AI基建概念股怎麼挑？鴻海、廣達、緯穎⋯19檔全拆解|數位時代 BusinessNext

AI五層蛋糕系列走到第三篇。能源篇談的是最底層的電，晶片篇談的是運算的大腦，這一篇要處理夾在中間、卻最常被含糊帶過的一層，也就是基礎建設（也被稱為基礎設施，AI Infrastructure）。

一顆再強的圖形處理器（GPU），如果沒有人把它裝上板卡、接上網路、餵進電力、壓下高溫、再塞進機櫃，它就只是一塊躺在倉庫裡的晶片。把晶片變成一座能實際輸出算力的資料中心，靠的正是這一層。那麼，基礎建設層到底包含哪些環節，以及台股裡誰直接受惠？本文帶你一次看。

本文重點

聚焦把封裝好的晶片變成一座能運轉資料中心的所有實體環節，橫跨伺服器與整櫃、網路、光通訊、連接器、電路板、機構件、散熱、內部供電等8大類。

依AI相關的實際訂單、出貨或營收占比，將AI基礎建設概念股分成「直接受惠」與「間接受惠」。

輝達執行長黃仁勳提出AI五層蛋糕概念，《數位時代》整理出相對應的幾檔代表性個股。

圖／ AI生成

本文目錄

AI基礎建設是什麼？跟AI資料中心、AI工廠差在哪？
AI基礎建設概念股有哪些？誰直接受惠、誰間接受惠？
AI資料中心與算力服務這塊，台廠規模為何仍小？

AI基礎建設是什麼？跟AI資料中心、AI工廠差在哪？

AI基礎建設，指的是把一顆封裝好的晶片，變成一座能對外提供算力的資料中心，中間所有的實體硬體環節。

從封裝好的晶片被裝上板卡或模組的那一刻，一直到這座資料中心能實際供應算力為止。晶片決定了算力的理論上限，基礎建設則決定這些算力能不能被穩定、成規模地用出來。伺服器怎麼組成一整櫃、資料怎麼在櫃內與櫃間高速傳輸、每櫃上看百千瓦的電怎麼餵進去、隨之而來的高熱怎麼帶走，都是這一層要解決的問題。這些環節不像晶片那樣有單一主角，而是一條由數十家廠商分工的供應鏈，也正是台股最密集卡位的一層。

先釐清一組很多人會搞混的詞：AI基礎建設、AI資料中心、AI工廠（AI Factory）常被當成同義詞，其實是三個不同層次。簡單說，三者常指向同一批硬體，差在「從哪個角度看它」，本篇聚焦的是AI基礎建設層，也就是把晶片組成資料中心的那些實體環節。

	層次	白話解釋
AI基礎建設（AI Infrastructure）	硬體環節的總稱	把晶片組成資料中心的實體環節：伺服器、網路、光通訊、機構件、散熱、內部供電
AI資料中心（AI Data Center）	實體的場所	為AI優化的機房建築，特徵是高功率密度、液冷、大量GPU叢集
AI工廠（AI Factory）	輝達提出的定位	把一座AI資料中心看成生產智慧的工廠：電力與資料進、token（詞元）出

AI基礎建設概念股有哪些？誰直接受惠、誰間接受惠？

這一層台股受惠最廣，從伺服器、網路、散熱到供電，至少橫跨八個類別、逾15檔個股直接受惠。

《數位時代》分級的判準：產品已量產出貨或已實際認列AI相關營收，列為直接受惠；仍在送樣驗證或產品藍圖（roadmap）階段、營收尚未發生者，列為間接受惠。以此為準，可以把這一層拆成四組環節來看。

運算主體是這一層的核心，負責把圖形處理器、記憶體、電源組成一台伺服器，再疊成一整櫃。這是台股實力最強的一塊，緯穎（6669）、鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創（3231）四家整櫃廠幾乎包辦全球主要雲端業者的AI伺服器代工。

連接與傳輸負責讓資料在櫃內與櫃間跑得夠快：網路交換器由智邦（2345）供應，光通訊模組有華星光（4979）、眾達-KY（4977），高速連接器有嘉澤（3533）、貿聯-KY（3665），承載這些訊號的高多層電路板與銅箔基板（CCL）則有金像電（2368）、台光電（2383）。

