計市占 20–30%，市場規模約每 tray 600–1,000 美元。

四、Socket 設計動向

• GB300 尚未採用 Socket，B300 持續進行認證。
• Rubin 世代 GPU 將導入 Socket 設計，供應商為鴻騰。

雙鴻（3324）

一、液冷解決方案

• Liquid-to-Air sidecar：100kW，模組化設計，便於擴充與維護。
• 三款 Liquid-to-Liquid CDU：1,600kW in-row、8U 300kW、4U 200kW
• CDU 支援模組更換與防滲漏設計。
• 建置建築用與機櫃用 manifold，具自動斷水功能。
• 配備自動冷卻液補充機器人，提升系統穩定性。

二、水冷板與快接頭

• 展示多款水冷板，涵蓋 GB200、B200 及 MI325。
• 快接頭產品包含量產 UQD（02–08 尺寸）、NVQD（用於 H20 和 B300），及大型 CDU 用 LFD 接頭。

三、氣冷與顯卡/車用散熱技術

• B300 3D Loop VC 模組，散熱能力達 1,600W。
• MI325 3D VC，散熱能力 1,300W。
• RTX 5090 顯卡採三風扇加熱管設計，最大解熱功率 600W。
• 車用散熱產品涵蓋天線、HUD 與 ADAS，提供氣冷與水冷雙重方案。

微星（2377）

一、AI伺服器與機櫃產品

• 展示 MGX 架構伺服器（2U、4U），支援最多 8 張 GPU，CPU 支援 Intel 與 AMD，介面可選 PCIe 或 CX8。
• 展出三款機櫃：MGX 模組化設計，搭載 Spectrum-X 交換器，適用 AI 訓練與推論。EIA 19 吋標準機櫃，適合虛擬化與私有雲。ORv3 21 吋開放式機櫃，支援高密度儲存與 48V 電源。

二、AI 邊緣與工控應用

• 展示 EdgeXpert（DGX Spark）個人 AI 終端，採用 NVIDIA GB10，具 128GB VRAM、1,000 AI TOPS FP4 算力，預計 7 月上市，價格 $2,999（1TB）及 $3,999（4TB）。
• 目標客戶為企業與實驗室，用於自建 AI 模型。
• 工控方面展示自研 AGV 自動導引車平台，搭配達明機械手臂與自主控制軟體，售價約新台幣 200–300 萬元。
• 展示工控電腦，應用涵蓋零售與車用領域。

三、充電樁產品與市場布局

• 展示 AC/DC 充電樁，結合軟硬體整合優勢。
• 主力市場為泰國、澳洲、台灣及日本，計劃拓展歐洲與美國。

四、顯卡散熱技術創新

• 新型 VC 散熱模組，採點擴散與放射狀設計，600W 負載下提升散熱效率 6–8%。
• 新製程熱管，運用分段燒結技術及顆粒分區，提升熱傳導與回水效率，整體散熱效能提升約 4%，降低溫度。

聯發科（2454）

一、智慧座艙 CX-1 晶片

• 採用台積電 3 奈米製程，整合 Nvidia Blackwell GPU 與聯發科自研 NPU。
• 整體算力達 400 TOPS，定位智慧車用核心平台，預計明年量產，實車導入需 1–2 年。

二、D9400 晶片應用亮點

• AI Audio Focus：與 Vivo 合作，隔絕背景噪音。
• AI 長焦拍攝：提升遠距影像清晰度。
• AI 無影抓拍：每秒合成 500 張照片動態畫面。
• Edge Reasoning：支援離線運作的小型 AI 模型。

三、高速 SerDes 技術

• 224G SerDes 在誤碼率 (BER)、能耗及晶片面積具競爭力。
• 支援 MLink、PCIe、Nvidia NVLink 等多介面，應用彈性大。

四、DGX Spark AI 終端

• 自研 CPU 搭配 Nvidia Blackwell GPU。
• 128GB 記憶體，效能達 1,000 AI TOPS，售價約 3,000–4,000 美元。
• 目標用戶為 AI 開發者及 CUDA 生態系使用者。

五、低軌衛星通訊

• 新一代晶片（如 M90 以後）支援 5G 衛星通訊。
• 主要應用於車載通訊、CPE、手機等偏遠地區連網。

六、6G 與 Nvidia 合作

• 與 Nvidia GH200 合作推動基地台 AI 化，結合運算與通訊功能。

七、Wi-Fi AI 技術應用

• AI 技術導入 Wi-Fi 路由器，有效抑制干擾並優化流量分配。

結論

2026 年 COMPUTEX 以「AI Together」為主題，代表 AI 產業已從單一晶片競賽，進入生態系整合與基礎建設擴張的新階段。從 NVIDIA 黃仁勳的 AI 生態系主題演講，到 Qualcomm、Marvell、Intel、NXP 等國際大廠的 Keynote，今年展會焦點將集中在 AI Factory、資料中心網路、Physical AI、Edge AI、次世代通訊與永續基礎建設。

對投資人而言，COMPUTEX 的重要性是能提前觀察全球科技大廠的下一階段資本支出方向與供應鏈分工。AI 伺服器、散熱、電源、機櫃、網通、高速傳輸、AI PC、機器人與工控應用，都可能是 2026 年 COMPUTEX 延伸出的關鍵投資主題。隨著展會正式登場，後續仍需持續追蹤各大廠實際發表內容、供應鏈合作名單與量產時程，才能更完整判斷相關概念股的實質受惠程度。

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華新麗華集團是什麼？從台灣電線工廠到全球材料巨頭

華新麗華創立於 1966 年，當時台灣的工業化才剛起步，基礎建設需求龐大，銅鋁導體電纜算是戰略物資。華新麗華就在這個背景下成立，1972 年在台灣證交所掛牌上市，搭上十大建設，逐步站穩台灣電線電纜龍頭。

從現在回頭看，傳統線纜業的天花板很明顯。在本業趨於成熟後，焦家開始把眼光投向更廣的產業版圖。1980 年代後，華新陸續跨入不銹鋼與科技投資，催生出後來的華邦電子、新唐科技與瀚宇博德。這幾家公司日後各自在半導體記憶體、車用晶片與 PCB 基板領域站穩腳跟，也讓華新麗華集團從一間製造公司，逐漸擴大成一個以材料與科技為核心的投資控股平台。

截至 2024 年，華新麗華合併營收約新台幣 1,793 億元，全球擁有超過四十個營運據點，橫跨台灣、中國、印尼、義大利、英國、德國、美國與瑞典。很難用一個單一標籤來定義它，說它是傳產，它旗下有半導體公司；說它是科技股，它又在印尼挖鎳礦、在歐洲買鋼廠。這種複合型的集團體質，正是華新最獨特、也最值得深入理解的地方。

華新麗華集團旗下公司有哪些？

我們可以分成兩個層次看華新麗華集團的全貌：一是台灣的上市公司群，以及近年積極建立的海外原料佈局。

華新麗華集團：台灣上市公司群

集團核心是華新（1605），負責電線電纜、不銹鋼與商貿地產，同時也是整個集團的資本調度中心。圍繞在它周圍的，是一群各有專業領域的衛星公司。

華邦電子（2344）是集團在半導體的旗艦，主攻利基型 DRAM 與 NOR Flash，在車用、工控與邊緣 AI 等領域保有穩定市占。新唐科技（4919）則深耕微控制器與車用 IC，收購松下半導體事業後，全球車用布局更趨完整。瀚宇博德（5469）專注於 AI 伺服器、網通與筆電用的印刷電路板，是集團切入 AI 供應鏈的重要一塊。

其他像瀚宇彩晶（6116）做顯示面板，精成科技（6191）做 PCB 與電子代工，華東科技（8110）做 IC 封裝測試，佳邦科技（6284）做天線與被動元件。這些公司加在一起，幾乎構成了一條從基板到封測的完整電子製造供應鏈。

華新麗華集團：海外原料佈局

除了台灣上市公司外，華新近年更積極在歐洲與印尼建立海外材料基地：

• 義大利 CAS 鋼廠
• 英國 SMP 特殊鋼廠
• 德國 DMV 無縫鋼管
• 義大利 Inox 廢鋼回收
• 印尼華新鎳業
• 印尼旭日冰鎳廠

集團版圖看起來分散，但其實背後都是為了控制高端材料供應鏈。後面我們會分別詳細說明這兩塊布局的戰略邏輯。

華新麗華集團：背後的焦家集團

要真正讀懂華新麗華集團，不能不認識背後的焦家。這個家族是集團的靈魂，也是理解為何版圖如此分散、卻又各自成形的關鍵。

創辦人：焦廷標（1924－2018）

焦廷標，1924 年出生於中國江蘇省江陰縣，因股票操盤眼光精準，在台灣商界以「焦師傅」之名廣為人知。1966 年，焦廷標與孫法民、翁明昌等人合夥，共同創辦華新麗華電線電纜、太平洋電線電纜與太平洋建設三家公司，此後三大家族各自卡位，焦廷標家族以華新麗華為核心，逐步開拓出屬於自己的事業版圖。

1987 年，工研院電子所副所長楊丁元等人帶著進軍半導體的計畫書找上焦家，並獲焦家首肯，共同設立華邦電子，這也是焦家第一次將版圖延伸至電子產業。

第二代：五子女各掌一方

焦廷標育有四子一女。長子焦佑鈞出任華邦電董事長兼執行長，次子焦佑倫接掌華新麗華董事長，長女焦佑慧出任華新麗華副董事長，三子焦佑衡掌華新科董事長，四子焦佑麒擔任瀚宇彩晶董事長。

整個華新麗華集團就是焦家兄弟分工、各自為政、共用資本平台。五位手足雖然各掌一塊事業，但全體都在華新麗華的董事會佔有席次。

另外焦佑鈞的夫人靳蓉從美國返台後就在華新麗華工作，負責財務專業；焦佑麒的妻子則是元大集團創辦人馬志玲的長女馬維欣，是焦家女性中知名度最高的。馬維欣曾代表焦佑麒出任華新麗華董事，並於 2023 年由焦佑麒本人回鍋接任。

集團持股關係

焦家控制集團的方式，並不是由單一個人持有大量股份，而是透過家族成員個人持股＋旗下公司交叉持股的複合結構。以華新麗華（1605）為例：

• 華邦電子（代表人：焦佑鈞）持有華新麗華約 6.63%
• 金鑫投資（代表人：焦佑鈞）持有華新麗華約 6.63%
• 外資約佔 15%，董監合計持股約 10.32%

焦廷標生前罹患肝病多年，焦佑鈞身為家中長子，帶領弟、妹在美國求學，長兄如父，焦佑倫等人對公司經營面臨重要議題，仍會聽取焦佑鈞的看法。這也說明了為何焦佑鈞雖然主要掌管華邦電，卻仍是整個焦家在重大決策上的參考核心。

華新麗華集團：傳產與科技的雙動能

投資人在觀察華新麗華時，常常會有一個困惑：這家公司到底算傳產還是科技？答案其實是：兩者都是。

第一動能：基礎材料與能源建設

華新的傳產本業，包括：

• 電力電纜
• 海底電纜
• 不銹鋼
• 特殊合金
• 鎳生鐵
• 冰鎳材料

其中最受市場關注的，就是海底電纜與新能源材料。

2023 年，華新與丹麥電纜大廠 NKT 合作，正式切入海底電纜市場，並在高雄建立海纜工廠。市場普遍視為台灣離岸風電與智慧電網供應鏈的重要布局。市場預期 2025 年底廠房完工，2026 年進入認證，2027 年開始量產出貨，若進度順利，海纜有望成為集團下一個高毛利事業。

第二動能：半導體與電子供應鏈

另一條線，則是焦家科技版圖。

華邦電子 主攻利基型記憶體，在車用、工控與 Edge AI 領域具有競爭力。

新唐科技 則在 MCU、車用電子與電池管理 IC 持續擴張，收購 Panasonic Semiconductor 後，全球車用布局更完整。

而 瀚宇博德、精成科技、華東科技 等，則形成從 PCB、封測到電子代工的完整供應鏈。

這也讓華新集團同時具備：

• AI 題材
• 車用電子
• 綠能基建
• 原物料
• ESG 循環經濟 的多元產業集團。

華新麗華集團近年發展方向

大舉併購歐洲特鋼公司

華新近年在歐洲大手筆收購鋼廠，第一反應往往是：「鋼鐵不是夕陽產業嗎？」

普通碳鋼是大宗商品，比的是產量、成本與運費。但特殊合金與高端不銹鋼，看的是材料性能、認證資質與客製化能力。一根用於核電廠冷卻系統的無縫鋼管，或是一片用於深海採油設備的特殊合金板。這類產品的進入門檻極高，客戶認證週期動輒三到五年，一旦成為合格供應商，關係相當穩固，也不太可能輕易被低價競爭者取代。

所以近年華新陸續收購：

• 義大利 CAS
• 英國 SMP
• 義大利 Inox
• 德國 DMV

目的並不是單純擴產，而是直接切進航太、醫療、深海能源、核能、車用高端材料，等高門檻市場。

尤其 2024 年收購德國 DMV。因為 DMV 在德國、法國、義大利與美國皆有工廠，可以直接擴大華新在能源與工業高端市場的客戶基礎。

佈局印尼鎳礦與冰鎳

華新另一個極具代表性的策略，就是印尼鎳礦布局。

鎳，是不銹鋼與電動車電池的核心原料。以前鎳價的波動受制供應商，定價能力有限。因此華新選擇直接掌握源頭。2020 年，華新在印尼成立華新鎳業，2021 年完成鎳生鐵產線建設。2022 年，再投資旭日公司建設冰鎳廠，正式跨入電池用鎳的供應鏈。

這一步讓華新得以把觸角延伸到新能源領域，因為冰鎳正是製造電動車電池所需高純度硫酸鎳的關鍵材料。

ESG 與循環經濟：華新麗華的下一步

華新近年另一條主軸，是循環經濟。2024 年，旗下 CAS 收購義大利廢不銹鋼回收商 Inox，強化廢鋼回收與再利用能力。因為歐洲已逐步推進 CBAM（碳邊境調整機制）。未來高碳排鋼鐵，可能面臨更高成本。所以掌握低碳回收料源，就有機會拿到高端客戶訂單。

因此，華新投資 Inox 就是在建立低碳材料供應鏈。因為單純賣鋼，利潤有限。從廢鋼回收到再製成高端不銹鋼，每一個環節的碳足跡都可以被追蹤與認證，這也是航太、醫療等高端客戶愈來愈重視的採購條件。

華新麗華集團未來展望

未來幾年，市場觀察華新麗華集團的重點，筆者認為會集中在三件事。

海底電纜是否成為高毛利新引擎？

海纜市場的門檻極高，但一旦通過客戶認證並開始量產，毛利預計相當可觀。目前市場普遍預期 2027 年正式出貨，到時候海纜的貢獻會首次反映在集團損益表上，市場將重新評估華新估值。

歐洲特鋼整合能否發揮協同效應？ 

買公司從來不是難事，難的是整合。CAS、SMP 與 DMV 這三個歐洲平台，能不能在採購、客戶、技術與管理上真正合作，將決定華新在全球特殊鋼市場的長期競爭力。整個整合過程，需要三到五年才能看到結果。

半導體景氣循環的復甦節奏 

華邦電與新唐的表現，高度依賴全球記憶體與 MCU 的景氣週期。車用電子與 AI 邊緣應用是中長期成長動能。雖然目前受惠於 AI 需求爆發的記憶體超級周期以及外資看好其打入三星集團矽電容供應鏈，舊世代記憶體與 Flash 的供需也趨於緊張，預計華邦電短時間繼續受惠 SLC NAND 與 NOR Flash 的缺貨效應，為基本面帶來支撐。

新唐則緊抓 AI 伺服器商機，積極拓展 BMC（伺服器遠端管理晶片）新客戶，帶動相關需求顯著放量，成為營運重要成長引擎。毛利率近期也改善，新唐第一季財報已順利轉虧為盈 (EPS $0.02)，並計畫於今年第四季推出下一代 BMC、SMC 及 PCIe Gen 6 retimer 產品。加上受惠於中國 MCU 廠漲價帶動市場預期，下半年消費性電子傳統旺季到來，客戶回流力道增強。

結論：華新麗華不只是傳產

回到最開始的問題：華新麗華到底是一家什麼樣的公司？

它的內核的確還是傳產，從傳統的電纜廠延伸至各大原料、設備，先控制原料，再掌握供應鏈，最後往高門檻市場。外部則是靠科技產業包裝，從記憶體、微控制器、PCB、IC 封測等，涵蓋現代科技會需要的各種核心零組件。

正因為 AI 算力基建需要 PCB 與記憶體；離岸風電需要海底電纜；電動車需要鎳與電池材料；航太與核能需要高端特殊合金。這些需求，正好都落在華新麗華集團已經佈局或正在佈局的版圖裡。

當市場還把它當成一檔鋼鐵股的時候，它其實已經悄悄長成了一個橫跨基礎建設、特殊材料、半導體、車用電子、新能源與循環經濟的全球化產業聯盟。

這才是華新麗華最值得認識的地方。

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MOSFET 是什麼？

從物理結構上看，MOSFET 是一種利用電場效應來控制電流導通的元件。其三端結構包含閘極（Gate）、源極（Source）與汲極（Drain）。其透過施加電壓於閘極，在下方的半導體表面感應出導電通道，從而允許電流在源極與汲極之間流動 。根據導電特性與內部摻雜通道的差異，MOSFET 演化出三種最基本的技術形式：NMOS、PMOS 與 CMOS 。

晶片從平面到 3D

當閘極長度縮短至極限，閘極對通道的控制力會大幅減弱，導致即使在「關閉」狀態，電子還是會透過基板滲漏，產生漏電。為了克服這一點，半導體工程師把電晶體從「平面」拉向「三維」，把它想像成電線放在地上接觸到導電物就會漏電，但如果今天使用絕緣體包覆，就不會漏電了。

FinFET 的導入是半導體史上的重大突破。它將通道設計成垂直垂直的薄膜（鰭片），讓閘極能夠從左、右、上三面進行控制，大幅增強了靜電吸引力並抑制了漏電。而目前最先進的 GAAFET（Gate-All-Around）將通道設計成多層水平疊放的奈米線或奈米片，閘極則完全包裹住通道的四個側面。這種「全環繞」的設計提供了近乎完美的電力控制，是目前 3 奈米及未來 2 奈米、1 奈米製程得以實現的關鍵技術支撐。

更多關於 MOSFET 的分類以及應用，股感站上已相關文章，本文就不做過多解釋。有興趣的讀者歡迎點擊下方連結看更多！

延伸閱讀 >>> MOSFET 是什麼？MOSFET應用有哪些？

為何 MOSFET 近期的熱度再次提升？

我們將話題回到 MOSFET ，雖然是成熟技術，但 MOSFET 在 2024 年至 2026 年間，熱度重新爆發，主要由以下原因推動。

MOSFET 應用在 AI 伺服器

AI 伺服器（如搭載 NVIDIA H100、Blackwell 架構的系統）對電力需求極高，傳統的 12V 電源系統在輸送強大電流時會產生巨大的熱損耗。因此，全球資料中心正大規模轉向 48V 供電架構。

這種轉變對 MOSFET 產業產生龐大需求需求，為什麼呢？因為，48V 系統需要更多的電壓轉換，導致單台伺服器內部的 MOSFET 數量增加 2 至 3 倍。而為了應對高效率與高功率密度要求，系統需要導入更先進的中壓與低壓 MOSFET 封裝技術及材料。

MOSFET 應用在電動車與再生能源

電動車（EV）的滲透率在 2024 年的全球銷量超過 1700 萬輛，而一輛電動車在牽引逆變器、車載充電器（OBC）、DC-DC 轉換器以及電池管理系統（BMS）中，需要使用上千個功率 MOSFET。跟傳統燃油車相比，電動車對 MOSFET 的需求價值量提升了 5 至 10 倍 。同時，太陽能與風能系統中不可或缺的逆變器，也極度依賴高壓 MOSFET 進行直流與交流電的轉換 。

2025 年安世半導體（Nexperia）事件

在 2025 年，全球 MOSFET 產業發生一場震驚業界的風暴，總部位於荷蘭的功率半導體龍頭安世半導體（Nexperia）在 2019 年被中資聞泰科技（Wingtech）收購。這場事件改寫全球供應鏈，也為台灣廠商帶來結構性轉單機會。

安世之亂事件起因

2024 年底，當時美國商務部把聞泰科技列入美國出口管制清單。到了 2025 年 9 月 30 日，荷蘭政府罕見地引用冷戰時期的《商品供應法》（Goods Availability Act），以維護國家安全及供應鏈治理缺陷為由，強制接管安世半導體。

緊接著 2025 年 10 月，荷蘭法院裁定暫停聞泰創辦人張學政的 CEO 職務，並凍結中資母公司的投票權，由法院指派的臨時管理層接手營運。中國政府隨即展開強力反擊。2025 年 10 月 4 日，中國商務部宣布對安世位於東莞等地的中國廠區實施嚴格的出口管制，禁止成品與組件運往歐洲及美國。

原先晶片都是先在歐洲設計及前端生產，再送到中國進行封裝出貨。也導致安世在全球汽車供應鏈中（安世供應歐洲車廠約 40% 需求的 MOSFET 與二極體）瞬間面臨斷鏈。高度依賴安世的嵌入式組件的車廠像福斯、BMW、賓士及本田，不得不面臨減產或停產。

市場現狀

截至 2026 年初，安世半導體實際上已經分裂成兩個實體：歐洲的總部（EMEA）與中國的生產子公司。歐洲總部指控中國廠區將原定出口的庫存私自轉賣給中國本地客戶，並試圖繞過歐洲技術授權另起爐灶。雖然 2025 年底雙方曾短暫透過豁免，放寬部分限制以緩解斷鏈壓力，直到目前 2026/05 為止事情還沒有定案，雙方仍在法院攻防。

這種不確定性引發了全球車廠大規模的「去風險化（De-risking）」浪潮。由於車用電子元件需經過嚴苛的 AEC-Q101 認證，且導入週期長達 5 至 10 年，一旦某個供應商被標記為「地緣政治高風險」，車廠會毫不猶豫地尋找具備同樣認證、且「非中資背景」的替代方案，這也讓台灣功率元件廠商迎來的黃金時刻。

台廠轉單效應

台灣 MOSFET 與功率元件廠商因長期深耕車規市場，且擁有完整的自主產能，成為此波危機中全球車廠的首選。

由於更換供應商涉及極高的驗證成本與風險，一旦歐美車廠在 2025 年將訂單轉向台廠並完成驗證，這些產能將在未來 5 到 10 年的車型週期中穩定貢獻，讓台廠晉升主要供應商。

全球 MOSFET 市場現況與台廠地位

全球 MOSFET 市場主要由歐、美、日的大型垂直整合製造商（IDM）主導。這些大廠擁有自己的晶圓廠、封測廠與研發中心，能夠垂直整合技術與產能。

台廠的市場份額與切入點

台灣 MOSFET 業者在早期主要集中在「低壓（30V 以下）」市場，尤其是在主機板與筆記型電腦應用中佔有極高市佔率。然而，隨著消費性電子利潤趨薄，台廠正積極轉向中高壓與高性能市場。

目前，台廠在全球 MOSFET 產值的佔比約在 10% 至 15% 之間，但在特定的 PC 相關領域，台廠供應全球超過 50% 的需求。近年台廠的策略明確轉向「去消費化」，開始切入伺服器 V-Core、工業馬達驅動以及電動車電源管理。

例如，力智 (6719) 與大中 (6435) 等公司，成功打入全球主流伺服器與資料中心供應鏈 。台灣有全球最完整的半導體生態系，透過與世界先進 (5347) 或台積電等代工廠的合作，台廠能快速導入最先進的溝槽式（Trench）或屏蔽閘極技術（SGT），展現極強的成本與技術競爭力 。

