這兩年，只要打開財經新聞，滿版都是 AI。
大家在討論哪個模型更聰明、參數多少兆、誰又推出了新一代大模型。
但說實話，我越看越冷靜，因為我發現一件事——模型會換，需求會炒，但機房一定要蓋，機櫃一定要交。於是，當市場在追逐 AI 話題時，我反而把注意力放在一個更「無聊」、卻更關鍵的地方：
鴻海的機櫃訂單。
一、AI 模型很熱，但它們不能憑空運作
AI 模型再厲害，背後都離不開三件事：
- 大量 GPU
- 高功率電力
- 高密度伺服器機櫃
模型本身是軟體，會被快速迭代；
但資料中心的硬體，是一次投資、連續折舊、長期使用。
你可以一年內換三次模型，
但你不可能一年內把整個資料中心拆掉重來。
這就是為什麼我開始意識到——
真正穩定的，不是模型，而是承載模型的硬體。
二、為什麼我關注「機櫃」，而不是單顆 GPU？
很多人看 AI，只盯著晶片。
但對我來說，機櫃代表的是：
- 整套系統交付能力
- 大客戶資本支出是否真的落地
- 訂單是否具備連續性
一個機櫃，不只是塞幾張卡而已，它包含：
- 伺服器
- 電源模組
- 散熱系統
- 線材、機構件
- 組裝、測試、交付
也就是說，它是一整包「已經確定要蓋機房」的需求。
這和「模型還在試、還在比」是完全不同層級的事情。
三、鴻海的角色，為什麼剛好卡在最關鍵的位置？
如果你把 AI 產業鏈拆開來看，會發現一個現實：
- 上游晶片，技術門檻極高、波動也大
- 中游模型，話題性強、競爭殘酷
- 下游部署，慢但穩，而且規模驚人
鴻海的位置，正好就在**「AI 真正開始量產、開始燒錢的那一段」**。
機櫃訂單代表的不是概念，而是：
- 客戶已經編好資本支出
- 機房確定要上線
- 算力需求不是口號，是表格裡的數字
這也是為什麼，我寧願看鴻海接了多少櫃，
也不太在意市場又在吵哪個模型比較神。
四、當市場情緒在飛，我選擇看交付進度
AI 熱潮有一個很典型的節奏：
1️⃣ 新模型 → 股價先動
2️⃣ 話題擴散 → 評價再拉
3️⃣ 資本支出落地 → 營收才慢慢出來
多數人只參與前兩段，
但我比較在意第三段。
因為到了「開始交機櫃」的階段，代表：
- 投資人情緒已經不是重點
- 客戶也不再問「要不要做 AI」
- 而是直接問：「你什麼時候交貨？」
這種需求，不吵、不炫，但很真實。
五、為什麼我可以對股價更冷靜？
當你把注意力放在模型，你會每天被消息牽著走。
但當你看的是機櫃訂單，你關心的就變成：
- 產能能不能開出來
- 良率穩不穩
- 客戶有沒有加單
這些事情，不會每天出現在頭條，卻會慢慢反映在財報裡。
也因此，我發現自己對短期波動的情緒，真的小很多。
粉色小結語：不是不談 AI，而是看得更後面一點
我不是否定 AI 模型的重要性。
只是當全世界都在談「誰最聰明」時，我選擇看「誰真的在蓋」。
因為最終留下來的，
不一定是最會講故事的人， 而是能把一整排機櫃準時送進資料中心的公司。
而這，也是我持續關注鴻海的理由之一。
