0050、0056、00981A、00878誰最賺？2026 ETF績效排行|數位時代 BusinessNext

8月10日，南亞科（2408）股價攻上502元。由「瑤池金母」統一投信明星基金經理人陳釧瑤操盤的主動統一台股增長（00981A）立刻賣出939張、套現4.71億元，引發市場關注。

事實上，00981A是2026年以來含息報酬表現最亮眼的台股ETF之一。不過，市場上的ETF不只有主動式，還有市值型、高股息等不同選擇。如果把配息也算回來，今年到底哪一類ETF最賺？深受投資人喜愛的0050、0056、00878、00919表現又如何？

本文重點

2026年以來（截至8月11日）含息報酬，主動式00981A約78%、科技龍頭00881約76%最高，市值型0050、006208約62%；熱門高股息0056、00878、00919表現相對落後。

含息報酬是把配息一併計入的總報酬；即使把配息加回來，今年多數高股息ETF仍落後科技與市值型。

10檔ETF績效比一比，瑤池金母發威、0050僅居第10

2026年以來主動式ETF暴紅，為市場增添不少亮點，《數位時代》整理出今年以來的強勢ETF，把配息還原計算後，可以看見明顯由科技、市值型與主動式ETF占上風，高股息ETF則相對落後。

為了更貼近一般投資人的長期持有選擇，本文先不納入槓桿、單一產業型等特殊類型ETF。

2026年以來10檔熱門ETF報酬率

代號	名稱	類型	含息報酬
00981A	主動統一台股增長	主動式	78.20%
00881	國泰台灣科技龍頭	科技龍頭	75.72%
00923	群益台ESG低碳50	市值／ESG	69.27%
00929	復華台灣科技優息	高股息（科技）	68.92%
00922	國泰台灣領袖50	大型股策略	66.77%
00980A	主動野村臺灣優選	主動式	66.05%
00850	元大台灣ESG永續	市值／ESG	65.70%
0052	富邦科技	科技	65.53%
00985A	主動野村台灣50	主動式	63.05%
0050	元大台灣50	市值型	62.21%

由上表可見，本文整理的10檔熱門ETF中，只有復華台灣科技優息（00929）屬於高股息ETF，且成分股高度集中科技業。其他熱門高股息ETF的今年以來含息報酬則相對較低：國泰永續高股息（00878）60.15%、元大高股息（0056）54.20%、群益台灣精選高息（00919）43.95%，元大台灣高息低波（00713）則為24.49%。

而00981A、00980A、00985A等主動式強勢入榜，報酬率達63%～78%，打敗貼著台股走的0050；另外被稱為「小台積電」的0052，台積電持股占比約64%，也拿下第八名好成績。

ETF含息報酬是什麼？為什麼不能只看股價漲幅？

含息報酬是把ETF期間配發的股息一併計入，衡量投資人實際取得的整體報酬。對配息頻率較高的ETF來說，只比較股價漲跌容易失真。

例如ETF配息1元，除息當天參考價會扣除這1元。如果只比較除息前後的價格，看起來像是股價下跌，但投資人其實已取得1元配息。因此，要比較不同ETF的績效，含息報酬會比單看股價漲幅更有參考價值。

即使把配息納入計算，今年多數熱門高股息ETF的報酬仍落後科技、市值型與部分主動式ETF，顯示差距主要來自持股與選股策略，而非單純受到除息影響。

主動式、市值型、高股息ETF，績效一次看

不同類型ETF的績效差距，關鍵在於選股邏輯。2026年台積電領軍半導體與AI供應鏈上漲，持有較多大型科技權值股的ETF自然占優勢；偏重股息與低波動策略的ETF，漲幅則相對落後。

主動式ETF：經理人主動選股，爭取超額報酬

主動式ETF由基金經理人決定持股、比重與進出時機，優勢是能隨市場調整配置、爭取超越大盤的報酬。今年多檔主動式ETF重押科技與AI供應鏈，其中00981A含息報酬達78.20%。

主動式ETF今年來報酬率 Top 5

代號	名稱	含息報酬
00981A	主動統一台股增長	78.20%
00980A	主動野村臺灣優選	66.05%
00985A	主動野村台灣50	63.05%
00982A	主動群益台灣強棒	62.08%
00984A	主動安聯台灣高息	45.72%

市值型ETF：跟著大型權值股，掌握大盤成長

市值型與大型股策略ETF，多以大型權值股或產業龍頭為主要投資範圍。其中，0050與富邦台50（006208）追蹤同一檔台灣50指數，選股邏輯以大型市值股為主，今年以來含息報酬都在62%左右。

