壹、類股
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.財測：展望毛利率大概維持在53%，三奈米和兩奈米的折舊會持續降低一點毛利率。未來預估2025年EPS為60~61元，2026年來到70~72元。
3.展望：以2024AI營收為基準給出的CAGR是45%，而2028年的AI營收大概會翻倍。而整體營收展望為20%，在foundry2.0裡面，整體市場的成長是10%，但公司的成長會是25%
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.AI的市場真的很大，但因為是五年的CAGR，所以高機率會有循環往下的機會，有一兩年數字不好，然後復甦年的成長超強，除非AI泡沫才沒有上述的復甦劇本，但泡沫的機率極低
二、輝達(NVDA)
1.財測：目前Buy side 估計輝達2025年抓4點多～5元EPS，2026年抓5.2~6元，2027年抓7塊多～8元，給個25~30倍本益比沒問題
2.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).Vera Rubin：採用HBM4，大概2026年放量，使用台積電的N3節點
(7).Feynman
3.散熱族群：雖然散熱股開始修正，但可能還沒演完，會是故事的主軸之一
(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)黑科技：直接進入晶片散熱，可能需要結合晶片設計了，或使用液態金屬，黑科技目前估計2026年下半才會推出
4.缺電的問題：AI或AGI出現時，一定會缺電，不論哪個政黨都是，不是規劃不佳，而是科技進步太猛
(1).NV144或NV288，甚至是有576的存在，散熱和缺電問題產生
(2).288的架構的耗電量是1M瓦，等於一台EUV，可以理解為何市場先炒SMR 小型核反應爐，因為政府國家的電網支撐不住，企業得自己規劃
5.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
(4).誤解Deepseek的影響：推論需求大幅度增加會用到更多的GPU，而為了讓推論速度更快也會用到更多的GPU，所以是10*10總共一百倍，整體市場變很大
(5).不可否認輝達的推論晶片很強，但這塊反而可能是CP值取勝的地方，所以會變成百家爭鳴而非輝達獨佔，AMD、蘋果、高通、聯發科都可以分到這塊大餅
6.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
6.CPO
(1).Spectrum、Quantum
(2).Quantum比較早看到，Spectrum明年左右開始出現，因為轉接頭會有能耗，降低能耗的東西大家會很樂意嘗試
(3).在Scale up短距離傳輸會使用銅，Scale out長距離傳輸會轉向光，而CPO類股的股價是充分反映的地方
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。Cybercab兩人座無人計程車、Robovan二十人座無人巴士
(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，目前往20%靠攏
(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
(9).沒有input的載具，沒有方向盤、油門、排檔桿，透過純視覺的方式，而非透過光達、雷達等電子儀器產品
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.交車數往上提升：2025年會有新的平價車款推出、高階車款的改款、總體經濟的改善、電動車競爭對手的倒閉、全世界封禁中國電動車的傾銷
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
(4).蘋果Apple Intelligence目前功能
A.多筆通知訊息，會協助總結多筆訊息內容
B.信件Mail可以協助撰稿、總結、校正文法
C.拍照可以簡單的達到修圖、P圖效果，不用專業軟體
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.ASIC
(1).在ASIC成長性很好，可能比merchant GPU來得更好
(2).雖然在TCO(總體擁有成本)不一定會是最好的，但對於控制輝達或取得主控權的話，是很好的選項
(3).三個既有客戶：ByteDance、Google、Meta：Google的TPU佔了ASIC裡面的六、七成，Meta的MTIA和ByteDance分剩下的三、四成
(4).Google明年開始放量V6P和V6E，估計可以貢獻十幾個B的營收，Google的TPU V7由博通取得
(5).兩個潛在客戶為Open AI和Apple：潛在客戶應該會在2025年底才會放量貢獻營收，Open AI的訂單會在2026年貢獻營收
(6).博通CEO給了新名詞SAM定義：Serviceable Addressable Market，在26~27年的時候會有60~90B的數字
(7).更為隱藏的潛在客戶：軟銀
2.財報
(1).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)
(2).展望：400億的營收，和60%的EBITDA，應該可以輕鬆擊敗。
3.先前減碼原因：在Apple的WiFi佔比會下降，被蘋果降低依賴，佔營收10~15％
(1).蘋果投片代號為baltra 晶片，是由M系列改出來的晶片，博通負責PCIE或傳輸相關IP部分，應該會2026年貢獻贏收，甚至ASP可以很高
(2).反思：沒想到蘋果WiFi晶片掉的營收可以由ASIC來輕易補上，但說不定後面市場就會炒作蘋果掉單的故事來修正噴高的股價