MOSFET 台灣概念股

台灣 MOSFET 產業鏈主要由設計公司（Fabless）與相關的晶圓代工、封測廠組成。在這一波 AI 與 EV 浪潮中，相關個股的表現與公司技術轉型深度密切相關，除了以下公司外還有其他相關概念股，礙於篇幅股感就沒有一一列出。

力智 (6719) 的高價值轉型

力智電子是台灣 MOSFET 領域中，少數具備將電源管理 IC (PMIC) 與功率元件 (MOSFET) 整合為「智慧功率級」(Smart Power Stage, SPS) 能力的公司。在 AI 運算中 GPU 需要極高能量密度的供電，力智的 SPS 產品具備高電流承載（達 90A 以上）與優異的熱管理，成為 AI 伺服器供應鏈中的重要參與者。2026Q1 法說會透露，雖然短期內受庫存調整影響，但其高價值產品佔比持續提升，推升毛利率回升至 35% 以上，公司從消費性電子轉向高效能運算。

強茂（2481）轉單挹注

強茂是全球第五大整流元件製造商，產線從晶片設計、製造、封裝測試到銷售，旗下有三座晶圓廠以及 5 座封裝廠。主要產品包含二極體 44%、MOSFET 33% 、保護元件 19% 以及高階產品 BJT 3%和 SiC 1%。產品佔比則為車用 35%、消費性 20%、電腦運算 16%、工控&綠能 14%、電源供應 12%和通訊 3%。25 年底的安世之亂也讓強茂獲得歐洲車用 MOSFET 轉單機會，產品驗證期縮短至兩季， 預計 26Q2 就會有營收挹注。

嘉晶（3016）

嘉晶隸屬漢磊集團，是全球矽及化合物磊晶片代工龍頭 。產品結構以矽磊晶佔 90% 為核心 ，功率 MOSFET 則是下游應用。前面提到 AI 伺服器電源轉向 800V 高壓直流架構，帶動 MOSFET 用矽磊晶需求，促使 8 吋產品佔比在 26Q1 飆升至 70% 。近期更切入矽光子光偵測器（PD）磊晶代工，同時跨足兩大話題。

結論

MOSFET 產業從過去被視為低階、低毛利的基礎零件，到如今成為 AI 伺服器電力心臟與電動車效能關鍵，相關技術門檻還有商業價值也隨之提升。

• AI 驅動的量價齊揚：48V 供電架構的升級，增加 MOSFET 的使用數量，也驅動高階封裝與中壓高性能產品的市場需求，提高產品單價。
• 第三類半導體的替代效應：SiC 與 GaN MOSFET 的普及將重新定義高壓與高頻電路的設計，而具備提前布局能力的國際 IDM 廠與台灣代工廠（如世界先進）將成為最大受益者 。
• 台廠的升級機遇：台灣 MOSFET 個股脫離單一的消費性循環，透過與 AI 伺服器品牌廠及車用電子供應鏈的深度綁定，預計會有更強的獲利與成長潛力。

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消息一出，當日 IBM 股價大漲 12.4%，D-Wave Quantum 飆升 33.4%，Rigetti Computing 勁揚 30.6%，IonQ 則大漲 31.5%。 其中 IBM 獲最大份額補助 10 億美元，還承諾額外再投入 10 億美元在美國境內興建量子晶片製造廠。GlobalFoundries 獲 3.75 億美元，D-Wave、Rigetti 與 Infleqtion 各約獲 1 億美元。

如果回頭看，川普其實從 2025 年來就有頒布多項政策，強化美國在量子領域的主導地位。他把量子運算視作跟 AI 並列的「國家核心算力」。但為什麼量子電腦如此重要？川普政府除了撒錢外有哪些佈局？目前市場上美股與台股有哪些量子電腦概念股值得關注？

什麼是量子電腦？

傳統電腦以「位元（bit）」為基本單位，每個位元只能是 0 或 1。量子電腦則以「量子位元（qubit）」為單位，透過量子力學的「疊加（Superposition）」特性，qubit 可以同時處於 0 與 1 的混合狀態，直到被「觀測」為止。這種特性讓量子電腦可以在同一時刻平行探索大量可能的解答路徑，而非像傳統電腦一樣逐一嘗試。

另一個關鍵特性是「量子糾纏（Entanglement）」。兩個相互糾纏的 qubit，無論相距多遠，一旦其中一個狀態改變，另一個也會立即對應改變，讓量子電腦可以同步處理複雜關聯問題。2024 年 Google 發表的量子晶片 Willow，在不到 5 分鐘內完成了一項計算任務，而全球最快的超級電腦則需要 10 的 25 次方年才能完成——這個時間比宇宙本身還要久遠。 

量子電腦目前的主要技術路徑可分為四大類：超導電路（IBM、Google、Rigetti 採用）、離子阱（IonQ 採用）、光子量子（Quantum Computing Inc. 採用），以及量子退火（D-Wave 採用）。各路徑各有優劣，目前業界還沒有定論哪條路徑會是最終主流架構。

為什麼需要量子電腦？

量子電腦並不是要「取代」傳統電腦，而是在特定問題領域提供傳統電腦無法企及的算力。目前量子電腦被期待的應用場景包含以下幾個面向：

藥物研發與材料科學

分子模擬是傳統電腦的算力瓶頸。量子電腦可在原子層級模擬藥物分子如何與蛋白質結合，大幅壓縮新藥研發週期。BMW 已攜手 AWS 透過量子演算法探索電動車電池材料，就是最佳實例。

金融業

大型金融機構面臨的投資組合優化、風險對沖、衍生品定價等問題，組合數量龐大到傳統電腦難以即時計算。摩根大通也已經把量子運算列為 27 個重點投資子領域之一，屬於戰略科技範疇，跟人工智慧、網路安全、半導體和再生能源技術同列。 

密碼學與資安領域

量子電腦理論上可以破解目前主流的 RSA 非對稱加密，這讓全球政府和金融機構不得不提前佈局「後量子密碼學（Post-Quantum Cryptography）」。美中經濟安全審查委員會已發出迄今最強警告，指出量子技術已從長期研究轉變為具有不可逆後果的近期戰略競賽。 

人工智慧加速

量子運算與 AI 的融合（Quantum-AI）被市場業界視看作下一階段算力的終極形態。NVIDIA 推出 Ising 量子 AI 模型，並開發 CUDA-Q 平台，就是嘗試把量子處理器與 GPU 結合，建立混合量子的古典運算架構。

川普政府為何全力押注？

筆者認為，川普政府推行量子電腦政策本意還是在「美中科技脫鉤」框架下。目前中國已累計投入超過 150 億美元於量子科技研發，美國則是約 12 億美元，台灣投入的 2.55 億美元相對偏低。對美國來說，量子技術一旦成熟，中國肯定會直接威脅美國各項產業甚至國安上的加密安全與情報系統的通訊保密，不能坐等市場自行推動。

這次 CHIPS 法案量子補助採取「政府入股」結構，跟過去純粹撥款補助的模式不同。比較像是商業創投，美國財政部作為投資人直接入股，市場解讀為，宣告量子電腦從「科學研究」升級成「國家戰略」，畢竟政府直接為股東，政策護城河強化受補助公司的長期競爭力與股價。 

美股量子電腦概念股

美股量子電腦概念股大致可分為兩類：「純量子玩家（Pure-Play）」與「科技巨頭量子部門」。前者題材純度高、股價彈性大但目前虧損嚴重 ; 後者財務韌性強，量子只是業務之一，也具備長期商業化能力。

IonQ（NYSE: IONQ）｜純量子龍頭，業績成長最強勁

IonQ 是目前美股純量子公司中唯一在 2025 年突破年營收 1 億美元門檻的企業。2025 全年實現 GAAP 營收約 1.30 億美元，年增 202%，是純量子領域最強的成長動能。公司採用「離子阱（Trapped-Ion）」技術，以個別帶電原子作為 qubit，具備較高的計算保真度，並達成世界紀錄的 99.99% 雙 qubit 閘門操作準確率。

商業模式上，IonQ 透過 Amazon AWS Braket、Microsoft Azure Quantum、Google Cloud 等三大雲端平台提供「量子即服務（QCaaS）」。2026 年 Q1 營收達 6,470 萬美元，年增 755%，並將全年指引上調至 2.60～2.70 億美元，訂單與雲端使用量同步放大。法人更預估 IonQ 2030 年營收將突破 14 億美元。

IonQ 在 2025 年完成三起關鍵收購，包括量子光子互連公司 Lightsynq、量子導航企業 Capella Space，以及英國知名量子硬體公司 Oxford Ionics（耗資 10.8 億美元）。2026 年初宣布要收購 SkyWater 後可取得美國本土晶圓製造與封裝能力，縮短迭代週期、強化國防與政府標案的可信供應鏈，直接放大題材純度。

D-Wave Quantum（NYSE: QBTS）｜商業化最早，專攻量子退火

D-Wave 是量子電腦領域商業化最早的公司，採用與其他廠商不同的「量子退火（Quantum Annealing）」技術，較適合處理最佳化問題，而非通用量子計算。雖然技術路線通用性有限，但 D-Wave 已在商業上取得實質進展。

2025 全年 D-Wave 從超過 135 家客戶實現營收，包含 70 家以上商業企業，以及逾 24 家《富比士》全球 2000 大企業，全年營收 2,460 萬美元，年增 179%，毛利率達 83%。2026 年進入關鍵爆發期：公司在 2026 年 2 月宣布獲得 3,000 萬美元商業訂單，超過 2025 年全年總和，展現強勁的訂單加速態勢。川普補助約 1 億美元的加持，更直接強化了其商業擴張動能。

Rigetti Computing（NASDAQ: RGTI）｜超導量子 + 廣達台廠策略卡位

Rigetti 是超導量子電腦（Superconducting QPU）的先驅，同時以「量子雲端服務（QCaaS）」模式對外提供算力租用。2026 年 Rigetti 已將 108 量子位元的旗艦系統 Cepheus-1-108Q 開放於雲端平台，並持續推進模組化架構，提升未來系統規模的可擴展性。 

值得台灣投資人特別關注的是，廣達 2019 年起投入量子運算，並斥資 11 億元投資 Rigetti Computing，深化超導量子技術合作，直接卡位量子硬體與模組系統端。這意味著 Rigetti 的每一個里程碑，都直接與台股量子概念股的代表廣達高度相關。Rigetti 此次獲得川普政府約 1 億美元補助，等同替廣達的量子投資卡了一個政策保險。

IBM（NYSE: IBM）｜量子最大受益者，晶片代工佈局稱霸

IBM 是此次川普政府補助計畫的最大受惠者，獲得高達 10 億美元，並承諾額外再投入 10 億美元在美國境內建立量子晶片製造廠。IBM 的量子電腦產品線「IBM Quantum System One」已在全球多地部署，並透過 IBM Quantum Network 提供雲端服務，形成全球最完整的量子軟硬體生態系之一。 

IBM 計畫在美國本土新建的量子晶片製造廠，瞄準量子硬體全球量產基地的地位。IBM 同時持有 AI（watsonx）、混合雲（Red Hat）與量子三大科技平台，所以即使量子商業化時程延後，其他業務也能撐財務表現。

Microsoft（NASDAQ: MSFT）｜拓撲量子路線，差異化護城河最深

微軟走的是與眾不同的「拓撲量子位元（Topological Qubit）」路線。2026 年 2 月，微軟推出首款量子晶片 Majorana 1，以特殊的馬約拉納粒子（Majorana Fermion）實現更穩定的量子位元，理論上可大幅降低錯誤率，是業界迄今技術差異化最鮮明的突破之一。

微軟的量子商業化路徑以 Azure Quantum 平台為核心，整合多種量子後端（包括 IonQ 與 Rigetti 的硬體），形成「量子雲端市集」模式。即便自有量子硬體尚未商業化，微軟已能透過平台分潤提前卡位量子算力市場。

台股量子電腦概念股

台灣在量子電腦的切入角度，與美股截然不同。台廠並非直接開發量子硬體主機，而是憑藉在先進半導體製程、精密封裝、低溫系統整合與超精密製造的既有優勢，搶佔全球量子供應鏈中的關鍵節點。台灣政府在 2026 年前累計投入約新台幣 80 億元推動「量子國家隊」計畫，成員涵蓋中研院、國研院半導體中心、鴻海、聯發科、日月光等重量級廠商。

台積電（2330）｜量子代工

台積電在量子電腦供應鏈中扮演的角色，是整個台灣量子國家隊最具戰略意義的一環。台灣經濟部已明確將台積電視為量子供應鏈核心，透過 2 奈米、3 奈米先進製程協助 IBM、Google 等國際巨頭將「矽量子點（Silicon Quantum Dot）」qubit 微縮化，打造量子代工模式。 

更重要的是，台積電的先進封裝技術（CoWoS、SoIC）被視為量子電腦「低溫控制 IC 三維整合」的關鍵。量子電腦的控制電路必須在接近絕對零度的極端低溫環境下運作，對封裝材料的耐低溫規格要求極為嚴苛，台積電是目前全球極少數具備相關量產驗證能力的廠商。量子電腦雖然目前仍是台積電整體營收的極小部分，但作為全球量子晶片的「預定製造基地」，一旦量子進入量產階段，台積電將是最直接且最難被取代的受益者。

廣達（2382）｜EMS 大廠的量子先行佈局

廣達是台灣 EMS（電子製造服務）大廠中，在量子電腦投入最深也最早的一家。廣達早在 2019 年便啟動量子電腦布局，並投資美國業者 Rigetti Computing，攜手開發超導量子技術。董事長林百里多次對外強調，量子運算正逐步成熟，廣達的目標不只是參與，而是打造真正可用的量子電腦。

Rigetti 此次獲得美國政府約 1 億美元補助，等同直接強化廣達這筆策略投資的長期價值。廣達在 AI 伺服器方面同時深度參與 NVIDIA GB300 機櫃生態，量子與 AI 雙線佈局，使其成為台灣伺服器廠中最受法人關注的「下世代算力」標的。

鴻海（2317）｜量子原型機時程最明確的台廠

鴻海是台灣工業界在量子電腦方面喊出最明確時程目標的大廠。鴻海目標在 2027 年前推出具備 5 至 10 量子位元的可編程量子電腦原型，旗下研究機構早在 2021 年成立量子實驗室，並於 2023 年正式啟用，試圖結合集團在精密製造的優勢，加速量子硬體落地。

鴻海的量子策略被納入集團「3+3」前瞻戰略，專注於量子電路模擬軟體、離子阱開發與低溫控制系統整合三個核心技術面向。由於鴻海同時深度參與 AI 伺服器（獲 NVIDIA CES 2026 keynote 直接點名合作）與電動車（MIH 電動車聯盟），量子原型機若如期於 2027 年問世，將成為鴻海由「代工大廠」轉型「深科技公司」敘事的重要支撐。

千附精密（6829）｜亞太量子低溫設備唯一出貨廠

千附精密是台灣量子電腦概念股中，量子營收純度最高的精密製造廠。公司成功開發並交付新世代「超低溫量子設備系統」，具備高真空腔體（PVD/CVD）焊接與精密加工技術，是亞太地區首家出貨絕對溫度量子系統的廠商。

量子電腦必須在接近絕對零度（約 15 毫開爾文，比外太空還冷 150 倍以上）的極端環境下運作，超低溫腔體設備是整個量子硬體供應鏈中技術門檻最高、全球供應商最稀少的環節之一。千附精密在這個細分領域的定位，類似 ASML 對半導體產業的角色——規模雖小，但技術稀缺性與替代障礙，使其在量子電腦供應鏈中享有極高的議價能力。

量子產業未來展望

量子電腦產業目前仍處於 NISQ 時代（Noisy Intermediate-Scale Quantum，噪聲中等規模量子時代），真正的「量子優勢（Quantum Advantage）」業界預估將在 2028 至 2032 年之間逐步實現。但資本市場的定價往往領先基本面 3 至 5 年，理解產業節奏，才能在正確的時間點進場。

Precedence Research 預估全球量子運算市場規模將以年複合成長率 31% 持續成長，從 2025 年的約 14.4 億美元，擴張至 2034 年的約 162 億美元。量子運算是繼 AI 之後，成長速度最快的科技利基市場之一，尤其 2026 至 2028 年還在「早期商業驗證期」，預計會出現第一批具備真實商業訂單、可重複計算的量子系統，到時候純量子公司的估值邏輯就會從「本夢比」逐步轉向「本益比」，投資風險也將大幅降低。

現在純量子公司普遍嚴重虧損、持續增資稀釋股權，許多公司在過去三年內股份總數翻了數倍，直接稀釋原始股東的權益。而且隨著 Google、IBM 甚至 NVIDIA 推出量子模擬工具與硬體，純量子小公司面臨大型科技巨頭的競爭，先發優勢正快速消失。

量子電腦是長線趨勢，進場時機比押注個股更重要

量子電腦代表的，是繼電晶體、半導體、AI 之後，人類運算架構的第四次革命。發展時間長達十年以上，資本佈局只是提前展開。川普政府以 CHIPS 法案 20 億美元補助啟動政策加速器，NVIDIA 以 CUDA-Q 搭建量子-AI 融合橋樑，IBM 以量子晶片製造廠奠定硬體基礎設施，台積電以先進製程鞏固製造護城河，這些大玩家的每一步棋，都在為量子電腦的商業化鋪墊。

台股方面，廣達（Rigetti 直接投資）、台積電（製程核心）、鴻海（原型機目標）、千附精密（低溫設備唯一出貨台廠）是目前最具能見度的布局標的。台廠的優勢還是在供應鏈，特別是硬體製造。不需要押注哪種量子技術路線最終勝出，只要量子電腦產業整體規模擴大，台廠提供的製程、封裝、設備、系統整合需求就會持續成長。

後續可持續觀察：

• ① IonQ 收購 SkyWater 案能否如期完成（2026 Q2/Q3）
• ② IBM 量子晶片製造廠選址與開工時程
• ③ D-Wave Investor Day（2026 年 6 月 1 日）訂單能見度
• ④ 台灣量子國家隊研發中心是否開始對廠商正式下採購訂單
• ⑤ 鴻海量子原型機 2027 年進展（是否如期推出）

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AMD 系統級供應鏈的「台灣依賴」

過去，半導體產業講求的是摩爾定律下的製程微縮，但在 AI 晶片晶體管動輒數千億個的今天，傳統的單一晶片已達極限。蘇姿丰在論壇上拋出兩大震撼彈，直接確立台灣作為超微全球 AI 戰略核心。

最新 2 奈米 CPU「Venice」投片量產 

超微首度證實，最新一代針對高性能運算（HPC）設計的旗艦 CPU 晶片「Venice」，已經在台積電（TSMC）的 2 奈米製程大本營正式展開產能量產投片（Ramp）。超微搶當「2 奈米首批吃螃蟹者」的野心不言而喻。

投資逾 100 億美元擴充先進封裝產能 

為了打破市場上高頻寬記憶體（HBM）與先進封裝（CoWoS 等技術）的缺貨瓶頸，超微宣布與台灣供應鏈夥伴共同投資超過 100 億美元（約新台幣 3,200 億元）。這筆資金將全面挹注在先進封裝基板、測試產能、以及最關鍵的「機架級整合（Rack Scale Integration）」。

超微此舉無疑是對台灣投下的一張巨大信任票。蘇姿丰直言：「世界上唯一把基礎材料、先進製程、後端封測，一路到系統與機架級製造，所有環節完美拼在一起的地方，就只有台灣。」高達百億美元的預付款與共同投資，是為了幫超微未來三年的產能「買保險」，從「單一晶片製造」拉高到「全球數據中心系統級出貨」。

迎戰 2026 代理型 AI 元年！CPU 大翻身

過去兩三年，市場瘋狂追逐「模型訓練（Training）」，讓 GPU 晶片供不應求。但訓練模型本身並不賺錢，真正能讓企業與用戶看到投資報酬率（ROI）的，是「推論（Inference）階段」的全面爆發。

蘇姿丰指出，2026 年將會是「代理型 AI（Agentic AI）」的元年。未來的 AI 不再只是回答「今天天氣如何」的問答機器，而是同時在背景執行數十個、甚至數百個複雜模型的「AI 代理人」，能幫工程師在幾個月內將晶片設計的研發時程縮短一半。

而在推論與多模型並行的時代，硬體比重將迎來大洗牌：

1. 訓練階段：在一個資料中心機架中，可能需要高達 8 個 GPU 去搭配 1 個 CPU。
2. 推論與代理型 AI 階段：這個比例將大幅轉變，CPU 的需求與重要性將迎來報復性成長。

當無數個 AI 模型在同一個伺服器內同時高速運轉、爭奪資源時，CPU 將扮演「交通警察（Traffic Cop）」的關鍵角色，負責維持數據調度、流量控制與整體系統的流暢度。對於以高性能 CPU（EPYC 系列）起家、同時兼具 GPU（MI 系列）研發能力的超微來說，無疑是百年一遇的完美時機。

邊緣 AI PC 與實體 AI 崛起

除了雲端數據中心，AI 正在加速向「邊緣端（Edge）」擴散。針對市場先前對 AI PC 落地速度落後於預期的質疑，蘇姿丰展現出堅定的樂觀態度。她預測，未來幾年 AI PC 將迎來顯著的「雙位數（Double-digit）暴風增長」。

驅動邊緣 AI 爆發的核心動能，主要解決兩大痛點：

• 數據隱私（Privacy）：企業與頂級用戶極度抗拒將個人敏感資訊、核心機密傳送到遠端雲端，本地端運算成為唯一解。
• 巨大成本（Cost）：如果全世界 50 億用戶的每一次 AI 搜尋、每一句對話都要連回雲端數據中心，那巨大的伺服器與電力成本將是企業不可承受之重。本地端的 AIPC 能在離線狀態下消化絕大多數的推論需求。

在 PC 之外，蘇姿丰眼中下一個更具破壞力的則是「實體 AI（Physical AI / 具身智慧）」。包含工業自動化、智慧製造與機器人技術，當 AI 被賦予身體，邊緣端所需的低延遲運算實力，將創造出另一個深不見底的晶片需求藍海。

開放 vs 封閉的世紀豪賭！超微拒複製 Win-Tel 模式的底氣

半導體歷史上，最著名的莫過於個人電腦時代的「Win-Tel 聯盟（微軟與英特爾）」，由少數巨頭壟斷標準，其餘廠商只能依循框架分食利潤。但在 AI 時代，市場上出現了偏向封閉、垂直整合的系統（暗示如輝達的 CUDA 生態系或蘋果的封閉花園）。而超微執行長蘇姿丰，選擇押注「開放生態系（Open Ecosystem）」。

超微近年聯合業界大力推動 ROCm 開源軟體平台、UALink 與超高速互連標準。蘇姿丰的商業哲學非常簡單：「這世界上沒有任何一家公司能擁有所有最好的點子。最好的方式是硬件與軟體標準完全開放，讓各家公司利用我們的參考設計（Reference Design）去發展自己的特製祕方（Special Sauce），大家既競爭、又合作。」

雖然市場上封閉與開放生態系將會長期並存，但蘇姿丰深信：「開放系統最終會成長得更快！」 面對如今超過 1 兆美元規模的半導體市場，AI 應用無處不在，單一公司絕對不可能吃下所有份額。超微不求在智慧型手機等所有領域稱霸，而是集中火力，在開放的旗幟下，將高性能運算（HPC）與 AI 的護城河挖得更深。

讓超微 AMD 反敗為勝的小晶片（Chiplet）

今天的超微市值早已不可同日而語，如果把時間撥回 2014 年蘇姿丰剛接任執行長時，這家公司正處於瀕臨破產、資源極度匱乏的風雨飄搖之中。當時業界沒人相信資源弱勢的超微能戰勝強敵，但蘇姿丰用了五年的沉寂與煎熬，向董事會證明了她超前看見趨勢的眼光。

