日領1萬股息!投資達人自創本利比公式、透露挑股秘訣在「找台積電的DNA」
日領1萬股息!投資達人自創本利比公式、透露挑股秘訣在「找台積電的DNA」

台股自7月中見到13928低點後開始反彈,儘管利空仍不斷,但漲幅已有千點。三位價值投資達人都謹慎樂觀看待台股後市,並提供長線看好的標的。

從俄烏戰爭、美國通膨高漲、升息、縮表、經濟衰退,加上中國最近再度對台大規模軍演,今年台股可說是「集萬千利空於一身」,嚴重打擊投資人的信心,指數下看十年線、破萬點的聲音不絕於耳。不過,在價值投資者的觀念中,指數位置不是重點,買進具投資價值的公司並長期持有,才是投資主軸。

財經部落客 股魚:從股價淨值比著手 反攻機會大

三位知名的價值型投資達人:股魚、雷浩斯、謝士英,分別從不同角度,帶你發掘被低估的優質潛力股。

積極提倡價值投資與存股的達人股魚,回顧今年以來國內外關於景氣面的利空,認為大多已經反映在下跌的指數或股價中;加上美股續強與國安基金加持,接下來至少還有一段反彈行情可期。

「當然,未來隨時都可能還有黑天鵝突然跑出來。」對此,股魚建議投資人進一步分辨,若是屬於非經濟因素,如最近的中國軍演,或出現利空卻不跌,例如聯發科近期的法說會釋出一堆利空,但次日股價卻不跌反漲,「這些黑天鵝反而提供了上車的機會。」

經歷空頭洗禮 找出投資屬性操作

不過,台股經歷多年來難得的空頭走勢,股魚認為不是壞事,他表示,投資人總要經歷空頭的洗禮,才能真正知道自己是哪種投資屬性。在過去兩年的大多頭中,很多人怎麼買、買什麼都賺,即使小幅回檔也不擔心,還勇敢加碼攤平,但這種方法卻在今年上半年受傷慘重。

所以,如果是那種遇到大跌就吃不好、睡不著的投資人,股魚建議現階段尋找具防禦性、民生相關或具獨特利基的類股長期持有。他表示,這類股票股價波動度低、穩定性高,每年又有不錯的配息,是很好的存股標的。例如公用事業的天然氣與電信股,或具有特殊利基的關貿與中菲等都可考慮。

如果能承受較大風險、相信「富貴險中求」的投資人,股魚建議可以往跌深的重災區挖寶。例如半導體、甚至被市場點名庫存過高或產能過剩的IC設計股,歷經上半年大跌後,目前其實都有跌深反彈的契機。

股魚以災情最慘重的面板驅動IC為例,台股相關的聯詠、敦泰、天鈺,今年股價從年初跌至近期的最低價,都慘遭腰斬命運,即使如龍頭聯詠上半年每股稅後純益(EPS)達32.25元,全年預估至少仍有50元以上,也無濟於事。不過股魚指出,聯詠歷經多次產業景氣循環,即使遇上金融海嘯,其股價淨值比從未跌破兩倍。

聯詠近期公告第二季的每股淨值比第一季大降,為94.02元,股魚認為這個數字應該已經扣掉今年配發的51.5元現金股利。另外,若聯詠全年的EPS仍然有50元以上,預估到年底時的每股淨值應該接近120元,目前股價撐在240元附近,剛好是每股淨值的兩倍左右,「現在買進就算不會立刻大漲,但也不會吃虧,未來隨著面板景氣回升,反攻的機會很大。」

整體而言,股魚建議積極型的投資人可從股價淨值比著手,找出如聯詠般估值進入歷史低檔的股票分批買進、波段持有,未來會有不錯的收穫。

財經作家 雷浩斯:鎖定台積電DNA 布局績優股

台股利空不斷,7月中旬宣布進場的國安基金,成為現在市場最大的倚靠。財經作家雷浩斯從過往績效來看,國安基金「抄底」成功的機率頗高,因此他建議投資人應該視為長線進場的好機會,開始分批布局績優股。

檢視雷浩斯的持股清單,除了已經持有幾年的台積電、大立光、儒鴻等,近年來新增了聯發科與宏碁,「因為它們擁有台積電的DNA。」

雷浩斯解釋,台積電在台灣立下的標竿不只在業績、製程、良率、供應鏈等,還有「創造被需要且不可或缺」的企業經營目標。在這種企業培養出的人才,就帶著「台積電的DNA」,若有機會接掌其他公司,就會帶進這優良的DNA,逐漸改變這家公司的體質。

聯發科的共同執行長蔡力行、宏碁的董事長兼執行長陳俊聖,就是曾於台積電擔任高階主管,將台積電DNA帶到新公司的最好範例。雷浩斯指出,聯發科近年來的產品如5G手機、Wi-Fi 6晶片,不但策略正確,更由於他了解晶圓代工的製程,所以高階晶片效能屢屢勝過競爭對手高通。