4.高密度伺服器的趨勢下，需要更高的傳輸速度，而這正是博通最擅長的
5.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
6.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
7.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
8.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
十五、戴爾(Dell)
1.算下來戴爾是便宜的股票，目前的forward P/E在十幾倍左右，但台灣同業大概在二、三十倍左右，美國同業三、四十倍
2.雖然CSG部門miss，但ISG部門會卓越成長，CSG部門在2024下半年帶來不錯的成績。可以期待2024下半年到2025年的AI PC的貢獻。
3.AI伺服器的業務擴張
(1).AI optimize server成長了40%，積壓訂單backlog到了29億，代表客戶下單沒貨可給，供不應求的狀況，只要GPU出貨改善，就能順利出貨，會轉成很好的營收和獲利。
(2).毛利率不好看：單價高，但買料賣料後，毛利率不會好看，賺錢的絕對金額是高的
(3).前面積壓訂單可以得知後面財報是好的，至少開個一兩季沒問題。
4.有很多的Enterprise的下單，因為只有大型CSP才有能力直接找白牌代工廠，下單給廣達、緯穎這些ODM。因為很多Enterprise的客戶沒有設計的能力，會選擇找Dell、HP惠普品牌廠
5.哭阿!不該賭財報的，崩回原點，財報上看起來故事沒有太大的改變，跌爛可能會像是當初Celestica的劇本，實際上是不貴的標的，只是財報數字有些大資金不喜歡。估值比起AI快樂好夥伴，還是便宜。
6.觀察同業，硬體組裝廠的表現都不太好，可能是資金要輪動了，從infra(基礎設施)轉換到software。觀望下周止跌，就可能只是漲多大回檔，不止跌就可能是資金轉移，不玩這個族群了
7.操作：猜測是市場錯殺，但先觀望不加碼，等到沒有波段新低，可能會想加碼。創新低就減碼扣現金，等碰到大均線觀望反彈程度，反彈程度弱的話，有可能是走兩年的AI族群要休息，資金轉向低基期的族群，像是IDM、AAPL
8.很多時候會以基本面為主，但下殺時會融入技術面，有時候要勇敢和市場對做，但也要考慮位階，若一路往下砍的話會受重傷，如果市場走勢不如預期且持續往反方向衝，還是需要減碼去守住戰果
十六、、Meta
1.算力：35萬的H100晶片，還有等同於25萬H100的其他晶片，可能是A100或MI300，Reels可能需要大量的演算法
2.MTIA晶片(Meta Training and Inference Accelerator)：
(1).ASIC規劃相當有野心，因為不想被輝達箝制住，並且避免伺服器機房會改了又改
(2).MTIA第一代Freya、第二代Artemis都是inference推論，都是博通設計台積電生產，搭載晶心科AX25-V100核心處理器，會下在N3或N5，會搭載博通或台積電的CoWos，用水冷為目標
(3).第一代Training訓練晶片Athena大概在明年開始放量，降低採購力度
3.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
4.可關注ASIC晶片、機殼、滑軌(川湖?)
5.Llama模型可以關注一下，開源的模式可以促進技術的快速發展
6.Meta Quest
(1).為一台MR裝置，比較偏向娛樂用的遊戲機，或瑟瑟的壞壞機
(2).價格真的經濟實惠，看到vision pro很酷炫的人，可能會推升到Meta Quest的銷量
(3).可以期待高通或Meta去開一個R1晶片來加強功能，不要放在原本的Soc晶片裡面
6.VR為虛擬實境、AR為擴增實境、MR為混合實境，目前這兩台裝置都符合MR
十七、Celestica(CLS)
1.出GoogleTPU的伺服器
2.OEM、ODM本益比，基本上10倍算是合理，但AI可以給高一點，大概落在15~20倍之間
3.關注Flextronic(FLEX)的搶單分食
4.在Google財報出來沒跟著噴，在機會成本考量之下就減碼了，但基本面很好，搶了2345(智邦)的單
十八、Fabrinet (FN)
1.之後2025、2026會開出好成績，且市值龐大，估計未來光通訊產品會拿到很大的份額
2.800G和1600G的光通接頭表現都很好，已經是今明年的故事了
3.Fabrinet (FN)看起來比較像是CPO光電共封裝的故事
4.FN在台股對標就是上詮(3363)，現在和TSM合作，光通接頭還滿不錯的，營收還沒開出來股價先動，台股很難做，太多人有領先優勢，不見得是內線，單純眼光很準也是大有人在
十九、Spotify
1.廣告的業務，Audience Network可以再持續關注
2.使用AI伺服器來加強演算法，進而推進廣告業務投放的精準度
貳、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
(1).目前對孟恭AI PC只是噱頭，因為電腦連網就可以達到了，所以如同電信商的4G和5G，不論要不要用5G都要付一樣的錢，先升級硬體之後才會有殺手級應用
(2).被強迫升級，而非主動式的升級，不論要不要AI PC，等到2025、2026之後能挑到的都是AI PC
(3).AI PC會用到的DDR5價格還是比較漂亮，目前DDR4以下的庫存還是偏高
(4).關注重點：有什麼ASP可能可以提高，或不會受到消費性疲軟的影響，目前看來DDR5就是個機會，但廠商純度不高
(5).現在DDR4和DDR5可以做選擇，之後都會是DDR5
(6).DDR4和DDR5的差異在於一個PMIC，這個或許就是個機會，台廠通過驗證的大概只有兩家(矽力ky?茂達?立錡?致新?)
