系統級電源Power Rack如何提升毛利結構？

AI基建推升光通訊需求升溫，佳必琪(6197)、萬泰科(6190)與正文(4906)接單與產能布局受關注

隨著 AI 伺服器與資料中心基礎建設持續擴張，全球對光通訊、高速傳輸線材與低軌衛星產品的需求明顯升溫。台灣網通與線材供應鏈也同步感受到接單動能轉強，顯示相關產業正進入擴張階段。 這波需求不只來自量能增加，訂單結構也出現變化。過去雲端服務供應商（CSP）多以短期下單為主，如今為確保零組件供應穩定，逐步轉向長期合約。以佳必琪(6197)為例，公司近期獲得挪威主權財富基金投資，持股達 0.13%，其 1.6T 光通訊產品也已開始出貨，受惠於 CSP 大廠長單挹注，訂單能見度已延伸至 2028 年。為因應 AI 高速傳輸與高功率散熱需求，公司也持續導入液冷散熱與高壓直流電相關連接方案。 在產能配置上，台系網通廠也加快海外布局。佳必琪正擴充台灣與泰國廠產能；萬泰科(6190)同樣受惠於訂單能見度提升，預期今年營收有機會突破百億大關，並規劃擴大泰國廠第三期產能，越南廠也已進入試量產階段。正文(4906)則宣布與印度 Dixon Technologies 合作成立合資公司，聚焦 1G 至 1.6T 光收發模組及高速光連接解決方案，結合正文的光電整合技術與 Dixon 在印度的製造優勢，就近服務全球雲端與 AI 基礎建設市場。 後續觀察重點，將放在高階產品比重與毛利率表現。以萬泰科(6190)為例，低軌衛星產品占營收比重預計將翻倍至 15%，下半年若高階產品比重持續提升，毛利率表現有機會優於上半年。整體而言，AI 與高頻寬傳輸趨勢正推動光通訊與網通供應鏈加速產品升級，相關公司的實際獲利改善仍值得持續追蹤。

仁寶切入中東主權AI、微軟台灣資料中心啟用，AI基礎建設投資延伸到哪裡？

AI基礎建設的需求，正從美國雲端業者延伸到中東政府與區域平台。仁寶(2324)在 LEAP 2026 宣布與 HUMAIN 建立長期合作藍圖，涵蓋雲端 AI、邊緣運算與實體 AI，顯示主權 AI 已開始走向基礎建設階段。 仁寶提供結合輝達與超微技術的 AI 伺服器，支援 HUMAIN 建置可擴充的高階運算環境。對仁寶而言，ODM 量產、系統整合與供應鏈管理能力，是切入區域 AI 建設的重要條件；但後續仍要看合作藍圖能否逐步轉成伺服器訂單、建置時程與持續性的資本支出。 同一時間，仁寶也展示採用輝達技術的 PolyMedX 平台，把邊緣 AI、感測與自動化導入智慧醫療。由於醫院營運與病患照護需要低延遲處理，且部分資料有在地保存需求，邊緣運算在醫療場景具備明確應用。 微軟方面，歷經四年規劃後，首批位於台灣的 Microsoft 365 資料中心服務已正式上線。這代表台灣在全球雲端架構中的角色，從硬體供應鏈延伸到資料儲存、企業軟體與區域服務；同時也牽動供電與系統穩定性，因為資料中心擴張本身就是 AI 資本支出的重要一環。 微軟第二代自研 AI 晶片 Maia 200 則採用台積電(2330)3 奈米製程，主要用於雲端 AI 推理。隨著模型進入大規模商用，推理的成本、功耗與處理速度，會直接影響雲端服務的效率與獲利表現。 整體來看，仁寶的中東合作、微軟在台資料中心，以及 Maia 200 採用台積電 3 奈米，分別對應伺服器製造、雲端服務與先進晶片，顯示 AI 投資正向更多地區與使用場景擴散。不過，合作協議與建設規劃仍需經過訂單、營收與資本支出驗證；若後續缺乏持續訂單，或雲端業者放慢建設速度，供應鏈成長動能也可能降溫。

