AGI概念發威!10檔台股AGI ETF近1年報酬全翻倍,00947、小台積電0052上榜
AGI概念發威!10檔台股AGI ETF近1年報酬全翻倍,00947、小台積電0052上榜

輝達執行長黃仁勳宣告「AGI(人工通用智慧)已到來」,再度點燃市場對AI的想像。

9月3日,OpenAI推出新一代模型GPT-6 Astra,號稱從「回答問題」進一步走向「執行工作」,能自主操作電腦、瀏覽網頁,完成多步驟任務。

黃仁勳9月6日在X發文力挺:「從ChatGPT、o1到Astra,只花了4年,AGI已經到來,恭喜OpenAI團隊。」他並透露,下一階段將有40萬顆GPU上線。

不過,AGI目前並沒有一致公認的定義。OpenAI將AGI定義為「在多數具經濟價值的工作上表現超越人類的高度自主系統」。

法人認為,若AI持續朝AGI發展,全球算力競賽勢必進一步升溫,扮演「軍火庫」角色的台灣半導體供應鏈也可望受惠,包括具先進製程與封裝題材的台積電、日月光投控,ASIC與邊緣AI相關的聯發科,以及受惠資料儲存需求成長的群聯、威剛等。

以科技、半導體股為主的台股原型ETF,也成為市場參與這波AI行情的工具之一。

10檔台股AGI概念ETF 00947、00935出彩

根據CMoney統計,以2025年台股旺季行情期間,也就是2025年9月1日至2026年1月30日績效排序,10檔台股AGI概念ETF中,以半導體主題ETF表現最突出。

台新臺灣IC設計(00947)期間報酬率達78.55%,約為同期加權指數33.20%的2.3倍;台新臺灣半導體30(00904)則以62.71%居次。

非純半導體主題ETF也有不錯表現,包括野村臺灣新科技50(00935)、富邦科技(0052)、元大電子(0053),同期報酬率均超過46%。

代號 名稱 2025年台股旺季行情期間%(2025/9/1~2026/1/30) 今年以來% 1年% 2年%
00947 台新臺灣IC設計 78.55 105.96 164.34 197.82
00904 台新臺灣半導體30 62.71 92.41 140.66 188.22
00913 兆豐台灣晶圓製造 50.95 118.23 163.93 193.24
00935 野村臺灣新科技50 49.78 105.34 147.83 226.44
0052 富邦科技 48.31 72.39 115.74 178.51
00927 群益半導體收益 47.88 94.34 130.26 155.86
0053 元大電子 46.24 75.66 113.64 180.52
00892 富邦台灣半導體 41.40 106.98 145.83 195.30
00891 中信關鍵半導體 39.43 100.45 127.43 164.75
00881 國泰台灣科技龍頭 39.18 84.00 117.55 187.85
— 加權指數 33.20 62.91 89.83 123.15

資料來源:CMoney,2026/9/9,單位:含息報酬率%;註:上表依2025/9/1至2026/1/30期間績效由高至低排序。

00947台新臺灣IC設計ETF經理人黃鈺民表示,雲端與AI基礎設施持續擴張,正在推升企業級儲存需求。若AI進一步走向AGI,未來從雲端延伸至裝置端,資料量還會持續增加,企業對記憶體容量、速度與資料安全的要求也將同步提高。

他指出,記憶體已成為AI基礎建設的重要瓶頸。隨著AI Agent普及、AI數據中心持續升級,台灣IC設計與記憶體供應鏈的重要性也有機會進一步提升。

因此,他認為投資人若看好中長期AI趨勢,可透過半導體產業型ETF參與;風險承受度較高的投資人,則可留意較集中於IC設計與記憶體的次產業ETF。

同樣押AI,00904、00913、0052成分股差在哪?

績效排名第2的台新臺灣半導體30(00904),追蹤「臺灣全市場半導體精選30指數」,從半導體上中下游市值較大的公司中選出30檔成分股,每季審核。權重配置原則以單一成分股30%、前五大成分股合計60%為基本限制,若大型權值股在市場中的比重較高,另有相應的權重調整機制。

前十大成分股包括台積電、聯發科、日月光投控、聯電、南亞科、創意、瑞昱、華邦電、聯詠與景碩,涵蓋IC設計、晶圓代工、封測與記憶體等多個半導體環節。

排名第3的兆豐台灣晶圓製造(00913),追蹤「特選臺灣晶圓製造指數」,選股範圍涵蓋半導體上游、中游,以及IC封裝測試、生產製程及檢測設備、基板等下游產業,但排除記憶體模組、導線架與IC通路。

截至2026年9月8日,前五大成分股為台積電21.03%、聯電15.71%、華邦電14.20%、聯發科11.92%、日月光投控8.40%,合計約71%。從成分股來看,00913以晶圓製造為核心,同時納入IC設計、記憶體與封測等相關供應鏈。

至於富邦科技(0052),市場常稱為「小台積電」。0052追蹤「台灣資訊科技指數」,其中台積電一檔就占相當高的權重,截至2026年9月9日達64.09%。

也因台積電權重超過6成,0052的走勢容易受到台積電影響,與布局半導體不同環節的ETF相比,持股結構明顯不同。

整體來看,這10檔ETF雖然都能連結AI、半導體題材,實際持股結構差異不小:有的集中IC設計與記憶體,有的涵蓋半導體上下游,也有ETF超過6成資金集中台積電。投資人若要比較這類ETF,除了歷史報酬率,也可進一步檢視追蹤指數、主要成分股與權重集中度,釐清實際布局的產業環節。

本文整理ETF成分股及歷史績效等公開資訊,僅供讀者參考,不構成投資建議。ETF過去績效不代表未來報酬,相關成分股與權重也可能隨指數定期調整而變動。

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本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 林育萱

關鍵字: #AI #黃仁勳 #ETF
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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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