一、節目內容
(一)、閒聊
1.搶到藤井風演唱會的票開心
(1).討厭黃牛，但不喜歡實名制，沒有彈性
(2).黃牛的存在是因為演唱會的票賣得太便宜，才有利可圖
(3).鎖漲停策略就像是黃牛，知道大家都想要所以先提早搶光票囤貨
(4).隔日沖鎖漲停會有買錯買到爆炸的東西，但成功幾條就可以補掉很多爆炸的東西
(5).可以練習透過AI的工具來幫忙搶票
2.收到修女芙莉德開心，但快要沒地方放了
(二)、市場話題
1.台股的淨值創新高了
(1).台股較為激進，是針對一些部位上槓桿的，靠槓桿推回去了，推上去之後要去掉槓桿，可以更好控制回吐，但難以吃到魚尾，也花比較多心思微操
(2).美股打得比較散，回吐也比較難控制，但相對的有很多翻了數百%的標的，以前會偏短線操作鎖trailing stop，現在不太用了，比較不用花太多心思
2.股市概況
(1).動能派的開始能夠賺錢，有很多標的連續性已經走出來了，不確定會走多久，但估計會遇到前面壓力洗一波再上
(2).籌碼相對乾淨：過去幾個崩跌都很有效洗掉融資、中大型資金的人對後市看保守
(3).看保守這件事，若市場沒有立刻崩跌，後面只能追高，然後在意想不到的地方崩跌
(4).殖利率倒掛後轉正：大家現在都知道轉正後會衰退，所以大家都做好準備，只是市場難的不是what，而是when，大家都知道會崩盤，但不知道何時發生，反而現在大家都知道的狀況下不會發生，而是會在大家遺忘的時候才會發生，甚至是逼大家追高後才崩盤
(5).現在型態越來越好，越多人相信未來的時候，反而開始反過來操作，慢慢降槓
3.下半年動能來源是聯準會的態度和談話
4.消費性復甦
(1).關注iPhone的銷售狀況
(2).這一代首發梯次的備貨較大，所以觀察到的等待時間比較短
(3).鏡頭廠已提早反應、CP test廠已隨著AI作反應了、反而WiFi7概念股會反應
(4).iPhone就是持續加強就好，大家用習慣的東西不要做出大更動
5.Open AI的O1
(1).在處理簡單問題的體感上差別沒有很大，就跟iPhone一樣，沒用到高級功能的人就感受不出差異
(2).如果不是特化專業工作的人，會感受不出差異
(3).AI的應用方式會以大家意想不到的方式存在生活周遭
(4).整理能力變強：不只像過去找資料拼湊籠統的答案，而是整理過後提供出來，更為精確且詳細的資料，是可以學習到東西的那種
(5).O1已經有點agent的味道產生，這一代的AI甚至幹掉AI詠唱師了
(三)、回答QA的部分
1.Robotaxi最好的解方不是自己開發APP，而是和平台業者合作會比較好
2.小鬼股
(1).小鬼股玩了兩年投了九間公司，市值30億以下的公司
(2).彼此會分享自己的持股，過去大概有三次，被砸盤
(3).不是不看好，只是大盤變弱齊頭式減碼，被砸掉
(4).低調最好：不需要別人拉抬標的，也不希望被砸下去
3.可以看庫存明細來了解這個人的樣態
4.技術面會做停損，有點像是解讀統計的數據結果去做動作，停損的比例會比較低，但共通弱點就是難吃到波段大魚，容易被洗掉
5.金句：若路人沒有自己羨慕點的話，不要太在意他的批評，往心裡去會像是個笨蛋一樣
二、心得感想
(一)、無
三、操作日記：(無推薦買賣之建議，只是記錄自己的操作紀錄，不要亂跟單當韭菜)
(一)、原相(3227)：加碼持續買進，做右側打上去
(二)、創意(3443)：跌爛了停損，開始降低高價股的曝險部位
(三)、世芯(3661)：雖是愛股，但還是先降低高價股的曝險部位
(四)、穩懋(3105)：穩套穩套，再來一次看看會不會套住，下檔就在那邊了，還能下去嗎?(沉浸才還我錢)
(五)、小型聯發科(2454)：跟著籌碼大戶吃香喝辣看看，手機要復甦了嗎?Wifi7要炒題材了嗎?權值股總是在不明朗的狀況下相對安全吧?
