00407A 6/24掛牌!首檔不配息主動ETF解析:成分股有哪些、費用率怎麼算、誰適合買?
00407A 6/24掛牌!首檔不配息主動ETF解析:成分股有哪些、費用率怎麼算、誰適合買?

【2026.06.24 更新】 00407A 正式掛牌上市,掛牌價 9.91 元,因台股當日盤中重挫逾千點,首日跌破 10 元發行價。不過成交量表現強勁,開盤 10 分鐘即衝破 10 萬張,全日成交量一度突破 50 萬張,基金規模 78.72 億元。

台灣 ETF 市場在 2026 年出現了一個值得記錄的時刻:6 月 24 日掛牌的 00407A,是市場上第一檔同時具備「主動選股」與「不配息」兩項設計的台股 ETF。

過去台股 ETF 幾乎都走被動追蹤指數的路線,配不配息也往往是投資人優先看的條件。00407A 的出現代表一種新的組合:讓基金經理人主動挑選個股(聚焦台灣 AI 半導體供應鏈),同時把股息滾回基金資產,讓複利在降低投資人股利稅務摩擦的情況下持續發揮。

這個設計是否值得付出 0.75% 的經理費,取決於你對幾個問題的答案:你需要定期現金流嗎?你的所得稅率高嗎?你相信台灣 AI 供應鏈的未來,也相信凱基投信的選股能力嗎?以下逐一拆解。

本文目錄

  1. 00407A 是什麼?基本資料一覽
  2. 00407A 成分股有哪些?
  3. 00407A 配息嗎?不配息機制怎麼運作
  4. 00407A 費用率多少?值不值得付
  5. 00407A vs 009816:同門兩檔差在哪
  6. 00407A 適合誰買?3 種適合、2 種不適合
  7. 常見問題 Q&A

00407A 是什麼?基本資料一覽

00407A 的全名是「凱基台灣主動式 ETF 基金」,由凱基證券投資信託股份有限公司發行,保管銀行為彰化銀行。這是台灣首檔同時具備「主動選股」與「不配息」兩項設計的台股 ETF,已於 2026 年 6 月 24 日在台灣證券交易所掛牌,發行價每單位 10 元,以募集發行價估算一張(1,000 股)為 1 萬元,掛牌後成交價隨市場供需變動。

和一般被動式 ETF 最大的不同在於:00407A 的基金經理人不追蹤任何指數,而是透過「Quantamental」策略(結合基本面研究與多因子量化模型),主動挑選個股。凱基投信的操盤人具備逾 700 億元代操背景,核心聚焦台灣 AI 供應鏈。由於是主動式基金,00407A 目前尚無掛牌後的實際績效數據,投資人需自行評估經理人選股能力所帶來的機會與風險。


00407A 成分股有哪些?

實際十大持股名單

以下為凱基投信公布的持股。由於 00407A 是主動式 ETF,持股組合可依市場狀況動態調整。

產業配置比例:電子超過八成怎麼看

依凱基投信公布的初期模擬產業配置,前四大電子類別在股票部位中合計約 80%(79.7%)。

這裡有一個數字需要說清楚:「前四大電子類別合計約八成」這個比例,是指股票部位之中的相對權重,不代表基金總資產有八成配置於科技股。主動式 ETF 在建倉初期通常會保留部分現金部位,因此科技股佔基金總資產的實際比重,可能低於上表的數字。

對長期投資人而言,高電子集中度代表:台灣 AI 產業強勢時,00407A 的漲幅可能相對大;但當科技股出現系統性修正(如 2022 年的科技股熊市),跌幅也會更深。接受較高波動是持有這類 ETF 的基本前提。


