一、概論
(一)、閒聊
1.孟恭生日快樂!
(1).超愛芙莉蓮，想變成芙莉蓮：芙莉蓮的打火機、芙莉蓮的蛋糕
(2).身體健康最重要：生病之後知道健康的重要性
(二)、市場話題
1.發哥的私展
(1).主要看達哥，當初認為就是個LLM，串Open AI的API
(2).上次提及：針對Embedding的部分加強，從頭開始牙牙學語，或使用RAG(擷取增強生成)open book開答案給AI看
(3).達哥已經是個助理agent了：背後用了很多個模型，輸入指令透過運算之後給予回饋，不只是給予答案回饋，還透過plugins外掛可以去執行這些動作
(4).Smart home：像是鋼鐵人的Jarvis，不只是被動的等待被cue才會動作，而是多了記憶喜好而自動詢問的功能
(5).達哥整合了多個模型，可能有Fine tune LM、BreeXe、GPT3.5、GPT4o、Azure AI、Dali、Whisper、Mistral、Anthropic的 Claude 3、Amazon Bedrock、Google Gemini，並且多了「執行」的功能
2.反思蘋果的狀況
(1).盯著供應鏈，不知道蘋果在幹嘛，完全落隊，但用了達哥之後有了不同的想法
(2).使用者根本不需要在意AI助理背後的模型，所以會不會蘋果到後面，直接收割大量的資本支出和AI模型的投入，成為最大的贏家
(3).若將達哥的服務當作蘋果的Siri，就會發現不需要開發自己的大型語言模型，只要專注在平台和消費者終端裝置，而且具備一堆死忠幫客戶，不需要自己撩下去
(4).標普七騎士投資的誘因：AWS、GCP、Azure三家CSP本身就做infra的生意需要一堆算力，Meta社群媒體本身推薦系統跟大量的演算法也需要一堆算力，Tesla在視覺訓練上第一名也很需要算力，老黃是賣產子的，所以當把七騎士框在一起就會覺得蘋果是異類，都不用去買算力
(5).看完達哥後，覺得蘋果根本不需要買算力，就賣平台就好，讓他們上來開發然後抽蘋果稅就好了
(6).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
(7).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
(8).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
(9).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
(三)、回答QA的部分
1.供應鏈很難玩很競爭
(1).沒有管道去獲得市場上未知的消息，這些要有一些人脈和對產業的認知才能獲取到
(2).還沒有節目以前有一些管道，但有節目之後的資訊優勢變得很明顯
(3).初階入門去看sell side的報告，他們會去call公司，可能會在法說或股東會上透露上下游，去拚一拚推測一下就能知道可能供應商
2.商人無祖國
(1).輝達還是會魔改晶片，挑一些比較差的die然後把HBM砍掉，變成H800出貨給中國
(2).有市場謠言說白手套賣高階晶片給中國
(3).相同晶片賣一樣的價錢，但比較差的料，所以相對賺更多
3.記錄資產APP：percento，可以記錄台美股、債、股票、借貸、淨值
4.聽眾人口群：26~35最多，4X次之，20出頭，50~60，最後20以下
5.不要來問太小型的標的，會有危險
6.現在Apple的photo搜尋很方便，看到有用的資訊直接截圖下來
7.雲端服務和儲存業務：net app(NTAP)、pure storage(PSTG)、NAND供應商
二、心得感想
(一)、供應鏈真的難做，但也認同說沒有領先資訊，也是能透過對產業的認識而去布局，只是可能會蹲到腳麻，之前在蹲信驊時就是看好BMC未來的趨勢，對於細節其實也沒有到很清楚，但就是相信趨勢會用到這個東西，就進去蹲了，現在才總算獲得報酬
三、提及標的：
(一)、蘋果機會來了
四、產業趨勢
(一)、蘋果套用各家的AI 模型，收割大家的戰果，成為最大贏家
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.台積電以明年的EPS44-47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
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
(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
(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)
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).L40s、H20：中國市場的產品可能會放量出貨
(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).水冷潛在供應商：CoolIT Systems、Cooler Master、BOYD(寶德熱能)、VRT、AVC(奇鋐)、Delta(台達電)
(2)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
(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
(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
(2).未來這塊產值可能超越汽車
(3).短期關注一、兩年內推出的東西，滲透率很好就行
(4).機器人是一個很大的看點，當推出到市場後，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
(9).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
4.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
5.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
6.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.符合預期，不意外出貨下修手機和iPad，但大膽猜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
3.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
4.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
5.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
6.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
7.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
8.vision pro2要往後延，有點可惜
(六)、聯發科(2454)
1.Wifi7的題材
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.透過embedding技術，把資料向量化變成數字，將產生的幻覺給解決掉
6.有機會因為拓展筆電、車用業務，而提高本益比評價
(七)、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
(八)、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
(九)、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)、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
(十一)、超微(AMD)
1.MI300系列
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
(十二)、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
(十三)、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)、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
(十六)、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
(十七)、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
(十八)、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
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.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?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
3.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?)
4.腳踏車：巨大?、桂盟?
5.CIS：走一個產能排擠的劇本
(1).采鈺?同欣電?精材?
6.MCU：
(1).主委押注的MCU已經減碼了，表現太爛了
(2).相關標的：新唐?盛群?松翰?
(3).NXP開出來，車用疲態、工控和物聯網有起色，打底中，大概一、兩季之後上去
7.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)、機器人
1.偏向中長線的題材，估計2024下半年之後，甚至是2025年發酵
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
(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)、VR、MR、空間運算：
1.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
2.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
3.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
(七)、資安類股
1.CrowdStrike(CRWD)：端點這邊的資安做得特別好，為主委的持股
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
(八)、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
(九)、低軌衛星
1.等starlink IPO，估計之後有機會炒作一波
(十)、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)?
(十一)、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?