旅行與音響需求回升，山富、東科-KY、碩天、五福 Q1 獲利亮眼

股市火力旺盤後資訊整理出多檔強勢個股，其中山富(2743)、東科-KY(5225)、碩天(3617)、五福(2745)等公司，Q1 財報與後市展望成為焦點。 山富(2743)受惠旅行需求復甦，2023 年第 1 季稅後淨利 7287.8 萬元，轉虧為盈並創單季新高，EPS 為 2.02 元。公司指出，目前接單能見度長，已接到 9 月之後的訂單，包含獨包的哥斯達郵輪將於 9 月啟航，加上日本多個包機規劃，法人預期今年營收規模提升下，每一季都有機會獲利，全年獲利有望創歷史新高。 東科-KY(5225)今年 Q1 雖因客戶調整庫存，使營收較去年同期下滑，但原物料價格回穩，加上越南廠營運上軌道，帶動毛利率與營益率雙升，單季獲利達 6823 萬元，較去年同期明顯成長，EPS 為 1.08 元。公司產品除電視搭配的聲霸(Soundbar)外，也有歐系家居家飾廠與專業搖滾音箱大廠等客戶的新產品，市場預期今年營運高峰仍可能落在 Q3。 碩天(3617) Q1 合併獲利 2.14 億元，EPS 2.56 元，優於前季與去年同期，主要來自毛利率維持高檔、費用率控制得宜。4 月營收 10.78 億元，月增 12.46%，1 至 4 月累計營收年增 4.76%。法人指出，碩天為因應中美貿易關稅持續移轉產能至菲律賓廠，去年該廠生產比重已提升至近 70%，有助降低稅率；同時受惠綠能與資料中心趨勢明確，產品需求持續增溫。 五福(2745)首季合併營收 6.55 億元，季增 2.47 倍、年增 22.53 倍，營業利益 0.11 億元，終止連 11 季虧損，並創近 3 年高點。雖然業外收益銳減，稅後淨利仍達 0.29 億元，季增 17.76 倍、較去年同期虧損轉盈，EPS 為 0.9 元，寫下歷史次高。 整體來看，這些個股分別反映旅遊復甦、音響代工回穩、電源與資料中心需求，以及旅行社業績修復等不同題材，後續仍需觀察訂單能見度、產能移轉效益與旺季表現是否延續。

聯發科(2454)攜手輝達(NVDA)深化AI晶片布局，資料中心新動能如何延伸？

聯發科宣布與輝達達成合作，輝達注資35億美元購買聯發科發行的可轉換公司債，帶動聯發科股價週二收盤大漲10%。根據雙方資訊，這項合作將協助聯發科進一步切入資料中心與客製化AI晶片市場，並與輝達的NVLink Fusion平台整合，讓聯發科設計的客製化半導體可銜接輝達的AI基礎設施與系統。 聯發科目前是全球市占率最大的智慧型手機晶片公司之一，也是在高通(QCOM)競爭壓力下持續尋求新成長動能的廠商。近年大型雲端服務商與科技企業愈來愈傾向打造專屬晶片處理AI工作負載，使客製化晶片需求升溫；在此趨勢下，聯發科積極投入資料中心客製化晶片設計，並被視為對博通(AVGO)形成潛在競爭。 除資料中心外，雙方也提到將共同拓展邊緣AI運算市場，聚焦個人電腦與車用系統等應用。聯發科先前曾預估，今年客製化AI晶片業務營收有望達20億美元，並看好相關總潛在市場規模在2027年達到800億美元。這次與輝達的合作，讓外界更關注聯發科在AI晶片、資料中心與邊緣運算的後續發展。

