度小月的行情中,有5線契機
度小月的行情中,有5線契機
2004.12.15 | 科技

明年的電子股是否還有投資價值?從2003年起,電子股股價節節衰退,甚至已經來到2000年以來的歷史相對低點,投資人是否應對電子股完全失去信心?12月上旬,各家投資機構在明年的投資展望說明會中,對於電子股的看法卻並非全然悲觀。
「產業成長動能陷入瓶頸、欠缺明星電子產品,市場需求逐漸減緩」,是法人機構對於明年電子股持一致的看法,多數分析師也認為電子股的股價都還有下探空間。儘管整體產業前景大不如前,但是「台股的走勢會呈現矛盾情節,」ING彰銀安泰投信投資長張錫指出,從投資角度來看,明年電子股走勢將分為兩大區塊,也就是「資金行情、低本益比」與「景氣修正、盈餘衰退」兩股趨勢的拉鋸戰。

**明年高點在上半年

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「資金行情可望出現在明年第一季,」建弘投信投資研究處副總楊瑞麟認為,每年年底到翌年第一季,股市往往呈現正向走勢,與年底是傳統零售旺季有關,每年年初上市公司也會對新的一年營運表現有著樂觀的預估,市場瀰漫「元月效應」,因此市場一致預估明年的高點將會出現在上半年。
不過,基本面的不樂觀,對於投資人而言,也意味選股難度將更高,「電子股已經走入低本益比時代,」保德信投信基金經理人尹乃芸認為,在大廠殺價競爭愈演愈烈的情況下,競相犧牲毛利率搶攻市佔率,導致獲利率持續衰退,相較於2003年前電子股平均本益比尚有18-20倍,她大膽預估今年至明年的預估本益比下滑至12-14倍,而許多大型龍頭股,股價都可能在明年第一季後落底,金鼎證券研調部副總曹中平認為,明年投資人對於「成長」與「獲利」題材的類股,要有更聚焦的研判,「以產業趨勢持續成長的網通股,以及股價將有可能提前觸底回升的TFT-LCD面板股,最值得注意,」曹中平說。
但是,今年股價表現讓投資人空歡喜一場的面板類股,明年是否能有逆轉的機會?台灣工銀證券投顧副理蘇泰弘分析,明年隨著五代廠達全能量產,以及六代廠產能逐漸開出,預估產能年增率約五成,市場的供給仍舊大於需求,面版價格也將持續向下修正,甚至到達廠商的變動成本邊緣,「不過,一旦液晶電視與傳統映像管電視價差縮小到三倍以內,將會引爆消費者的換機需求,」台證投顧協理甯正宇說,假如液晶電視的需求開出,面版價格也可望止跌,明年仍可以逢低佈局LCD面板股票。

**投資重點:掌握新技術的廠商

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在消費性電子製造廠商中,掌握新技術與新產品的利基型廠商,將會是2005年市場的新星,像是最近熱門的iPod概念股、配合Intel 新推CentrinoⅡ筆記型電腦的散熱模組製造廠商、以及數位家庭概念帶動的網通類股,都是法人機構口中明年的重點投資標的。
蘋果電腦在2001年推出iPod後,銷售量年年持續上升,甚至今年11月推出最新款的彩色螢幕iPod Photo,甫上市便造成搶購,可見iPod魅力的不同。尹乃芸認為從iPod單季全球出貨量達400萬台, 預估今年整年出貨量至少有1200萬台,可見由國內生產連接線的正崴、機殼的英誌、機體組裝的英華達等,明年獲利潛力不容小覷。
此外,英特爾的915/925新晶片組,為PC產業帶動另一項商機,其中受惠最深則是新架構PC需要的散熱模組。蘇泰弘指出桌上型電腦對散熱需求的標準提高,導入散熱導管解決方案將帶動散熱模組產業,預估明年成長率為25%,而其中桌上型PC的散熱模組部分,年成長率也高達159%。
此外,電子股的研究員也一致發現,在「數位取代類比,寬頻取代窄頻」的大勢所趨下,全球以及國內網通產業明年都會受到市場成長的帶動,而有機會成為電子股中的新主流,「但是仍以代工為主的企業,成長性將不如已經建立品牌價值的網通大廠,」甯正宇指出,台灣代工廠商在經營品牌上的時間雖不長,但是從這兩年的產業競爭中可以逐漸嗅出,「擁有穩固品牌業者的營益率比純代工廠強,」而網通業者中又以友訊、合勤利用自有品牌,發展出獨特的經營模式,成功打入北美、歐洲市場,也為未來獲利打下良好基礎。
整體而言,從法人機構的分析中來看,經理人與分析師不斷調整對電子股的佈局,不難發現,唯一的鐵律是:能夠跟得上消費者需求變動的電子類股,仍會令人期待。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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