(7).AI PC的瓦數較高，會用到更好的散熱，風扇數量大概會一點多倍(茂達?)
(8).往AI占比小一點的標的去看，AI太多人了上車了，而且之後估計廠商也會削價競爭導致獲利縮水，所以先避開，等到沉澱過後修正過後再來看
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).工業電腦比較偏向L40s這種的中低階AI server，會是少量多樣化，毛利較高的東西
(2).邊緣運算比較偏向商辦、醫院機房裡的AI伺服器，主要有機密文件不能上雲端的，而AI模型變便宜以後就變得有誘因去部署了
(3).IPC的最強大競爭對手就是輝達的GB ten，所以IPC不一定會受惠
(4).打遊戲不見得需要用到5090，很多是當作AI卡來做使用，說不定消費級顯卡就可以充作IPC做使用了
(5).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
(6).研華開出的展望可作為邊緣運算產業風向球
(7).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
(8).受惠：研華?其陽?凌華?虹堡?研揚?
(9).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。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，NAND flash供應商也有類似說法，但因爲滲透的速度比較慢，所以現階段要觀察記憶體庫存去化狀況，才能討論缺貨漲價的題材
(2).過往的儲存方式可能是不適合AI時代的
A.PSTG推出的O flash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
B.需要更高效的儲存方式：分散式、冷儲存、熱儲存
C.冷儲存會使用光碟片，不一定全部使用flash來存儲，是比較划算的方式
(3).需要更大的頻寬
A.大量儲存需求對Data center造成壓力
B.CDN是一組地理上分散的伺服器，用於在靠近終端使用者的位置快取內容，相關業者有：Amazon S3、GCP、Azure、阿卡邁(AKAM)、Cloudflare(NET)、FSLY
C.為了降低成本會大量建置CDN，會買更多的儲存伺服器storage server
D.即便沒有急單造成缺貨漲價，也可以造成週期循環變長，以往三到五年的循環變更長
E.標的選擇上要考慮純度和賠錢賣搶市占，所以微軟和GCP不見得是好的選擇，反而有利於待價而沽的CDN業者
(4).未來有新技術可以應用於存儲優化的公司，像是編碼、壓縮檔案等，都是優先投資的對象
(5).受惠：CDN業者(NET?AKAM?FSLY?)、伺服器存儲業者(PSTG、NTAP、MDB?ORCL?)、HBM?Dram?(MU?)NAND?