AI基礎設施與邊緣運算升溫，仁寶(2324)與台積電(2330)如何卡位全球供應鏈？

隨著人工智慧與邊緣運算加速發展，台灣科技產業在全球供應鏈中的角色持續升溫。本文聚焦三個重點：仁寶(2324)切入中東主權AI與智慧醫療商機、微軟在台資料中心服務上線，以及台積電(2330)支援微軟第二代AI晶片Maia 200的先進製程合作。 仁寶(2324)在全球科技展會LEAP 2026中，宣布與HUMAIN建立長期合作藍圖，推動中東市場的次世代AI基礎設施。合作範圍涵蓋雲端AI、邊緣運算與實體AI（Physical AI）。仁寶同步展示實體AI PolyMedX平台，結合輝達技術，將邊緣AI與感測自動化導入智慧醫療場域，目標是優化醫院營運與病患照護。另一方面，仁寶也以ODM量產能力，提供結合輝達與超微加速運算技術的AI伺服器，支援HUMAIN打造可擴充、符合主權AI需求的高階基礎設施。 在雲端建設方面，微軟Azure全球基礎架構總經理史比爾訪台，說明微軟在台建置資料中心的進展。歷經四年規劃後，微軟在台灣的首批Microsoft 365資料中心服務已正式上線。微軟表示，已透過長期購電協議提前建立需求並確保再生能源供應，同時導入備用電源、多樣化網路路由及Azure Local服務，以維持系統連接韌性與用戶資料主權。 在自研AI晶片方面，微軟第二代AI晶片Maia 200採用台積電(2330)3奈米製程，鎖定雲端AI推理應用。微軟也指出，從晶圓製造、基板設計到軟硬體系統整合，台灣供應鏈具備深度協同設計能力，能持續支援新一代AI模型與運算基礎設施的需求。整體來看，AI基礎設施、資料中心與先進晶片製造三條主線，正共同強化台灣供應鏈在全球AI版圖中的關鍵位置。

AI基礎設施與邊緣運算升溫，仁寶(2324)、台積電(2330)受惠脈絡浮現

AI基礎設施與邊緣運算需求持續升溫，台灣科技供應鏈在全球布局中的角色愈來愈關鍵。從仁寶(2324)切入中東主權AI與智慧醫療，到微軟在台資料中心上線、以及自研AI晶片採用台積電(2330)3奈米製程，都顯示AI硬體製造、雲端服務與晶片設計正在同步加速。 仁寶(2324)在LEAP 2026宣布與HUMAIN建立長期合作藍圖，合作範圍涵蓋雲端AI、邊緣運算與實體AI。仁寶同步展示實體AI PolyMedX平台，結合輝達技術，將邊緣AI與感測自動化導入智慧醫療場域，目標是提升醫院營運效率與病患照護。同時，仁寶也以ODM量產能力，提供結合輝達與超微加速運算技術的AI伺服器，支援HUMAIN建構可擴充、符合主權AI需求的高階基礎設施。 在雲端建設方面，微軟Azure全球基礎架構團隊表示，歷經四年規劃後，首批在台的Microsoft 365資料中心服務已正式上線。微軟並說明，已透過長期購電協議、備用電源、多樣化網路路由與Azure Local服務，強化供電安排、系統穩定性與區域韌性，讓資料主權與服務連線能力更具保障。 在AI晶片方面，微軟第二代自研晶片Maia 200採用台積電(2330)3奈米製程，主攻雲端AI推理應用。微軟也指出，從晶圓製造、基板設計到軟硬體整合，台灣供應鏈具備深度協同設計能力，能支撐新一代AI模型與運算基礎設施的持續優化。整體來看，AI硬體、資料中心與先進製程三條線同步推進，台廠在全球AI供應鏈中的關鍵地位更加明確。

AI伺服器液冷需求升溫，雙鴻(3324)水冷板與ASIC出貨動能受關注

AI伺服器功耗持續攀升，散熱產業加速邁向液冷時代。隨著輝達新平台推進，供應鏈迎來新一波拉貨動能，雙鴻(3324)指出，水冷板已重新切入輝達Vera Rubin（VR）平台供應鏈，預計最快於9月底至10月初開始出貨；公司也提到，針對特殊應用積體電路（ASIC）專案，後續出貨動能將逐步放大，第四季可望成為全年營運高峰。

