EP530 | 🍪
「重新讓腳站回地上去,感受你是活著的最好的方式,就是去體驗一個你還沒有體驗過的人生,去體驗一下,去找到自己的一個方向。」
三句話總結
- 市場資金明顯轉向軟體產業,軟體股表現亮眼。
- NVIDIA 5090 顯卡採用液態金屬散熱技術,可能成為市場焦點。
- AI 硬體資金仍持續湧入,但需留意評價變化與股價風險。
軟體股資金湧入,市場明顯轉向
癌大持股
- 台股:績效創新高。
- 軟體股佔比約兩成,搭配其他股票的表現創新高。
- 多為 AI 硬體供應鏈:持有的類股包括:透鏡類股、網通類股、CPO 相關類股 (並非很光通的類股)。
- 美股:多單為主。
- 早已創新高,軟體族群全面啟動,台股則是近期才明顯跟上。
- AI 軟體股:佔比超過 50%,若回調仍會加碼。
- AI 硬體股:一些 chipset 廠商、一些 IC design,如 NVIDIA、Marvell、Broadcom 等,部分設定交易停損 (Trailing Stop)。
- Trailing Stop:
- 不是所有部位都一鍵清倉,有些部位可能會賣出 20%,有些則可能賣出 50%。
- 癌大通常會設定在明顯的下緣附近,但不會完全設定在下緣,因為那裡可能成為洗盤的目標。
液態金屬散熱
- NVIDIA 5090 顯卡採用液態金屬散熱,可能成為之後市場話題。
- 液態金屬散熱技術先在消費級產品測試,觀察市場對 5090 顯卡散熱效能的回饋,再導入數據中心。
- 期待未來電腦主機散熱問題能改善,減少噪音。
- 海外廠商已嘗試全銅機殼被動散熱,但散熱瓦數有限,4070 顯卡已經有整機無風扇的設計,目前無法解決高階顯卡 (如 4090 或 5090) 的散熱問題。
- 液態金屬散熱之後可能會成為一個話題。
- 近期市場開始走出一些新的族群,工具機、機器人、工業電腦 (IPC)、光通訊、軟體等領域近期表現強勁。
- 癌大一年半前賭 IPC 太早,近期由於 DeepSeek 降低 AI 成本造成的影響,市場才開始針對 Edge Computing 有進一步關注。
DeepSeek 技術影響
- Deepseek 的技術展示了降低 AI 成本的新方法:採用 MoE 和 MLA。
- MoE (Mixture of Experts):專家混合模型,透過門控機制降低運算成本。
- MLA (Multi-Linear Attention):優化 Transformer 注意力機制,提升推理效能。
- DeepSeek-V3 的技術對產業有很大震撼,多家公司在財報會議中提到。
- Cloudflare (NET) Earnings call
- 相信在 inference 端會大量的放量。
- 認為 AI 模型將成為大眾商品,加速發展,做模型後面可能會變成一個蠻艱難的生意。
- 例如 Apple Intelligence 可接受其他 AI 模型,並可能向其收費。
- 大量推理和部署 AI 模型的需求對其有利。
- 工業電腦 (IPC) 可能因 AI 伺服器 (Edge computing 需求) 而受益。
工業電腦 (IPC)
- 工業電腦應用廣泛,須具備良好耐用性,適用包括極端環境、醫院、辦公室等。
- POS 系統也是一種工業電腦。
- 工業電腦廠與大型代工廠比較:
- 工業電腦廠專注於中低階 AI 伺服器,例如 NVIDIA 的 L40S 等。
- 大型代工廠則有許可開發 A100、H100、B100 等高階伺服器。
- 工業電腦廠可提供小量多樣化的客製化訂單,毛利較高。
- 許多 OEM/ODM 廠也有投資或收購工業電腦廠。
- 許多資料因隱私不能上雲,需在本地部署 AI 伺服器,因此 Edge computing 趨勢可能加速 AI 伺服器部署。
- AI 運算趨勢加速,但 IPC 並非唯一解決方案,IPC 競爭者:
- NVIDIA GB10:價格具競爭力,記憶體配置充足。
- 消費級顯卡也可能用於 AI 部署,AI 模型小型化後,可能不需要昂貴的伺服器。