當時，超微做出了兩個改寫公司命運、甚至改寫全球半導體格局的關鍵決策：

1. 全面斷開非核心晶圓廠，將命運孤注一擲地押注在台積電身上。
2. 在摩爾定律放緩之際，大膽啟用當時仍是全新概念的「小晶片（Chiplet）」與先進封裝技術。

蘇姿丰用最通俗的語言解釋：當晶片越做越大、製程越做越小，傳統的單一晶片（Monolithic）良率會崩潰，成本高到無法想像。超微的做法是「化整為零」，將一個巨大的單一晶片切成數個功能不同、體積微小的小晶片（Chiplet），再透過先進封裝（如 CoWoS）像拼樂高一樣把他們緊密拼回在一起。超微最新的 AI 晶片，內部便塞入了超過 3000 億個電晶體、由 20 多個小晶片完美協調運作。

這場在十年前看似不可能成功的冷門技術「豪賭」，如今已成為全球半導體巨頭集體跟進的標準。

Chiplet 示意圖

資料來源：DNN Tech 

從母親的創業身教，看超微年營收增長近 9 倍的韌性管理

從 2014 年剛接任執行長時的 40 億美元年營收，到如今狂飆至 350 億美元（增長近 9 倍），超微每隔幾年就像是在經營一家規模全新、技術全換的「新公司」。喜愛挑戰、不愛無聊的蘇姿丰，其堅韌的企業管理與創業家精神，深受其母親的啟發。

蘇姿丰的父母皆出生在台南。移居美國初期，母親在英文不流利、毫無商業背景的情況下，毅然決然在美國從零開始、隻手創立了自己的企業，並將其打造成價值數百萬美元的商號。這種「有 dream 、有遠見、肯拼命就能成就一切」的家庭身教，成了蘇姿丰在充滿男性沙文主義的半導體科技界中，打破玻璃天花板、屢屢帶領團隊絕地反擊的最強大精神支柱。

棒球賽才打到第三局，AI 賽局下半場開打

面對市場上喧囂不斷的「AI 泡沫論」與「估值過高」的質疑，這位科技女皇給出了最具底氣的否定。

超微眼中的全球 AI 賽局，如果是一場九局制的棒球賽，現在頂多才打到「第三局」而已。 真正的創新才剛剛要發生，大規模的企業效率革命與實體 AI 落地根本還沒完全施展開來。

超微（AMD）透過一場高達百億美元的台灣供應鏈大投資，不只是向台積電與先進封裝廠商高調固樁，更是向全球宣告：超微已經做好了充足的彈藥準備。隨著 2 奈米旗艦 Venice 晶片的量產與代理型 AI 時代的來臨，這場以「開放」為名、聯手台灣供應鏈老友的 AI 世紀下半場攻勢，才正要進入最精彩的得分高潮！

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Google 在大會上建構完整 Agentic AI 生態系，透過強大硬體、高性價比模型和深度整合的應用層，把 AI 埋入搜尋框、辦公軟體、購物流程，甚至你臉上的眼鏡裡。你甚至不需要意識到它的存在，它就已經開始工作了。接下來，股感帶你逐一拆解這場大會的亮點！

大腦全面升級：Gemini 3.5 與 Omni 多模態模型

 2026 年 Google AI 生態系都是從「大腦」開始。而這顆大腦，就是全面進化的 Gemini 系列模型。

Gemini 3.5 Flash：速度快 4 倍、成本砍半的「最強代理模型」

Gemini 3.5 Flash 的登場，打破一個長期迷思，就是「更強的 AI，必然更貴、更慢」。這款新模型在推理能力上全面超越前代，同時推論速度提升 4 倍，每次 API 呼叫的成本卻砍近一半。

更重要的是，Gemini 3.5 Flash 的設計哲學是「代理優先（Agent-first）」。除了能回答問題外，還可以在長時間、多步驟的任務流程中持續運。Pro 版本則預計於 6 月推出，推理深度上進一步拉升。可以說 Flash 讓 Agentic Era 成真，這個比喻一點都不誇張。

Gemini Omni ：一句話接管影片剪輯，全面取代多模態 Veo 

Gemini Omni 這款模型原生支援文字、圖片、音訊與影片的混合輸入，真正做到了人類溝通方式的全面模擬。

實際應用上，使用者只需要用自然語言說出一句指令，例如「幫這段影片加上電影感的手持運鏡，並調整色調到 Kodak 底片風格」，Omni 就能在背景自動完成這些高難度的剪輯工作，並同步支援 YouTube Shorts 的創作流程，大幅拉低影片製作的門檻。創作者可以把更多精力放在創意本身，而不是繁瑣的後製技術。

Google 搜尋與 Chrome 徹底 AI 化

如果要說這場大會最顛覆傳統認知的部分，那肯定是 Google 搜尋的全面重塑。這個我們每天使用無數次的白色方框，正在經歷它 25 年歷史中最深刻的一次改版。

Intelligent Search Box：搜尋框不再只能打字，分頁、影片、檔案皆可搜尋

過去，你只能在搜尋框裡輸入文字。但全新的 Intelligent Search Box 讓你可以直接把整個 Chrome 瀏覽分頁、一段影片，甚至一份本地端檔案，拖拉進搜尋框作為搜尋條件。Autocomplete 功能也升級成 AI 引導模式。它不只是補全你打的字，還會主動分析你的問題意圖，幫你修正表達方式、補強問題的完整性，確保你真正問到你想問的事情。

讓搜尋不再是「你找 Google」，而是「Google 主動理解你」。

生成式 UI（Generative UI）與持久化看板：搜尋結果直接變成「個人 App」

結合前一段的 AI 搜尋，搜尋結果的呈現方式同樣迎來改變。結合 Google 新推出的開發平台 Antigravity，搜尋現在能針對你的具體問題，動態生成可互動的圖表、工具與個人化儀表板。

舉個例子：當你搜尋「婚禮籌備清單」，系統不會只是吐出一堆網頁連結，而是直接生成一個可拖拉排程的互動進度看板，並且這個看板會被「永久化」保存。下次你再搜尋相關內容時，Google 還會記得你上次的進度。搜尋結果變成像是「個人 App」一樣的功能。

Search Agents：24 小時在背景幫你監控股市、租屋與促銷

繼生成式 UI 之後，Google 再往前推進了一步，推出 Search Agents。這個功能允許使用者設定長期的追蹤代理任務：監控特定股票的價格變化、追蹤租屋平台的新上架物件、或是等待心儀商品出現歷史低價。一旦網路上出現符合條件的新資訊，系統就會主動推送通知。

你不再需要每天手動刷新搜尋，因為 Google 已經派了一個不眠不休的數位助手替你盯著。這才是「代理人時代」最直白的詮釋。

數位分身成真！Gemini Spark 與個人生產力工具大爆發

搜尋之外，Google 這次在個人生產力工具上的佈局同樣令人目不暇給。其中最引發外界熱議的，是一個被戲稱為「Google 版龍蝦」的新產品。

Gemini Spark：筆電蓋上也能運作的 24 小時全天候個人 AI 代理

Gemini Spark 是這場大會最接近「數位分身」概念的產品。即使你合上筆電螢幕，它依然在背景持續運作。像是監控你的 Gmail 收件匣、自動擷取其中的機票訂單、帳單通知和重要事項，整理進你的行事曆，並在需要回覆的郵件旁邊預先撰寫好回信草稿，等著你確認發送。

Docs Live 與 Google Pics：Workspace 辦公生態新體驗

在 Workspace 辦公套件的層面，Google 同樣端出了亮眼的更新。

Docs Live 主打語音驅動的文件創作體驗：你只需要對著它說話，進行腦力激盪、講出想法的碎片，AI 就會即時將這些口語表達結構化，生成一份邏輯清晰的文件草稿。對於習慣「先說後寫」思考模式的人來說，這個功能幾乎是量身打造的。

Google Pics 基於全新的 Nano Banana 模型，把圖像理解推進到物件層級，它能辨識圖片中的每一個獨立元素，讓行銷人員在 Google 雲端硬碟內就能完成一鍵換產品、調整背景尺寸、翻譯跨國素材等工作，卻不再需要在 Photoshop 和各種工具之間反覆切換。

Ask YouTube：自然語言精準定位，一秒跳到影片關鍵片段

YouTube 這次也加入了 AI 化的行列。透過全新的 Ask YouTube 功能，使用者可以用自然語言直接向 YouTube 提問，例如「我想知道怎麼教小孩騎腳踏車，從害怕到獨立騎乘的完整過程」，AI 不只會給出文字回答，更會直接在 YouTube 的影片庫中找到最精準的片段，並自動跳轉到那個時間點播放。

這讓 YouTube 從一個「你去裡面找影片」的平台，進化成一個「能精準回答你問題的知識庫」。

Universal Cart 跨平台購物車：AI 自動追價、檢查規格、找出神卡回饋

對於每天在各大電商平台之間比價的消費者，Google 這次的 Universal Cart 可以橫跨 Amazon、Walmart 等主流電商平台，讓你把不同網站的商品集中放進同一個購物車。

但真正的殺手鐧不是整合購物車本身，而是它背後的 AI 能力：自動監控歷史低價並在降價時通知你、即時檢查電腦零件之間的相容性、以及分析你 Google Wallet 中的信用卡方案，推薦最划算的刷卡回饋組合。購物這件事，從此多了一個永遠不會忘記比價的 AI 夥伴。

軟硬體整合：Android XR 智慧眼鏡與最強基礎設施

軟體生態系的進化，必須由強大的硬體基礎承載。Google 這次不只發布了軟體功能，更在實體設備和底層算力上展示了他們的長期佈局。

Google 音訊與顯示型智慧眼鏡：聯手三星、高通與時尚品牌的野心之作

Google 這次的智慧眼鏡策略，分為兩條產品線同步推進，搭載自家的 Android XR 系統，並與三星、高通在硬體層面深度合作。

音訊智慧眼鏡預計秋季率先上市，主打語音互動場景：你可以戴著它邊走邊問問題、用語音指令修改照片、或是讓 AI 在耳邊即時提供導航引導。而更令人期待的顯示型智慧眼鏡，則能將即時翻譯字幕、導航路線和資訊提示，直接投影在你的視野中，那種科幻電影裡的 AR 體驗，被搬進日常生活。Google 這次也與多個時尚品牌合作，顯然意識到「戴出去不尷尬」和「功能夠強大」同等重要。

TPU 8t & 8i 晶片：打造全球最大規模的分散式訓練叢集

在最底層的算力基礎設施上，Google 發布了新一代 TPU 8t 和 TPU 8i 晶片，為整個 AI 生態系提供引擎動力。

TPU 8t 的原始算力達到前代的 3 倍，並且能跨資料中心進行分散式訓練，將大型模型的訓練時間從過去的數月縮短至數週，這對 AI 研究迭代速度的影響是革命性的。TPU 8i 則針對推理場景優化，在速度與能效上同步提升，雙倍的能效表現，直接壓低了大規模部署 AI Agent 的電力成本。

創紀錄 Q1 財報與 Google I/O 帶來哪些利多？

大會的技術亮點固然令人驚豔， 我們另外從財報端看看 Google 這次是否是正式將 AI 營收收入囊中：

單季營收破千億、股價創歷史新高

2026 年 Q1，Alphabet 繳出：單季營收達 1,099 億美元，每股盈餘 5.11 美元，Google Cloud 業務更是狂飆 63%。在這樣的財務底氣下，Google 辦這場 I/O 大會，比這解讀成是在向市場宣告：AI 的投資，已開始大規模回收！

利多一：Gemini 3.5 Flash 與 TPU 8i 連線，完美化解「AI 算力成本過高」的投資人焦慮

過去兩年，投資人對 AI 公司最大的疑慮之一，就是「無底洞的算力燒錢」，每次模型升級，成本似乎都要跟著翻倍。Gemini 3.5 Flash 的問世，加上 TPU 8i 雙倍能效的硬體加持，直接回應了這個焦慮：成本砍半、速度翻倍、能效翻倍，三項指標同步優化，清楚證明 Google 在 AI 的投資開始有高回報，以及利潤率的改善也清晰可見。

利多二：從搜尋到訂閱，Agent 生態系讓 3.5 億付費會員與企業用戶「黏著度大增」

這場大會推出的所有功能，有一個共同點：讓使用者越來越難以離開 Google 生態系。Gemini Spark 監控你的 Gmail、Universal Cart 整合你的購物習慣、Search Agents 追蹤你的個人化目標，每一個功能都在讓使用者與 Google 的數據生態深度綁定。

對於企業端，就直接轉化成持續加碼的雲端訂閱；對於消費端，也刺激 Gemini 訂閱的付費轉換。難怪多家華爾街分析師在大會後紛紛上調 Alphabet 的目標價至 490 ～ 515 美元。

利多三：搜尋霸主地位不可動搖，AI 化搜尋宣告反擊

過去兩年，市場都認為 Google 的搜尋霸主地位，會被 ChatGPT、Perplexity 等新型 AI 搜尋工具侵蝕甚至取代。但這場 I/O 大會，等於是 Google 對這個敘事的正面回擊。

生成式 UI 讓搜尋結果進化成可互動的個人化工具、Search Agents 讓搜尋從單次行為變成長期服務、Intelligent Search Box 打破了搜尋框的輸入限制，這一系列回擊，也是 Google 在原來的廣告/搜尋業務上構築的新一道護城河。市場對「Google 搜尋會被取代」的擔憂，至此應該可以大幅緩解。

安全與信任：SynthID 與 C2PA 內容憑證防止 AI 偽造

在 AI 能力全面爆炸的同時，Google 也沒有迴避 AI 時代的重要問題：我們如何知道眼前的內容是真實的？

這場大會在 AI 安全層面同樣有重量級的宣布。OpenAI、Eleven Labs 等業界玩家正式宣布加入 Google 的 SynthID 技術陣營，為 AI 生成的圖像、音訊和影片嵌入不可見的數位浮水印，讓偵測變得可能。

與此同時，Chrome 瀏覽器也新增一個實用的右鍵功能：使用者可以對任何網頁上的圖片按右鍵，直接詢問 Gemini「這張圖片是否曾遭 AI 修改或生成？」，系統會結合 C2PA 內容憑證標準進行分析並給出判斷。在深偽（Deepfake）技術越來越氾濫的今天，這個功能的價值比商業上使否賺得到錢還來得重要！

我們的生活會如何改變？

筆者認為這場 2026 年 Google I/O 的核心主軸為：AI 正從前景退到背景，從主角變成基礎設施。

就像電力發明之初，人們需要刻意去「使用電」；但今天，電只是靜靜地流通在牆壁裡，讓一切運作。AI 代理人的未來，正在走向同一條路：它不需要你特地打開一個聊天視窗，它只是在你生活的各個角落默默待命，當你需要的時候，一切早已準備好了。

Google 用這場大會重新宣告一個通過生態系、硬體與代理平台三重護城河築起的回歸。在這個「代理人時代（Agentic Era）」，真正的競爭，已不再是比拚誰的模型參數最大，而是比拚誰能最自然地嵌入你每天的生活工作流，讓你甚至感受不到 AI 的存在，卻每天都在享受它帶來的效率紅利。

而這，才是 AI 發展到最後的樣態！

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機器人如何分類？

從小時候玩的機器人到餐廳協助送餐的機器，廣義上都可以稱為機器人。過去的機器人是依靠事先寫好的程式並自己運行，但在 AI 時代的機器人則是透過影像、聲音等感測器讀取周圍的訊息，再透過 AI 運行結果後自行操作。按照發展趨勢，筆者認為大致可以分成協作型機器人與人形機器人兩種：

協作型機器人是什麼？

協作型機器人（Cobot）是能夠直接與人接觸並一起工作的輔助機器人，一種輕型自動機械手臂，能夠從事對人類來說乏味、單調或危險的工作，並系統性的執行製造、組裝、焊接、堆疊等功能，可以改善製造流程並提高生產效率，幫助企業提升產能並降低製造費用。

與傳統工業機器人不同的地方是，傳統工業機器人建置導入成本高昂，一個工業機器人售價約 40~180 萬，另外還需要安裝成本約 100~200 萬不等，此外，傳統工業機器人無法彈性調整製造流程，加上體積較大及安置在定點操作，使佔地成本高，協作型機器人能夠做到價格合宜、彈性調整、體積較小等優點，逐漸被需要自動化生產的工廠接受。

(左邊為傳統工業機器人，因機型關係需要固定在一個地點操作，佔地空間較大。右邊為協作型機器人，可以輕鬆組裝卸載且機型較小，具有彈性調整的空間。資料來源：Omron)

人形機器人是什麼？

人形機器人（android），又稱仿生人或類人形機器人（Humanoid robot），是一種模仿人類外觀和行為的機器人，例如有頭部、軀幹跟手腳，並利用人工智慧和機器人技術製造而成。這些機器人通常被設計為能夠與人類進行交互，並在人類生產和生活中扮演著重要角色。

圖片來源：正淩精工官網

與協作型機器人不同地方在於，人形機器人需要能夠理解人類的語言和指令，因此 AI 人工智慧扮演了重要的的關鍵技術，讓人形機器人能夠深度學習，具有神經網路及語言處理，也是這幾年較多延伸應用場景的類別。人形機器人的構造也較為複雜，分為四大關鍵模組：

控制模組（大腦與小腦層）

控制模組負責人形機器人的決策處理與運動規劃。就像人的大腦，主導感知、認知到控制。由於人形機器人需在邊緣端運行大型語言模型（LLM）與視覺語言模型（VLM），硬體上就是放入運算晶片、嵌入式運算平台，而因為要 24hr 大量運算，因此散熱也是一大挑戰。

感測模組（感知層）

感測模組如同人的感官，負責蒐集環境數據 。包含視覺感測（如相機、RADAR/LiDAR）、聽覺、觸覺（如六軸力矩感測器）與空間 AI 系統 。為了處理來自多種感測器的海量資料，模組內部需透過高效能的乙太網絡訊號連接器確保訊號傳輸的穩定性與高頻寬，建構對 3D 環境的即時理解 。

電源模組（動力層）

電源模組為機器人的複雜系統提供電力，包含電池組與電力傳輸組件 。人形機器人對能量密度與安全性有極高要求，除了高電流密度的充電連接器外，為了提升商用續航力，也延伸出可快速更換的換電模組設計 。此外，電源運作產生的熱散逸也是目前技術的主要挑戰之一 。

執行模組（實體層/運動層）

執行模組是人形機器人完成物理任務的「肌肉」與「骨骼」，包含關節執行器、馬達、減速器與滾珠螺桿 。透過靈巧手與肢體關節的協調，執行模組能將控制指令轉化為精細動作 。需要高度緊湊的結構設計，以支撐機器人進行靈巧的操作 。

機器人產業概況

協作型機器人及人型機器人的應用及產業現狀截然不同，筆者將拆分兩點說明，

協作型機器人產業概況

全球正迎來工業 4.0 ，在這浪潮下，協作機器人正迅速崛起，成為工廠自動化的重要關鍵。工業 4.0 注重自動化及數位化，協作機器人能夠與傳統工業機器人及人類共同完成生產，此外，在全球工廠缺工的問題逐步提升，使勞動力成本不斷上升，協作機器人不僅能夠解決缺工問題，又能夠 24 小時的進行生產，提升生產效率，最重要是，技術日益進步之下，協作機器人的成本持續下降及功能持續進步，故越來越多工廠願意使用協作機器人。

協作機器人龍頭業者 Universal Robots 的客戶中，即有超過 9 成為中小企業，且按其公布數據，目前僅接觸約 2% 潛在客戶，另外，調研機構 Global Information 預計， 未來協作機器人市場「複合年增長率將有 20.5%」（2023年-2028 年），市場極具發展潛力。

人形機器人產業概況

2026 年全球人形機器人市場產值估計約為 80 億美元，預計以約 50% 的年複合成長率（CAGR）持續噴發。根據 IDC 預測，2026 年全球出貨量將突破 51 萬台。主要得益於中國廠商（如宇樹科技、銀河通用）憑藉供應鏈優勢快速放量。緊追在後的則是美國廠商，目前出貨佔比大約是 中國 97%：美國 3%。

人形機器人-運算層面

人形機器人能夠在這兩年看到萌芽的曙光，是因為「晶片運算能力」提升，輝達強調人形機器人的發展是基於晶片運算能力提升和硬體同時進步，因此在運算層輝達推出各種解方，像是專為人型機器人打造的 Project GR00T 基礎模型、以及用於自主移動機器人（AMR）的 AI 視覺辨識 Issac Perceptor，提高機器人對於人類行為的認知能力，進而執行複雜任務，未來將有望代替人類完成所謂的 4D 任務（Dirty、Dull、Dangerous、Difficult）。

各家廠商也推出自己的 VLA 訓練模型，VLA 可以把視覺資訊與語言指令直接轉換成動作軌跡。包括 Google 的 RT-2、Figure AI 的 Helix（首創雙系統 VLA）以及字節跳動的 GR-3（40 億參數規模）。運算包含環境感知、動態平衡、步態生成、驅動控制與避障等等，這部分基於 AI 模型的發展，隨著數據的積累速度只會越來越快。

人形機器人-硬體層面

Tesla 2021 年就首次公開 Optimus 機器人計畫，並於 2022 年發表 Optimus 機器人原形。目前 Tesla 已進入 Optimus Gen 3 階段，雖然因靈巧手散熱及結構磨耗等問題導致進度略有修正，但官方預計原型機於 2026 年中期對外展示，並計畫於 2026 年底量產，最終年產能目標定為 100 萬台 。

人形機器人的應用最初就是想要替代人類作一些重複且繁重的工作，目前挪威公司 1X Technologies 已於 2025 年底開放家用人形機器人 NEO 的預購，並推出訂閱制方案 ($499/月)，標誌著人形機器人開始嘗試進入家庭執行日常家務 。Figure AI 已與 BMW 合作，在實際工廠環境中累積超過 1,250 小時的運行時數。

不過人形機器人現階段僅用於小範圍試點的導入試驗，目前距離真正商用化仍有一段距離，不過可以確定的是，隨著生成式 AI 的發展，人形機器人的發展及進步絕對是持續進行的，雖然現在還看不到明確的應用，但在 AI 技術突飛猛進的情況下，正式產品的推出說不定會比我們想像來得快。

機器人概念股有哪些？

機器人發展的終極目標就是實現實體 AI (Physical AI)，讓 AI 具備與物理世界互動的能力。之所以選擇『人形』作為開發藍圖，是因為我們身處一個『以人為本』設計的世界，理論上人形機器人在適應性上遠勝於傳統協作型或其他仿生機器人，成為解決人類勞動力短缺的最佳解法。以下筆者整理人形機器人供應鏈中值得關注的概念股：

上銀（2049）

過去主要做精密線性傳動元件，其生產的滾珠螺桿、線性滑軌與工業級機器人手臂，廣泛應用於工具機、半導體設備、光電面板及自動化產線 。為了進軍人形機器人市場，上銀開發人形機器人關節所需的諧波減速機與交叉滾柱軸承等核心零件。結合旗下大銀微系統（4576）的精密電機技術，推出一體化的「整合型關節模組」，大幅降低開發門檻並縮短組裝時間 。

大銀微系統（4576）

核心產品包含線型馬達、力矩馬達、驅動器與定位平台，廣泛應用於半導體產線、醫療設備及自動化精密檢測產業 。與母公司上銀（2049）發揮垂直整合，將減速器、無框馬達與驅動器整合成一體化的機器人關節模組，並進一步研發靈巧手所需的微型精密馬達技術。