四、產業趨勢
(一)、消費性復甦看iPhone
五、持續關注的標的
(一)、台積電2330
1.製成節點
(1).N2：2025Q4時，開始ramp up
(2).N3：M4晶片、2024下半年開始ramp up，主因不會是蘋果，可能是Intel的Luna Lake為拉貨主力，AI晶片大概要等到2025才會往N3節點靠攏，2026將會一堆客戶。
(3).N5：營收占比37%，非常熱門的節點，H100、B100、GB200、AMD的MI300、英特爾的Gaudi3、微軟的Maia100、AWS的cayman、Google的X、V61
(4).N7：Gaudi2
2.除非遇到地緣政治或天災人禍，甚至是美國經濟大爆炸，要不然成長軌跡就是擺在那邊
3.台積電以2025年的EPS50元去估算本益比，不到過分誇張的境界，比起其他AI快樂小夥伴，這個全球最大的軍火商算是還便宜的股票，即便漲到一千，forward P/E也不算是特別貴，現在調高股息之後，殖利率也變高。但20倍PE已達孟恭估的上緣，以孟恭來說不會再加碼
4.台積電的特殊地位，客戶來自各領域，客戶訂單猶如開圖一樣，檢視各產業的變化
5.營收季成長：HPC3%，手機-16%，IOT5%，而HPC包含了PC、NB、一般伺服器、AI伺服器，所以HPC成長應該是AI伺服器一強帶三坑
6.手機和NB的復甦普通，呈現L型復甦，估計上波2020、2021換機潮，也差不多要再換一次了，可能是商用的，手機、PC、NB、車用，2025還能玩
7.先進封裝的重要性和營收占比越來越高，異質整合、堆疊、怎樣做散熱、晶背供電技術
(二)、輝達(NVDA)
1.產品線：
(1).AI伺服器中的舊款伺服器：V100、A100、H100、B100，2024Q3左右H100會淡出市場，換代到B100
A.架構：8張顯卡GPU組成一個板子baseboard(H100 vulcan board或B100 umbriel board)，接著搭配Intel的CPU，以前是用SPR(Sapphire Rapids)，現在是用EMR(Emerald Rapids)
B.DGX、HGX：一台約莫30多萬鎂。一個Rack可以裝四台，所以GPU大概是8*4=32張，價格約莫120萬鎂到150萬鎂之間
C.伺服器會是高U數，低台數
D.使用氣冷3DVC的，所以伺服器高度高(7~8U)、很重(3DVC)，需要特殊滑軌和機殼
E.B102的HGX架構：一個CPU+四個GPU，因為是單裸晶，所以差不多類比Bianca(一個CPU+兩個GPU)，因為HGX架構，使用氣冷就可以了
(2).新推出新款的伺服器，Oberon已經有很多CSP業者下單採用了：GB200、GH200
A.Oberon架構：使用自家的Grace CPU(Arm的架構)，一個基板上面搭載一個CPU和兩個GPU(Blackwell)，GPU可能是H100或B100，兩組為一個架構(Blackwell)。有支援NVIDIA AI Enterprise服務(端到端的雲端原生軟體平台)
(A).一個CPU+一個GPU：Ariel
(B).一個CPU+兩個GPU：Bianca
(C).一個x86的CPU+一個GPU：Miranda
B.2U的架構，所以一個Rack可能9~18台，GPU大概是2張*2U*9~18台，一個Rack可能會是36-72張GPU，NV36估計bon cost約2.5M到3M鎂，NV72預估4M鎂，老黃應該會算60~70%的毛利率，可回推售價，
C.伺服器會是低U數，高台數的架構
D.GB200約莫於2024年底放量出貨，預計2025年出貨量50K的Rack
E.使用水冷(coldplate)或浸沒式(單相、雙相)，水冷需要用到貴貴的manifold、CDU(散熱分配單元)，而coldplate加manifold是幾千鎂，CDU高達十幾二十萬鎂。所以散熱的廠商利潤空間變大很多
(3).H100、H800、H20、B20：會彼此競爭到，所以需求會不如當初推估的那麼高，加上供需變順，基於夢的想像要小心
A.拿較差的配料和晶片去做低階版本
B.H100用料較差的去做H800，然後再降規程H20
C.BAT百度阿里騰訊去租賃伺服器，所以可以減少對降規晶片的需求
D.推估美國政府故意放漏洞讓他們去租賃伺服器，以便觀察動向
(4).NVIDIA AI Enterprise：輝達找了一個客服團隊，由工程師組成，主推服務，讓客戶訂閱NV Enterprise以利客戶端解決問題
(5).CUDA軟體
(6).R100：Rubin，採用HBM4，大概2026放量，使用台積電的N3節點
(7).X100
2.lead time交貨時間往下已經是確定的事實，應該視為供給變順，而非需求變少，目前看起來還沒有供過於求的狀況產生