輝達投資聯發科35億美元：AI互連平台策略浮現，下一個瓶頸在哪裡？

輝達（NVDA）投資聯發科（2454）35 億美元可轉債，表面上是一則台灣 IC 設計公司的重大合作消息；但若只解讀為輝達看好聯發科，可能低估了這件事的意義。 聯發科將採用輝達 NVLink Fusion，協助雲端服務商、模型公司與其他大型客戶開發客製 XPU，並將其接入輝達的機櫃級 AI 系統。 這代表輝達不再只靠 GPU 綁住客戶。大型雲端業者仍會持續開發自己的 ASIC、XPU 或 CPU，以降低成本、改善特定工作負載的效能，並降低對單一供應商的依賴。輝達的策略不是阻止客戶自研，而是讓客戶即使自研晶片，也能接入 NVLink、軟體與機櫃級架構。客戶可以選擇自己的運算單元，但 AI 工廠仍可能以輝達的互連與系統標準為核心。 對聯發科而言，這不是單純替輝達代工或供應零組件。聯發科原本最強的是手機 SoC、連網晶片與消費電子，但 AI 基礎設施需要的能力正在改變：低功耗系統設計、高速 I/O、客製化 SoC、先進封裝協同與量產整合，正成為雲端客製晶片能否落地的關鍵。 一顆 XPU 設計完成，不等於能進入資料中心。它還要處理 HBM、封裝、互連、伺服器、散熱、供電、網路與軟體相容性。聯發科若能協助客戶把這些問題整合起來，就有機會從終端晶片供應商，升級為客製 AI 系統的共同開發者。 不過，這仍是長期方向，不是立即營收保證。官方尚未披露具名客戶、設計案金額、量產節點或營收貢獻；真正要看的是後續是否出現 XPU 專案、tape-out、機櫃整合與量產證據。 美股早已開始交易「連接」這條主線。這次合作之所以重要，不是因為它創造了一條新題材，而是讓市場更明確看到：AI 的瓶頸正在從單一晶片算力，移往晶片之間如何傳輸與協作。 美股今年以來，其實已開始交易這個方向。邁威爾（MRVL）所代表的是客製運算、資料中心網路與高速互連；美光（MU）代表的是 HBM 與記憶體頻寬；艾斯特拉（ALAB）則是觀察 PCIe、CXL 與資料移動需求的另一個窗口。 它們不是同一類公司，也不應被視為這次聯發科合作的直接受惠者，但它們共同說明：當 AI 叢集由數百顆晶片擴大到數千、數萬顆晶片後，GPU 再快，也必須有足夠快的資料傳輸、記憶體頻寬與系統互連來支撐。 市場已經先在這些環節反映過一波機會。輝達 NVLink Fusion 則讓這個趨勢從投資論述，進一步變成平台策略。 當市場看見瓶頸，下一個機會在哪？這些公司股價已經反映過一波，反而更說明投資研究的價值，不在新聞出來後再追逐熱門名詞，而是更早看見：當 AI 算力持續增加，下一筆預算會流向哪個還沒被充分重視的瓶頸。 James Altucher 是一位同時有華爾街與矽谷創投經驗的美國投資人。他長期研究的，不只是當下最受市場追捧的科技龍頭，而是當算力持續擴張後，下一筆資本支出會流向哪個原本不顯眼的環節。年初時，當市場聚焦輝達的 GPU 時，他的研究已把目光放到晶片傳輸與記憶體頻寬，因為真正限制 AI 叢集擴張的，往往不是少一顆運算晶片，而是整套系統無法有效協作。 如今，MRVL、MU 與 ALAB 所代表的趨勢已被市場看見；輝達 Fusion 更進一步證明，互連已從技術細節，變成 AI 工廠的平台策略。但對投資人來說，更重要的問題是：當這一輪瓶頸已被重新定價，下一個還沒被市場充分理解的限制會在哪裡？ 這也是 James 最新影片想分享的方向。他從馬斯克對特斯拉（TSLA）、SpaceX（SPCX）與 xAI 的長期布局切入，拆解為什麼他相信 AI 運算規模還有至少 50 倍的成長空間，哪些供應鏈可能比市場共識更早出現價值重估。 如果你想看的不只是已經上漲的 AI 概念股，而是理解什麼事件將引發下一波 AI 上漲、又有哪些標的可以提前追蹤，相關影片提供了一個觀察框架。

