AI伺服器
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分析師的市場觀點
2025/11/25
外資高盛GS看2317鴻海,管理層與科技日參訪 — 隨垂直整合提高AI伺服器營業利潤率;推出Model A電動車;維持
鴻海(2317.TW):管理層與科技日參訪 — 隨垂直整合提高AI伺服器營業利潤率;推出Model A電動車;維持「買進」評等、列入關注名單 我們於2025年11月21日在台北舉辦鴻海管理層會議暨鴻海科技日。討論內容聚焦AI伺服器業務成長、在AI伺服器貢獻增加下的毛利與股本報酬率改善,以及產能分散
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外資報告
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高盛
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GS
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分析師的市場觀點
2025/11/25
外資摩根大通JPM看5274信驊,儘管市場預期已高,第一季指引仍優於預期
信驊科技 (ASPEED Technology Inc.):儘管市場預期已高,第一季指引仍優於預期;評等「優於大盤」 目標價更新: 2026年12月目標價調升至新台幣 7,200 元(原為 7,000 元)。 11月24日台灣股市收盤後,信驊管理層召開了公開投資者會議並提供最新的業務展望。以下為
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外資報告
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JPM
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摩根大通
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jin的生活藝術-贅沢なひととき
2025/11/24
金像電(股票代碼:2368 T W)投資分析
1. 公司概況與產業定位 金像電為台灣印刷電路板(PCB)製造業者,專注於高階載板/主機板,特別是伺服器、AI 伺服器、雲端資料中心應用。 其主要優勢包括: 接單能見度高,服務全球雲端大廠。 經濟日報+1 技術升級速度快:如800G/400G交換器載板、AI伺服器主機板成為重點。
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AI
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PCB
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基本面
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財經咖啡因的窩
2025/11/23
《2026年記憶體產業,各別毛利率成長預期最高的公司是?而風報比最高的選擇是群聯?南亞科?華邦電?》
研究機構Counterpoint Research最新研判指出,輝達正考慮在下一代AI伺服器導入LPDDR記憶體,準備替換目前的主流規格DDR5。 這看似單純為降低功耗的技術調整,卻被視為可能引爆下一輪記憶體全面大缺貨的導火線,甚至預估未來兩年內記憶體價格可能暴漲至現在的2倍,AI產業鏈恐面臨大洗
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通膨
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黃金
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財富
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股市老耿的方格子
2025/11/23
AI伺服器供應鏈全解構:哪些已經漲完?哪些還沒開始?下一波題材在哪裡?該如何選股
台灣是全球 AI 伺服器最完整供應鏈的國家,從 GPU、記憶體、散熱、PCB、CPO 光通訊到最後的系統組裝(代工廠),每一環節都曾出現大飆股。但現在許多投資人開始問:「供應鏈幾乎全都漲過了,接下來還會漲什麼?」 「還是 AI 伺服器不漲了,改漲『電力』或『機器人』?」
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股市
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GPU
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機器人
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芋老的沙龍
2025/11/23
BBU與UPS
BBU概念股大行其道,漲勢兇猛,BBU變成AI伺服器"備援電力"的標配從無到有,市場投資人給予較高的本益比,反觀同樣具備援電力性質的UPS系統,市場卻給予較低的本益比,同樣是備援電力,兩者用途目的不一樣,伺服器需要BBU,伺服器的Data Center機房需要UPS,目的都是在斷電或電力不穩時能保護
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UPS
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伺服器
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電力
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Patrick.Wong的沙龍
2025/11/22
如何評估AI訓練所需算力?
如何評估AI訓練所需算力?最終輸出的「使用目的」,決定輸入的「資料類型」,過程中需要搭建哪些「AI模型結構」,決定了算力FLOPs。
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AI
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AI應用
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AI模型
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普普文創
2 天前
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這是好的文章,將來PC端AI可以做很好的管理,所選用資料的品質會決定你AI的品質,到時候就真的可以分別出哪個人會應用AI增強自己的實力了,可能不適一倍兩倍,而是10倍,百倍之多。
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Tx3 Research|掌握關鍵洞察
2025/11/21
【獨家解讀】NVIDIA存貨庫存大增原因,存貨賣不掉?華爾街還是華西街?
「NVIDIA 庫存爆表、東西賣不掉」華爾街的疑慮傳得震天價響,股價也隨著情緒起伏。但翻開輝達 2025年以來最近三季的財報明細,故事其實完全不是這麼一回事。 撰文|財報分析研究室|2025年11月 一、從「存貨結構」看,而不是只看「總額」 先看整體數字: 輝達 2025 年 7 月帳上存
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庫存
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華爾街
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輝達
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黎星羽
3 天前
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這篇給我很多靈感,真的寫得很好。
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掃地僧
2025/11/21
老AI緯創將再起?從 AI Server 產業鏈與財報獲利結構看本質
本文分析2025上半年臺系AI伺服器代工廠的財報數據,聚焦於緯創的營收與獲利結構。透過價值鏈分析,揭示緯創在OEM模式下的議價劣勢,導致其營收雖龐大,獲利率卻遠低於ODM廠...
含 AI 應用內容
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Dell
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緯創
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代工
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Tx3 Research|掌握關鍵洞察
2025/11/20
【AI時代才剛開始】如果「實際商用」AI生成1小時以上的高畫質影片,硬體規格將狂暴升級!
AI 真的能「實際商用」生成 1 小時以上的高畫質影片,整個硬體 stack 幾乎都要升級一個世代,不是只加一點 RAM 或多幾顆 GPU,而是「算力架構、記憶體、儲存、頻寬、散熱」全面往上拉。
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AI伺服器
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AI
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模型
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