低本益比時代,如何投資?
低本益比時代,如何投資?
2002.09.15 | 科技

**專家投資方略1. 辛日祺 群益證券資深副總裁
投資中國收成股、高現金配股
**

聯發科沒有填權,宣告著高配股時代的終結。
用以前的股王禾伸堂來看,獲利最高那年EPS是32元,股價999元,本益比有30倍,而聯發科預估今年EPS 35元,股價最高只到7百多元,表示投資人不願意再用30倍的本益比去投資聯發科。聯發科是委屈了沒錯,但是它的股價一直沒有上來,沒有出現過去電子股除權後的強勁漲勢。這意謂著投資人不願意再投資高配股的股票,聯發科成為市場上最後一波的高配股。
從產業面來看,整個PC產業,自從HP、Compaq合併結束後,就沒有新story,未來比較有成長動能的,一個是3G手機,一個是無線通訊像是藍芽(Blue-tooth)及無線區域網路(WLAN)。兩個產品的需求是看得到的,但是回頭看這兩塊的資本支出,3G什麼時候起來,沒有人知道,代表這方面資本投入速度會減緩,而WLAN卻又不需要太大的資本。如果看好的產業,目前資本擴充速度沒那麼快,高配股要幹嘛?因為一旦資本擴充,一定要設法把獲利同時拉起來才行,但現在只知道有需求,卻不知市場何時才能起飛?
沒有新需求刺激,所以不需要快速擴充,在這種成長趨緩的時候,要看3個指標,首先是公司的ROE(股東權益報酬)和殖利率。低利率時代來臨,現金股利發放更重要。我覺得明年配現金股利的機會比較多,因為對公司而言,股本沒有擴充,獲利也能維持適度成長。對投資人來說,填息比例增加,投資報酬就可以打敗定存。
第三個看淨值比,比如說股價跟淨值比超過2倍以上就不具吸引力,以後本益比反而比較沒有影響性。
這種股票在傳統產業最多,你看正新(2105)、中華汽車(2204)、建大(2106),他們的產業前景就是這樣,再去擴充資本根本沒道理,只要市場有需求,他的獲利就會很穩定。
以前電子股的本益比是20倍到30倍,現在大概是12倍到22倍,而傳統產業以前被低估了,本益比都在10倍以下,未來因為中國概念的關係,本益比會提高至10到18倍。
現在是低利率時代,錢放在銀行是沒有意義,必須再投資,可是要投去哪裡?保費利率也一直降低,投資人只好再投資股票,可是現在產業前景不明,要靠股價漲幅賺錢已經不容易了,只好靠股利發放,不管產業成長快或慢,採用配息的股票,明年一定會很流行。
而下一個標的,應該鎖定中國內需市場的通路,或是準備在大陸掛牌的公司也值得注意,像和桐(1714)等。至於產業應用面上,資訊家電(IA)加上藍芽的形式,雖然目前這一塊需求還沒看到,但是方向是對的。

