時間: 2025.10.15 | 9:10
主題: 2025國泰資產管理高峰會 | AI驅動的產業變革:從科技核心到產業鏈機
演講者:騰旭股份有限公司投資長|程正樺
資訊來源: https://www.youtube.com/watch?v=2igdPmclfDo&t=192s
重點摘要:
1. 電子產業與AI對經濟的影響
- 台灣電子產業對GDP貢獻顯著,成長率約5%,遠高於傳統產業的1%。
- 電子產業內部,AI相關企業與非AI企業的表現差異巨大。
- 提問:為什麼AI相關企業的成長速度遠超非AI企業?這對台灣的經濟策
略意味著什麼?
2. 半導體指數與AI企業的獲利預估
- 費城半導體指數(SOX)顯示,包含NVIDIA和Google的整體獲利預估持
續上修,而剔除這兩家後,預估持續下修。
-
AI相關企業(如NVIDIA、Google)的獲利成長帶動整體市場表現。
- 提問:為什麼NVIDIA和Google對半導體指數的影響如此顯著?這是否意
味著AI是未來產業的唯一驅動力?
3. AI算力需求的快速增長
-
Open Router的token處理量今年增長數倍,Google的算力需求在一年多
內增長50倍,OpenAI的token處理量也突破千兆。
- 算力需求的強勁增長顯示AI遠未達到泡沫階段。
- 提問:算力需求的快速增長對哪些產業環節會產生直接影響?這是否可能
帶來新的投資機會?
4. AI應用與市場競爭
-
OpenAI(Sora 2)、Google(Nonbana)等新應用推動用戶數和下載量激
增,Google的App下載量在9月超越OpenAI。
-
Anthropic的ARR(年度經常性收入)增長五倍以上,顯示AI公司開始產
生營收。
- 提問:新AI應用的快速普及對現有科技巨頭(如Meta)有何影響?這是
否會改變市場競爭格局?
5. 雲服務商的資本支出(CapEx)
- 為滿足AI算力需求,雲服務商(CSP)的資本支出年增率約50%,明年
預估至少維持30%。
- 只要CSP有能力持續投資,AI相關供應鏈將繼續受益。
- 提問:資本支出的持續增長對供應鏈中的哪些環節最有利?台灣企業如何
在這波投資中定位自己?
6. 晶片供應與技術升級
-
NVIDIA的出貨量預估為1000萬至1200萬顆,實際GPU數量增長50%至一倍(因新產品如Blackwell包含雙GPU)。
- 其他廠商如AMD、Google(TPU)、AWS也在擴展算力供應。
- 提問:晶片供應的增長如何影響AI產業的發展速度?台灣的晶片製造商(如台積電)在這一趨勢中扮演什麼角色?
7. 高速傳輸技術(CPO與AEC)
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AI資料傳輸分為Scale-Up(機櫃內部)和Scale-Out(跨機櫃)。NVIDIA
使用NVLink,非NVIDIA陣營使用PCIe或CXL。
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CPO(Co-Packaged Optics)將光纖晶片與主晶片封裝,提升效率,預計2028年成為主流。
- 銅線技術(AEC)在400G和800G應用中有突破,特別在Amazon、XAI
等公司。
- 提問:CPO和AEC技術的發展對高速傳輸供應鏈有何影響?台灣的相關
企業如何抓住這些機會?
8. PCB與CCL板材的產值增長
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Amazon從M7升級到M8,NVIDIA採用N9材料,使CCL單價從100美
元躍升至近500美元,產值增長五倍。
- 明年NVIDIA的Rubin CPX架構預計進一步推升CCL產值四到五倍。
- 提問:板材產值的快速增長對哪些台灣供應商最有利?這是否會引發新的
技術競爭?
9. 電力需求的激增
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AI伺服器的功耗快速增加:H100機櫃30KW,GB200達130KW,Rubin CPX預計380KW,未來可能達1MW。
- 電源設計轉向獨立Power Rack,採用高壓直流(HVDC,400V或800V)以提高安全性。
- 提問:電力需求的快速增長對能源基礎設施有何挑戰?台灣企業如何參與電源相關供應鏈?
10. 散熱技術的演進
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散熱從氣冷(H100)轉向水冷,Microchannel技術整合於晶片蓋子,未
來可能直接貼合晶片表面。
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碳化矽(SiC)有望取代部分銅材,提升散熱效率。
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提問:散熱技術的進步如何影響AI伺服器的設計?哪些材料供應商可能
從中受益?
11. 封裝技術的革新
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傳統CoWoS封裝效率下降,未來可能轉向CoPoS(Chip on Panel on
Substrate),提高面板利用率,預計2028年量產。
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CoP(Chip on PCB)技術減少基板需求,但對高規格PCB需求增加。
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提問:封裝技術的改變對台積電及其供應鏈有何影響?哪些設備商可能
成為新受益者?

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