3.受惠為散熱族群，受害可能會是機殼滑軌廠，近期傳出某散熱公司預估EPS大幅上調，將近半百
(1).供應鏈
A、Cold Plate(冷板散熱)：Cooler Master、BOYD(寶德熱能)、AVC(奇鋐)、Delta(台達電)
B、L2A CDU(冷卻液分配裝置)： Vertiv(VRT)、Motivair、光寶科
C、L2L CDU(冷卻液分配裝置)：Vertiv(VRT)、Motivair、Nidec(尼得科)、Delta(台達電)
D、Manifold(分歧管)：Readore、雙鴻、AVC(奇鋐)
E、UQD(伺服器水冷快接頭)：CPC、Parker、Staubli
F、Slide(滑軌)：川湖、南俊
G、Busbar(匯流排)：APH、TE Connectivity、光寶科、貿聯
(2).水冷潛在供應商：CoolIT Systems、Cooler Master、BOYD(寶德熱能)、VRT、AVC(奇鋐)、Delta(台達電)
(3)Vertiv：CDU、XDU約莫5、6百萬台幣，只要知道GB200出貨量回推需求，了解CDU產能、ASP、目標市場多大，就能算出EPS
4.訓練用和推論用晶片
(1).業者會將新的晶片投入訓練用，舊的晶片轉為推論用
(2).出現訓練和推論一體的ASIC晶片
(3).GB200、GH200也往訓練、推論整合的趨勢走
5.NVIDIA Omniverse
(1).一開始是跟著加密貨幣、區塊鏈一起出來的，當時也是VR狂潮
(2).VR狂潮：當時一堆人拿錢去買JPEG、數位土地，但孟恭看不懂就不碰不評論
(3).Omniverse當時結合區塊鏈、虛擬世界、VR Goggle做出來的東西，但隨著區塊鏈一波熊市之後就不見了
(4).捲土重來是Fine Tune過後的Omniverse，最有印象的是數位孿生的地球，可以去模擬地球天氣狀況
(5).Omniverse裡面的模組，像是車道模組幫助自駕車的開發、工廠模組可以幫助工廠最佳化，模擬跑過評估可行性再進行無痛升級
(6).數位轉型是漫長且痛苦的過程，過程可能很多肉，但不會立即性看到
(三)、信驊5274
1.未來邊緣運算的需求下，小型伺服器會更多，因此現在AI伺服器排擠傳統伺服器的狀況下，未來還是會重回成長軌道，再加上L40s和GB200的BMC晶片需求明顯提升，但信驊的本益比真的高
2.在mini BMC的架構之下，可能很多新應用的產生，而且AI伺服器的BMC用量也是持續增加
3.H100四個伺服器rack的架構，用到十幾顆
4.重點大戶：Bluefield DPU會用到大顆的AST2600
5.GB200的架構用量會再多一倍，變成20幾顆
6.短線故事：因為AI伺服器排擠了傳統伺服器的預算，總台數變少，總BMC變少，所以信驊遭遇逆風
7.長線故事：傳統伺服器總有一天會回溫
8.存儲伺服器看起來有回溫的跡象了
(四)、特斯拉(TSLA)
1.特斯拉觀察重點：FSD、Robot taxi、機器人Optimus。FSD的高毛利訂閱收入、Robot taxi的服務、硬體看未來的機器人Optimus、估值高、能源業務強、NACS充電業務有成長性、Dojo晶片、語言模型Grok、
2.機器人Optimus：2029年再說
(1).機器人會是下一個成長引擎，但需要很長一段時間來發酵，孟恭初判應該會2035年以後才會看到人形機器人到處跑，AMR則是會提早看到大量實現
(2).在2025會有千名的機器人投入特斯拉產線運作，但商轉就還早，短期關注一、兩年內推出的東西，滲透率很好就行
(3).現在討論機器人對特斯拉的估值影響太遙遠了，2029年再說，但小型公司影響大，會先做反應，變成中小型公司的炒股題材
(4).未來這塊產值可能超越汽車，當機器推出到市場後，股價應該已經反映到天上去了
3.特斯拉-FSD
(1).FSD V12的評價非常好
(2).在美國消費者的滲透率不錯，取得大量的訓練資料，約莫3000億的訓練資料
(3).大者恆強：使用人越多，回饋越多，修正越好，模型越強
(4).等到未來採用人數夠多，有證據佐證FSD輔助降低事故率，美國的監管推行就不是問題
(5).到全球市場就不見得，可能會有政治因素，像是中國市場的卡關
(6).FSD的策略調整：改成訂閱制，先試用FSD，喜歡再訂閱，雖然一次性收入變少，但把入手難度調低，長遠來說公司比較賺
(7).FSD打開中國市場，隱憂消除一半，中國車廠還是想推自家的自駕模型
(8).車艙數據蒐集：將中國資訊留在上海資料中心，並且獲得消費者同意才能運用此數據，內部鏡頭會觀察駕駛行為，以利後續特斯拉保險推出計算保費
(9).最新的FSD晶片Hardware5.0，會在亞利桑那州投片，走N3AE(N3E的Auto版本)，放量出貨已經是2025下半年之後了
(10).Hardware3.0的車子不會不能跑FSD模型，只是完整功能僅限4.0跟5.0才能使用