信邦（3023）

過去主要深耕於 MAGIC 五大領域（醫療、汽車、綠能、工業、通訊）的線束與連接器，有高度客製化的設計與研發能力。信邦早已與美國排名前三大的人形機器人大廠展開深度合作，由最初研發階段便協助客戶設計全套機內解決方案，包含整機的電源訊號傳輸與複雜的線束走線，且為該領域之單一供應商 。預期隨人形機器人產業步入商業化，其中一家美系客戶將於 2026 年現規模量產，預計出貨量達 1 萬套，並帶動信邦機器人業務營收貢獻於 2027 年成長 。

亞德客-KY（1590）

全球主要的氣動元件與自動化解決方案供應商，產品廣泛應用於各類智慧製造與工廠自動化產線。亞德客近年積極投入並擴充線性滑軌產能，產品線從傳統氣動控制延伸至高階精密傳動元件。線性滑軌是人形機器人機械結構中負責支撐各關節精準的線性運動與承重。被視為機器人關鍵傳動件的重要台廠。

松川精密（7788）

專攻精密電磁繼電器（Relays)，產品應用於家電、汽車電子、工業控制及新能源系統，是國內繼電器領域的龍頭業者。松川將技術應用於機器人的「電源模組」與電力分配系統，提供高壓直流繼電器等關鍵電力切換組件。繼電器負責維持人形機器人動力系統穩定。。

盟立（2464）

過去就是專做「無人工廠」，也就是工廠內的自動化設備，包含自動導航無人車（AGV）和自主移動機器人（AMR），應用於半導體、面板、電子組裝等產業。為了轉進機器人市場也積極與外部合作，先是與新代、義美旗下金鞍機械成立鞍新盟機器人專攻無人機、機器狗與人形機器人，打造研發生產一體。跟 Tesla 廠商和大（1536）合資成立「盟英科技」，專攻 AI 人形機器人核心零件。近期，也跟零組件廠精確合資生產機器人所需的關鍵金屬壓鑄件以及整機組裝。

和大（1536）

和大專做各種高精度齒輪、軸類零組件，過去打入 Tesla 電動車零組件，負責供應電動車減速齒輪。近幾年 Tesla 電動車受到中國品牌擠壓導致銷量下滑。進而藉此轉進 Tesla Optimus 供應鏈，供應用於手指關節處的行星減速器。2025 年更與盟立合資創立盟英科技，供應 Optimus 的諧波減速器與關節模組。

（以上個不還任何投資建議，若筆者沒有提到的，未來仍有機會切入機器人題材，讀者可自行深入研究）

人形機器人實際應用

目前人形機器人還無法做到「通用型」，像是人類一樣自由適應各種場景，還只能針對單一項目進行運作，大致可以分成製造、物流、服務三大應用層面。

人形機器人：製造應用

製造業是機器人最早進入、也是目前技術最成熟的領域。搭配企業推動「無人工廠」。最經典的案例就是特斯拉的 Optimus ，特斯拉已將其弗里蒙特工廠的部分產線改造為人形機器人 Optimus 的專屬製造區。因為邊緣 AI 的下放，機器人可以在現有的生產環境中直接執行即時數據採集與決策，不用為了自動化而全面停機汰換設備，顯著縮短投資回收期。圖片來源：Tesla

人形機器人：物流應用

物流業的環境比封閉工廠更為動態且複雜，對機器人的感知能力要求更高。目前物流業龍頭 Amazon 部署 Agility Robotics 的 Digit 機器人來處理空托盤與物料分揀任務，透過雙腳設計適應為人類設計的倉儲空間 。隨著 Edge 端算力提升，物流機器人已經能透過乙太網絡與感測器融合，實現毫秒級的避障與路徑規劃 。

圖片來源：Amazon

人形機器人：服務應用

服務應用讓機器人走入一般大眾生活，針對各種場域推出各式各樣的機器人，在醫療照護領域，服務機器人也開始輔助即時決策與病患監控。商業模式也從買斷制轉向訂閱制，像是 NEO 提供的每月 499 美元方案，大幅降低了進入家庭的門檻，目前也有公司推出看家、清潔等居家家務功能。

圖片來源：長聯科技

預計短期內（2025 至 2027 年）市場重心會繼續集中在製造與物流，主要是這些場景相對結構化，且「機器換人」的經濟效益非常明確。但長遠來看，通用型服務機器人將會成為市場規模最大的類別。隨著硬體成本因規模化與中國供應鏈競爭而大幅下滑，人形機器人與人類的比例最終可能達到 1:1 甚至更高，潛在總需求量可能達到百億台規模 。雖然製造業目前提供穩定的產值，但服務應用更能進入千家萬戶執行多元任務，被視為繼智慧手機與新能源車之後的下一個顛覆性產品。

機器人概念股還能投資嗎？

綜合上述，不管是協作型機器人或人形機器人，可預見的未來都有高成長率，就產業面來說，發展前景絕對是正向的，不過以投資的角度來說，產業面跟投資面不能劃上等號，以投資角度來看，未來有爆發性成長的產業，資本市場會給予高本益比，對於已經成熟發展的產業本益比相對較低，除此之外，也要考慮到題材面跟營收獲利狀況，股價是否已經反應了利多消息。

機器人概念股還能投資嗎：股價面

協作型機器人這個題材，市場跟股價過去已經有反應，實質營收獲利的部分，目前沒有看到公司有明顯的爆發性成長，而本益比較高的人形機器人，目前還處於初步發展階段，佔上述公司的營收比重仍較低，目前這些公司的基本面無法支撐現在飆漲的股價，現階段投資風險較高。

機器人概念股還能投資嗎：產業面

本次推使股價飆漲的主因是人形機器人的題材，但廣達董事長林百里在 2024 年股東會後曾表示，「人形機器人是很浪費能源的，很多機器人看起來很高級，但沒有生意做」，因為人形機器人若要用機器達到人類肌肉的外觀效果，將會變得相當的笨重，雙腳則要能夠成受身體的重量，不但工程上窒礙難行，也需要消耗大量電力，目前看來人形機器人要全面商用化還需要一段時間發展，目前主要先從工廠端、物流端開始試行。

目前台廠概念股多數是從過去做工具機的經驗下手，以自己擅長的部分與他人策略結盟。近兩年也有感的看到各種聯盟、合資公司的誕生。雖然台廠目前還沒有能力直接做出整機，僅能依靠打入中美供應鏈以及提供模組解方的方式一點一點累計經驗，在後續全球機器人需求擴張下，或是提前搶佔利基型市場，還是有機會擴大受惠。

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特用化學是什麼？

特用化學品是指針對特定工業用途的化學材料。被使用在半導體製程中的各個環節，賦予最終產品的功能性或是雜質控制。而跟一般的化學品不同，特化的生產流程涉及複雜的高純度合成、多級純化、嚴苛的品質控管以及深度客製化，也讓它的價格與利潤率遠高於基礎化學品 。

特用化學品的應用範圍極廣，涵蓋電子、醫療、建築與汽車等關鍵領域。筆者大致整理半導體產業中常見的特用化學材料及具體應用：

特用化學品的製造比較像是「少量多樣」，每一種產品都是為了特定客戶量身打造，因此通常具有極高的客戶黏著度與漫長的驗證周期。

全球特用化學市場規模

根據 ResearchNester 統計，2025 年全球特用化學品市場規模約在 9,407.2 億美元，預計在 2036 年底達到 1.43 兆美元的高峰，2026-2036年的複合年增長率（CAGR）約為 3.9% 。前面也提到，隨著 AI 需求的爆發，2026 年產業規模預估將進一步攀升至 9,787.9 億美元 。

特用化學市場佔比

預計到 2036 年，亞太地區將占全球特用化學市場的 50% 份額。原因就是半導體產能持續向亞洲傾斜，近年 CAGR 達到 6.1%。當製程每推進一個世代，所需化學品的純度要求與配方複雜度便呈幾何級數增加，也帶動單片晶圓所消耗化學品的價值提升。其中，中國是全球最大的化學品市場，努力從基礎化學品向精細化學品轉型，而特化龍頭還是美國與德國，例如：杜邦 DuPont、陶氏 Dow 與巴斯夫 BASF 等巨頭，繼續搶佔高端研發市場。

台灣特用化學產業現況

回溯台灣半導體產業會發現長期都是依賴歐美日國家進口。在過去數十年中，台灣晶圓代工廠雖然在製造工藝上領先全球，但重要的特用化學品，像是高端光阻液、特殊氣體與清洗用電子級酸液，絕大多數被日商（如信越化學、住友化學、JSR）及歐美商（如德國默克、美國陶氏）所壟斷 。過去追求全球化時被視為比較利益，但在近年地緣政治風險加大卻成為供應鏈韌性的最大隱憂。

AI 時代加速國產替代

進入半導體供應鏈的驗證期通常要 2 至 3 年，讓變換廠商的摩擦成本過大。但是一旦通過驗證，廠商就能與客戶建立起長期、高黏著度的供應關係。在 AI 浪潮、地緣政治衝突與 ESG 法規的三重夾擊下，台灣本土廠商因此獲得切入空間：

• AI 與先進封裝帶動需求：CoWoS 產能預計在 2026 年底大幅提升，台積電計畫將 CoWoS 月產能從 8 萬片拉升至 12~13 萬片。帶動感光介電層 (PSPI)、剝離劑與光敏絕緣材料等需求同步成長 。
• 外部衝突避險：2019 年日韓貿易戰，當時日本突然管制氟化氫、EUV 光阻劑與氟化聚醯亞胺出口韓國，幾乎癱瘓三星電子的先進製程。台積電也設定 2030 年前，將台灣在地採購原物料比例提升至 68% 。
• ESG 與 2026 碳費上路：2026 年起開徵碳費，讓國際運輸成本與碳足跡變成負擔，具備在地化供應與循環經濟優勢的台廠獲得利多。

特用化學概念股

台特化 (4772)：GAA 架構下的氣體霸主

台特化專注於特殊氣體領域，是國內唯一生產高純度矽乙烷（Disilane）的廠商，這款產品與矽丙烷共同佔據了其營收的 70% 。在 2 奈米製程中，由於電晶體結構轉向 GAA，矽乙烷的單位用量較 3 奈米顯著增加 1.5 至 2 倍，這使得台特化直接進入了高速成長軌道 。法人預估其 2026 年矽乙烷稼動率將從 5~6 成躍升至 7~8 成，EPS 有望挑戰 7.5 元的水準，其技術護城河在於對氣體極致純化的處理能力以及與下游龍頭廠的深度綁定 。

新應材 (4749)：特化首位「千金」股

作為台灣首支股價衝上千元的特化類股。新應材原以顯示器光阻材料起家，近年轉型半導體黃光微影材料。核心產品「表面改質劑（Rinse）」已成功打入台積電 2 奈米供應鏈，營收貢獻度高達 70%。更具想像空間的是開發中的 DUV 光阻液（KrF、ArFi），預計在 2026 年第二季量產，預期挑戰日商長年壟斷。法人預估 2026 年毛利率將穩定在 44% 左右，EPS 成長強勁。

三福化 (4755)：循環經濟的先行者

三福化花費 15 年研發 TMAH（顯影劑）回收技術。回收後的品質優於新品，且具備不到新品 ⅓ 的超低碳排，帶來強大的定價優勢。公司目前約有 10 個回收案子與客戶進行驗證，龍頭廠預計於 2026 年第二季開始放量。此外，受惠於 CoWoS 需求，三福化的半導體相關業務年增率預期將達到 20% 至 30% 以上，兼具半導體成長與 ESG 市場。

長興 (1717) 與達興 (5234)

長興作為老牌特化龍頭，近年來加強在半導體佈局。旗下長廣精機的真空壓膜機已站穩全球龍頭地位，這在先進封裝製程中是不可或缺的設備耗材 。而達興材料則憑藉 PSPI 感光介電絕緣層，在 CoWoS 及前段晶圓製程材料上取得突破，成功降低了對面板產業的依賴，帶動毛利率站穩 40% 以上，展現出極強的獲利轉折 。

為什麼近期特化股選擇發行可轉債 CB？

近期可以觀察到，台灣特化類股頻繁的發行可轉換公司債（CB），這消息代表什麼意思呢？股感認為大致有以下原因：

• 支應龐大的資本支出：半導體化學品的生產需要高等級的無塵室、精密的純化系統與嚴苛的實驗設備。例如：三福化、新應材等公司均有明確的建廠計畫，而發行 CB 是比向銀行貸款更具彈性的融資管道 。
• 低利息成本融資：CB 通常設定極低的票面利率（台灣 CB 大多是 0%），企業可以用極低的資金成本籌得擴產資金。而且未來股價因為業績爆發而超過轉換價的時候，公司甚至不需要償還本金，可以直接把負債轉為股本。
• 鎖定未來價格：因為 CB 提供在未來「有條件」稀釋股權的方式。對於正處於技術突破期的公司，大股東往往希望在股價高點時才轉讓股權，而發行 CB 具備鎖定未來認股價的效果 。

投資人需要注意什麼？

• 股價聯動與買賣點：CB 的價格通常與標的股票高度相關。當公司發行 CB 前後，往往伴隨著密集的法說會與利多訊息發布，以利於債券的順利發行與競拍 。投資者應關注「轉換價格」，如果現價超過轉換價，那在 CB 套利的進出下可能導致股價波動加劇 。
• 稀釋風險與賣壓：發行 CB 對公司最直接的負面影響就是未來股本的稀釋。一旦 CB 大量轉換，EPS 可能面臨被攤薄的壓力。此外，若標的股票剩餘比率低於 10%，容易出現價格劇烈震盪，所以 CB 投資人需要密切追蹤剩餘餘額。
• 注意市場風向：投資者需要警惕「發行後股價不漲反跌」且未能突破轉換價的標的。可能代表市場不認同其融資擴產的效益，或者該公司正面臨驗證失敗的隱形風險。

台灣特用化學未來展望

雖然仍有一些材料仰賴外國供應商，例如：CMP 研磨液（Slurry）供應依舊是美日商獨佔。但在有限度的替代外國產能以後，台灣特化廠慢慢具備議價能力，為台灣半導體供應鏈帶來改變：

• 研發主導權的回歸：隨著台積電 A16（1.6 奈米）製程開發時程提前，本土廠商必須具備持續的研發投入能力。讓材料開發將從「模仿外商」轉向「自主研發」 。
• 全球化佈局：配合客戶在新加坡、印度、美國與日本的設廠計畫，台灣特化廠如三福化、新應材正積極規劃海外供應時程。這雖然增加了營運複雜度，但也為其開拓了國際級客戶（如 Intel, Samsung,美光）市場的機會。
• ESG 帶來的結構性淘汰：2026 年開徵的碳費將成為低效率廠商的殺手。具備 N2O 減排技術、TMAH 回收能力與綠色製程的廠商，將獲得更高的利潤率與溢價 。

面臨的潛在風險

• 技術迭代：半導體製程未來若發生架構大改（例如從矽轉向新材料），既有的特化產線可能面臨巨大的減損風險。
• 地緣政治與原料價格：特用化學品雖然對油價敏感度較低，但如果關鍵上游稀有元素（稀土或特定氟化物）因為國際衝突被禁運，像是，台灣廠商仍可能面臨斷鏈危機。
• 人才爭奪戰：高純度合成與品質管理需要大量化學工程人才，這在少子化的台灣以及台積電吸納大量人才的背景下，將會是特化廠長線的挑戰。

結論

特用化學股普遍具有高黏著度、高毛利率與可預測的長線營收。隨著晶圓廠、封測廠擴產，未來幾年已經可以預見產能擴張，而台灣特化廠聚焦高階半導體材料，並藉著鄰近半導體產業鏈的優勢，相較於國際化學大廠可能受傳統化學業務拖累，台廠更能專注把製程技術升級的紅利轉化成爆發性營收成長。

【延伸閱讀】

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最新震撼彈！Intel 與 Apple 達成初步協議

全球半導體版圖迎來重大變動！根據《華爾街日報》引述知情人士的最新報導，Intel 與 Apple 已經正式敲定了一項初步晶片製造協議。

• 長達一年的角力與談判： 雙方歷經超過一年的密集協商，終於在近期確定了合約細節，確認英特爾將加入蘋果的晶圓代工供應鏈。
• 市場反應熱烈： 消息一出立刻震撼華爾街！至截稿前，英特爾股價受此利多消息刺激，大幅飆漲超過 14% 至 16%；蘋果股價也同步上漲約 1.5% 至 2%。
• 具體代工產品仍保密： 雖然合約已初步成立，但目前雙方對於英特爾將負責代工哪些具體的蘋果裝置（如 Mac、iPad 或 iPhone）仍三緘其口。

蘋果為何找上英特爾？解析三大背後戰略考量

蘋果長年與台灣的台積電（TSMC）保持緊密且成功的合作關係，為何選擇在此刻重新擁抱英特爾？業界專家分析，主要基於以下三大核心戰略：

分散供應鏈與降低地緣政治風險

蘋果過去將所有先進製程晶片全數交由台積電生產，這種「把雞蛋放在同一個籃子裡」的做法存在隱患。為了防範不可抗力的供應鏈中斷危機，尋求北美本土的英特爾作為第二供應商（Second Source），能為蘋果提供更穩固的產能保障。

AI 浪潮下的產能排擠效應

隨著全球人工智慧（AI）需求大爆發，輝達（NVIDIA）等科技巨頭大量包下台積電的先進製程產能。這使得蘋果在爭取最新製程與談判代工價格時，不再享有過去絕對的優勢與優先權，迫使蘋果必須尋找可靠的備用產能。

順應「美國製造」的政策壓力

美國政府近年來積極推動半導體產業回流。蘋果將部分訂單轉移給本土企業英特爾，不僅能強化與美國政府的合作關係，也有助於為未來的核心產品貼上「美國製造」的標籤，提升品牌形象。

最快 2027 年導入 Mac 與 iPhone？

雖然官方尚未公布具體細節，但綜合天風國際證券分析師郭明錤與廣發證券分析師蒲得宇（Jeff Pu）的預測，我們可以一窺蘋果未來的晶片佈局藍圖：

• 定位為純晶圓代工： 蘋果並非要放棄自研晶片退回 x86 架構，而是單純讓英特爾作為「代工廠」，負責生產蘋果自主設計的 ARM 架構 Apple Silicon 晶片。
• 2027 年導入 Mac 與 iPad 產線： 預計最快在 2027 年，英特爾將開始利用其 18A 製程，為新款的 MacBook Air 或 iPad Pro 生產入門級的 M 系列處理器。
• 2028 年跨足 iPhone 處理器： 到了 2028 年，英特爾的代工版圖可能進一步擴大至標準版（非 Pro 版）的 iPhone 機型，並有望採用英特爾更先進的 14A 製程技術。

總結：全球半導體版圖的重新洗牌

這項最新消息標誌著蘋果在供應鏈多元化邁出了關鍵的一步，雖然在可預見的未來內，台積電依然會是蘋果最高階 Pro 系列晶片無可取代的主力供應商，但英特爾成功打入蘋果供應鏈，無疑是近年來半導體產業最重要的一次戰略洗牌。未來兩家晶圓代工巨頭的技術博弈，將持續牽動全球科技產業的發展走向！

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自己的電自己發！

過去一段時間在各大媒體上常聽到「AI 算力競賽 = 電力競賽」的說法，誰有電誰就能蓋更多的資料中心。過去雲端存儲的時代，資料中心只是電網的被動消費者，用電量相對穩定且可預期。但現在 AI 訓練與即時推論需求讓單一資料中心功耗從傳統數十 MW 暴增至數百 MW 甚至 GW 級（NVIDIA GB200 單櫃功耗可達 1.4MW）。

如今全球資料中心電力需求在 2030 年將逼近 1,000 TWh，相當於日本全國用電總量。Hyperscalers 資本支出雖然大幅上修，想要修建更多的資料中心。但傳統電網升級速度嚴重落後，導致「有地無電、有錢無電」的窘境怎麼辦？既然無法連接到當地電網，那不如就自己發電！川普此舉就是為了避免電價轉嫁引發民怨，同時強迫業者加速轉向現場自建電源（Bring Your Own Power, BYOP）。自己的電自己發！

資料來源：IEA

目前電力如何進到資料中心？

要理解 AI 時代電力架構究竟遇到哪些問題之前，必須先了解傳統與現代供電鏈的差異，以及電是怎麼從發電廠進到資料中心的？我們大致可以把供電的整個流程可分為五個關鍵環節：

1. 發電端（Generation）：傳統上高度依賴遠端大型電廠（燃煤、燃氣、核能或再生能源），發電後以高壓（HV, 110kV~500kV）形式輸出。由於 AI 對電力的需求是 24/7 高基載，新興解方如 SOFC 或 SMR 開始直接在資料中心園區內部署模組化發電設備，產生直流電（DC），繞過遠端電網依賴。
2. 高壓輸電與變電站（Transmission & Substation）：電力經長距離輸電線路送到區域變電站，降壓至中壓（MV, 10kV~35kV）。這是傳統架構最大的瓶頸所在。因為電網擴建需 5-7年，併網排隊（Interconnection Queue）動輒數年，導致 AI 專案大量延宕。
3. 資料中心入口（Data Center Intake）：中壓電力進入園區後，經開關設備（Switchgear / GIS）與大型變壓器進一步降至低壓（LV, 380V~480V AC）。此階段仍以交流電（AC）為主，轉換損耗高。
4. 備援與分配（UPS / Power Distribution）：進入機房後，由UPS（不斷電系統）或BBU（電池備援單元）提供穩壓與瞬間備援，再透過 PDU（Power Distribution Unit）與 Power Shelf 分配至各機櫃。
5. 伺服器端最終使用（Server / Chip Level）：電源供應器（PSU）將 AC 轉為 DC，再經 DC-DC 轉換供給 GPU/CPU。傳統多階段 AC-DC 轉換導致整體效率只有 87-90%，散熱壓力巨大。

資料來源：IEA ; 股感自行整理

目前科技巨頭的因應對策是「電網輔助 + 現場自建基載 + HVDC 高壓直流集中供電」的混合模式，大幅縮短 Time-to-Power（電力就緒時間），並將效率提升至 94% 以上，以直接應對高密度 GPU 叢集對電力的需求。這部分在後面段落會再提到！

現在電力架構遇到哪些問題？

AI 基礎建設建置浪潮下，晶片生產商像是台積電等 Foundry 產能全開生產，但資料中心所需要的土地。前因是 AI 算力需求爆炸性成長（單櫃功耗暴增），後果則是全球近半專案面臨延期或取消，具體問題如下：

建置計畫大規模延期或取消 

全球 2026 年原預計新增 12-16 GW 資料中心容量，但目前只有約 ⅓ 進入施工階段，大部分計畫被迫延期或取消，或是只有說要蓋卻沒有任何動作，原因有好幾個。第一，是變壓器、開關設備（switchgear）、電池等關鍵電力設備在全球的交期時間拉長至 4-5 年，電網併網等待時間也超過數年。結果就是 AI 算力上線時程嚴重落後，Hyperscalers 資本支出雖然一直大幅增加，卻無法轉化為實際產能，全球近半 AI 資料中心專案其實都面臨相同困境。

全球宣布建造的資料中心中，大部分都延期

資料來源：sightline

電網過載與區域電力危機

以美國為例，近期 PJM（美國東部最大輸電組織）2025-2026 年因資料中心新增需求，容量拍賣價格暴漲 12 倍，電費直接轉嫁給一般用戶，引發民怨。加上電網老化、燃煤機組加速退役、新增燃氣容量不足，再生能源又具間歇性，無法滿足AI 24/7 的基載需求。

台灣情況同樣嚴峻，根據勤業眾信表示，目前 36 座資料中心用電只占全國總用電量 0.16%，但 AI 算力中心用電預估將從 2026 年的 60MW 暴增至 2029 年 450MW（成長 6.5 倍），2024 年以後，台電已嚴格限制桃園以北 5MW 以上新案，並強制引導往中南部電源較充足區域，顯示目前北台灣電網容量已吃緊。