AI 硬體資金仍持續投入,但需注意評價變化
- 巨頭持續擴張:Amazon (AWS)、Microsoft (Azure)、Meta、Google 等公司增加 AI 伺服器資本支出。
- 股價風險:雖然 AI 伺服器市場仍然火熱,但股價可能已提前反映未來數年成長,短期內需要關注 rerate 風險。
- 例如:IC 載板三雄 案例顯示:即使公司的營收和每股盈餘 (EPS) 持續上升,股價也可能開始下跌。當這些公司的營收和 EPS 達到最高點時,股價可能已經跌掉一半。
- 即使看到亮眼的 capex 數字,若市場已預期到這些數字,股價未必上漲,反而可能因「不如預期」而下跌。
- 高盛報告顯示,2 月出現 COVID-19 以來最大的散戶資金流入,主要買入 AI 大型科技股。
- 散戶大量流入 AI 股票,可能導致回檔,避免追逐散戶流入的熱區。
- 公司回購股票可能推升股價,但 AI 支出短期內不一定能轉化為獲利。
- 股東可能尋求更便宜的 AI 方案,導致 AI 模型價格競爭。
- 觀察 AI 巨頭公司 (Amazon、Microsoft、Google) 走勢,巨頭股價可能疲軟,考慮移出部分持股至主流族群。
- 目前 AI 相關公司仍處於盈利增長階段,但股價未必能同步上漲。
- 資金明顯流向特定方向,但可能出現整體回調。
QA
台股三大持股:健策 (3653)、智邦 (2345)、奇鋐 (3017) 的看法?
- 健策:
- 散熱領域龍頭,技術門檻高,特別是 Heat Spreader (熱擴散片) 具有競爭優勢。
- 傳出 一詮 (2486) 可能搶占部分市佔率,但健策的技術仍具領先地位。
- 但近期 AI 散熱族群資金有轉移跡象。
- 長期展望:仍有許多成長機會,若資金回流,基本面仍值得期待。
- 奇鋐 (AVC):伺服器散熱供應商,與健策類似,受 AI 伺服器需求帶動,與健策相同,近期資金流出散熱產業,影響股價表現。
- 智邦:
- 智邦相對前二者較強勢,近期受惠於 AI 伺服器需求,交換器產品獲得大量訂單。
- 近期已開始放量 (ramp up),預計未來幾季營收成長可期。
- 與 AI 伺服器直接掛勾,短中期表現可能比散熱族群更強。
特斯拉若交車數據下滑,會是利空嗎?
- 如果特斯拉不積極尋求 FSD 技術的合作夥伴,可能會成為一個小利空因素。
- 然而,市場反應可能不直接與交車數據掛鉤,過去的交車數據不佳,但市場反應不大,可能已預期交車數據。
- 且目前關注點不僅在電動車,也包含 AI、FSD (全自動駕駛)、機器人等領域,關注特斯拉的整體發展,不單單是交車量。
- 目前機器人概念股熱度高,若 Tesla 在此領域有突破,可能成為股價支撐點。
- 特斯拉在機器人領域的技術與汽車有高度重疊。例如:訓練方面使用 Dojo,推理端使用 FSD 晶片。
- 特斯拉累積大量實時影像資料,具備發展潛力。這些資料來自汽車感測器和錄影機,可用於機器人開發。
- 不要過度解讀交車數據,市場可能關注其他因素。
- 股價上漲的原因可能與市場主流趨勢有關,而非單一因素。
- 投資人應注意市場整體動向,而非僅專注於特定數據。
- 避免一廂情願,需交叉比對市場主流觀點。
- 可觀察是否有族群性的股票一起上漲,以判斷市場風向。
- 例如,若只有少數軟體股上漲,可能是個別因素。但若多數軟體股都上漲,則表示市場在關注軟體產業整體故事。
投資已經 10 位數美金,卻失去人生目標,該怎麼辦?
- 先去嘗試不同生活體驗,例如當交換學生、學習新技能、旅行、接觸新的人事物。
- 投資不應該是生活的全部,可以尋找新的興趣與成就感來源。
- 重新建立生活目標,讓財富成為自由的工具,而非壓力的來源。
伴侶不支持自己的投資方式,該怎麼辦?
- 不能自欺欺人,要設定明確的投資績效標準,例如與大盤比較,確保自己持續成長。
- 若是用自己的資金投資,且有穩定績效,不必向他人過度解釋。
- 可選擇不主動談論投資,避免爭論與不必要的壓力。