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：以後Meta眼鏡會用到更多的鏡頭
(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).PMIC產業：應用場域和終端市場不同造就不同復甦速度，計算國際大廠產能過剩的價格競爭，而PMIC產業在過去經歷很大的殺價潮，加上2020、2021的循環走得很高，所以現在的循環下行走得很深
(2).現在除了業內人士已經有PTSD以外，產業研調和通路都是看多的，或許標準品可能要注意，但特規品、客製化、高階應用還是會有對應的機會
(3).中美對抗：廠商會自主去中化，中共也會避開美製，兩邊陣營的分化會帶來各自的機會
(4).標準品VS.客製化：客製化比例較高的、利基市場的PMIC會比較有利，尤其是配合去中化的題材，標準品的話，只要德州儀器牙起來倒貨，價格會被打爛，如果沒有把工控、車用訂單塞滿，產能會塞給消費性而打壞價格
(5).新筆電像是高通的Elite、intel的lunar lake、AMD的strix point，上面的PMIC不會是台廠，大概會是瑞薩、德州儀器、ON、MPS的生意，高通的PMIC是自己的，英特爾的PMIC是瑞薩的生意
(6).比較有機會的是DDR5的CKD晶片(時鍾驅動器)，單價較高，目前都是歐美日的市場，台廠要想辦法切入車用或伺服器領域
(7).大家推崇MPS(MPWR)這家公司，不管是客戶端或傳統伺服器端都很多人喜歡，普遍不喜歡的是德州儀器
(8).以台灣PMIC產業趨勢來說，今年營收雙位數成長沒問題，但細分各個公司就會有差異
A.台廠：Anpec(茂達)、致新(8081)、Richtek(立錡)各有擁護者，Rich的技術比較好一點，但各自有優缺點
B.DDR5的認證：Richtek(聯發科子公司)、GMT(致新)、Anpec(茂達)
C.產品：筆電、NB、車用(車燈風扇、充電樁)、Date center風扇
D.台灣最強的PMIC廠商之一矽力(6415)，是很純的中國概念股，可能因為中美壁壘而在中國獲得更大的市占。其他像是威盛、金麗科
(9).現在DDR5的PMIC看似增量增價市場，但說不定很快就變成價格戰市場，造成通縮的效果
(10).相關標的：矽力?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.美股軟體股
(1).美股軟體股夢迴2021、2022年，比想像中還要快，所以整個劇本的時間往前拉。推估是大量CSP投入算力，所以算力費用越來越便宜
(2).2020、2021的SaaS之亂：當時居家辦公導致軟體訂閱的蓬勃發展，把估值推很高，但後面下跌超恐怖
(3).軟體股、電商股：Sea、Shopify、Spotify、SaaS都動起來了，都宣稱導入了AI，剛起步膨風一點市場可以接受，噴上去後才會認真檢視基本面，所以先買再說可能變成軟體股的主軸
(4).重要模型：PS ratio，因為沒有獲利算不出PE ratio
(5).軟體公司導入AI的幫助
A.可以透過AI加值服務獲得更多收入
B.提高用戶體驗，增加留存率
C.客服功能很強大
(6).美股可以押注軟體SaaS族群
4.台股：偏向利基型公司
(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.Deepseek開源模型
(1).之前說過是一種大型的利空，市場現在才開始發酵反應
(2).現在反而會覺得已反映利空，接著要找機會
(3).訓練成本不能用設備去計算，而是要換算租賃伺服器的約當金額，每小時2~4美金，不能以資本支出去算，畢竟這些伺服器又不是只訓練一個模型
(4).這是開源式模型，確實有中國式特色的回答，但不代表完全沒用，也不代表趕上美國，瞎吹的跟瞎貶的都可以忽略
(5).討論的重點是：產出一個有效的方法去降低訓練成本達到目標，挑戰了高額資本支出，導致巨頭會下調資本支出
(6).擔心下修估值：因為普及化導致算力需求增加，且短期內沒看到資本支出下降，就不會看到AI硬體設備股的展望下修，只不過怕Derate下修估值
(7).有夢最美：想像空間最大時，估值乘數可能30~50倍，若半夢半醒朦朧美的時候，乘數可能就會下降到15~20倍之間
(8).大規模滲透：2026甚至是H2，因為各路菁英降低AI成本，所以軟體滲透就會變快，終端硬體需求也會變高，雖然毛利被壓縮，但營收反而抬高導致EPS更高
(9).軟體股會Rerate：成本下降的利多，更傾向去押注軟體，即便估值真的很高
6.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
7.軟體股PLTR
(1).估值已經是數百倍的標的，接下來的電話會議和展望完全不能miss，要不然就會大爆炸
(2).本次的電話會議提到商業軟體的成長性很好，這是好的現象，因為在國防部分表現很好是有限的
(3).在國防部分表現很好是已知，Paypal Mafia基本上已經經營進入白宮，大股東Peter thiel和川普關係也很好，因此PLTR估值應該有部分是政治因素