00407A 配息嗎?不配息機制怎麼運作

不配息 vs 配息再投入:稅務差多少

00407A 是不配息型。用 ETF 的分類來說,不配息其實就是「累積型」設計——基金把成分股配發的股息不發現金,而是自動滾回基金資產、墊高淨值,讓複利持續累積。想搞懂配息型與累積型的差別,可參考〈買 ETF 前必懂的 9 個關鍵字〉。對高所得族群而言,股息不發現金、暫不入帳,理論上能遞延課稅並省下二代健保補充保費,但實際效益仍因個人稅務情況而異。

台灣的現金股利在領到的當年就要計入個人綜合所得,依所得稅率級距課稅(稅率從 5% 至最高 40%),另加二代健保補充保費 2.11%(單次配息超過新台幣 2 萬元才收,且台灣提供股利所得二擇一計稅等機制,實際稅負依個人情況而異)。

不配息機制可降低投資人層面的股利稅務摩擦:持有期間的股息不會被發放出來,因此暫不觸發股利所得稅與補充保費,直到賣出才依現行證券交易稅制處理(台灣目前暫不課徵證券交易所得稅)。

以下為極簡化示意,假設一年配息 10 萬元、完全不考慮抵減機制,稅率 20% 的投資人約繳股利稅 2 萬元加補充保費 2,110 元,可再投入約 7.79 萬元;稅率 30% 可再投入約 6.79 萬元;稅率 40% 約 5.79 萬元。不配息下,這筆錢暫不提出、延後課稅,理論上可讓更多資金留在市場複利。此試算僅供概念說明,不等同實際報稅結果,請依個人情況諮詢稅務專業人士。

稅率越高,不配息的長期稅務效益通常越明顯;所得稅率低(如 5%)的族群,不配息的稅務差距就相對小,股息是否配出更多取決於個人現金流需求。

股息去哪了?滾入淨值的機制說明

不配息 ETF 的股息有兩條路:

基金持有成分股配息時:現金股利直接併入基金資產,由經理人依投資策略運用,讓每單位淨值持續成長。(可延伸參考2026年8月ETF配息盤點,19檔一次看

受益人想要現金:唯一方式是在市場上賣出 00407A 的持有單位,賣出時再依「賣出所得扣除成本」的資本利得邏輯計算稅負(目前台灣證交稅已包含,資本利得暫不課徵所得稅)。

這個機制的核心邏輯是:複利自動發生,省去投資人手動把配息再買回 ETF 的流程與手續費,也降低每次配息的稅務摩擦成本。但代價是:持有期間完全沒有現金收入,需要定期現金流的人不適合這種設計。


00407A 費用率多少?值不值得付

00407A 經理費 0.75%,比 0050、009816 貴多少

費用率是 ETF 的隱形成本,每年從基金淨值直接扣除,投資人不會明顯感受到,但長期複利下來侵蝕報酬相當可觀。

依公開說明書揭露,00407A 的費用項目分別為:

  • 經理費:0.75%/年
  • 保管費:0.035%/年
  • 上市費、年費、簽證費等行政費用:依實際發生數計算

單看經理費,00407A 的 0.75% 是同門 009816(0.07%)的約 10 倍。這是主動式 ETF 的「選股服務費」,你付的是基金經理人篩選、監控、動態調整持股的工作報酬。

至於這 0.75% 是怎麼從你的報酬裡扣掉的、和「總費用率」差在哪,可以參考〈買 ETF 前必懂的 9 個關鍵字〉中對內扣費用率的說明。

費用率高,主動選股能補回來嗎

這是 00407A 最核心的問題,也是掛牌之前沒有人能給你確定答案的問題。

費用率的差距是確定發生的損耗,每年從淨值扣除,20 年複利下來差距相當可觀。超額報酬(Alpha)則不保證,主動選股可能有,也可能沒有。從全球主動式基金的歷史數據來看,長期能穩定打敗同類被動指數的主動式基金屬於少數。

00407A 的投資邏輯是:把資金集中在 AI 供應鏈中具備爆發力的個股,若經理人判斷正確,超額報酬有機會超過費用差距;若選股方向有誤,高費率就會進一步拖累整體報酬。

買這檔 ETF,本質上是對凱基投信經理人長期選股能力的信任投票。


00407A vs 009816:同門兩檔差在哪

009816(凱基台灣 TOP 50 ETF 基金)和 00407A 同樣出自凱基投信,也同樣採用不配息設計,但兩者的投資邏輯完全不同。

兩者最根本的選擇差別在於:你相信指數投資(買市場),還是相信主動選股(挑經理人)?