Anthropic 簽下 350 億美元算力合約，AI 基礎建設鏈條如何被帶動？

Anthropic 據報與 AI 雲端服務商 Lambda 簽署最高 350 億美元的運算合作協議，目的在快速增加模型訓練與推論資源，需求端包括 Claude Code 等 AI 編碼工具，以及後續模型與企業產品的運算需求。 這筆合約的金額尺度，顯示大型模型公司已開始用多年期運算承諾鎖定產能。算力取得正走向長約化，雲端業者與資料中心開發商也能據此安排 GPU、機房與電力建設。 350 億美元屬於合約最高金額，不能直接視為單年度支出。合約年限、最低採購承諾、啟用進度與價格調整機制，將決定 Anthropic 每年的現金支出，也會影響 Lambda 最終可認列的營收。 德州資料中心串起 Lambda、Hut 8 與 Nvidia 這項合作涉及德州新資料中心，基礎設施公司 Hut 8 (HUT) 負責建設。依報導中的安排，Nvidia (NVDA) 將持有該資料中心租約，Lambda 則向 Anthropic 提供運算能力。 這種多層架構反映 AI 基礎建設的分工。Anthropic 提出算力需求，Lambda 負責雲端服務與資源調度，Hut 8 執行資料中心建設，Nvidia 則透過租約與 GPU 生態系參與其中。一筆 AI 運算合約會沿著供應鏈傳導，涵蓋晶片、伺服器、網路、散熱、電力與機房。 對 Nvidia 而言，大型算力承諾有助於提高 GPU 部署的能見度。然而，租約角色與晶片銷售屬於不同經濟關係，後續仍需確認設備採購方、GPU 世代、部署數量與啟用時程。對 Hut 8 而言，建設案提供資料中心業務機會，營收與現金流仍取決於工程進度、資本支出安排及合約責任。 西維吉尼亞州再追加 45 億美元 AI 雲端容量 在 350 億美元合作曝光前一週，Anthropic 也宣布向 Nscale 位於西維吉尼亞州的資料中心租用 45 億美元 AI 雲端運算能力。兩項安排合計涉及最高 395 億美元，但合約期間、服務範圍與付款條件可能不同，不能直接當成同一期間的資本支出。 連續鎖定兩個大型運算來源，顯示 Anthropic 正在降低單一供應商與單一地區的容量限制。模型訓練需要大量集中式算力，Claude Code 等產品的推論需求則會隨使用量增加。訓練與推論同時擴張，會讓算力規畫從一次性叢集採購，逐步轉向持續增加的雲端容量。 這也反映 AI 公司的競爭方式正在延伸。模型能力、產品採用率與推論成本會共同決定單位經濟效益。Anthropic 透過大規模長約取得資源，潛在效益包括降低單位運算成本、提高容量確定性，以及縮短產品擴張時等待基礎設施的時間。 合約規模需要產品需求與成本效率支撐 大型運算合約提供成長所需的基礎設施，也同步放大固定承諾。若 Claude Code 與其他產品使用量持續增加，提前鎖定算力有機會降低供應不足風險。若需求成長低於規畫，未使用容量與長期付款責任可能壓縮現金流。 分析師提到 Anthropic 的策略可能降低成本並提高效率，目前仍需要更多營運數據支持。可追蹤的項目包括產品使用量、推論成本、企業客戶成長，以及新增算力投入後的毛利變化。算力規模要轉成可持續營收，產品端與成本端必須同步改善。 IPO 預期也讓這些合約受到更多關注。資本市場將檢視 Anthropic 能否把數百億美元的運算承諾，轉化為模型競爭力、企業採用與穩定現金流。後續判斷將落在部署速度、容量使用率與產品收入增幅，三者能否跟上長期算力承諾。

南韓砸 820.9 兆韓元預算押注 AI 與半導體，對產業鏈有何影響？

南韓政府提出 2027 年創紀錄預算案，總額達 820.9 兆韓元，年增 12.8%，重點放在人工智慧、半導體與其他關鍵技術領域。這份預算顯示，南韓正以更大規模資源支持戰略產業發展。 在人工智慧方面，預算將從今年的 10.8 兆韓元增至 21.3 兆韓元，投資重點包括半導體、實體 AI 與資料中心。政府也將為半導體產業設立 2.6 兆韓元特別帳戶，用於加強電力、水源與物流等基礎設施，反映出政策不只聚焦研發，也同步補強產業運作條件。 同時，南韓預期稅收將明顯增加，國家稅收估計成長 40.7% 至 584.4 兆韓元，企業稅收入則有機會翻倍至 216.7 兆韓元。政府也規劃 162.3 兆韓元的未來應對基金，其中 45.4 兆韓元將於明年投入青年計畫、未來成長產業、地區發展及教育。 儘管支出擴張，南韓預估到 2027 年債務對 GDP 比率仍將由 51.6% 降至 48.3%。不過，這項預算案仍需國會批准後才會正式生效。整體來看，這是南韓以財政資源強化 AI 與半導體競爭力的一次明確政策表態。