這類ETF中，國泰台灣領袖50（00922）今年以來含息報酬66.77%，略高於0050、006208。不同於0050、006208主要依市值選股，00922追蹤MSCI台灣領袖50精選指數，除了鎖定大型龍頭，也納入獲利能力等條件篩選，並透過MSCI低碳轉型評分調整權重，因此持股與權重配置不會與0050、006208完全相同。

另外，凱基台灣TOP50（009816）今年2月才掛牌，掛牌以來報酬約48%；由於統計期間不同，因此不列入比較。

市值型與大型股策略ETF今年來報酬率

代號	名稱	含息報酬
00922	國泰台灣領袖50	66.77%
0050	元大台灣50	62.21%
006208	富邦台50	62.19%
006204	永豐臺灣加權	53.21%
00921	兆豐龍頭等權重	39.72%

高股息ETF：主打現金流，適合喜歡領息的投資人

高股息ETF主要篩選殖利率、配息能力等條件，特色不在追求最高的資本利得，而是以配息現金流為主要訴求。今年各檔績效差異明顯，其中00929因高度集中科技股，含息報酬達68.92%，領先其他高股息ETF。

至於受益人數逾160萬、屬市場規模最大的高股息ETF之一國泰永續高股息（00878），今年以來含息報酬60.15%，追蹤MSCI台灣ESG永續高股息精選30指數並採季配息。它2026年第三季配息每單位1.01元、首度突破1元創掛牌新高。

高股息ETF今年來報酬率

代號	名稱	含息報酬
00929	復華台灣科技優息	68.92%
00878	國泰永續高股息	60.15%
00918	大華優利高填息30	58.36%
00939	統一台灣高息動能	57.55%
0056	元大高股息	54.20%

高股息ETF比較抗跌？從近一個月績效見端倪

台股7月上沖下洗，若觀察近一個月回檔（截至2026年7月28日），部分高股息ETF呈現相對抗跌。同期大盤近一個月含息報酬為負7.55%，部分高股息ETF仍維持正報酬。

近一個月抗跌ETF Top 4

代號	名稱	近一個月含息報酬
00961	FT臺灣永續高息	+1.62%
00939	統一台灣高息動能	+1.61%
00918	大華優利高填息30	+1.27%
00713	元大台灣高息低波	+0.67%

00961、00939近一個月仍有逾1.6%正報酬，00713也守住正報酬，與同期大盤近一個月含息報酬負7.55%形成明顯差距。由此可見，部分高股息、低波動策略在市場急跌時，確實可能發揮較好的防禦效果。

主動式、市值型、高股息ETF怎麼選？

三種類型追求的目標不同：主動式ETF希望靠經理人選股取得超額報酬；市值型ETF跟隨大型權值股與整體市場成長；高股息ETF則更重視配息現金流與波動控制。

類型	優點	要注意	適合誰
主動式	可靈活調整持股、有機會創造超額報酬	績效仰賴經理人選股，費用通常較高	能承受較高波動、追求超額報酬的人
市值型	貼近大盤、費用較低、選股規則單純	市場下跌時也會跟著回檔	想長期參與台股成長、作為核心配置的人
高股息	以配息現金流為訴求，部分策略相對抗跌	多頭時總報酬可能落後，個別ETF持股差異大	重視配息現金流、希望降低波動的人

追求打敗大盤，可以研究主動式ETF；希望單純跟著台股長期成長，市值型ETF較直觀；重視配息現金流、較在意波動，則可考慮高股息ETF。今年的績效排行榜只反映特定市場環境下三種策略的結果，不能直接推論未來哪一類一定最好。

常見問題

Q：ETF含息報酬率怎麼算？
A：含息報酬率是把期間內的配息納入後計算的總報酬，用來衡量投資ETF期間實際取得的價差與股息收益。若不同資料庫採「股息再投資」或單純加回現金股息，計算結果可能略有差異。

Q：0056跟0050，含息報酬為什麼差這麼多？
A：關鍵在持股與選股策略。0050依市值選股，台積電等大型科技權值股占比較高；0056則以預測現金股利殖利率等條件篩選成分股。在科技權值股領漲的行情下，0050較容易受惠。

Q：高股息ETF還值得存嗎？
A：取決於投資目的。若主要追求長期資產成長，應比較總報酬；若重視配息現金流，或偏好相對低波動的投資策略，高股息ETF仍有其用途。

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本文初稿為AI編撰，整理．編輯／林育萱

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。

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。

「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

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