4.Autonomy：Robot Taxi
(1).若有達到Autonomy，股價2,000元~2,600元，最高3,100元By Tasha Kini所撰寫之ARK Vest報告
(2).前提是從賣車的單次收入，變成實踐持續收入的Robot Taxi 車隊
(3).約莫2024的八九月就會將Robot Taxi推出測試，2025年ramp up，2026放量出貨，2024下半年到2025開始就是布局的時間點
(4).NHTSA的數據報告，可能高估特斯拉的自駕安全性，因為特斯拉在高速公路上累積里程快很多，但確實特斯拉的自駕顯著安全
(5).Robot Taxi真正困難的難題在於跑去街道上載人
(6).若毛利率拉到五十幾趴，就真的變成軟體商了
(7).若實踐自駕和Robotaxi，市值達7,000B
(8).特斯拉新的FSD表現太好，使得Robotaxi的實現更有機會
5.AI部分
(1).目前3W5千個H100，未來將提升到8W5千個H100
(2).另一部分是Dojo晶片，之後的Dojo3會用到N2製成
(3).目前在AI領域中，視覺最強的公司之一，現在內部使用，未來有機會像是LM模型一樣
(4).特斯拉車子內部本身有放FSD chip，所以inference推論上有佔有一席之地
(5).FSD未來商用化時，可能會推出如同Airbnb模式，將閒置車子出租給特斯拉賺零用錢
(6).特斯拉可能是目前在分散式推論算力最強大的公司，未來可能將閒置車子沒在使用的FSD算力出租作為端點的推論算力
(7).因為馬斯克買下X，所以也獲得很多的文字資料訓練資料庫
(8).目前最強為GPT4和claude3，接著是Lama3、google模型，再來是Grok
6.特斯拉-小車的傳言
(1).有一台兩萬五千鎂的小車款式喊停，但還有其他兩款小車在研發
(2).一個小車針對Robotaxi去研發，另一個可能改自model3跟model Y
7.估計2025年上半會開始發酵，因為TSM開出車用未來半年不好的展望，倒閉潮和整併潮之後留下來的公司，未來將分享這龐大的利益
(五)、AAPL
1.蘋果的AI劇本
(1).第一種劇本：蘋果可以向MS、Google、Open AI合作，付費給他們換取授權，同時向果粉們收個Apple Siri Plus的高額高毛利訂閱費用
(2).更誇張的劇本：像是Google付錢拜託蘋果的Safari將Google Search Engine設為預設瀏覽器，蘋果向這些Model Maker要求付錢給蘋果來換取預設
(3).若開發者使用預設的某個模型開發了APP，而這個APP的成功銷售，蘋果可以抽到蘋果稅，而大量的用戶在使用，所以開發者也要付錢給這些CSP來購買服務，對CSP本身來說也賺到錢，因此Model Maker付錢給蘋果換取支援也是可能的
(4).AI infra熱潮結束後，轉向軟體端布局，而蘋果不知道會不會變成最大贏家
2.Apple Intelligence
(1).Foundation Model：一個蘋果自己做的小型模型，在edge端可以直接使用，也可以用到PCC(Private Cloud Compute)，主要在裝置端處理輕量級AI應用，不用上雲端
(2).前端：Semantic Index、APP intent。
a.Semantic Index：對照RAG也是使用Embedding技術，去看所有個人資料，也就是全開圖手機內容，然後把個人資訊做排列向量化之後賦予不同權重，可以讓AI根據個人回答問題更加準確，因此非常強調資安
b.APP intent：對照Plugin，就像個總指揮官，可以給複雜的指令，用API去串接各個APP
(3).後端：後段支援的雲端：蘋果目前只有GPT4o，但不排除用其他模型
3.大膽猜iPad賣得不錯，狂敲AAPL，降低AI去買蘋果，猜測股價起火點在於從高階往低階產品走的時候，像是推出LM的應用、把Siri加強就有機會爆發
4.iPad pro搭載M4晶片，採用台積電N3製程，更新更快更厲害玩真的，可能讓生產力領域的人會去換機，從高階往低階打，高階做得強大，自然低階的不會爛
5.新晶片就是最新的產品，自從筆電取代掉intel的晶片後，M系列的晶片都持續變強，蘋果的晶片設計超強，只是包在硬體裡，看不出強大之處
6.M4晶片達38top算力，這波Edge Device沒有落隊，高通的AI PC競爭對手多一人
7.使用者體驗最重要，即便算力的CP值輸人家，還是可以透過軟體和使用者體驗來維持市佔率和利潤
8.市場謠言：開始著手伺服器了，找上中東和台系業者，目前高機率往ASIC走，但還沒有明朗
9.vision pro2要往後延，有點可惜
(六)、埃森哲公司Accenture(ACN)
1.IT顧問公司：找很多大型雲端公司的軟體解決方案或自家軟體解決方案，把這些軟體組一組後提供給客戶，幫助客戶上手