資料來源：報導者

供應鏈依賴與地緣風險 

美國仍高度仰賴中國進口高功率變壓器（2025 年前 10 個月進口逾 8,000 台，較 2022 年暴增）。目前全球電力設備產能嚴重不足，即使業者有錢也無法快速建置，就連用電設備都遇到「非紅供應鏈」的轉型壓力，進一步拖累 AI 專案進度。

電價上漲、環境壓力與氣候目標衝突 

資料中心 24hr 的基載需求推升化石燃料使用占比（目前超過 50%），而再生能源無法完全填補缺口，後果就是電價持續上漲，也延緩全球減碳目標。台灣能源署也同步趨嚴 PUE（Power Usage Effectiveness）規範，超大型資料中心不得超過 1.3 能源使用效率（PUE）指標，否則不核准新建，業者被迫必須同時兼顧效率與碳排。

選址受限與社區反彈

除了能源與設備問題外，資料中心也有臨避效應的問題。目前愛爾蘭、新加坡、美國北部維吉尼亞等地已限制或暫停新資料中心審核。因為電價、噪音、水資源爭議引發當地社區強烈反彈，讓許可時程進一步延長。

從全球產經結構觀察，電力供應已正式取代晶片，成為 AI 算力的實體極限。美國身為 AI 發展重鎮，也面對最嚴重的供電缺口，預估至 2030 年電力供給缺口將達 150 TWh，電網現代化進度不如預期，缺口會更進一步放大。台灣則面臨雙重挑戰，一方面是高達 95% 的能源進口依存度，另一方面是北台灣電網早已不堪負荷，難以支應 2029 年前預計成長 6.5 倍的 AI 耗電需求。

更不用說未來， AI 代理（Agent）模式會讓資料中心持續性的運轉，單次任務消耗 Token 數是傳統模式的 10 至 50 倍 ；然而，傳統電網正處於燃煤機組加速退役、新增併網排隊動輒耗時 3 至 5 年，升級速度遠滯後於建設。這導致產業思維徹底反轉：現在市場在看的不是誰的電比較便宜的「平均化能源成本（LCOE）」，而是誰能最快把電力引進機房的「電力就緒能力（Time-to-Power）」

目前的解方有哪些？

看完目前遇到的瓶頸後，我們來看看解決方法。因應上述瓶頸，資料中心電力架構從對當地發電廠的「純電網依賴」轉向「電網 + 現場自建 + HVDC 」的混合模式，每種解方都針對特定流程環節，解決不同流程的痛點：

現場自建電源（On-site Baseload）

資料中心直接在園區內部署模組化發電設備，實現「Behind-the-Meter」自主供電。與其等待電網併網排隊 3-7年、變壓器短缺，不如自給自足，通常只需要 90天~12個月即可上線，完全避開傳統輸電瓶頸，這也是川普與科技巨頭簽署保證時最希望的結果。

SMR（小型模組化核反應爐）

延續上個解方，SMR 提供乾淨、穩定、數十年基載零碳電力。透過工廠標準化生產與現場快速組裝，緩解傳統核電廠長達數十年的興建週期與財務壓力。SMR 有體積優勢與安全設計，讓電力供應從中心化轉向分散，甚至能直接佈建於資料中心旁，有效繞過老舊電網升級遲緩與配電損失的困境。更重要的是，它提供了再生能源難以企及的高穩定基載電力，完美契合 AI 算力二十四小時不停機的剛性需求。雖然目前 SMR 還是面臨初期成本與法規的問題，預計到 2030 年仍無法大規模商轉。

SOFC 固態氧化物燃料電池

SOFC 最早是用在 NASA 的太空任務中使用，核心原理是透過電化學反應，把燃料（如天然氣、氫氣或沼氣）中的化學能直接轉化為電能。與傳統火力發電需經過「燃燒產生熱能、帶動渦輪轉為動能、再轉換為電能」的多重損耗過程不同，SOFC 跳過了燃燒步驟，從源頭減少了能源轉換的損失。

SOFC 的電解質由固態陶瓷材料製成。以 Bloom Energy 的技術為例，燃料在陽極側重整後與來自陰極的氧離子結合，直接產生 300V 至 800V 的直流電，能無縫接入高壓直流（HVDC）匯流排系統。

相較於傳統電廠需要大量冷卻水（美國電網每生產 1 兆瓦時需消耗約 1.56 億加侖水），SOFC 在運作中產生的水蒸氣會被循環用於燃料重整，運轉期間「零耗水」。加上發電過程不涉及燃燒，系統運行時無震動、無燃燒噪音，且幾乎沒有有害物質（如氮氧化物、硫氧化物）排放。

Bloom Energy SOFC 解方

資料來源：Bloom Energy

這項技術之所以在 2026 年成為目前最務實的解方，是因為其部署只需 50 至 90 天，技術也相對成熟，且電效率高達 55% 以上，若結合熱電共生則可攀升至 90%，讓 SOFC 成為緩解「併網排隊」的最佳應急與長期基載方案 。目前 SOFC 全球龍頭 Bloom Energy 已跟 Oracle 簽下 GW 級大單，而台廠如台達電與高力也已成功切入相關供應鏈。

HVDC 高壓直流架構

在電力傳輸的過程中，每一次的交流/直流（AC/DC）轉換都會造成 3% 到 5% 的損耗 。對於單個機櫃功耗已突破 100kW 的 AI 伺服器而言，就代表巨大的浪費。高壓直流（HVDC）架構，特別是 800VDC 方案，正逐漸取代傳統的 480VAC 供電。

HVDC 簡單來說，就是電力直接以高壓直流供至 Power Shelf，取代傳統還要交流電轉直流電 （AC-DC） 帶來的熱損與空間占用。改用 HVDC 後，轉換效率能提升至 94% 以上，也釋放更多機櫃空間，以支援單一櫃中 MW 級的高密度 GPU 需求。這讓台達電與光寶科等供應商在供電優化路徑上取得領先地位。

台達電等領先廠商開發的固態變壓器（SST），能把中壓交流電（AC）直接轉換為 800V 直流電送至機櫃。這種架構能讓整體供電效率提升約 4% 至 5% 。在規模化運作下，這 5% 的效率提升可能節省數百萬美元的電費，也減少了散熱系統的負擔。

概念股有哪些？

目前 AI 電力商機已讓這些公司訂單能見度長達 3-8 年，只要資料中心的仍要繼續建置，
後續對於這些類股利多就不會斷，股感也列出下列幾檔標的供投資人參考：

• 台達電（2308）：全球電源龍頭，切入 HVDC Power Shelf、BBU、液冷與 SOFC ，所有在 AI 電力與散熱節點。2026 年4月初股價約 1,900 元，Daiwa 最新目標價 2,440元（上修 28.4%），預期 2026 EPS 35.077元（年增55.5%）、2027E 56.7元（年增57.6%）。主要受 AI GPU 電源需求爆發，其 AI 電源占比已由 2023 年的 2-3% 快速提升至 2025 年的 20-30%，2026 年預估再衝 19% 以上；在手 AI訂單滿手，產能吃緊，資本支出持續加碼，並已私募投資中鼎（9933）布局模組化資料中心，SOFC 預計 2026 年底小量生產、2027 年放量，長期成長動能最強。
• 中興電（1513）：新能源與重電核心，SOFC 技術已進入量產商業化階段，GIS 開關設備打入台積電與 AI 機房。2025 年 EPS 7.93 元符合預期，目前在手訂單逾 400億元、能見度至 2028-2030 年。受惠台電電網強韌計畫與 AI 電網建置需求，2026 年營收預估雙位數成長，EPS 區間 8.4-12.29 元。
• 高力（8996）：SOFC 關鍵熱能與液冷元件供應商，主力客戶就美商龍頭 Bloom Energy。受惠 CSP 自建電源浪潮，2026 年 Q1 營收創歷史新高、熱能產品年增 306%，訂單能見度達 2028 年，公司更砸 42 億元擴廠因應 AI 液冷與燃料電池需求。
• 華城（1519）：變壓器外銷龍頭，已打入美國 Stargate 等 AI 資料中心計畫。受惠全球變壓器短缺與非紅供應鏈需求，目前 AI-DC 訂單累計逾 120-150 億元、能見度至2028 年，2026 年 AI 應用占比預估從 2025 年的 5% 提升至 10% 以上，外銷比重首度突破 60%，毛利率維持高檔。
• 士電（1503）：GIS 開關設備與配電盤領導廠，UL 認證優勢。受惠電網升級與 AI 機房建置，在手訂單滿載至 2028 年，與台積電、國際雲端客戶深度綁定，重電事業穩健成長。

股感也列出美股市場的相關概念股，

未來發展路徑

2026 至 2028 年的解方還是以「SOFC + HVDC」為主導的過渡期，主因在於北美電網擴建速度遠滯後於負載增長，也讓資料中心自建電源比重快速提升 。2030 年後則會走向「多元低碳混合」架構，結合 SOFC 氫能轉型、SMR 小型核反應爐規模化及大量再生能源與儲能系統，形成更具韌性的電力供應體系 。

根據 IEA 預測，隨 AI Agent 模式普及，其單次任務 Token 消耗可能是傳統的 10-50 倍，這會讓 2035 年全球資料中心電力需求超過 1,700 TWh 。台廠憑藉在 HVDC、SOFC 系統整合及非紅供應鏈的明顯優勢，有望在全球 AI 電力解方中扮演關鍵角色 。

結論

短時間內 AI 擴張受到資料中心建設延誤而卡關，不論是電力缺口、人力短缺還是許可瓶頸都嚴重推遲建置時序。物理上的限制，雖然導致龐大的資本支出暫時無法回收，但轉念想卻從根本上抑制了供給過剩的風險，打消過去 1~2 年市場在爭執的 AI 供給過剩問題。目前的電力與土地限制反而讓 AI 估值更趨理性，要達到算力過剩的場景還相當的遠。

【延伸閱讀】

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ASIC 不同於 GPU 這類通用型晶片，而是針對特定任務、特定客戶需求所設計的客製化晶片。對 Google、Amazon、Meta、Microsoft 等大型 CSP 來說，當 AI 訓練與推論需求越來越龐大，只依賴 GPU 不僅成本高，也容易受到供應限制。因此，開發自家 AI ASIC，成為降低成本、提升效能、掌握產品差異化的重要策略。

近期 ASIC 題材再度受到市場高度關注，原因不只來自 Broadcom、Marvell 等美國 ASIC 大廠財報表現，也包含台股 ASIC 供應鏈出現新一輪成長訊號。尤其聯發科在 2026 年第一季法說會中，直接上修 AI ASIC 營收貢獻與 cloud ASIC 市場規模預估，使市場重新評價 ASIC 產業的長期成長性。聯發科表示，第一個 AI accelerator ASIC 專案預計在 2026 年第四季貢獻約 20 億美元營收，並且預估 2027 年 cloud ASIC 市場規模可達 700 億至 800 億美元。

本文將帶你一次看懂 ASIC 是什麼、ASIC 和 GPU 差在哪、ASIC 為什麼可能成為未來趨勢，以及台股與美股主要 ASIC 概念股最新展望。

編按：2026/2/4 更新，進入 2026 年後，美國 ASIC 龍頭廠商 Broadcom 與 Marvell 於最新財報中，皆再次確認 AI ASIC 與資料中心相關業務仍為主要成長引擎。Broadcom AI 相關訂單能見度已延伸至 2026 年，Marvell 則持續擴大在雲端客製化矽與高速互連領域的布局。整體來看，ASIC 產業已逐步從題材驅動，轉為由實際營收、訂單與客戶資本支出所支撐的中長期趨勢，市場關注焦點亦從「是否成長」轉向「成長結構與獲利品質」。

ASIC 是什麼？

ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，以下簡稱 ASIC），中文叫做「特定應用積體電路」，是指依產品需求不同而全客製化的特殊規格積體電路，是一種有別於標準工業 IC 的積體電路產品。不同於現在市場密切關注的通用型的 GPU（如 NVIDIA 的Blackwell&Hopper），ASIC 是針對特定產品應用的客製化晶片，相比通用型的 GPU，ASIC 具有更優異的計算效率、長期性價比高及晶片差異性等優勢，但是晶片在初期時，具有設計時間長及開發成本高等劣勢。

白話化就是，通用型的 GPU 可以當成基本款的轎車，如果只需要注重行車順暢安全，採用通用型的產品即可；ASIC是特別訂製的轎車，適合有特別需求的駕駛人，如注重渦輪增壓加速、車子內裝精緻度，就要採用特別客製化的產品。

ASIC 未來趨勢？

AI 浪潮下，ASIC 產業成長率估計達 38%

2023 年年初 ChatGPT 問世，讓 AI 產業開始備受重視，北美 CSP 業者紛紛開示積極建立資料中心（Data Center），目前大多是採用通用型的 GPU（如 NVIDIA 的 Blackwell&Hopper），但隨著 AI 的發展從雲端走向 Edge/Device 終端產品應用，以及不在受限於只能跟 NVIDIA 購買稀缺高昂的 GPU，CSP 業者開始嘗試透過委託 ASIC 廠商，開發屬於自己的自研晶片，讓 ASIC 廠商獲得龐大商機。

預期未來，在 ASIC 晶片具有差異化、成本優勢、降低功耗的特性，將受到 CSP 廠商的青睞，根據調研機構 Grand View Research 表示，ASIC 產業在 2024~2030 年的CAGR可達到 38%，此外，在 2024 年， ASIC 受限於 CoWoS 產能的不足，延後將晶片推進至先進製程，但隨著台積電 CoWoS 產能在 2025 年持續擴增，有助於 ASIC 晶片持續擴增及降低製造時程，依據本土券商報告，ASIC 對 CoWoS 先進封裝的需求，預期在 2025 年 YoY+77％，2026 年 YoY+18%。

ASIC 未來的成長性有望超過 GPU

1. 降低對 NVIDIA 的依賴：由於 NVIDIA 的 GPU（Blackwell&Hopper）效能太過優異，競爭對手 AMD 也幾乎無法競爭，使 NVIDIA 處於寡占地位，使 CSP 廠商基本上只能跟 NVIDIA 購買 GPU，但 NVIDIA 目前的產能遠遠無法滿足需求，使 NVIDIA 的 GPU 價格昂貴又具有稀缺性，為了不被 NVIDIA 限制 AI 的建置，CSP 廠商產生強烈動機，開始投入研發專有的自研晶片。
2. ASIC 更適合應用在AI終端應用：發展初期的 AI 雲端資料，適合採用通用型的 GPU，因為 GPU 適合處理大量且類似的數據，有利於資料中心訓練 AI 模型，但隨著 CSP 廠商追求差異化及走向 AI 終端應用，ASIC 將比 GPU 更適合，因為 ASIC 可以客製化打造特殊目的的晶片，為各家廠商做出不同產品及應用的差異化，更貼近客戶的需求。
3. ASIC 的性價比高於 GPU：雖然 ASIC 在一開始需要花費較大的時間設計（約 2~3 年），但設計完成之後，在生產成本將優於 GPU，依據伺服器晶片單位成本的算力（算力/價格，該比值越高越好），NVIDIA 的 GB200 為 0.31、AMD 的 MI300 為 0.22，但 AWS 目前的 ASIC 晶片 Trainium 2 為 0.57，故 ASIC 明顯有更高的性價比。

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綜合上述，CSP 廠商為了降低對 NVIDIA 的依賴、AI 發展逐漸往終端應用發展、ASIC 晶片性價比高於 GPU 等因素，未來 ASIC 的成長性是值得期待，且有望高於通用型GPU的成長率（但主要也是 GPU 目前的基期太高，ASIC 的基期太低）。

CSP 大廠研發 ASIC 進度？

CSP 廠商積極增加資本支出，ASIC 需求大增

近年來，北美四大 CSP 大廠是最積極投資 AI 相關業務，2025 年四大 CSP 廠商資本支出如下，Alphabet（Google母公司）為750億美元、Microsoft 為 800 億美元、Meta 為 600~650 億美元、Amazon 為 1,050 億美元 ，除了 Microsoft 沒有大幅增加（因為 2024 年已經是投入最多的CSP），其餘都是超出市場預期，這些高昂的資本支出，不僅跟 NVIDIA 購買 AI 伺服器，也投入研發自家的 ASIC 晶片，因為對於這些 CSP 廠商來說，若能在終端產品上市時間提前，又或是產品具有度特性，將會大幅度提升企業的長期的競爭力，此趨勢對於 ASIC 廠商來說將會是一大長期利多。

CSP 廠商產品路線圖

資料來源：券商報告、股感自行整理

ASIC 概念股

在 ASIC 開發過程中，主要會分為三個業務，

一，一次性開發費用（Non-recurring engineering；NRE）委外設計：指支付給研究、開發、設計和測試某項新產品的單次成本，包含了晶片的電路設計、驗證、打樣， 企業將為單個研發項目僅支付一次的 NRE 費用，NRE 費用通常較為昂貴。

二，統包、一站式方案服務（Turn-Key）：當 IC 設計完成後要進入生產的階段，ASIC 廠商會替客戶下單給晶圓廠進行生產、封裝測試，從量產的每一個晶片中，獲取一定比例的利潤，屬於長期穩定的收入來源。

三，矽智財出售：將開發完成的 IP(Intellectual Property)，也就是智慧財產權的概念，授權或出售給需要的 IC 設計公司。

故未來分析下述 ASIC 概念股的基本面時，需要考慮到上述提到的三個業務層面，評斷公司的營運狀況。

ASIC 概念股：世芯-KY（3661）

世芯-KY（3661）為 IC 設計服務公司，核心業務為 ASIC（特殊應用積體電路），應用涵蓋人工智慧（AI）、高效能運算（HPC）、雲端資料中心、車用電子與通訊網路等領域，其中以 AI 與 HPC 相關應用佔比最高。近年世芯-KY 聚焦先進製程與高階客製化設計，營收結構中約 90% 來自 7 奈米以下先進製程（含 5nm、3nm、2nm），顯示其技術定位明確鎖定高門檻市場。

世芯-KY 過去一段時間營運受到產品世代交替影響，舊有大型 AI 加速器專案進入生命週期尾聲，使短期營收承壓。不過，法人目前關注的重點，已轉向 2026 年北美 CSP 客戶 3 奈米 AI ASIC 專案是否能如期放量。最新法人觀點顯示，世芯-KY 仍被視為 AWS Trainium 3 晶片設計的重要受惠者。大摩指出，世芯-KY 仍是 Trainium 3「晶片設計」的唯一 ASIC 設計服務供應商，該專案可望於 2026 年第二季依進度量產；大摩並預估，Trainium 3 今年可能為世芯-KY 帶來約 23 億美元營收，2027 年進一步達 33 億美元，並重申「優於大盤」評等。

不過，世芯-KY 的投資邏輯也伴隨集中度風險。由於市場期待高度集中在 AWS Trainium 3 與後續 2 奈米 Trainium 4 專案，若客戶導入時程、台積電先進製程產能、HBM 供應、封裝產能或競爭者分食訂單發生變化，都可能影響營收與股價波動。花旗雖維持買進評等，但也將目標價下修至 4,200 元，以反映 CSP ASIC 從 5/4 奈米升級至 3 奈米的時程較預期更長，以及台積電先進製程晶圓供應吃緊等因素。

世芯-KY 的最新展望短期看 3 奈米 Trainium 3 放量是否如期發生，中期看 2 奈米 Trainium 4 是否順利接棒，長期則看公司能否降低單一客戶與單一專案依賴，擴大至更多 CSP、車用與網通 ASIC 專案。

編按：2026/2/4 更新，2025 年世芯-KY 營運仍受 美系 IDM 客戶 5 奈米 AI 加速器進入產品週期末段影響，出貨量明顯下滑，短期基本面處於逆風。不過，受惠於 NRE 收入占比提升，2025 年第四季毛利率逆勢升至 28.02%，顯示高階 ASIC 設計服務具備良好獲利支撐。展望後市，2026 年將是公司重返成長的關鍵年度，AWS Trainium 3（3nm） 於第二季量產、2nm NRE 專案持續認列，加上 車用 ADAS 專案正式放量，公司營運結構將由「量產低谷期」轉向「高毛利專案驅動期」。法人普遍預期，世芯-KY 自 2026 年起營收與獲利彈性將明顯放大，長期仍為 AI ASIC 產業中具高度戰略價值的關鍵供應商。

編按：2025/3/3 更新，2025/2/27為世芯-KY 2024Q4 法說會及公布財報，2025年營收年減10%~20%，主因為Intel Gaudi 3 需求疲軟，且中國理想汽車合作的 ADAS的自研晶片，因受到中國AI晶片禁令，需要重新設計，營收認列將遞延2-3個月，2025年營收比原先市場預期來得低，但隨著AI ASIC 產業快速發展，世芯 2025-2027 年營收的年複合成長率可達40-50%，Amazon Trainium 3 & Inferentia 3 確定會在 2026 年貢獻龐大營收，後續仍有車用、網通 Switch 晶片等專案，券商普遍預期 2026 年 EPS 為 120~140 元。

ASIC 概念股：創意（3443）

創意電子（3443）為國內首家專注於 ASIC 設計服務（SoC Design Service）與矽智財（IP）開發的公司，並提供從設計到量產的 Turnkey 一站式服務。台積電持有創意約 35% 股權，為最大股東，使創意在先進製程與先進封裝導入上具備顯著優勢。

從最新財務資料來看，創意 2026 年第一季表現仍維持強勁。公司公布 2026Q1 合併營收為 114.48 億元，季減 8%、年增 63%；EPS 為 12.28 元，季增 42%、年增 71%。其中，3 奈米以下製程已成為主要動能，3 奈米以下占 2026Q1 Turnkey 營收 60%，7 奈米以下占總 Turnkey 營收 72%，顯示 AI、雲端與先進製程專案已成為創意營收核心。

創意自 2025Q4 起重新分類營收結構，Cloud 類別在 2026Q1 已占總營收 81%，主要來自 CPU、AI accelerators、BMC 與加密貨幣專案；美國市場營收占比也達 68%，主要來自 cloud application 的 Turnkey 營收，以及 automotive application 的 NRE 營收。這代表創意已更明確轉向雲端 AI ASIC 量產供應鏈。

創意後續觀察重點有三個。第一，Cloud 類別是否能維持高占比，並帶動 Turnkey 營收持續放大。第二，3 奈米以下專案是否能穩定量產，並延續到 2 奈米與先進封裝。第三，毛利率是否能在 Turnkey 占比提高後維持穩定。因為 Turnkey 量產雖可放大營收，但毛利率通常低於 NRE；因此投資人不能只看營收成長，也要同步觀察毛利率、營業利益率與 EPS。

編按：2026/2/4 更新，創意於 2025 年第四季繳出亮眼成績單，Q4 營收年增 44%、全年營收達 341 億元，正式確認已成為 AI ASIC 量產浪潮的核心受惠者。雖然隨著 Turnkey 佔比快速拉升，毛利率結構性下滑（Q4 降至 19%）已成趨勢，但在營收規模放大的支撐下，營業利益與 EPS 仍顯著成長（Q4 EPS 8.65 元）。展望 2026 年，即便加密貨幣業務可能退潮，市場仍普遍看好 CSP AI 專案持續放量，加上創意在 先進封裝、矽光子、高速互連等高技術門檻領域的深耕，預期 2026 年營收仍可維持 中雙位數（mid-teens）成長，創意長期在 AI ASIC 生態系中的關鍵地位不變。

ASIC 概念股：聯發科（2454）

聯發科（2454）原本最被市場熟悉的身份，是全球一線手機 SoC 與智慧裝置晶片大廠，產品涵蓋智慧型手機、智慧家庭、Wi-Fi、AIoT、車用與電源管理 IC。不過最新 2026Q1 法說會後，聯發科的市場定位開始被重新定義：它不只是手機晶片公司，也正在成為雲端 AI ASIC 的重要新進者。