而陳俊聖進入宏碁後,也積極調整宏碁的營運模式與獲利來源,尤其推動內部創業計畫,鼓勵優秀員工轉任旗下子公司的CEO或高階主管,並運用集團資源協助這些子公司掛牌。他還破天荒讓宏碁的股東可以用相對便宜的價格認購這些子公司的股票,例如最近有家即將掛牌的宏碁遊戲,已取得國內PS5遊戲主機軟硬體設備台灣銷售代理權,雷浩斯就能以相對便宜的價格認購。

蔡力行讓聯發科的產品被市場需要,陳俊聖則賦予員工不可或缺的新價值,這些都和台積電的企業經營目標密不可分,也是雷浩斯認同且布局的原因。

操作大立光 每年領股息再加碼

即使其他長期持有的股票,雷浩斯也不是放著不動,「每年領到某一檔的股息,我就全部用來加碼那一檔。」其中,值得一提的是大立光,當小股東在股東會上抱怨近年營運不佳、現金股利不夠多時,雷浩斯卻注意到,公司擴產的腳步並未停歇,近期表示已有新產品在實驗中;此外,還有三座新廠正在籌設,今年第一季並公告斥資十億元興建倉儲,「這些應該都是為了新產品做準備。」

最近市場又傳出大立光可能打入蘋果的AR(擴增實境)/MR(混合實境)零件供應鏈,且第二季毛利率止穩回升,帶動股價大漲、挑戰年線。雷浩斯不確定AR/MR是不是公司口中的「新產品」,但他認為,新產品、新廠、新倉儲的效益,最快要到明年下半年才會浮現,因此他建議現在看到股價大漲而買進的投資人,還需要耐心持有一段時間。

大立光_本刊資料
圖/ 本刊資料

存股達人 謝士英:創本利比公式 股息日領一萬

靠自創的「本利比」公式,20多年來存了上千張股票,現在過著財富自由退休生活的謝士英,投資觀念與績效都令人佩服。據他估算,目前他每年領到的股息已超過3百萬元,接近「日領一萬」的境界。

這些年來,每次面對股市的大幅波動甚至股災,謝士英的態度永遠是「逢低買進」,如果跌破本利比公式設定的便宜價,更是愈跌愈買。

面對今年的跌勢,謝士英也不例外,「尤其是聯電。」他表示,幾年前開始買聯電的原因,就是看中它的經營狀況不錯,加上配息優,例如去年ESP為4.57元、今年配息3元,配息率約65.7%。今年業績比去年還要好,預估EPS可達6元,若明年配息率與今年相同,明年有機會配到4元。以明年的配息計算,股價在40元以下已低於他設定的便宜價,「豈有不買之理。」

但今年聯電股價大跌主因,就在於市場預期消費性電子產品的晶片庫存過高、IC設計公司減緩下單,而這類晶片大多屬於半導體中的成熟製程,也是聯電的主要獲利來源。

除了庫存過高,另一個長線的隱憂是,2023年起,全球將有數十座新廠陸續啟用,勢必影響聯電的營運。這些難道不會讓聯電的獲利縮水、配息減少嗎?

對此,謝士英認為,上面提到的營運壓力確實存在,不過這就要比較各家公司的競爭力了。他舉出三個理由,認為聯電受的影響相對有限,首先,聯電是全球第二大晶圓代工廠,雖然是以成熟製程為主,但產能與良率還是要比其他小廠、新廠優異許多。

其次,聯電歷史悠久,目前絕大多數設備的折舊早已攤提完畢,「若新廠、小廠想殺價搶單,聯電絕對有本錢打消耗戰。」而且,聯電資本支出相對台積電低很多,帳上現金相當充裕。

因此他的結論是,聯電明後年的營運或許會受到影響,但可能僅是成長幅度不如預期而已,未來仍會重回成長軌道,且配息維持一定水準,「目前的股價明顯被低估。」

獲利與配息皆優 低接「失常好學生」

除了聯電,謝士英的核心持股還有統一、大成、長興、玉山金、台塑等,其中「今年趁大成下跌時買了一些。」他表示,大成以往獲利與配息都很好,今年因農糧、雞蛋等漲價影響獲利,但這些漲價的幅度,未來都可逐漸轉嫁到下游,因此趁「好學生一時考壞」時買進。

這些核心持股之外,謝士英也在積極留意新標的,「這兩年我在注意的是富邦金與裕融。」前年還各小買一些,「可惜裕融很快就漲上去,來不及多買。」而富邦金則是他近期比較關注的標的,他認為,壽險業的營運狀況其實是穩定的,只是因為會計準則限制了財報的完整性,仍然值得長期關注並持有。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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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。

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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。

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「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

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