009816 持有台灣市值前 50 大公司,分散持有各大權值股,費用極低,適合長期指數投資不費心的人。00407A 則集中在 AI 供應鏈,期望透過主動選股抓住產業趨勢,費率更高,潛在波動也更大。

兩者都是不配息設計,但目標族群不同:00407A 找的是願意付費換取主動選股機會的人,009816 找的是追求費率極低、被動貼緊市場的人。


00407A 適合誰買?3 種適合、2 種不適合

小資族、高所得稅率族、不需現金流族

1. 正在資產累積期的長線投資人

不需要定期現金收入,願意讓資金長期留在市場複利滾存,同時看好台灣 AI 供應鏈長期趨勢。小資族每月以定期定額方式布局,讓不配息的複利效應發揮最大功效。

2. 高所得稅率族群

綜合所得稅率 20% 以上的人,收到現金股利要繳不少稅,持有不配息 ETF 讓股息暫不提出,理論上延後課稅並持續複利,所得稅率越高者這項差距通常越顯著,但實際效益仍因個人情況而異。

3. 看好 AI 供應鏈、想要主動選股曝險的投資人

相信凱基投信的選股能力,願意付更高費率換取主動選股帶來的超額報酬機會,同時認同台灣 AI 基礎設施供應鏈在未來幾年仍有明顯成長空間。

退休族、需要配息生活的人不適合

1. 退休族、需要定期現金流的人

00407A 完全不配息,持有期間拿不到任何現金股利。若你依賴投資收益支應日常開銷,這檔 ETF 無法滿足需求。

2. 重視低費率的指數投資派

如果你認同「費率越低越好、長期指數投資打敗多數主動選股」的理念,009816 的 0.07% 或 0050 的費率更符合你的邏輯,00407A 的 0.75% 是你認為不必要的額外成本。


常見問題 Q&A

00407A 什麼時候上市?

00407A 預計 2026 年 6 月 24 日在台灣證券交易所掛牌上市,募集期間為 2026 年 6 月 4 日至 6 月 10 日,發行價每單位 10 元。掛牌日如有異動,以凱基投信官方公告為準。

00407A 在哪裡買?

00407A 掛牌後可在台灣各大券商下單買賣,於券商 App 或下單系統搜尋代號「00407A」即可。最小交易單位為 1 股(零股),一張為 1,000 股(以募集發行價 10 元計,面額 10,000 元;掛牌後實際市價隨供需變動,以當時市場成交價為準)。定期定額的開放券商清單,請參考凱基投信官方網站即時公告。

00407A 會下市嗎?

依金管會規定,若 ETF 基金規模持續低於一定門檻且無法改善,投信可申請清算下市。00407A 屬新發行基金,目前無規模風險可評估。一般而言,只要長期維持一定規模,下市風險相對低,但投資人仍應持續留意基金規模的動態變化。

主動式 ETF 和被動式 ETF 差在哪?

被動式 ETF(如 0050、009816)追蹤特定指數,機械式按規則買股,成分股調整完全依指數規則,不靠人為判斷。主動式 ETF 的基金經理人有自主選股的彈性,不追蹤固定指數,同樣以交易所掛牌、可即時買賣,但選股邏輯由投信操盤人主導,可搭配量化模型輔助。00407A 屬於主動式,凱基投信採用量化分析加上主觀研究的人機協作模式,目標是創造優於大盤的超額報酬,費率因此高於被動式產品。


資料來源:凱基投信 00407A 官方頁面StockFeel 股感經理人月刊

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #AI #ETF
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