聯發科 2026Q1 營收為 1,492 億元，季減 0.7%、年減 2.7%；毛利率 46.3%，EPS 為 15.17 元。單看財報數字，第一季並不是全面強勁的成績單，因為手機業務受到記憶體成本與終端需求壓力影響。市場真正關注的是 AI ASIC 業務的能見度明顯提升。

聯發科表示，為美國 hyperscale 客戶開發的第一個 AI accelerator ASIC 專案進展順利，預期在 2026 年第四季貢獻約 20 億美元營收，2027 年則根據已取得產能擴大至數十億美元規模。另一個 AI accelerator ASIC 專案也正在與客戶及供應鏈夥伴合作，目標於 2027 年底前開始量產；同時，公司也正在參與數個新的資料中心 ASIC 機會，其中部分已進入最後討論階段。

聯發科在 Q&A 中也將 cloud ASIC 市場規模預估上修至 2027 年 700 億至 800 億美元，並維持 10% 至 15% 的市占率目標。若以這個目標推算，AI ASIC 將可能在未來幾年成為聯發科營收與獲利的重要成長軸，而不再只是補充型業務。

技術面上，聯發科不只強調晶片設計，也積極布局 SerDes、die-to-die、先進封裝、HBM、CPO 與系統級架構。公司已投資 9,000 萬美元於 CPO 光學引擎廠 Ayar Labs，並與 Microsoft Research 成功設計下一代主動式光纖線纜，目標是提升資料中心能源效率。

聯發科的 ASIC 題材和世芯-KY、創意不同。世芯與創意偏向 ASIC 設計服務與 Turnkey，聯發科則是以大型 IC 設計公司的角色，直接切入 hyperscaler AI accelerator ASIC。這使聯發科同時具備「雲端 AI ASIC」與「邊緣 AI SoC」兩條路線，未來市場將更關注其 AI ASIC 放量速度、毛利率變化，以及是否能拿下更多 CSP design-in。

ASIC 概念股：智原（3035）

智原（3035）為聯電集團旗下 IC 設計服務暨矽智財（IP）公司，原為聯電內部 IP 與 NRE（委託設計服務）部門，後切割獨立上市，聯電目前持股約 13.8%，仍為最大股東。公司核心業務涵蓋 ASIC 設計服務（NRE／MP）與自有矽智財授權（IP），名列全球前 15 大 SIP 矽智財供應商、全球前 50 大 ASIC 設計服務商，長期定位於高附加價值的客製化晶片設計。

根據智原 2026Q1 財報，公司第一季合併營收為 25.9 億元，季減 8%、年減 65%；毛利率達 47.3%，創下 13 季新高；稅後淨利為 1.0 億元，EPS 為 0.40 元。公司也指出，第一季再獲 14 奈米 AI ASIC 與高階封裝新案，顯示新專案仍在累積中。

智原目前的重點是毛利率回升與新案能見度，第一季營收年減幅度大，反映過去部分高基期專案與備料因素消退；但毛利率創 13 季新高，代表產品組合改善，且 NRE、IP 與較高附加價值業務開始支撐獲利結構。

後續觀察智原，需要看三件事。第一，14 奈米 AI ASIC 與高階封裝新案能否順利轉入量產。第二，先進封裝與 FinFET ASIC 專案是否能在 2026 年形成更明確營收貢獻。第三，毛利率回升是否能延續，而不是單季現象。

智原屬於「營收短期承壓、毛利率修復、新案累積」型 ASIC 概念股。若 AI ASIC 與先進封裝需求持續擴散到中階製程與多元應用，智原仍有機會受惠。

編按：（2026 年初更新）智原 2025 年成長動能明確來自 先進製程 NRE 與先進封裝專案放量，第四季 NRE 創新高顯示高階 ASIC 設計需求持續擴大。短期雖受一次性備料因素壓抑毛利率，但 2026 年起多項 FinFET ASIC 與 2.5D／3D 封裝專案進入量產，營運結構可望明顯改善。整體而言，智原已逐步從「設計服務商」轉型為 具系統整合與先進封裝能力的高階 ASIC 解決方案供應商，中長期成長性仍值得關注。

ASIC 概念股：M31（6643）

M31（6643）為台灣矽智財（IP）設計與授權公司，核心產品涵蓋 Foundation IP（基礎元件 IP）、High Speed Interface IP（高速介面 IP）與類比 IP，長期投入先進製程與差異化 IP 解決方案開發，協助客戶縮短設計週期、降低製造成本並提升產品競爭力。依市占與技術能量來看，M31 在 High Speed Interface IP 與 Foundation IP 全球排名第三、亞洲排名第一，且相較同業具備更高的客製彈性，為其重要競爭優勢。

M31 近年積極布局 2 奈米、3 奈米、5 奈米以下先進製程 IP，並與 AI、車用、高速運算客戶合作。公司先前表示，12/16 奈米與 6 奈米平台已進入小量試產，且 2 奈米 IP 被主要北美半導體公司採用，顯示先進製程布局正在逐步轉化為量產與商業價值。

展望 2026 年，M31 總經理張原熏表示，全年營收可望成長雙位數，權利金收入將是主要動能，占總營收比重將逼近 20%；同時，公司也會控制營業費用增幅，包含人員與 EDA 費用增幅都將控制在一定範圍內。M31 的投資邏輯更看重 IP 授權與權利金是否持續放大。一旦先進製程 IP 被更多 AI、車用與高速運算晶片採用，後續權利金收入有機會成為長期穩定來源。

不過，M31 也面臨費用壓力。先進製程 IP 研發需要高額 EDA、研發人力與驗證成本，若客戶導入時程延後，短期獲利會承壓。因此，M31 後續觀察重點在於權利金占比提升速度、2/3 奈米 IP 開案進度，以及費用控管是否有效。

編按（2026 年初更新）：M31 於 2025 年第三季確立營運谷底，後續成長動能來自 晶圓代工客戶業務放量、先進與成熟製程 IP 逐步進入量產，以及權利金結構性回升。在 ARM 退出部分 Foundation IP 市場、AI 與車用晶片推動高速介面升級的雙重趨勢下，M31 已完成關鍵技術與客戶布局，2025 年營收有望挑戰歷史新高，2026 年進一步進入成長加速期。整體而言，M31 仍屬 中長期基本面轉強型 IP 公司，後續表現值得持續追蹤。

ASIC 概念股：Broadcom（AVGO）

Broadcom（AVGO）是美國半導體與基礎設施軟體的重量級龍頭，營運主要分為兩大版圖：半導體解決方案與基礎設施軟體。其中半導體業務涵蓋網路、無線、伺服器/儲存、寬頻與工業等多條產品線；而在軟體端，博通於 2022 年完成收購 VMware，讓公司從「晶片供應商」進一步擴張為「企業基礎設施平台」供應商，也強化了整體現金流的穩定性與抗波動能力。

Broadcom 最新財報顯示，2026 會計年度第一季營收達 193.11 億美元，年增 29%；其中 AI revenue 達 84 億美元，年增 106%，高於公司原先預期。公司也預估第二季 AI semiconductor revenue 將達 107 億美元，顯示客製化 AI accelerator 與 AI networking 需求仍在加速。

Broadcom 的優勢在於客戶基礎、AI ASIC 經驗、網路晶片與光通訊能力。對大型 hyperscaler 而言，AI 資料中心的瓶頸不只在單顆 AI 加速器，還包含叢集規模、網路互連、頻寬、延遲、光學傳輸與功耗。Broadcom 能同時提供客製化 AI 晶片與網路互連解決方案，因此在資料中心基礎建設中的角色非常關鍵。

不過，Broadcom 後續也要觀察毛利率與產品組合。當 AI 硬體與系統級方案占比提高，可能帶來更多 pass-through 成本，使毛利率受到壓力；但若營收與營業利益金額持續放大，仍可支撐長期成長論述。

編按：2026/2/4 更新，博通於 2025/12/12（FY2025Q4）法說會釋出比 2025 年初更「硬」的 AI 能見度：Q4 總營收 180 億美元、年增 28%，主要由 AI 半導體與 VMware共同帶動；同時給出 FY2026Q1 指引營收 191 億美元、年增 28%。AI 半導體方面，公司揭露 Q4 AI 半導體營收 65 億美元、年增 74%，並指引 FY2026Q1 AI 半導體營收 82 億美元、年增 100%，顯示 hyperscaler 的 XPU/互連需求仍在加速。更具指標性的是，公司披露 AI 訂單在手（Backlog）達 730 億美元，預計 18 個月內交付，能見度直接延伸到 2026 年。
不過，市場同時聚焦在「成長的代價」：管理層明確提示 FY2026Q1 毛利率可能季減約 100bps，主因 AI 硬體與系統級銷售占比提高、加上 HBM 等 pass-through 成本，導致毛利率結構被稀釋。整體而言，博通的投資主軸更清晰地從「AI ASIC」擴張為「AI 基礎建設（XPU + Networking + Optical + System）」：營收規模成長確定性提升，但毛利率壓力與非 AI 業務復甦偏慢，會讓股價在高估值環境下更容易因毛利率指引而波動。後續觀察重點建議放在：AI 半導體營收能否延續高增、Backlog 消化速度、以及產品組合變化下營業利益金額是否持續放大。

ASIC 概念股：Marvell（MRVL）

Marvell 為美國 ASIC 老二， 主要提供半導體基礎設施解決方案，主力為網通、存儲等領域。公司將業務分為五大部門，分別為資料中心、電信基礎建設、企業網路、消費性電子及車用/工業，目前 Marvell 積極朝向雲端的應用。

近期的財報會議表示，FY2025Q 的營收展望為 18 億美元（QoQ+ 18.7%,YoY +26.1%），毛利率展望為 60.0%，遠優於市場預期預期，資料中心的營收持續是公司主要成長動能，AI ASIC 交貨量將逐季放大，且 800G 光收發模組營收也將持續成長，也開始出貨 1.6TB 的光收發模組，資料中心將季增 20%。

Marvell 2026 會計年度第四季營收為 22.19 億美元，全年營收達 81.95 億美元，創歷史新高，年增 42%。公司表示，成長主要由強勁 AI 需求帶動，並預期 2027 會計年度營收年增率將逐季加速，動能來自資料中心業務持續強勁，以及 bookings 維持歷史高檔。從營收結構來看，Marvell 2026 會計年度第四季 data center 營收達 16.51 億美元，年增 21%、季增 9%，占總營收 74%。這代表 Marvell 已高度轉向資料中心與 AI 基礎建設，而不再只是傳統網通與儲存晶片公司。

Marvell 後續重點在於 custom AI chip 設計案、資料中心互連、光通訊模組與收購整合。公司已完成 Celestial AI 與 XConn Technologies 收購，並將相關結果納入 2027 會計年度第一季財測，顯示其正在強化光互連與資料中心架構能力。Marvell 的市場期待更集中在 AI 客製化晶片與資料中心高速互連能否放大。若 CSP 自研晶片趨勢延續，Marvell 有機會受惠；但同時也需面對 Broadcom、聯發科、世芯-KY、創意等不同型態競爭者切入。

ASIC 結論＆個人看法

（撰稿時間，2026/05/05）ASIC 的長期趨勢已經比過去更明確。過去市場討論 ASIC，常停留在「CSP 想降低對 NVIDIA 依賴」這個角度；但現在更重要的是，AI 已經從單純模型訓練，走向雲端服務、企業應用、agentic AI、邊緣裝置與車用運算。當 AI 工作負載變得更穩定、更大規模、更長期，ASIC 的成本、能效與客製化優勢就會被放大。

但 ASIC 不會完全取代 GPU。GPU 仍然是 AI 訓練、通用運算與快速開發的重要基礎，NVIDIA 的 CUDA 生態系與整機櫃解決方案仍具有高度優勢。未來更可能出現的是 GPU 與 ASIC 並存：GPU 負責彈性與通用性，ASIC 負責特定任務的大規模效率最佳化。

以台股來看，ASIC 供應鏈也已經不只世芯-KY一家公司。世芯-KY 代表高階 AI ASIC 設計服務；創意代表台積電生態系與 Turnkey 量產；聯發科代表大型 IC 設計公司切入 hyperscaler AI ASIC；智原代表 ASIC 設計服務與 IP 的中階製程／先進封裝機會；M31 則代表先進製程 IP 與權利金模式。

後續觀察 ASIC 概念股，要看客戶專案是否真的進入量產；營收放大後毛利率與 EPS 是否同步改善；公司是否能從單一客戶、單一專案，擴大到更多 CSP、車用、網通與邊緣 AI 應用。若 AI 基礎建設投資維持高檔，ASIC 將會成為半導體產業中長期成長的重要主線之一。

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這場被稱為「晶片外交」的布局，一方面有助於降低地緣政治與關稅風險、貼近北美主要客戶需求；另一方面，也引發外界對成本結構、毛利率壓力與產能外移的討論。然而，在實際建廠推進與全球客戶需求持續擴張的背景下，美國擴廠計畫已確立為中長期趨勢。對台積電設備與廠務工程概念股而言，這波全球擴產浪潮將帶來哪些機會與挑戰？股感將在本文中深入解析。

編按：2026/4/19 更新，台積電最新法說會再度強化市場對半導體景氣與 AI 需求的信心，不只維持 2026 年資本支出 520～560 億美元區間，也將全年美元營收成長目標上調至年增超過 30%。在此帶動下，近期市場資金明顯回流半導體族群，從 IC 設計、晶圓製造、封裝測試到上游材料均見法人加碼布局，反映市場對整體產業鏈後市仍偏正向。若回到台積電設備與廠務工程概念股來看，隨著先進製程與 CoWoS 相關擴產持續推進，廠務、自動化與相關服務供應商的中長期接單動能仍具支撐，顯示這波資本支出不只利多台積電本身，也持續外溢到周邊供應鏈。

台積電設備概念股是什麼？

「台積電設備概念股」指的是與台積電生產設備、工廠建設、製程自動化及技術支援密切相關的上市公司。由於台積電在全球半導體市場中佔據關鍵地位，其大規模投資與擴產將直接帶動設備需求，進而影響供應鏈上的相關企業表現。因此，這些概念股往往能從台積電及其他晶圓代工龍頭的擴廠與技術升級中受益，成為市場關注的焦點。

根據提供的服務與產品，台積電設備概念股可分為以下三大類：

• 製程設備供應商：負責提供半導體製造自動化設備、光刻、蝕刻等關鍵製程機台，提升晶圓製造效率與精度。
• 工程建設與無塵室服務：承攬無塵室工程、機電系統整合及廠房基礎設施建設，確保生產環境符合高規格製程需求。
• 耗材與技術服務供應商：供應特殊氣體、化學藥劑及其他製程耗材，確保生產流程穩定運行。

這些公司通常會隨著台積電新廠建設與製程升級獲得大量訂單，因此備受投資人青睞，成為半導體產業供應鏈中極具成長潛力的一環。

台積電設備概念股有哪些？

台積電設備概念股不少，如何在眾多概念股中挑選出具有潛在爆發成長的潛力呢？筆者建議可以重點觀察兩點，

• 合約負債：在評估設備廠的財務狀況時，「合約負債」是一項關鍵指標，代表公司在提供商品或服務前，已從客戶收到的預付款項，關注設備廠的合約負債有助於投資者了解公司的訂單狀況和未來營收潛力。
• 海外蓋廠經驗：本篇文章認為的投資亮點在於「台積電在美國加碼投資 1,000 億美元」，故這些設備廠需要有能力幫助台積電在美國設廠，由於在美國蓋廠需要的技術能力、人力成本都跟台灣蓋廠不太一樣，若沒有相關經驗的話，不容易取得建廠的訂單，或即使拿到訂單，可能毛利率也會較低，故過去有海外蓋廠經驗、或已經有協助過台積電亞利桑那州晶圓廠的企業，會是投資標的的首選。

以下介紹台積電設備概念股的基本面，

台積電設備概念股：漢唐（2404）

漢唐工程成立於 1982 年，主要專注於半導體及高科技廠房的整體設計、建造、系統整合與維護服務，其服務範圍涵蓋無塵室工程、環境控管及自動化監控等領域。多年來，漢唐累積了豐富的工程執行經驗，並承接了多項國內外知名客戶的重大項目，如已完成台積電多個廠區（如十二廠、十四廠、十五廠、十八廠）的無塵室與機電系統工程，也承接美光、華邦等客戶的建廠計劃，因此在業界建立了穩固的品牌信譽與市場地位，近期聚焦在於台積電海外廠房擴產計畫，特別是在美國的新建工程，預計將進一步推動無塵室與機電系統的應用與創新。

漢唐除了在國內承接半導體廠房工程外，也具備海外建廠的經驗，例如協助台積電在美國亞利桑那州晶圓廠的部分機電工程，這為其海外設廠實績提供了有力佐證。

漢唐合約負債(單位：百萬元) 

資料來源：公司財報

從圖表可以看出，漢唐的合約負債自 2024 年下半年起大致呈現向上趨勢，雖然 2024 Q4 較前一季小幅回落，但自 2025 Q1 起明顯加速成長，之後連續三季墊高，至 2025 Q4 已升至約 450 億元，再度改寫新高。這代表公司目前在手專案水位仍高，後續營收認列動能具備一定支撐，也反映半導體擴廠與廠務工程需求仍在延續。

編按（2026/02/24 更新）：受惠 AI 晶片需求強勁，台積電 2026 年資本支出上調至 520～560 億美元，創歷史新高，全球同步擴建先進製程（2 奈米、1.4 奈米）與先進封裝（CoWoS）產能，帶動廠務工程需求持續升溫。作為主要工程統包商之一，漢唐在手訂單規模已逾千億元，法人指出台積電採承包商不帶料模式，有助於工程廠商毛利率提升。漢唐去年前三季毛利率達 21.29%，較前年同期顯著改善，獲利結構優化亦成為市場評價上修的支撐因素。後續仍可觀察全球擴廠進度與在手訂單轉換營收節奏。

編按：2025/5/15 更新，漢唐於 5/14 公布 2025Q1 財報，2025Q1 合約負債大增至 303.05億（建造工程科目增加最多），與上一季相比增加 100.94 億，來到歷史新高。

台積電設備概念股：亞翔（6139）

亞翔工程股份有限公司成立於 1978 年，最初以中小型空調及水電工程起家，隨後逐步轉型為提供全廠統包工程服務的專業機電工程公司，亞翔核心業務為提供從設計、採購、施工、測試到後續維護保養的一條龍解決方案，專注於半導體及高科技廠房工程，包括無塵室建造、機電系統整合、製程管路工程等，並根據客戶需求，量身訂製工程方案，並結合現場施工與工程管理，確保工程進度與品質達到國際標準。

亞翔也與台積電之間建立了長期合作關係，主要負責部分機電整合與無塵室工程的承包工作，協助台積電在擴廠、升級生產線時滿足嚴格的環境與品質要求。主要參與了以下幾個重點項目：

1. 台積電群創廠無塵室工程：
   亞翔與漢唐分工合作，承接台積電群創廠無塵室與機電工程，其中亞翔主要負責1~2層樓的工程，涵蓋無塵室系統與相關機電統包工程。
2. 台積電中科 15 廠無塵室工程：
   多年前，亞翔就曾參與台積電中科 15 廠無塵室工程，此案展現出亞翔在半導體無塵室工程方面的技術實力與經驗。

亞翔除了在台灣市場深耕之外，也積極拓展海外業務，例如，亞翔在蘇州等地成立子公司，承接當地高科技廠房與無塵室工程，積累了豐富的跨境工程管理經驗；曾承接包括新加坡在內的海外廠房建設項目，例如與聯電合作的新加坡廠工程，展現出其在國際市場的競爭力與執行力。

亞翔合約負債(單位：百萬元)

資料來源：公司財報

從圖表可以看出，亞翔的合約負債自 2024 Q2 起整體維持高檔並呈現波動走升，雖然 2024 Q4 較前一季略為回落，但進入 2025 年後再度墊高，至 2025 Q3 一度升至約 300 億元附近、創下波段新高；2025 Q4 則自高點略為回落至約 260 億元左右。整體而言，雖然最新一季沒有再創新高，但合約負債仍明顯高於 2024 年水準，顯示公司在手專案量能仍維持在相對高檔，後續營收認列動能依舊具備支撐。

編按（2026/02/24 更新）：受惠半導體客戶海內外擴產動能強勁，亞翔目前尚未施工訂單規模達 1,753 億元、再創歷史新高，新簽約金額亦突破 1,121 億元，其中半導體工程占比達 97%，區域分布以東協市場為主（約 84%）。2025 年全年營收達 767.39 億元、年增逾 18%，創下歷史新高，顯示海外擴產紅利逐步反映於財報表現。另一方面，美光宣布未來十年於新加坡投資 240 億美元擴充 NAND 產能，亞翔作為當地主要廠務工程合作夥伴，被市場視為最大受惠者之一，後續訂單規模可望持續放大。隨著高毛利專案陸續認列，在手訂單能見度延伸至 2026～2027 年，後續可持續觀察海外工程認列節奏與毛利率變化。

台積電設備概念股：帆宣 (6196)

帆宣專注於提供高科技產業廠房的機電系統整合與無塵室工程統包服務，服務範疇涵蓋從設計規劃、設備採購、施工安裝到售後維護的全流程工程解決方案。憑藉先進技術與嚴謹的工程管理，帆宣在半導體、光電及其他高科技產業中累積了豐富的工程實績，並致力於持續技術創新與成本管控。

帆宣曾參與台積電部分廠房的無塵室工程建造，這些工程主要涉及機電系統整合與設備安裝，協助台積電提升廠房環境品質與生產穩定性。具體案例包括公司曾在台積電先進製程廠區中，承擔部分無塵室及相關機電系統的工程項目，這些合作案例充分展現了帆宣在滿足半導體產業極嚴格環境要求方面的能力。

除了深耕台灣市場外，帆宣也積極拓展海外工程業務。根據公開資料，帆宣已參與過亞洲其他地區（例如新加坡及東南亞部分國家）的無塵室與機電系統工程。這些海外項目讓公司累積了豐富的跨國工程經驗，也顯示其能夠適應不同國家與地區的技術標準與市場需求，進一步提升了國際競爭力。

帆宣合約負債(單位：百萬元)

資料來源：公司財報

從圖表可以看出，帆宣的合約負債自 2024 Q2 起整體呈現穩定走升趨勢，2025 年上半年雖以緩步增加為主，但到了 2025 Q3 明顯墊高，2025 Q4 又續創新高，升至約 204 億元。整體來看，這反映公司目前在手專案水位持續增加，後續營收認列動能仍具支撐，亦顯示半導體擴產與廠務工程需求仍在延續。

編按（2026/02/24 更新）：受惠半導體客戶海內外擴廠動能延續，帆宣目前在手訂單已突破千億元規模、再創歷史新高，訂單能見度延伸至 2027 年，其中廠務工程占比約 8 成。儘管 2025 年受美國新舊案認列空窗影響營收年減約 15%，但在產品組合優化與美國業務獲利改善帶動下，前三季稅後淨利已年增逾 7 成，毛利率顯著回升，全年每股盈餘可望創新高。

另一方面，公司攜手日系設備商切入 CoWoS、CoPoS 等先進封裝供應鏈（帆宣過去從設備代理起家，負責承接業務、機台的製造、維修服務），並取得力成約 5.99 億元先進封裝設備訂單，顯示設備 ODM/OEM 業務動能逐步放大。隨著晶圓廠客戶 2026 年資本支出上調至 520～560 億美元，帆宣營收可望重返成長軌道，後續仍可觀察廠務工程密集認列與高毛利設備業務比重變化。

結論＆未來看法

隨著 AI 晶片需求持續爆發，台積電 2026 年資本支出上調至 520～560 億美元，創歷史新高，未來數年全球先進製程與先進封裝產能擴張態勢明確，包括美國亞利桑那、日本熊本與歐洲廠區同步推進。整體而言，本輪擴廠並非短期事件，而是為期數年的高資本密集週期，設備與廠務工程需求具有延續性。