2.要整合一家公司的各種系統，需要一間大型機構組織才能安全轉型，依照客戶需求和預算，串接各種軟體，最後報一個服務費，在第一階段來說滿有機會的
3.上上季財報不好下修全年展望，上一季上調回去展望
4.大家會以為顧問公司被AI取代，顧問公司也會使用AI轉型，導入AI進入產品組合，說不定反而成為導入大家進入AI時代的敲門磚
5.可能一路賺到各行各業有SOP出來，像是ACN幫BMW做系統，一開始量身訂做很貴且成本高，但模組拿去賣別人時，價格就會往下降，成本也會降低，但也是削價競爭的時候
6.初步毛利會很高，但後續顧問公司會互相抄作業，就會出現削價競爭
7.有可能後面的大軟體公司直接跳過代理商去接觸客戶，但是礙於語言、法規、人脈的隔閡，所以代理商還是有其必要的(怎麼很像是白牌伺服器跳過品牌廠的作法)
(七)、聯發科(2454)
1.達哥
(1).模型：主要在裝置端處理輕量級AI應用，不用上雲端，主要是BreeXe、Fine tune LLM。
(2).達哥的前端有兩個重點：RAG、Plugin。
a.向量資料庫RAG，透過Embedding技術，將資料做向量化，減少AI幻覺的問題
b.Plugin去執行，變成全自動化的工具
(3).後段支援的雲端：Mistral、Azure AI、GPT、Google Gemini
2.AI手機，手機過了底部，未來看業績成長
3.和輝達合作CPU以及車用晶片
4.輝達和發哥的Windows on ARM筆電可能在今年2024Q4或明年的CES出來，最慢是明年的computex
5.有機會因為拓展筆電、車用業務，而提高本益比評價
7.Wifi7的題材
(八)、世芯ky
1.AWS的推論晶片
(1).謠言：AWS的推論晶片Inferentia3可能不會在這邊做、英特爾的Gaudi晶片可能會被收回去
(2).Inferentia3晶片放量出貨時間點為2025年H2，估計是MRVL拿到，2026才會到市場上，Gaudi晶片為2027之後了
(3).Inferentia潛在玩家：世芯、Marvell、日本的Socionext，但目前推估第四代應該還是3661勝率高
(4).亞馬遜入股世芯3661，宣示意味濃厚
2.英特爾的Gaudi晶片(Habana)
(1).Gaudi4可能會由英特爾自己收回去做，但現在討論到2027太遠了，所以變數太多了討論沒有意義，反而討論Gaudi3應該比較合理
(2).Gaudi4：Rialto Bridge底下有個運算晶片叫做Falcon Shores，裡面會放兩顆GPU，有可能把Gaudi4成為Falcon Shores其中一個小晶片，高機率會在台積電生產，所以台系業者還是可望受惠
3.ASIC的趨勢依舊沒改變的持續下去
(九)、超微(AMD)
1.MI300系列
(1).AMD的MI375可能會胎死腹中
(2).MI375對標GB200：垂直式的Rack、CPU加上GPU的組合
(3).等MI400：搭配UALink、軟體調教，2026下半可能會出來
2.只有微軟不離不棄下單MI300
3.GPU還是輸輝達太多了，出貨市值佔比不到一成，輝達也跟上升級記憶體，打爆AMD
4.在2024年的CoWas有50幾K的量，其中10幾K的量是賽靈思的
5.在2024年的CoWas有50幾K的量，其中10幾K的量是賽靈思的，對比謠言看起來下降約10%
6.估值竟然比輝達還高，但修正過後還是比輝達貴
7.資料中心關鍵資料TCO(總體擁有成本)，是有可能用高級設備跑越多賺越多，用低階設備跑一樣的效果反而總成本更高
(十)、AVGO
1.和MRVL很像，AI獨強，其他乏善可陳
2.VMware公司的integration整合做得不錯(不愧是併購整頓公司之王)。infra基礎建設端還可以。telecom電信和wireless無線應用沒有太多亮點，無線應用最大客戶蘋果的銷售業績不佳
3.只要AI的東西持續上修就好，畢竟現在市場是因為AI給他這個高估值的，所以當市場在炒這個東西的時候，就去盯那個東西的業績就好，其他東西不太重要，但只要成長性稍微減緩就會崩爛
4.展望：400億的營收，和60%的EBITDA，應該可以輕鬆擊敗。
5.預計2024年AI業務就會達到100億的營收，大概70%是AI加速器，30%是router(路由器)、DSP(數位訊號處理器)、switch(交換器)、retimer(數位重計時器)
6.ASIC：Google的TPU是長期的合作關係，先前傳出V7要換人做做看(聯X科或世X-ky)
7.相信公司派的法說會說法作為第一順位考量，這攸關公司信譽，不太能唬爛，市場謠言排在後面
8.仍在科技業向上行週期，只是不會很快很顯著，持續給出打底復甦的說法，並表示沒有任何理由不會回到過去水平