支撐結構是把這些零件固定、冷卻的部分：機殼與滑軌等機構件有勤誠（8210）、川湖（2059），在高功率密度下已成標配的散熱則有雙鴻（3324）、奇鋐（3017），其中液冷在高功率AI機櫃的採用正快速升溫。

能量供給則負責把電穩定送進機櫃，包含電源架（Power Shelf）、電源供應器（PSU）、機房不斷電系統（UPS）與電池備援單元（BBU），代表廠商為台達電（2308）、光寶科（2301）。要說明的是，這裡指的是資料中心「機房與機櫃端」的供配電設備，台達電的對外電網與儲能業務屬能源層，《數位時代》已在能源篇討論。

八類別	公司（代號）	在這一層做什麼	AI訂單／營收佐證	受惠程度
伺服器與整櫃	緯穎（6669）	整櫃系統直接代工（ODM-Direct）	2025年AI產品占營收逾50%、營收年增163.7%	直接
伺服器與整櫃	鴻海（2317）	GB200／GB300整櫃組裝	2026年4月AI整櫃出貨市占約44%、居全球之冠（美系外資通路調查估計）	直接
伺服器與整櫃	廣達（2382）	AI伺服器整櫃	2026年4月AI整櫃出貨約2,100櫃、市占居次（通路調查估計）	直接
伺服器與整櫃	緯創（3231）	AI伺服器整櫃	2026年4月AI整櫃出貨約1,300～1,400櫃、市占第三（通路調查估計）	直接
網路設備	智邦（2345）	白牌800G／1.6T交換器、網路應用設備	AI動能的「網路應用設備」占營收由約34%（2024前三季）升至約63%（2025前三季）	直接
光通訊	華星光（4979）	800G光收發模組	800G已於2026年初量產出貨、仍處放量初期，客戶擴至3家以上雲端業者	直接
光通訊	眾達-KY（4977）	光模組／共同封裝光學（CPO）光引擎	800G為主力，與博通合作CPO光引擎、進入量產準備	直接
光通訊	上詮（3363）	CPO光纖耦光組裝（FAU）	已在CPO直接供應鏈，1.6T／3.2T FAU產線已建置、2026年第3季起依客戶排程交貨、尚未認列營收	間接
PCB／CCL	台光電（2383）	高速銅箔基板（CCL）	GB200主機板（UBB）CCL板材二供（法人估份額約2成）、全球高速CCL材料主要供應商	直接
PCB／CCL	金像電（2368）	伺服器高多層電路板	切入AWS、Google自研ASIC主機板，2025全年營收年增約54%	直接
連接器	嘉澤（3533）	中央處理器插槽（Socket）＋液冷快接頭	2026年第1季伺服器占比首度過半；液冷快接頭已小量出貨（逾1萬顆），輝達認證版本持續送驗	直接
連接器	貿聯-KY（3665）	整櫃線纜、匯流排（busbar）	GB200 busbar通過輝達認證、已小量出貨	直接
機構件	勤誠（8210）	伺服器機殼與機櫃	已接獲2家北美雲端業者液冷機櫃專案、2026年機櫃營收占比目標逾一成；取得輝達NVL／MGX推薦供應商資格	直接
機構件	川湖（2059）	機櫃滑軌	伺服器滑軌全球市占逾五成；GB200運算匣滑軌單價約為前代4倍以上、已出貨	直接
散熱	雙鴻（3324）	液冷水冷板、冷卻液分配裝置（CDU）	水冷占伺服器營收2025年第4季約五成、客戶含AWS／Meta；2026年營收成長目標上修至約70%	直接
散熱	奇鋐（3017）	均熱板（VC）＋氣冷／液冷	AI伺服器散熱與機構件放量，2025年營收年增94.6%、伺服器占比約51.7%	直接
內部供電	台達電（2308）	電源架、PSU、UPS、BBU、高壓直流（HVDC），亦跨足液冷散熱	AI伺服器電源市占居領先（法人估約50～60%）、2025年液冷成主要成長動能	直接
內部供電	光寶科（2301）	AI電源、BBU、Power Rack	8.5kW PSU與BBU已量產、110kW Power Shelf開始出貨，AI營收占比上看三成	直接
內部供電	新盛力（4931）、順達（3211）	資料中心BBU電池備援	BBU已實際出貨並認列營收（新盛力BBU占比近五成）	直接