在此架構下，台積電設備概念股普遍具備受惠條件，但受惠程度仍需區分公司定位與能力結構。海外建廠涉及當地法規、勞動成本、工程管理與跨國協作能力，具備海外實績與跨境整合能力的企業相對具優勢。

漢唐作為主要工程統包商，在大型整廠整合與一站式服務能力方面具備領先地位，且已參與台積電亞利桑那廠相關工程，在全球擴廠趨勢下仍具核心競爭力。帆宣則在廠務工程與先進封裝設備 ODM/OEM 領域雙軸發展，在手訂單突破千億元，能見度延伸至 2027 年；亞翔憑藉 1,753 億元在手訂單與東協市場深耕優勢，在美光與聯電新加坡擴產中扮演關鍵角色。

論目前趨勢，本波設備股受惠主軸已升級為「全球多點同步擴產」，受惠範圍較過往更廣。但投資人仍需留意專案認列節奏、毛利率變動與海外工程執行風險，避免僅以資本支出金額推論獲利成長幅度。

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編按 2026/04/14 更新，本週開始的美股財報季由銀行類股首發，針對私募信貸危機摩根大通（JPM）、花旗（Citi）與富國銀行（WFC）首度系統性揭露相關數據，三家大行合計對私募信貸產業提供逾 1,000 億美元的融資曝險。摩根大通執行長戴蒙（Jamie Dimon）明確表示，除非發生「極端規模」的損失，否則銀行端具備足夠的韌性，不至於受到直接衝擊。

以富國銀行為例，該行揭露其相關貸款組合擁有約 40% 的損失緩衝，代表在基金底層資產出現嚴重虧損時，損失將優先由私募基金方承擔，而非銀行。此外，高達 98% 的合約設有保證金調整條款，讓銀行能在抵押品價值惡化時即時要求補足資產。這種「層層包裝」的融資結構，將銀行定位在信貸產業鏈中最上層的安全位置，將直接風險轉嫁給了私募信貸的投資者。

1 分鐘認識私募信貸（Private Credit）危機！

• 私募信貸是什麼？由「非銀行」金融機構（如黑石、阿波羅等）直接貸款給企業。跳過傳統銀行，過去十年因高回報吸引近 2 兆美元資金湧入。
• 危機為什麼爆發？
  • 內部漏洞： 缺乏透明度，出現如 Tricolor 的「雙重抵押」詐欺與 First Brands 的帳外融資。
  • 外部衝擊： 生成式 AI 普及，導致原本被視為安全抵押品的軟體公司（SaaS）估值大幅縮水。
• 目前狀況為何？ 投資人引發贖回潮，指標性基金（如 Apollo、Ares）紛紛宣布「限制贖回（Gating）」，銀行也開始縮減對這些基金的信貸額度。
• 會像 2008 年嗎？  目前2026 年的危機是「慢動作」的資產修正，且目前銀行資本適足率較高，與 2008 年的「瞬間斷裂」不同，要觀察後續結構使否調整。

什麼是私募信貸？

我們先來解釋一下什麼是私募信貸？私募信貸就是指由「非銀行」的金融機構（如黑石、阿波羅等資產管理公司）直接貸款給企業。在過去十年的低利率環境中，許多中型企業因為無法從傳統銀行獲得貸款，轉而向這些私募信貸基金借錢。對投資人而言，這些基金提供了比銀行存款更高的回報，因此吸引了大量資金湧入 。

私募信貸危機的源頭

這次信貸壓力的源頭可以追溯到 2025 年下半年，開始於兩起美國大型借款人的破產事件：

• 次級車貸公司 Tricolor： 公司在 2025 年底倒閉，隨後被揭發長期偽造還款數據，並「雙重抵押」給不同的債主來騙取貸款 。
• 汽車零件商 First Brands： 公司負債高達百億美元，因過度利用複雜的帳外融資掩蓋財務缺口，最終導致資金鏈斷裂 。

這兩起案件一開始被認為只是單純經營不善，但後來經過法律調查與公開其破產程序後，慢慢揭露了私募信貸市場中長期存在的結構性問題，引發市場對私募信貸品質的懷疑。投資人擔心自己投入的錢無法收回，開始集中要求領回資金。

但是私募信貸基金借出去的錢通常鎖定在企業的長期貸款中，沒辦法立刻變現。為了應對贖回潮，前面提到的這些金融公司像是 Apollo（阿波羅） 與 Ares（雅睿） 等指標性基金，宣布開始限制贖回（Gating），每季只允許投資人領回總資產的 5% 。

私募信貸市場（Private Credit）的資金撤離潮

隨後，大型商業銀行也開始採取行動。今年 3 月以摩根大通（JPMorgan）為首的銀行，也開始重新評估這些私募信貸基金的抵押品價值，並決定調降其信貸額度。當銀行縮減對這些基金的資助時，基金被迫進一步縮減對企業的貸款，形成一種信用收縮的循環 。

信貸危機的成因

上述事件只能算是這次危機的開頭，真正的引爆點其實不是單一因素導致，而是外部因素引爆內部漏洞的共同作用。大致可以整理成兩大重點：

外部風險因素：AI 技術轉型對軟體業貸款的衝擊

AI 的敘事的改變是這次信貸危機的引爆點。在過去十年間，私募信貸基金把約 20% 至 30% 的資金借給軟體公司（SaaS），因為這些公司擁有穩定的訂閱收入，被認為是極其安全的借款對象 。

但是 2026 年初發生反轉！生成式 AI 的普及降低軟體開發的門檻。還記得前一陣子的 AI 末日論嗎？投資者開始擔心，傳統軟體公司的競爭優勢（護城河）被 AI 取代，導致這些公司的企業價值大幅縮水 。

而當軟體公司的市場價值下跌，公司作為貸款抵押的價值也隨之下降。雪上加霜的是，許多企業開始利用 AI 減少人力，這更導致按員工人數收費的軟體授權收入減少，直接影響借款公司的還款能力 。在這一環扣一環的連鎖反應下就引爆了此次危機！

資料來源：國際結算銀行 BIS

• 左圖表示，截至 2025 年底，SaaS 公司的未償貸款額從 2015 年的近 80 億美元增至超過 5,000 億美元，佔直接貸款總額的 19%。
• 中間的圖表示，2025年10月至2026年2月期間，軟體公司股價暴跌近 30%（紅線）。
• 右圖則統計，SaaS 曝險較高的業務開發公司 (BDC) 表現遜於同業

內部結構漏洞：缺乏透明

如果說雙重抵押是企業層面的欺詐，那麼私募巨頭與旗下商業發展公司（BDC）之間就是系統性的結構漏洞。在過去 10 年內私募信貸市場從 3,000 億美元暴增到 1.8 兆美元。讓非銀行貸款模式已成為企業融資的主流。

私募巨頭會利用旗下的 PE 基金收購企業，同時透過自己管理且 100% 掌控決策權的 BDC 平台，向大眾散戶或退休基金募集資金，再將這些錢「貸給」自己剛收購的公司。把原本具備外部審核機制的貸款行為，轉為集團內部的資金調度。

當這些被收購的企業因經營不善或利率上升而陷入財務困境時，為了保住私募基金帳面上的估值與名聲，私募巨頭不會讓企業直接違約，而是利用 BDC 的資金進行「借新還舊」。透過持續挹注新貸款來掩蓋舊債務的裂痕，表面上維持了利息發放的假象，實則讓虧損像滾雪球般在黑盒子裡擴張。

最諷刺的是，這場金融遊戲的風險與收益極度不對稱。私募巨頭身為 BDC 的管理人，無論底層資產好壞，都能穩賺不賠地抽取高額管理費與分紅；然而，許多 BDC 卻是在公開市場掛牌交易的上市企業，而資訊鏈末端的散戶投資人，在被高殖利率吸引的同時，承擔本金歸零風險。

流動性枯竭引發連鎖反應

從這裡就可以看出，雖然私募信貸危機在 2026 年 3 月才引發廣泛關注，但這個產業早已陷入一個惡性循環。跟 2008 年瞬間斷裂不同，這次私募信貸的壓力主要沿著流動性、估值和融資三大迴路傳導 。

投資人的資金被鎖定

目前最直接的後果是投資人無法自由提領資金。由於大量投資人同時要求撤資，私募信貸基金為了避免在市場低迷時被迫賤賣資產，普遍啟動限制贖回的機制。

包含 Apollo（阿波羅）、Ares（雅睿） 以及 BlackRock（黑石） 旗下的特定信貸基金，目前皆把每一季的贖回比例限制在總資產的 5% 左右 。但根據數據顯示，部分基金收到的贖回申請高達總資產的 9% 至 11% 以上，這代表超過一半的申請者無法在第一時間拿回資金，必須排隊等待未來的贖回機會。

Cliffwater 在今年第一季的贖回潮中。投資人申請贖回的比例高達流通股份的 14%，但是基金最終只能兌付約 7%，代表還有一半的撤資需求被拒於門外。下圖也顯示從 24 年下半年開始資金淨流出開始加大，表示投資人也開始意識到此風險。

資料來源：Bloomberg

「先跑先贏」的擠兌心理又進一步導致目前資產品質還可以的基金也面臨流動性問題，迫使經理人出售優質資產來支付贖回，進一步壓低基金回報，形成一個迴旋。

除了贖回受阻，信用評級也開始崩跌。KKR 管理的 Future Standard 基金在同一週內被穆迪（Moody’s）直接降級至垃圾級。

銀行「雨天收傘」減少資金供給

私募信貸基金也並非只靠一般投資人的錢來操作，他們也會向傳統銀行借錢來放大投資規模（就是所謂的「槓桿」）。但是 JPMorgan（摩根大通）近期就對其貸款組合進行審查，特別針對涉及軟體產業的信貸資產進行了估值下調（Markdown） 。

當銀行下調這些信貸資產的價值，基金能向銀行借到的錢就會縮水。又逼迫基金必須在資金來源縮水的情況下，減少對外發放的新貸款，甚至必須出售手中優質的資產來維持財務比例 。

實體企業融資困難

私募信貸的主要服務對象是美國的中型企業。當這些大金主自身難保時，實體企業首當其衝。

由於風險溢酬上升，企業現在要借錢必須支付更高的利息。分析指出，私募信貸的預期報酬率已從過去的 9% 下降，這個數字也反映企業借款成本跟違約風險上升 。許多在過去幾年低利率時期借款的公司，現在也面臨貸款到期需要「借新還舊」（再融資）的壓力。在信用環境收緊的情況下，部分財務體質較弱的公司（如汽車零件、零售業）可能無法取得新資金，導致營運中斷甚至被迫裁員 。

與 2008 年金融海嘯有何不同？

雖然目前的信貸壓力讓市場感到不安，但從金融結構來看，2026 年的私募信貸危機與 2008 年的次貸危機還是有本質上的差異。

風險爆發的速度

• 2008 年： 當時的危機來自於極其複雜的證券化商品（如 MBS、CDO），這些產品被層層包裝且流動性極高。一旦房價下跌引發違約，整個金融體系在短時間內出現「瞬間斷裂」，信任感在一夜之間崩盤 。
• 2026 年： 私募信貸主要是不動產或企業貸款，其合約通常是「持有至到期」。目前的壓力更像是慢動作的資產負債表縮水，表現為基金淨值（NAV）緩慢下修，而不是金融機構集體倒閉的連鎖反應 。

資金來源的穩定性

• 2008 年： 當時的投資銀行高度依賴「短期拆借」來維持營運。當別人不願借錢給銀行時，銀行立刻就會倒閉。
• 2026 年： 私募信貸的資金主要來自於機構投資者（如退休基金、保險公司）的「長期承諾資金」。這些錢通常有數年的鎖定期，且基金本身多為封閉式結構，不容易因為短期的市場波動而導致資金被瞬間抽乾 。

槓桿率與複雜程度

• 2008 年： 當時的金融體系充滿「高槓桿」，金融機構用極少的本金借入巨額資金來投資。
• 2026 年： 除了少數極端的高槓桿基金外，大多數私募信貸基金的槓桿倍數相對溫和。數據顯示，多數基金的資產與本金比例維持在 1.04 到 1.36 之間，遠低於 2008 年金融機構動輒 20、30 倍的槓桿水平 。

銀行體系防禦提升

大眾投資人直接接觸的銀行端，經過 2008 年後的法規修正（如巴塞爾協議 III），美國銀行的資本適足率已從 2009 年的 8.6% 提升至 2025 年的 15% 。加上目前美國銀行業對私募信貸的直接放款，只佔銀行總放款金額的 3% 至 4% 。代表假如私募信貸市場全面下跌，對整體銀行體系穩定性的直接威脅還在可控範圍內 。

資料來源：CEIC Data

這場危機會影響一般大眾的生活嗎？

這場信貸風暴雖然震央在美國，但台灣投資人透過海外共同基金、ETF 或複委託持有的各類資產，還是有可能間接與私募信貸市場連結。面對未來預計長達 18 到 24 個月的修正轉型期，投資人正好可以藉此釐清自身資產狀況。

根據兆豐投顧與市場數據觀察，此次危機中「傳統型」與「另類」資產管理公司的表現出現顯著分化。傳統大型資管機構如 BlackRock（貝萊德）或 Invesco（景順），由於其私募信貸資產只有佔總規模的低個位數百分比，且獲利來源分散於公開市場的資產管理費，因此具備較佳的防禦力。

相比之下，像 Apollo（阿波羅）或 KKR 這種另類資產管理公司，獲利方式高度依賴私募信貸的募資與信用週期，在市場重定價階段股價承受的壓力明顯較大，這類產品的投資者要更密切注意基金的淨值變動與贖回規定 。

目前的壓力傳導比較像是慢速的資產負債表調整，而不是 2008 年瞬間斷裂，股感認為不需要恐慌性清倉 。但是，追求高殖利率的時期已經過去，投資重心要逐步轉向品質更高的防禦性資產。例如，美國銀行（BofA）建議可考慮將資金轉向透明度較高的美國高收益債券或新興市場債務，在避險情緒推動下，金價回落至目前的水平也可以考慮作為多元配置。

結論

對於台灣投資人而言，與其過度憂慮系統性崩潰，不如藉此機會檢視自己的投資組合是否過度集中在缺乏透明度的影子銀行資產中。保持高度的現金管理靈活性，並將資金配置於具備實體資產支撐或更高流動性的傳統金融產品，才是在這場風暴中保護財富、靜待市場體質修復完成的最佳方案 。

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川普在演說中也重述美軍對現代戰爭規則的野心，他是如何將全球能源供應的絕對主動權緊握手中。股感也整理川普此次的演講內文，以及未來三週可能的後續發展，歡迎有興趣的讀者看下去。

史詩憤怒行動：打擊恐怖政權的軍事進展

針對中東局勢，川普宣布「史詩憤怒行動」（Operation Epic Fury）已正式展開屆滿一個月。他詳述了美軍在戰場上取得的輝煌戰績，指出伊朗的海軍、空軍及指揮系統在短短幾週內已近乎瓦解，其領導層中多名恐怖份子也已遭到殲滅。目前美軍正持續摧毀敵方的導彈與無人機生產設施。川普自豪地表示，這是戰爭史上罕見的高效率軍事行動，美軍在五年內不斷重建與強化，目前已具備隨時擊敗任何敵人的壓倒性實力。

能源獨立與南美戰略布局

川普在演說中亦提及美軍在委內瑞拉的成功行動。他表示，美軍以極高效率穩定該國局勢，贏得國際社會的尊重。目前美國正與委內瑞拉合作開發世界頂級的石油儲備，這項戰略夥伴關係結合了美國本土「鑽吧，寶貝，鑽吧（”Drill, Baby, Drill” ）」的能源政策（川普放鬆對石油和天然氣行業的監管，加速鑽探和管道建設。），使美國成為全球最大的油氣生產國，產量甚至超越沙烏地阿拉伯與俄羅斯的總和。川普重申，美國已實現能源獨立，不再需要依賴中東石油，但仍會基於盟友義務，協助維護國際能源通道的安全。

確保全球安全：消除核武威脅的決心

談及動武的必要性，川普回顧了伊朗政權過去數十年對美國及以色列的敵對行為。他強調，絕不允許一個支持恐怖主義的政權擁有核武器，因為這將使該政權能在核盾牌的保護下，肆無忌憚地進行全球性的脅迫與屠殺。川普嚴厲批評過往政府的軟弱協議，並回顧自己在任內終止伊朗核協議及對敵方將領實施精準打擊的決定。他指出，唯有採取如「午夜之錘行動」般的果斷武力，徹底摧毀核設施，才能真正確保美國國土與自由世界的安全。

未來三週的決戰：最後通牒與軍事打擊預告

川普在演說中向伊朗政權發出了極為嚴厲的最後通牒。他明確指出，雖然目前軍事目標已接近完成，但美軍仍將在接下來的兩到三週內發動極其沉重的打擊，誓言要將該政權帶回其應屬的「石器時代」。他強調，儘管美國不以政權更迭為目標，但隨著原領導層的覆滅，實質的更迭已經發生。若目前的對話無法達成共識，美軍已鎖定伊朗境內的所有發電廠，隨時準備發動同步且致命的打擊，徹底剝奪該國重建或生存的機會。

歷史性勝利與經濟繁榮展望

在演說結尾，川普將此次行動與歷史上的重大戰爭如二戰及越戰進行對比，凸顯出此次軍事行動的精確與高效。他強調美國目前擁有史上最強勁的經濟體系，不只股市頻創新高，大規模的減稅政策也為家庭帶來了實質財富增長。川普堅信，透過這一系列果斷的軍事與經濟行動，美國將徹底擺脫核勒索的陰影，並預言在衝突結束後，國際能源價格將迅速回落，美國將迎來一個更加安全、繁榮且偉大的新紀元。

未來展望：後戰爭時代的秩序重組

隨著川普自定的戰爭接近尾聲，股感認為可以預見未來幾個月全球局勢將出現以下幾個走向：

1. 伊朗政權的實質重組： 雖然川普強調「政權更迭」並非初衷，但隨著原領導層的覆滅，新的、較為「理智」的領導群體勢必與美國達成某種形式的妥協。統整外媒的報導，目前伊朗總統與實質繼任者穆吉塔巴·哈米尼看起來意見分歧，伊朗內部並沒有一致對外的口徑。川普也放話若外交途徑失敗，美國將針對發電廠與石油基礎設施發動致命的一擊。
2. 全球能源供應鏈的移轉： 美國對委內瑞拉石油的控制力增強，加上本土產量激增，將讓荷姆茲海峽（Strait of Hormuz）的戰略重要性下降。正如川普所言，未來仰賴該海峽的國家（如亞洲與歐洲部分國家）必須自行承擔更多防衛責任，美國真有機會拍拍屁股就走人，留下中東的一灘爛泥給各國收拾。
3. 區域外交的新常態： 以色列、沙烏地阿拉伯、卡達等盟友在伊朗威脅消除後，可能會加速區域整合。然而，美軍若在短期內完成工作並撤出，如何維持當地的權力真空不被其他勢力（如俄、中）填補，將是未來外交政策的考驗。
4. 國內政治紅利的釋放： 如果戰爭如川普所言在 2 到 3 週內完全結束，且油價隨後回落，這場「閃電戰」的勝利可能成為他政治生涯最重大的資本，對於美國共和黨期中選舉的結果才會帶來正向效益

但一切的前提都是油價要如期回落，隨這後續戰事擴大，將會帶更多變因，影響這場戰爭乃至全球經濟局勢，後續會如何發展股感也會持續追蹤！

油價在演說過後上漲

資料來源：玩股網

歡迎點擊下方連接看完整的川普演說！

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編按：2026/3/30 更新：受到川普與伊朗談判陷入僵局，市場在樂觀與悲觀的拉鋸中耗盡耐性。美股恐慌指數（VIX）也在上週五攀升至 31 ，雖然標普 500 指數尚未出現斷崖式重挫，但期權市場的避險成本已創下十年來的高位，說明市場也在防備隨時可能發生的暴跌。

隨著油價推升通膨預期，FED 降息循環被迫中斷，傳統「債券避險」功能也失效，而當股市大跌、債券也不再吸納資金時，市場可能會跟進一步面臨流動性考驗。對於投資者而言，現在需要注意「尾部風險」（Tail Risk），預防發生機率雖低但下跌幅度極大的暴跌。筆者認為在局勢尚未明朗的現在，保持現金流的彈性，會比急著進場抄底更好。

VIX指數是什麼？

VIX 指數是「Volatility Index」，全稱為芝加哥選擇權交易所波動率指數（Chicago Board Options Exchange Volatility Index），又被稱「恐慌指數」，它連結美股 S&P500 指數的選擇權隱含波動率。因此，它可以反應未來 30 天內投資人對 S&P500 波動率的預期。簡單來說，VIX 就是 S&P500 指數選擇權的波動率，也反映了投資者對未來股市波動的看法。

• 數值越高：表示市場預期未來波動性越大，投資者可能擔心市場不確定性增加。
• 數值越低：表示市場預期未來波動性越小，投資者對市場的信心較高。

VIX指數的計算方式是基於標普500指數期權的隱含波動率。而隱含波動率是從期權價格中推導出來，當投資者預期市場波動加劇時，他們會購買期權來對沖風險，這會推高期權價格，進而提高VIX指數。

編按：VIX 指數 是由 CBOE (芝加哥選擇權交易所 ) 於 1993 年推出，如果您對「選擇權隱含波動率是什麼」、「這波動率怎麼算出來的」？您可以前往芝加哥期貨交易所的網站說明。

VIX指數怎麼看？漲跌跟股市有什麼關係？

VIX 指數與股市的關係「通常」呈反向，這是因為它反映了市場的恐慌情緒和風險預期，以下是具體的關係：

1. VIX 指數上升

• 含義：VIX 指數上漲表示市場預期未來波動性增加，通常伴隨著投資者的恐慌情緒加劇。
• 對股市的影響：股市往往會下跌。因為當投資者擔心市場不確定性上升時，他們可能拋售股票以規避風險，導致股價下跌。
• 原因：投資者會購買標普 500 指數的期權來對沖風險，推高期權價格，從而使 VIX 指數上升。

2. VIX指數下跌

• 含義：VIX 指數下跌表示市場預期未來波動性降低，投資者的恐慌情緒減弱。
• 對股市的影響：股市往往會上漲。因為投資者對市場信心增強，願意承擔更多風險，推動股價上升。
• 原因：期權需求減少，價格下降，隱含波動率降低，VIX 指數隨之下跌。

這種反向關係的根源在於，VIX 指數與市場情緒緊密相關，當股市下跌時，投資者情緒趨於悲觀，對未來的不確定性感到擔憂，VIX 指數因此上升；當股市上漲時，投資者情緒樂觀，對波動性的預期降低，VIX 指數隨之下降。

資料來源：財經M平方

雖然VIX指數與股市通常呈反向關係，但這種關係並非絕對。在某些特殊情況下，例如：市場如果出現極端事件或系統性風險時，VIX 指數和股市可能會出現同向變動。此外，VIX指數的漲跌還會受到其他因素的影響，例如利率變動、經濟數據發布等。

VIX 指數的實際應用與判斷

基於上述，可以得知「通常」VIX 指數上升時，股市高機率會出現下跌，反之，當 VIX 指數下跌時，股市高機率出現上漲，如何實際應用與判斷趨勢了？筆者提供自己的判斷方法，供讀者參考。