9.雖然通用型GPU在企業端獲得極大的勝利，但在hyperscaler端的ASIC，會持續獲得更多優勢，hyperscaler端的ASIC也走出自己的一條路，不要拿通用型GPU和我們類比，後面ASIC專屬的設計架構供應鏈也是看點
(十一)、MRVL
1.HDD controller，下游客戶持續漲價供不應求，估計上游也快可以跟進漲價，估計之後的storage業務會變好
2.networking成績不太好(包含企業enterprise、電信商carrier telecom)，需要一、兩季消化
3.明年(2025年)本益比大約為三十幾倍，沒有很貴
4.Data Center表現非常好，PCIe Gen4和Retimer出貨符合預期；其他業務普普：auto、工控、消費性
5.AI ASIC
(1).一個是Amazon的CoWas，另一個可能是Google的Arm-based CPU：Axion，未來幾年AI佔比可能達兩、三成
(2).ASIC持續看到大量強大的客戶，且台系供應鏈有加單
6.未來展望：數字疲弱，但上修AI業務的數字，還有30億的buyback庫藏股，推測谷底要到了，且又沒創新高，後面應該有機會
7.財報後反應：整體而言，預期之中Data Center獨強、其他業務一樣爛，但市場卻跌爛
8.可能是消息領先市場，所以股價沒動，可以蹲一下觀察看看，若股價走勢不是自己想要的話，會視為大家已知或市場不喜歡這個題材，所以逐步減碼
9.AI概念股以來，最看不懂的標的，有香香的AWS Annapurna的Trainium訓練晶片，一直覺得該像AVGO一樣創新高了但沒有
(十二)、微軟Microsoft(MSFT)
1.Office成長挺不錯的，Azure的AI受惠從營收的6%成長到7%，雖然和極大的資本支出不成比例，但剛起步還算是可以。
2.現在必須在訓練卡到好位置，再來透過推論賺到更多的錢，但很吃推論端的需求
3.可以明確看到AI產品帶來的貢獻
4.可能需要花更多精力在遊戲上面，未來可能是個黑馬帶來意外收穫，串流遊戲和訂閱式平台可能帶來廣告或其他收穫
(十三)、Google
1.發股息和回購七百億刺激市場飆漲
2.投資的AI設備就算沒獲得新的變現管道，也能運用AI產品在過往的廣告演算法上，不虧
3.裁員後公司一樣成長沒有衰退，在X裁員七成的示範下，可能科技業很多冗員，在AI幫助下直接裁掉不必要的人力，尤其是懸崖勒馬火掉一些政治上激進的員工
4.極端的左派和極端的右派會走到同一個位置(OS：歷史課本記載法西斯和共產對立，但行為上看起來極端的法西斯和極端的共產主義真的長得很像)，而他們難搞之處就是懂得運用平等、包容等詞，踩在道德制高點，做出違背常理的事情
(十四)、Cloudflare(NET)
1.邊緣運算的需求可能是被低估的，未來將GPU伺服器會加強放到各個端點的伺服器上
2.全球310個城市部署了機房伺服器，目前已經鋪到了120個，之後會加速。預計2024年會完成布置全球310個城市的邊緣AI伺服器布局
3.NET具備拿到晶片的能力，還有注意到邊緣運算的商機
4.資安布局：Cloudflare One ，推動SD-WAN and zero trust services
六、持續關注的產業趨勢：
(一)、AI相關
1.NVIDIA：H100、G100、G200、GB200
2.AMD：MI300系列
3.博通(AVGO)：Google的TPU
4.Marvell(MRVL)：AWS Annapurna的Trainium訓練晶片，瓶頸落在封裝產能這邊，產能開出來財報就有機會上修、Google的Arm-based CPU：Axion
5.世芯(3661)：AWS的推論晶片Inferentia、英特爾的Gaudi晶片(Habana)
6.晶心科：Meta的MTIA晶片，搭載AX25-V100核心處理器
7.高通的SD X Elite晶片將成為最新一代AI PC的晶片
8.Arm架構的市佔率將持續提升
9.AI PC約2025年開始有明顯的營收，AI手機亦同
(二)、邊緣運算
1.行動邊緣運算MEC
(1).接近終端的小型伺服器，伺服器的用量會更大
(2).受惠：CSP(Google?AWS?Meta?)、DNS業者(Cloudflare(NET)、是方?)、BMC晶片(信驊?新唐?)硬體散熱?軟體資安防護(Palo Alto Networks(PANW)、Zscaler(ZS)、CrowdStrike(CRWD)、Fortinet(FTNT)?)
2.保密需求的IPC工業用電腦
(1).NVIDIA的Jason晶片出貨量可作為觀察工業物聯網和邊緣運算的風向球
(2).研華開出的展望可作為邊緣運算產業風向球
(3).做MEC的廠商要有能力說服客戶買單
(4).大型的ODM開始下來搶生意了，但小的廠商只要拿到貨，營收會瞬間爆發飆升
(5).受惠：研華?其陽?凌華?虹堡?研揚?
