國巨、南亞科誰更猛?謝金河解析輝達Rubin供應鏈,AI下一波強棒是誰?
國巨、南亞科誰更猛?謝金河解析輝達Rubin供應鏈,AI下一波強棒是誰?

上周市場最重量級的輝達公布季報,第2季營收962.2億美元,比市場預期的921到923億美元還出色,EPS 2.22美元,也高於市場估計的2.09到2.11美元,資料中心營收890億美元,年增117%,下一季的前瞻指引,營收會達1042億美元。

只有一個讓市場比較不放心的,是第3季毛利率可能降到71~73%,不過輝達為鼓舞市場人氣,輝達進一步預告2028年營收還可以成長70%。

這是輝達給市場的強大訊號,8月27日股價大漲18.32美元,漲幅將近9%,不過8月28日回吐4.57%,下跌10.43美元,仍顯示市場對輝達仍有輝達些疑慮。

疑慮之一是毛利率持續下滑,其中一項壓力就來自高昂的記憶體成本。為控制成本,未來Rubin與Rubin Ultra也將設法降低對記憶體的依賴,市場因此開始重新評估記憶體需求的成長空間。這也反映在股價上,SK海力士、三星近期回檔後,反彈力道都不算強。

第二個疑慮,則是AI熱潮是否已經出現泡沫。市場上不乏警示聲音,其中《大賣空》主角Michael Burry的態度最為鮮明;不過,產業界對AI長期發展仍普遍抱持信心。AMD執行長蘇姿丰就曾形容,AI發展「才打到第3局」,國巨*董事長陳泰銘也持續看好AI產業前景。

因此,接下來的一大觀察指標仍是輝達。股價目前維持高檔整理,若未來能再創新高,也將為AI產業與相關供應鏈帶來更強的信心。

輝達牽動AI供應鏈,從Rubin成本結構看台股強弱

去年輝達股價分拆後,受到DeepSeek的衝擊,一度跌到86.62美元,今年上半年創下236.54美元新天價,市值守穩5兆美元,股價徘徊在200美元左右。

輝達的好不用懷疑,但市場期待還能更好,因此,接下來輝達市值能否突破6兆美元,甚至向更高的目標挺進,這是市場更重要的前瞻指引。市場預估如輝達2028年營收能成長70%,那麼EPS可能在14~15美元之間,算算本益比只有10幾倍。

美國投資媒體《The Motley Fool》認為,AI需求可望延續到2030年,並看好台積電後續表現。從產業鏈來看,ASML供應的EUV設備位居更上游,台積電擴大資本支出,也會帶動相關設備需求;而台積電身為輝達重要晶片製造夥伴,輝達的成長動能進一步牽動整條AI供應鏈。

從記憶體(HBM)、矽光子(CPO),到PCB相關的銅箔基板、玻纖布,再到散熱、晶圓探針卡,台廠幾乎遍布其中,也因此最直接受到輝達需求變化影響。

彭博預估,2027年伺服器價格將調漲15%。以一套Vera Rubin的零組件成本來看,72顆GPU售價約396萬美元,36顆Vera CPU約18萬美元,記憶體約200萬美元,Link4交換器約14.4萬美元,散熱約7.6萬美元,PCB約11.67萬美元,ABF載板約2.03萬美元,MLCC則約4320美元。

從成本結構來看,GPU與記憶體占比最高,其次才是PCB、交換器等零組件,MLCC占比相對較低。這也反映在7月台股大幅修正時,被動元件族群承受的賣壓尤其沉重。國巨股價一度從1220元跌至456.5元,即使近期反彈,仍未回到前波跌幅的一半。

市場甚至流傳一句話:「買到國巨,來生再聚;買到禾伸堂,直接送靈堂;買到華新科,直接送精神科。」不過若單看這波反彈幅度,禾伸堂的表現相對強勁。

南亞科與國巨,誰的成長力道更強?

台股這波從48218.87點跌至39384.85點後,又一路反彈至46855.41點,表現優於南韓、日本。背後除了第二季財報、半年報與7月營收提供基本面支撐,市場也開始重新拉開個股強弱差距。

如果回到Rubin機櫃的成本結構來看,記憶體仍是重要支出項目,也讓相關族群成為這波反彈的焦點。其中,南亞科股價率先創下569元新高,並規畫投入3466億元興建新廠,資本支出規模明顯高於華邦電與旺宏。

今年南亞科EPS有機會達75元以上,相較之下,國巨約落在20元上下,因此南亞科這波成長力道明顯更強,也進一步帶動南亞股價創下250元新高。(全文未完)

全文請見《先探投資週刊2420期》

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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