正常情況：VIX 指數處於15~20之間

當 VIX 指數漲幅不大，且指數在 15~20 之間盤整時，VIX 指數對股市大盤的影響不大，股市大盤通常會處於一個震盪盤整的情況。

特別情況：VIX 指數呈現上漲趨勢，且超過 20 以上

當 VIX 指數從 15~20 之間出現大幅度上漲的趨勢，且一度超過20 以上沒有回跌，股市大盤通常會「開始」出現大幅度的回檔，

特殊情況：當VIX指數呈現暴漲，但出現長上引線

當 VIX 快速上漲，且遠超過 20 以上(極端值)，股市大盤通常會遭遇到明顯的回檔，且市場呈現及極度恐慌，股價受到不理性賣壓，然而當出現「長上引線」的時候，高機率為股市下跌修正的尾聲。

特別情況：VIX 指數呈現下跌趨勢，回檔到 20 以下

當 VIX 指數暴漲超過 20 且出現「長上引線」，VIX 開始回檔到 20 以下，VIX 的 K 棒出現高不過高、跌破前低，股市大盤通常會出現低點反彈。

特別情況：VIX 指數低於 15

當 VIX 指數一路下跌到 15 以下(極端值)，股市大盤處於過於樂觀的情況，需要留意若突然出現利空事件時，高機率會造成股市出出現大幅修正。

VIX 指數判斷的實際案例

2024/8/5，經濟衰退隱憂＆日圓套利交易資金撤出

2024/8/5，2024/7 的美國失業率意外上升到 4.3%，觸碰到薩姆規則（經濟衰退指標），市場擔心美國經濟出現衰退，加上，過去日本低利率且美國高利率，產生日圓套利交易者（借日圓投資美股），但日本央行宣布升息，加上 Fed 預期降息，擔憂利差縮小，使國際法人將過去日圓套利的部位急著出售，資金回流日本，市場出現嚴重的雙重利空，2024/8/5 國際股市出現史詩級的重挫，VIX 指數也一度飆升至 65.73 的極端值，最後收 38.57，留下長上引線。

然而，失業率意外跳升是受到天災的短期現象，經濟並沒有衰退，且後續日本央行暗示在暫時不再升息，使日圓套利交易回流，隔天 VIX 指數開始一路收斂下跌，VIX 的 K 棒出現高不過高、跌破前低，8/5 也成為相對低點。

資料來源：富途牛牛、三竹股市

結論

VIX 指數可以用來幫助投資人判斷股市行情的趨勢，通常 VIX 指數與股市大盤呈現反方向，另外，當 VIX 指數出現極端值時通常將會有明顯的轉折，大漲之後收斂通為股市的相對低點，反之，大跌之後反彈，通常為股市的相對高點。

建議投資人當股市出現大漲或大跌時，一定要觀察 VIX 指數的走勢，幫助我們判斷是否逢高獲利了解及逢低加碼部位，避開買在相對高點及賣在相對低點。

IB 盈透證券：美股投資的好選擇

IB 盈透證券創立於 1978 年，是全球規模最大、排名龍頭的美國券商，也是 Nasdaq 的上市公司（代號： IBKR ），除了能投資美股投資，也有提供債券、選擇權、期貨、加密貨幣等多項全球金融投資商品，因此，IB 盈透證券也是全球最多專業交易者使用的券商之一。

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編按：2026/2/10 更新，隨著 2026 年正式邁入矽光子與 CPO 商轉關鍵年，產業訊號轉為產能與營收放量。一方面，經濟部於工研院啟動國內首條 12 吋先進半導體試產線，鎖定 28–90 奈米節點，補上中小 IC 設計公司在 驗證、迭代與試產的關鍵缺口，並明確將 AI 晶片、矽光子、量子 列為前瞻重點，顯示國家層級正提前部署非量產型研發能量。
另一方面，國際光通訊龍頭 Lumentum 財報顯示，受 800G / 1.6T 光收發器、CPO 與光交換（OCS）需求帶動，單季營收年增 65%、下季年增率上看 85%，在手訂單累積超過 4 億美元，印證資料中心架構正加速轉向光互連。在 1.6T 規格、Spectrum-X 平台與台積電 COUPE 技術推進下，2026 年可視為矽光子與 CPO 從題材走向實際業績的轉折點，台灣供應鏈的投資焦點，也將由單一零組件，轉向「能否進入量產、是否具備驗證與產能承接能力」的結構性分野。

編按：2025/09/09 更新，矽光子浪潮持續蔓延！SEMICON Taiwan 2025 於 2025/09/08 由矽光子國際論壇揭開序幕，台積電研發副總徐國晉分享了台積電旗下的矽光子平台的價值，而輝達網路部門的資深副總 Gilad Shainer 也指出輝達 Rubin 架構採用的矽光子，可將功耗效率提升 3.5 倍。

矽光子是什麼？

矽光子（Silicon Photonics）是一種「積體光路」，為電子與光子結合的技術，將光路微縮成一小片晶片，晶片內的線路皆使用可導光材質，這些線路被稱為「光波導」，而光可以在光波導中進行傳輸，從而實現高速率、低功耗的數據傳輸，矽光子技術的最終願景是全面以光訊號代替電訊號，不過實務上仍有許多問題待克服。

隨著生成式 AI、資料中心的崛起，矽光子成為關鍵技術，為了進一步加速傳輸速度以提高運算力，共同封裝光學元件（CPO, Co-Packaged Optics）技術開始興起，將傳統光收發模組中光通訊元件與交換器晶片整合，減少資料傳輸路徑。

總結來說，矽光子是一項改變遊戲規則的技術，它將光學與矽半導體技術相融合，為未來的資訊傳輸和處理提供了高效、低成本的解決方案，無論你是關注科技趨勢還是尋求優化網路性能的企業，矽光子都是一個值得深入了解的領域。

想知道 CPO 是什麼可以看這裡＞＞＞CPO 是什麼？CPO 概念股有哪些？CPO 可以投資嗎？

矽光子優點

那麼矽光子有什麼優點呢？目前在資料中心，訊號傳輸主要分為電訊號與光訊號兩種類型。電訊號採用銅線作為傳輸介質，因其價格低廉、導電性高且電阻低而被廣泛使用；光訊號則利用光纖傳輸，材質如玻璃或塑膠，能讓紅外光穿透。

相較於銅線，光纖具備多項優勢，包括傳輸頻寬大、光子傳輸速度快於電子、信號衰減低可支援長距離傳輸、不受電磁干擾影響、耗能低、重量輕，以及更高的資料與物理安全性，因此更適合應用於長距離、高速傳輸場景。隨著技術進展，矽光子技術進一步提升了光訊號的應用潛力。矽光子將傳統的大型光學系統微縮成小型晶片，透過導光線路傳導訊號，不僅體積大幅減小，還帶來多項優點：

• 晶片製造成本低可量產：矽光子晶片製造方式與積體電路相同，製造技術相當成熟，因此可以用便宜的成本，量產大量的晶片，且矽光子晶片性能比傳統光學系統更可靠。
• 執行更繁複的功能：矽光子晶片中可以使用大量元件組成複雜光路，比起傳統光學系統能執行更複雜、繁瑣的功能。
• 降低能源功耗且提升運算力：利用 CPO 技術，將模組與晶片共同封裝至載板，讓矽光子元件更靠近 CPU 與 GPU，縮短電的傳輸路徑，以達到降低傳輸耗損與訊號延遲，依工研院資料顯示，矽光子技術可使資料傳輸量提升 8 倍、節省 50% 功耗，並增加 30 倍以上的算力。
• 傳輸速度快且距離遠：矽光子技術將原先使用銅線傳輸的電子資料，轉換為更快速且穩定的光纖資料，以 CPO 技術結合晶片與光子積體電路，將電訊號轉換為光訊號，大幅提升傳輸速度與距離。

資料來源：券商報告＆股感自行整理

矽光子概念股

儘管矽光子技術已存在近 20 年，然由於市場規模小發展緩慢，近年才開始快速發展，在標準化方面，過去光收發模組的標準及協議具有良好互通性，然而，CPO交換器直接傳輸光訊號，其參數較多且系統封閉，導致目前多數廠商仍需時間完善相關標準。

此外，CPO 技術將 Switch ASIC 與光學引擎（OE）整合封裝，採用先進封裝技術，雖能提升效能，但也帶來成本上升與光學引擎（OE）良率對整體晶片可靠性顯著影響的問題，因此，產業達到成熟量產條件仍需時間，預期在台積電 COUPE 技術成熟及 NVIDIA Rubin 推出後，2026 年之後才會有明顯貢獻。

總體而言，預計 800G/1.6T 光收發模組在 2025 至 2026 年間將實現顯著成長，而 CPO 技術則可能在 2026 年後逐步發揮影響力。屆時，如 AI 資料中心等高階應用領域，CPO 有望取代高速光收發模組，建議投資者關注那些在矽光子核心技術及獲利表現上具有競爭優勢的企業，作為選股的優先標的，以下分析矽光子概念股的主要業務狀況及未來展望。

• 交換器 & ASIC ：智邦（2345）
• 磊晶：全新（2455）、聯亞（3081）
• 光纖被動元件：波若威（3163）、上詮（3363）
• 雷射封裝 ＆ AOC：聯鈞（3450）
• 先進封裝：日月光（3711）
• 光收發模組：眾達-KY（4977）
• 雷射製程 ＆ DCI 光收發模組：華星光（4979）

資料來源：股感自行整理

智邦(2345)

在 2020 年便開始投入 CPO 技術的研發，並於 OFC 光纖通訊會議上與 Rockley Photonics、Molex 等業界領導廠商攜手，共同推動矽光子 CPO 交換器的開發。在營運策略上，智邦不僅在交換器產品線上持續深耕，同時積極擴展至交換器周邊的光學傳輸產品市場，透過投資子公司 GoldiLink 與 InLC Technology，進一步完善其光通訊布局，再加上 ASIC 與交換器產品的整合，智邦得以為 CSP 客戶提供一整套資料中心解決方案。 2025 年，隨著 800G 交換器市場滲透率的進一步提升，加上公司積極切入 ASIC 供應鏈，智邦更明顯地受惠於 CSP 業者對 ASIC 伺服器的需求。

編按 2026/2/10 更新：

智邦接單動能持續升溫，AI 加速器與 800G 交換器需求明顯放量。公司董事會於 2025/11 一次通過美國、越南、馬來西亞三項投資案，總金額約新台幣 20 億元，正式啟動分散式生產策略，其中美國德州布局被視為切入 AI 機櫃與冷卻系統等高附加價值產品的關鍵據點。法人指出，隨新增超大規模資料中心客戶、800G 出貨擴大，智邦在 AI 資料中心網通設備的受惠程度進一步提升，長線成長邏輯轉趨明確。

全新（2455）

全新產品線主要以接收端元件為主，與日系客戶合作開發矽光子 雷射 磊晶 ，並自 2024Q4 起開始出貨，主要提供雷射磊晶。雖然公司在高階雷射技術的發展上起步較晚，但預期在矽光市場仍能保持一席之地。

營運方面，由於中國手機需求走低，加上 iPhone 銷售未達預期，導致營運表現較為衰退，儘管中國政府已宣布進行消費性電子產品舊換新補貼，但由於補貼力度有限，尚未引發廠商大幅拉貨，整體營運改善預計需等到 2025 年下半年才能見到轉機。

聯亞(3081)

在矽光子技術中，發光元件主要依賴三五族材料 InP，儘管未來 CPO 有望取代高速光收發模組，但雷射二極體（Laser Diode）在矽光子仍扮演著關鍵角色，隨著傳輸速度不斷提升，雷射功率與雷射數量的增加，進一步提升了技術門檻與產品單價，形成正向循環。

聯亞擁有業界除 IDM 廠商之外最大的 InP 磊晶產能，目前已獲得美系 CSP 及中系光收發模組廠商的訂單，提供 InP 磊晶以製作矽光雷。

聯亞 2026 年 1 月營收達 2.7 億元，月增 17.38%、年增 122.78%，已連續多月創新高；同時 2025 年第四季在製品金額季增 170%，顯示產線並非備庫存而是實際加速生產。公司指出目前客戶需求仍明顯高於可供應量，且 InP 基板供應受限情況未解，市場結構維持供不應求。隨 800G 主力出貨與 1.6T 矽光產品逐步放量，法人預期 2026 年第 1 季營收將再季增約 17%，後續成長關鍵將落在新增 CSP 客戶放量速度，以及 2027 年前段產能擴充能否如期開出。

波若威（3163）

波若威從事光通訊器件之 OEM、ODM 廠商，產品涵蓋光纖主動元件、被動元件與模組、次系統等等，多數產品用於 5G、 Datacenter、Long Haul/Metro、FTTH 等。

近期發表的 Branch FAU 已支援超過 64 個通道（Channel），目前則以 32 個通道為主力產品，公司認為，多芯數光纖技術與資料中心的發展高度相關，未來市場需求將進一步提升。在 800G/1.6T 領域，波若威主打客製化 Jumper/Cable 產品，並以多模（MM）及單模（SM）平台為核心，下一代 PON/FTTH 產品則將聚焦於 Branch 光模組，並配合客戶需求發展。在 CPO 產品布局中，包含光纖套件、光纖配線盒產品群，預計會在 2025H2 完成驗證，2026 年開始量產。

產能部分，隨著菲律賓新廠的投產，其 2024 至 2025 年稼動率已達 70% 至 80%，供貨比重亦提升至 30%，進一步強化市場競爭力。

上詮（3363）

上詮提供多種光纖被動元件和模組，包括光纖耦合器、PLC（平面光波導電路）分光器、薄膜粗波分複用器、密集波分複用器和多光纖纜組裝模組。公司正在將業務從傳統光纖元件拓展至矽光子學領域，特別是 FAU（光纖陣列單元）和光學封裝／FAU 組裝技術，這些技術結合了 FAU 與光子積體電路（PIC），並乘著高速資料中心市場的發展浪潮。

上詮主要與「台積電」合作開發矽光子技術， 主要提供 FAU 生產及封裝，2025 年啟動 FAU 及 FAU 組裝的試產並進行產品驗證，並針對客戶需求啟動小批量生產，預計 2026 年開始大規模量產。管理層預計，這些由數據通信驅動的新產品在 2025 年帶來非經常性工程費（NRE）以及小批量生產收入。此外，公司也在 2025 年進行下一代 FAU（最高可達 12.8T）研發，以更好把握未來 CPO 機會。  

生成式人工智慧（Generative AI）推動對更高速傳輸（從 400G 到 800G／1.6T，長期可達 12.8T）需求的提升，進一步抬高了 FAU 進入門檻，上詮在這一高速且高精度 FAU 趨勢上具備先發優勢。  

華星光（4979）

華星光的主要客戶為 Marvell，該公司是 DCI（資料中心間之連線） 光收發模組晶片的關鍵供應商。2025 年，Marvell 從 400G ZR 升級至 800G ZR，產品平均售價（ASP）有望進一步提升。

在矽光領域，聯亞的矽光收發模組訂單中，InP 磊晶完成後將由華星光與光環進行矽光雷射切割與檢測，隨後再交由中系模組廠進行封裝。此外，公司也積極開發 ELS 產品，預期未來將藉由雷射製程及 ELS 模組的應用，成功切入 CPO 供應鏈。

聯鈞（3450）

聯鈞旗下的子公司源傑受惠於 Oracle 的去中化政策，對 400G AOC（主動光纜） 產品的需求顯著增長。目前，源傑的 400G AOC 產能為每月 4.5 萬條，並計劃在 2025 年 將產能擴充至 8 萬條，以滿足市場的強勁需求。此外，源傑正在開發 800G 產品，預計將於 2025 年 開始小量出貨，為未來的成長奠定基礎。

聯鈞預期隨著雲端服務提供商（CSP）對光收發模組的需求持續增加，2025 年至 2026 年將公司將持續受益，這不僅反映了市場對高速光通訊產品的依賴，也凸顯了聯鈞及其子公司源傑在產業中的競爭優勢。

聯鈞主要產品為光通訊和雷射二極體的封裝與測試，受惠 AI 和 5G 需求增長，2月自結獲利也展現強勁增長態勢。

除了以上台股的矽光子概念股，美股也有許多股票屬於矽光子領域，包含 Cisco、Intel、Broadcom、Marvell、Nvidia 等，都屬於矽光子與網通 概念股 ，佈局美股的投資人可以多加關注。

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資料中心傳輸方案：矽光子的優勢

資料中心內部由數千至數萬台伺服器所組成，需要大量的傳輸線進行數據傳輸，目前主流傳輸線材主要分為「銅線」與「光纖」，主要連接方式包含直連電纜（DAC，Direct Attach Cable）、主動式銅線（ACC，Active Copper Cable）、主動式電纜（AEC，Active Electrical Cable）、主動式光纜（AOC，Active Optical Cable）以及光收發模組 （Optical Transceiver）搭配光纖跳接線。以下簡單介紹該技術是什麼。

• DAC (直連電纜, Direct Attach Cable)
  定義：一種不帶主動電路、僅靠線材本身傳輸電訊號的銅纜。
  白話說明：就是機櫃內伺服器之間短距離連線用的普通銅線，成本低但距離有限。
  
  
• ACC (主動式銅線, Active Copper Cable)
  定義：在銅線中嵌入小型調整晶片（Redriver），用以補強信號。
  白話說明：類似普通銅線，但內建小放大器，讓訊號能傳得稍遠且更穩定。
  
  
• AEC (主動式電纜, Active Electrical Cable)
  定義：比ACC更進一步，內含Retimer等複雜電路來校正信號失真。
  白話說明：這種線路會主動修正訊號中的雜訊與衰減，雖然效果好，但成本和耗電都較高。
  
  
• AOC (主動式光纜, Active Optical Cable)
  定義：利用內建光電轉換器，將電信號轉換成光信號，再用光纖傳輸。
  白話說明：用光纖替代銅線傳輸資料，內部有電子模組做轉換，適合長距離且高速的連線。
  
  
• 光收發模組 (Optical Transceiver)
  定義：一個小型設備，可把電訊號轉換成光訊號，或相反，並與光纖連接。
  白話說明：就像一個雙向轉換器，讓電腦之間能透過光纖溝通數據。

資料來源：券商報告＆股感自行整理

矽光子突破摩爾定律？

摩爾定律預測，相同尺寸晶片所能容納的電晶體數量，隨著製程技術的進步，每經過 18~24 個月會增加一倍，效能也會隨之提升，不過隨著電晶體縮小到矽材料的物理極限，最終將無法再突破最大效能，且無法避免電損耗的問題。矽光子以光訊號代替電訊號，實現更高頻寬、更高效能的資料傳輸，使晶片不需要再藉由堆擠更多電晶體來提高效率，不需再追求更奈米與節點的電晶體，透過矽光子技術突破摩爾定律。由於矽光子擁有高頻寬、小尺寸、低功耗和成本效益等優勢，在網路通訊與高速運算領域極具發展潛力。

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矽光子未來展望

根據 SEMI 半導體協會的預測，矽光子被視為半導體發展的關鍵技術之一，預計到 2030 年全球矽光子市場規模將達 78.6 億美元，年複合成長率約 25.7%。與此同時，LightCounting 預期整體 CPO 交換器市場將從 2023 年不足 5,000 萬美元，迅速成長至 2027 年約 7 億美元，幾乎每年呈現翻倍增長。另一家研調機構 Yole 則預估，2028 年矽光子市場規模將達到 1.4 億美元，年複合成長率約 24%，而待技術成熟後，2028 至 2033 年間的年複合成長率有望攀升至 80%，屆時市場規模可望擴大至 26 億美元。

資料來源：Yole

結論＆未來看法

筆者認為，隨著傳輸速度不斷升級，過往用電進行傳輸，帶來的耗損逐漸提高，因此將轉向光作為傳輸解決方案，矽光子晶片，除了提升頻寬、解決耗損以及散熱問題外，矽光子晶片由矽製程生產相對成熟，能夠降低生產成本。

目前矽光子中技術門檻在於雷射、PIC 製造、先進封裝以及光纖對準。首先在雷射部分， 由於矽本身不發光，因此須採用三五族半導體為材料，再者矽光子晶片主要以矽製程製造並須採用先進封裝，矽製造廠占據重要地位。光纖對準方面，矽光子晶片上的光最終必須打入光纖陣列才能與外部纖連接，矽光子晶片上的光波導與光纖直徑相差巨大技術難度高， 將是矽光子晶片中重要零組件。

加上，未來矽光子市場的年複合成長率（CAGR） 雙位數以上，相關概念股預計將在 2025 年底開始會有明顯的營收成長，無論是在雷射部分生產 InP 磊晶的聯亞、全新，製作 InP 磊晶、CW 雷射的華星光，FAU 光纖被動元件的波若威、上詮等，未來的成長都具有想像空間。

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編按：2026/03/11 更新｜韓國記憶體大廠三星（Samsung） 3/9 日傳出因勞資談判破裂，恐面臨史上最大規模的 18 天罷工。由於三星在 DRAM 與 NAND Flash 市場分別擁有約 36.6% 與近 4 成的極高市佔率，產能動向具有舉足輕重的地位。在當前美光、SK 海力士等大廠全力搶攻 AI 用高頻寬記憶體（HBM）之際，若三星產線因罷工受阻，將導致標準型記憶體供給缺口進一步擴大。對台廠而言，可能會引發「轉單效應」，更將推升市場報價，使南亞科、華邦電、群聯、威剛等記憶體台廠直接受惠，挹注營運表現。

編按：2026/1/28 更新｜DDR4 價格「倒掛」現象延燒，漲勢遠勝 DDR5
近期 DRAM 現貨市場出現罕見的「舊規格漲得比新規格還兇」現象：DDR4 因供給緊俏、下游仍有大量相容性需求，價格漲幅明顯超越 DDR5。市場普遍把原因指向 AI 浪潮帶動 HBM 需求暴增，上游記憶體大廠將更多先進產能與資本支出轉向 HBM（HBM3e、未來 HBM4），進一步壓縮 DDR4/DDR5 的常規供給，讓供需失衡加劇、價格更容易被情緒與搶貨行為推升。

編按：2026/1/28 更新｜「AI 記憶體超級循環」四條主線更清楚
這波記憶體走勢已不只是景氣循環反彈，市場更常用「超級循環」描述其結構性驅動，主線可簡化為四點：

1. HBM 排擠效應：產能與資本支出向 HBM 傾斜，支撐標準型 DRAM 報價底部並增添續漲想像。

2. Edge AI 容量倍增：AI PC / AI 手機的記憶體容量門檻上移，終端規格升級成為新增需求來源。

3. DDR5 世代交替加速：平台滲透率提升、價差收斂後，DDR5 轉主流有利於高階模組與相關供應鏈。

4. NAND 需求反轉：AI 伺服器的資料吞吐需求推升企業級 SSD（含 QLC）配置，Flash 市場的「供需修復」更可能延續到 2026。

記憶體是什麼？

記憶體（Memory）是電子設備中用於儲存數據和指令的重要組件，廣泛應用於電腦、手機、伺服器等設備，它就像設備的「短期記憶」或「長期記憶」，負責暫時儲存正在處理的數據，或長期保存重要的資訊。根據是否能在斷電後保留數據，記憶體可分為兩大類：斷電後資料仍留存「非揮發性記憶體（Non-Volatile Memory）」，和切斷電源後資料會消失「揮發性記憶體（Volatile Memory）」。

• 非揮發性記憶體：用於長期儲存數據，斷電後數據仍能保留，例如快閃記憶體（Flash Memory），又分為 NANDd Flash 和 NOR Flash。
• 揮發性記憶體：用於暫時儲存數據和指令，供 CPU 快速存取，斷電後數據會消失，例如 RAM（隨機存取記憶體），常見的 RAM 類型包括 DRAM（動態隨機存取記憶體）和 SRAM（靜態隨機存取記憶體）。

簡單來說，揮發性記憶體像短期記憶，處理即時任務；非揮發性記憶體像長期記憶，保存重要資料。兩者互補，共同支撐電子設備的運作。接下來，將詳細介紹文中提到的四種記憶體類型：NAND Flash、NOR Flash、DRAM 和 HBM。

記憶體分類樹狀圖