(4).PLTR的軟體超貴，而且類似功能的競爭對手很多，針對各行各業優化、fine tune、Rag、讓資料可視化、No code好用是他的強項，只不過PLTR做得特別好
(5).除魅化：其實就是用一個Dashboard，上面串了各種資料，可以讓人更加明快的去做判斷
(6).ontology(本體論)本質上來說，可以想像成一個Dashboard大腦，串著各家公司自己的konw how資料，幫你把這些資料向量化，讓你可以更快的抓出資訊，去作出更好的判斷，其中再串上AI模型、AI agent去做處理，像是達哥或Apple intelligence
8.軟體股展望
(1).上次的軟體股偏向是資金寬鬆、work from home
(2).本次軟體股立基於AI硬體的投入，AI硬體和軟體成為生命共同體
(3).若AI軟體爆炸，資金並不會回流硬體，而是代表著硬體投入過多的浪費，也會跟著爆炸
(4).以長期來說確實科技會持續進步，即便知道十年後科技發達，但過程之中的循環週期自己的心態會炸裂，就算看對也抱不住而爆炸
(5).千萬不要暈船，千萬不要在這邊上槓，現在估值真的很高，就看後面有沒有機會吹得更高
五、車用
1.降息趨勢確立，產業地板就在這了，正式的反轉，可關注德州儀器、意法半、瑞薩、英飛凌
2.功率半導體、車用零組件跟著降息作動，電動車就專注盯著五大IDM，未來車子半導體含量會持續加大，被動元件也會持續增加
3.可看導線架、車用晶片
4.導線架三雄：順德(2351)、界霖(5285)、長科(6548)，應該有望可以復甦
A.順德六月時噴過一次，英飛凌有供應GB兩百的穩壓器，順德是供應商，只是當時可能有說明報價上的誤解
B.順德有八成做導線架，兩成是文具行的SDI手牌文具，導線架注意車用和工控，Date center新業務介入也不錯
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
5.壓品牌大於IDM
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
八、VR、MR、空間運算：
(一)、vision pro
(1).為一台MR裝置，很讚不考慮價格的話，vision pro是一台很棒的電影機、工作事務機。可以像是在家有個超大高清畫質的電影院
(2).vision pro是封閉式的裝置，很多的APP也不給裝，也會刻意隱藏某些功能，用網頁瀏覽看VR需要去safari打開web XR啟動，但一樣會被鎖畫質
(3).see through功能比Meta強大太多了，其中最重要的為R1晶片，扮演著很重要的角色。大部分人都是在關注主晶片M2和高通Snapdragon XR2晶片
(4).眼球追蹤功能很厲害，這些技術可以看出蘋果還是很強大的
(5).目前裝置還是偏重，有些人會戴不了太久。以後還是會改善的，像是當初的手機和筆電，第一代都不太好，但時代的演進會促成趨勢的成立，技術成熟後規格會慢慢提升
(6).短期上可能會去看一些傳輸晶片的廠商，這是技術的關鍵
(二)、Meta Quest
(1).為一台MR裝置，比較偏向娛樂用的遊戲機，或瑟瑟的壞壞機
(2).價格真的經濟實惠，看到vision pro很酷炫的人，可能會推升到Meta Quest的銷量，不繼續開發Pro和蘋果去競爭高階市場是個聰明選擇，或許以後低階取得勝利再來往高階邁進
(3).可以期待高通或Meta去開一個R1晶片來加強功能，不要放在原本的Soc晶片裡面
(4).VR頭盔Quest 3S，非常便宜，走個平價的版本
(三)、Meta Orion AR眼鏡
(1).使用一個Micro LED投影機打在鏡片，運算器獨立出來避免太重
(1).結論：最快2027年，目前還在實驗階段，現在就只是Prototype，還沒有量產，屆時量產時的技術、材料可能又不同了
(2).量產技術重點：價格要實惠、良率要夠，所以最後量產使用的材料才是最重要的
(3).可以炒題材、炒氣氛的，但現在先不要想看到營收獲利數字
(4).技術之爭：碳化矽鏡片上是使用NIL奈米壓印或蝕刻的技術
(四)、VR、AR、MR
(1).為虛擬實境、AR為擴增實境、MR為混合實境，目前這兩台裝置都符合MR
(2).最終應該會使用AR大於VR，現階段技術還是VR為主
九、去中化
1.廣達：泰國、越南、墨西哥
2.緯穎：馬來西亞、墨西哥
3.Celestica：泰國、馬來西亞、墨西哥
4.英業達：馬來西亞、越南、墨西哥
十、低軌衛星
1.等starlink IPO，估計之後有機會炒作一波
十一、摺疊手機
1.大概2025或2026才會反應
2.增長性會很好，但這是基於基期很低的緣故
3.目前蘋果的折疊手機還在實驗中，可能會先從大尺寸的iPad開始推，再拓展到iphone
受惠：兆利(3548)?、富世達(6805)?新日興(3376)?
十二、面板：FOPLP(半導體面板級扇出型封裝)
1.主要看設備廠：志聖?鈦昇?牧德?均豪?
2.材料廠?化工廠?
3.看起來還在炒作
(一)、
(二)、
(三)、
(四)、
(五)、
(六)、
(七)、
(八)、
1.
2.
3.
(1).
(2).
(3).
(4).
(5).
(6).
(7).
(8).
(9).