專家投資方略2.
謝金河《今周刊》發行人
瞄準獲利穩定成長,本益比10倍以下

90年代初期台灣代工產業跟著美國產業高速成長,這個最甜美的階段,已經告一段落。
股本形成,一方面來自原始股東,一方面從資本市場不斷累積資本。過去台灣很多公司不斷利用高額配股方式,來促進股本成長,而這個模式也成為市場追逐焦點,為什麼呢?因為高成長時代,公司配發股票股利都可以填權,所以投資人參與除權的慾望高,這10年來,魚幫水、水幫魚,所有高成長公司都是透過這種方式,使股價不斷上漲,然後股價上漲後,股本不斷膨脹,公司市值也跟著增大。
現在來看配股制度是不是合理?基本上一家公司每一年毫無節制的配股,把股本越做越大,等於分母加大,一旦營利不夠大,獲利一定會被稀釋。
高配股會產生一些流弊,最明顯的是公司搶錢方便,忘了重視股東權益報酬,開始擴大規模,拿著增資的錢轉投資。但是轉投資事業會伴隨一些弊病,因為不是行業中人,常常經營不得當,像中環有很多雁子哲學,轉投資很多非本業的事業,後來你發現雁子掉下來比較多,原因是股本膨脹沒有辦法跟上公司本業的成長,所以公司經營者會忘記他應該扮演的角色,開始隨便亂投資,不是去參與股票買賣,就是去做轉投資事業,10年來看,轉投資效益好的不多,所以股東權益報酬每況愈下。
股本的成長只能前進不能後退,所以當股本膨脹到大過營業額的時,已經是一個警訊,代表股本太大,這時候只有一招叫做「減資」可以應對。如果公司不願意買回庫藏股把股本打掉,就應該正視公司的危機:股本大,對公司來說不一定是好事;股本大,獲利不能成長一定會變成低價股,低價股對員工士氣的重創,傷害更深。
今年聯發科跟華碩都有一個共同現象:它必須回頭照顧員工,所以對股東非常苛刻,對員工非常慷慨,如果投資人去參加這種公司的除權或除息,沒有任何好處,為什麼呢?一個值得投資的好公司,因為員工分紅配股過度浮濫,變成一個投機股,只能搶短線賺差價,沒有長期投資價值。我這兩年的投資著重一個觀念:所有配股的公司我都不參加除權,我只選擇配息公司,因為公司可以把獲利部分轉化成現金分配給投資人,代表他現金能力很強。在這種不景氣時代,能把盈餘用現金分配的公司,代表財務結構都很好。未來,有些願意分配豐厚股息並且本益比在10倍以下的公司,都是好的投資標的,投資人一定要放棄過去追逐高成長的夢幻,現在要回歸價值投資。

**專家投資方略3.
陳冠升(工業銀行證券自營部副總經理)
鎖定相對價位低,市場需求大
**

高配股時代結束了嗎?以前是高獲利才有高配股,目前面臨的狀況是,有的公司獲利成長速度,沒有股本增加速度快,以致於公司獲利被股本吃掉。但還是有像數位相機等產業,產業方向是好的,只是受到景氣影響暫時成長較慢,你說高配股時代真的結束了嗎?還是要看個別公司而定,因為有的是產業輪動結果,有的是有好格局。
比如說,今年大家講最熱的是汽車概念股,它就是屬於比較好的格局,畢竟需求真的有上來,像是利奇(1517)、川飛(1516)、大億(1521)、堤維西(1522)等,仔細比較,大億雖然最近漲幅大,但是他走歐美路線,相對受益比較小,不像提維西大陸有布局,只有一部份在美國市場,所以表現較佳。
但是中國市場真的有這麼吸引人嗎?回頭看台灣產業發展,80年代跟台灣連動較強的是日本市場,90年代看美國,現在大家都把2000年以後的目光轉向中國大陸。但是中國大陸真能取代美國或歐洲市場?美國現在是全球最大消費市場,第二大是日本,其次是德國、法國等,而中國大陸排名第六,當然中國的潛在力量不容小覷,成長空間還很大,只是在全球其他區塊衰退,中國大陸成長速度比較快下,所以會被注意,至於未來如何,還值得觀察。
所以,在產業前景不明朗的現在,篩選標的有三個要領:第一,看產業成長性,如果產業不好,公司成長會受到限制;第二,看公司本身價值,包括股東權益報酬、淨值、經營者特質、技術團隊研發能力等等;第三,安全性,特別在安隆案引爆財務問題後,一定要嚴格選擇負債比低、存貨周轉率高、庫存低的公司。
至於在買賣點上,用相對價位來決定。假設台積電現在股價是100元,才跟投資人說產業前景不明,股票一定賣得比誰都快,問題是,如果在股價40元才跟你講,也許股價不會漲,但這價位可能已是長期合理投資價位,或是短期合理價位,端看相對價位決定買或賣。
電子股6月底落底後,到目前為止有的漲了6成。8月來看,相對於其他股票,電子股也漲最多,比較特別的是,將來不會在有齊漲齊跌的現象,而是看個別股表現,所以高配股或高獲利是不是結束了,還是要看個別公司而定。

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