股癌筆記EP476

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慕容雲旭

股癌筆記EP476

一、節目內容

(一)、閒聊

1.大家保重

(1).要維持好身子

(2).不要不爽去砸空,可能多空雙賠

(3).孟恭當你的好朋友

(二)、市場話題

1.近期市場

(1).還沒進熊市:若現在已經爛掉的話,進入熊市會直接死掉

(2).風控能力差:不能接受修正回檔到四、五十趴,這下注方法偏向於超級大多頭,但回檔時會死掉

(3).連鎖反應:要關注日圓走勢,市場上很多做Carry Trade的大人,在日圓利率走升以後,大人們會去槓而砍部位,導致中實戶也去槓,連鎖反應到散戶也得被去槓桿

(4).風控很重要:覺得回檔過深,但還是有可能意外來臨,要預留空間for意外

(5).跌爛指標

A.全球各地指數都下去了

B.VIX彈起來了

C.VXX 突破下降趨勢線

D.如果不是要崩盤的話,這會是一年一遇的買點

(6).追繳潮

A.斷頭:以週五跌幅,再兩根就一堆人要被斷頭了

B.事件型交易:這時去選維持率很低要準備斷頭的標的去搶反彈

C.滑價:股價開始溜滑梯,甚至融資還會上升,槓更多東西來提升維持率

D.斷頭:會觸發連鎖反應,斷頭砍下去,會觸發其他人的斷頭潮

E.萬股跌停:一堆人短時間倒出,spreed點差會開始放大,出現不計代價砍出的狀況,通常砍完就會反彈了

2.操作內容

(1).跌爛就是補部位,只是不小心買太早,先忍住台股下周再進

(2).美股開買:先不買巨頭,直接抄指數,call了NQ和費半,買槓桿指數型ETF,但買這個要小心風控

(3).通殺盤無法識別主流股,所以先買beta的東西,隨著指數反彈而獲利

(4).等打底反彈出現之後,辨別市場資金的流向

(5).計畫買入重點:買次要題材,和跌爛的主要題材

A.淘汰掉賣壓過大的標的,除非基本面良好但跌過頭的AI,看老大輝達的估值來推估小弟股價的合理性

B.跌無可跌,前面從來沒有復甦過的東西

C.軟體股:一開始大採購,後面汰弱留強

3.修正時注重

(1).籌碼面向

(2).整體市場情緒

4.英特爾

(1).跌爛,殺了30%到2015年的價格

(2).基本面不意外,但跌爛還是很意外

(3).CPU出問題還不想修

(4).Date center端,性價比和跑分都輸AMD EPYC,被吃市場份額

(5).GPGPU端:Falcon Shores也沒進入主流,甚至沒有大咖要支撐

5.總經面向

(1).大量數據顯示可能要衰退了,大家陷入討論

(2).尷尬:Fed可以降息救經濟,但通膨還是高,不敢亂動

(3).若覺得會衰退,債券是選項

6.輝達

(1).光罩有問題,但前陣子已解決,消息太慢

(2).良率不夠好:會導致東西壞掉得丟,成本高,但已經在解決的路上了

(3).最大障礙:組裝伺服器,L11的良率在五成以下,學習曲線高

(4).目前是遞延而非砍單

(5).遞延是中性偏壞的消息,因為產品迭代太快,可能遞延下去就消失了

(三)、回答QA的部分

1.小男生還不錯,一開始想要女兒,但後來發現兒子很皮可以一起玩

2.不要抽菸

3.加碼問題:要看狀況

(1).習慣:不喜歡買拉回

(2).若連續噴兩三根,在中間以上的小拉回會願意買

(3).若噴了三根K,然後跌回來第一根K的地方,不會買

(4).加碼時偏向右側交易,要看到持續的進攻、持續創新高才是想加碼的地方

4.狙擊投資人

(1).投信不太會狙擊人

(2).狙擊的大多是公司派或特定大戶,公司派看你們炒股票,要多少都送你,中大戶看到一堆人上槓把融資拉高,型態又很好就會上來湊咖

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)、創意(3443):繼續分批停損,沒想到已經提早修正一波了,還能繼續往下灌==

(二)、空小台:以為拉起來結算後要殺了,太早空被嘎一天停損,盤後看到融資大增又想到孟恭的開示要殺融資,不服輸再空一次,咬到一千點,但也只是抵銷掉創意的跌幅==

四、產業趨勢

(一)、無

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

(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).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

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)、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)、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

(十一)、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

(十二)、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

(十三)、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

(十四)、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

(十五)、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

(十六)、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

(十七)、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

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?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

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?澤米?原相?

6.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).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)、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

(八)、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

(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