(6).電子五哥/十哥轉投資IPC：台達電買立端、瑞昱買精聯、友達買凌華、佳世達買友通和其陽、華碩買瑞傳、樺漢入股磐儀、仁寶的普達。近期普達和研華一樣搞了一個POS公司
3.儲存的需求大爆發
(1).文生影的趨勢，導致存儲的傳統伺服器需求大爆增
(2).過往的儲存方式可能是不適合AI時代的，PSTG推出的是O flash的儲存，用一個CPU去控制很多顆flash，直接把檔案存在裡面，比起傳統方式，可以更快的讀取
(3).關注重點：價格競爭力很重要、符合世界的趨勢很重要
(4).受惠：伺服器存儲業者(PSTG、NTAP、MDB?ORCL?)、HBM?Dram?(MU?)NAND?CDN業者(NET?AKAM?FSLY?)
4.網路速度需要更快更大的頻寬
(1).文生影的趨勢，也會導致頻寬相關的產業需求大爆增，尤其是wifi7
(2).800G路由器? SDN?wifi7?
(3).受惠：FN?上詮?智邦?智易?聯發科?達發?立積?瑞昱?宏捷科?
5.消費性裝置
(1).手機晶片?NPU?AI手機?AI筆電?
(2).受惠：聯發科?立積?宏捷科?祥碩?戴爾?
(三)、等復甦的：
1.DDR3漲價題材：尚未發酵不用進去蹲，等發酵再來追也可以，即便歷史新高也沒問題，因為發酵後會走一段時間
2.MCU：
(1).孟恭已經認輸兩次了，認為在AI時代還有機會，一樣等發動後再來看，不深蹲
(2).相關標的：新唐?盛群?松翰?
(3).MCU復甦題材：原先看盛群財報以為要打底了，但最近新唐的成績覺得挺差的，還需要一段時間來復甦
3.二三代半導體：龍頭為穩套(3105)，二哥為宏捷科(8086)，目前兩家稼動率都沒滿
(1).宏捷科：上半年因為中系滿多訂單曾經好過，現在逐漸趨緩
(2).穩套：稼動率五、六十%，最近一次財報下修，但基礎建設業績還不錯，下半年在手機PA的零組件會有拉貨的狀況
(3).手機下半年展望：安卓系不太好，但iPhone還不錯，16預估賣得不錯，發哥天磯9400應該也不錯，全新(2455)也有提到相關觀點
(4).目前整個安卓系的代工廠和供應鏈股價停留在2023、2024的位階，所以只要不要再衰退下修，就會變成區間盤整，上去打突破會被套牢，就是等到區間下緣就是可以考慮的地方，像是操作玉晶光一樣
(5).目前通路商庫存水位低落，但沒人敢在這時候去拉貨，寧願等到需求出現再來瘋狂搶單，現在進去蹲的人賭的時下半年沒有預期的爛，就可能會有稼動率暴增或漲價的題材
4.CIS：走一個產能排擠的劇本
(1).采鈺?同欣電?精材?澤米?原相?
5.消費IC：消費性可看computex展覽
(1).相關標的：瑞昱?聯詠?祥碩?譜瑞?創惟?凌陽?凌陽創新?義隆?
(2).手機、AI PC、NB、板卡：復甦普通，呈現L型復甦，估計上波2020、2021換機潮，也差不多要再換一次了，可能會伴隨著Wifi7和NPU的加速滲透，預計2024下半年到2025的換機潮
6.戰爭重建概念股，現在已經有資金先丟進去蹲，等著今年下半年烏俄戰爭打完，去發動重建的題材，現在估計是絕對低點了，基期很低
(1).基礎建設(鋼鐵?水泥?)
(2).運輸海運(散裝船?)
(3).重建(IFRA?開拓重工CAT?聯合租賃URI?)
(4).工具機(亞德克?上銀?)
7.腳踏車：巨大?、桂盟?
8.PMIC：
(1).報價繼續下滑，沒人要炒，就下去了，但相信後面會像是面板復甦
(2).相關標的：茂達?力旺?
(四)、軟體股
1.概況
(1).往軟硬整合去布局，而微軟是軟體布局的中心，而蘋果套皮上去後收割大家的資本，也是理想選擇
(2).To B的發展會比To C快，AI成長性依舊不錯，但爆發性有開始趨緩
(3).To C需要某種殺手級的軟體應用才會點火
(4).To B勢在必行
A.商務本來就存放大量數據，現在導入AI工具就可以把這些數據拿出來弄一弄，變成額外的加值服務
B.這個投資金額不大，但很快就可以變現了
C.變現的快慢會影響AI導入的意願高低
2.軟體股的代理商
(1).不管誰是軟體股贏家，代理商都是最大受惠者，下去做fine tune的苦工
(2).導入軟體時，需要代理商下去做fine tune的苦工，才能獲得更好的整合服務
(3).之前只是加價賣的可有可無服務，而現在導入AI軟體，需要派訓練過的團隊下來協助，因此服務費、養護費用是相當可觀的
(4).注意微軟動向，主推的解決方案會成為後續代理商的機會
(5).國內王會走一波流，當推出軟體被算出多少獲利時，就會一波結束
(6).篩選代理商：代理商做金融的就不用看了，等到十年後才會導入；工控公司會比較有動力去導入AI
3.小鬼股：可能會找SaaS來押注，但目前沒明確的方向，觀察重點在於導入AI服務後本業有著量價齊揚的效果，接觸到更多的客戶，有議價權，像是微軟Copilot
4.台股
(1).台股To B業者：做一些Niche Market利基市場很強大，客戶進來後就出不去了，若新增plugin來額外收費是不錯的選擇
(2).最有機會的台股業者：To B業者的代理商和資服業者，可以透過槓桿他人努力來受惠，但屬於一波流(零壹?精誠資訊?騰雲?叡揚?邁達特?宏碁資訊?緯創軟體?伊雲谷?)