AI資料中心與算力服務這塊，台廠規模為何仍小？

先分清楚兩個詞：AIDC指AI Data Center，也就是AI資料中心這個實體；把資料中心裡的GPU算力按需求租給企業，則是算力雲或GPU即服務（GPU-as-a-Service）。兩者常由同一批業者整合經營，但不是同義詞。

一座AI資料中心蓋好、裝滿算力之後，最後一步是把這些算力「租」出去給需要的人用，就像蓋好一棟大樓，再把裡面的辦公室出租。多數企業不會自己砸錢買上萬顆昂貴的圖形處理器、養一整座機房，而是直接向這些業者按用量租算力就好。這門算力租賃生意，就是整條基礎建設鏈最終變現的地方，也是輝達口中「AI工廠」把電力和資料變成收入的一端。台股在這門生意上並非完全缺席，但規模與全球影響力仍小，參與的方式主要是把機器賣給出租算力的人，而不是自己下場當房東。

先看這門生意由誰主導。全球AI算力服務高度集中在美系業者手上，要分兩個口徑看：廣義的公有雲基礎設施由三大雲端業者Amazon Web Services（AWS）、Azure、Google Cloud主導，2026年第1季合計約占63%市場（市調機構Synergy Research）；而專攻圖形處理器租賃的新雲業者（neocloud）如CoreWeave、Nebius、Lambda，則是在三大雲端之外另闢的一塊高速成長市場，2025年營收超過250億美元（約新台幣8,000億元）、且仍在高速成長。

台廠在這一端規模小、角色也偏後段：台灣大哥大（3045）攜手輝達合作夥伴GMI Cloud、桃園機房供電約25MW；中華電信（2412）推hicloud AI算力雲，林口與台中機房建置完成後合計最高約36MW；是方（6561）則是主機代管（colocation）房東，電容量約20MW。相對於美系動輒數百MW到GW級的AI園區，這些量體只是零頭，且真正的圖形處理器配貨權與算力調度多半握在國際夥伴手上。

不過，台股在「出租算力」這端雖然規模有限，卻不代表跟這塊市場無關，差別在切入的位置不同。這些國際算力大廠的AI整櫃機器，幾乎都是台廠代工的，正是前面提到的鴻海、廣達、緯創、緯穎，客戶就是這些雲端巨頭與新雲業者。換句話說，台股沒在「出租算力」這桌下注，卻是這桌所有人的「機器供應商」，站穩的是製造這一端。這才是台股在整個AIDC版圖裡最實在的營收來源。

這也框出了台廠的三個結構限制：圖形處理器配貨權掌握在上游，最先進的晶片產能常被大廠以長約鎖走；電力與土地是硬天花板，機房規模受在地供電上限所限；客戶集中度高，例如緯穎前幾大客戶合計就占營收逾九成，訂單一旦鬆動，衝擊直接。要提醒的是，整櫃代工雖然營收龐大，但毛利偏薄，以緯穎為例，2025年毛利率為8.3%，與算力服務的毛利結構是兩回事。

最後補齊兩個同屬這一層、但台股沒有明確代表的概念：智慧網卡（SmartNIC，把網路、儲存、資安工作從中央處理器卸載），截至2026年8月主要由輝達（BlueField）、博通、邁威爾（Marvell）主導；電源分配單元（PDU），國際上以Vertiv、施耐德、伊頓等為主，台股較少單獨揭露具規模的相關營收。

基礎建設層把晶片組成了一座能運轉的資料中心。機房蓋好、電接上、算力開跑之後，下一個問題就是餵給它的「大腦」，也就是模型，這正是AI五層蛋糕系列下一篇「模型篇」要拆解的主題。

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資料來源：緯穎2025年報、公開資訊觀測站、Prismark、Synergy Research、DatacenterDynamics、TechNews AI伺服器出貨統計

本文初稿為AI編撰，整理．編輯／林育萱

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