(3).To C業者：很難打世界盃，但可能是國內王
(4).若微軟端出好菜，代理商資服業者可望受惠，可把微軟和中小企業的酷酷服務整合成一套solution去賣
(5).出現族群性上漲，對於做事件交易來說很重要，軟體SI、資服代理商大家一起動，開始有大資金進去買單，發報告並增強熱度
5.硬體是矽谷廠商看不懂的，這波硬體狂潮矽谷仔沒有賺到錢，後面一定會去炒軟體股，只是不確定過程中會不會先大修正或以盤代跌
6.大資金會等到AI軟體競爭到某個程度之後，才開始把錢丟進去，基於公司的風控，只能等到營收獲利開出來才能買
7.插旗：Crowdstrike(CRWD)、Adobe(ADBE)、Oracle(ORCL)
(1).PLTR的ontology、aip服務
(2).confluent(CFLT)的Apache Kafka，開源式的內容
(五)、車用
1.未來兩三季還在衰退中，可以直接看到2025以後才會復甦了，台積電法說公布的壞消息有助於加速測底，若一個月內看到賣壓竭盡有硬底，可能會走一個美光的復甦劇本
2.約2024年底到2025年初有機會復甦，要搭配當時利率去看，車貸太貴了，等降息電動車重回拉貨
3.原以為油車會直接轉到電車，但看起來會轉去油電混合車，可以看功率半導體，像是IGBT、MOSFET
4.電動車就專注盯著五大IDM，目前STM比較好一點，但整體看來都不太好，未來車子半導體含量會持續加大，被動元件也會持續增加
5.可看導線架、車用晶片
6.壓品牌大於IDM
7.IDM利空測底中
8.車電2024年應該還好
(六)、資安類股
1.CrowdStrike(CRWD)：端點這邊的資安做得特別好，資安雲端保護軟體和端點保護領域，目前沒人是CRWD的對手
2.Zscaler(ZS)：在雲服務做得比較好，有錢會想買
3.Palo Alto Networks(PANW)
(1).魔法阿嬤Nancy polosy再次發出一次神之call，
(2).走完整的解決方案，但對比上述兩家公司，比較像是後追者，慢慢追上的坦克，技術大概差一年的進程，電話會議顯示需求有受到影響，下修預期。
(3).正在調整產品組合，若真的夠便宜的話，還是可以買的。未來網路攻擊的趨勢會使用AI的工具，持續去做防護
4.Fortinet(FTNT)：不錯，但企業價值難定位
5.資安相關IPC的公司
(1).現在感覺這些公司就是高階版的原價屋，只是在組電腦，沒有技術的護城河
(2).資安合作夥伴可能是國企，打進去供應夥伴可以吃很久的肉
6.資安是未來的趨勢，軟體是重點，不像過去拚一個硬體防火牆的量，接下來可能會變成專用的高階伺服器作為資安電腦，規格升級
7.windows內建防護做得很好了，不像以往很需要防毒軟體
8.資安軟體股可能就是一個買put的概念，當真的遇到AI產生大災難，會讓他們起到對沖的效果
(七)、機器人
1.偏向中長線的題材，2029年再說，2035年才可能量產
2.數字估不出來，但很多大資金開始在關注了
3.大咖：輝達、特斯拉、亞馬遜、蘋果
4.輝達提供機器人的中心運算晶片外加軟體服務，主攻機器人大腦，其他人做硬體
5.老牌工業電腦廠被市場貼上機器人概念股，即便公司出面澄清沒有，市場直接無視照樣買單
6.有時候不見得市場會錯，而是公司派老實經營眼前的事業缺乏未來的想像力，但說不定幸福來敲門，客戶送上門
7.台股上直接切到機器人的公司不多，但間接切到機器人零組件的不少
8.自主移動機器人AMR
(1).人形機器人主要由特斯拉在做，而AMR已經是眾多廠商在做的商品，且台股不少標的
(2).整機的不多，中光電底下的智能機器人和凌華與鴻海合資的公司(法博智能機器人)
(3).做大腦的：DFI友通做Jetson電腦
(4).做AMR的營收占比大概只有2~3%
9.大家對Jetson晶片投片量沒上升，姑且暫定為題材面
10.晶片和零組件大拉貨，就是玩真的時候