台AI鏈突圍：智慧醫療、非紅佈局！高盛剖析投資熱點

Summary

本集節目深入探討Google在「世界模型」及AGI領域天文數字般的AI資本支出（預計2026年達1850億美元），分析其背後對HBM、CoWoS、液冷散熱等關鍵基礎設施所產生前所未有的「硬需求」。主持人指出，這股需求為台灣「非紅供應鏈」帶來實質的「本賺比」金礦，讓台積電、奇鋐、雙鴻等廠商受惠良多。同時，節目也解析在高通膨與地緣政治「三重威脅」下，全球股市正經歷一場「大輪動」，高盛建議投資者應將資金從「幽靈GDP」轉向具備「實體護城河」和現金流的公司，強調「本賺比」的重要性。除了硬體，台灣在智慧醫療、時尚科技等AI應用領域也展現強勁的變現潛力，提醒投資人應鎖定那些能將AI技術落地並產生實際獲利的企業，而非盲目追逐純粹的「本夢比」概念股。

Transcript

幹，我又來了！ 我是小明。 這AI新聞是真的天天都有新花樣，我心臟都快受不了了，到底是新的金礦還是新的錢坑啊？

大王: 哈哈，小明你別這麼激動嘛。 不過你說得沒錯，最近AI新聞真的是令人目不暇給，每天都有新的「奇蹟」誕生， 彷彿科幻情節照進現實。

你知道嗎，最近Google DeepMind又丟出一個東西， 叫做Gemini Robotics-ER 1.6模型，它專門聚焦在訓練機器人，

讓它們能夠在真實世界裡學習、理解環境，然後做出實際的行動。 這個，其實跟我們之前提過的，那個能從文字或圖像生成虛擬世界的 Project Genie 3，

都屬於讓AI能夠建立內部環境、並在其中進行沙盤推演的「世界模型」概念。 現在這個領域，又有了驚人的新進展。

喔，那個世界模型啊，我記得上次聽你講，不就是那個虛擬世界崩潰遊戲嗎？ 現在又搞到Robotics版本，是想讓機器人學著崩潰喔？

我看這根本就是Google在豪擲千金玩沙盤遊戲嘛！

大王: 你這講法也太爆氣了啦，小明。 不過你點出了很重要的一點，就是它背後的「燒錢」事實。 你要知道，Google的母公司Alphabet，他們預計在2026年，

光是AI相關的資本支出，就要衝到1750億到1850億美元。 這數字是真的誇張，逼近兩千億美元，幾乎是台灣一年的GDP的零頭了， 這簡直是把美鈔當衛生紙在燒啊！

挖靠！ 1850億美元？ 這什麼概念啊？ 這不是燒錢，這是把錢丟進無底洞吧？ 這比很多小國的年度預算都還高了吧？

難怪我們一直說，這些巨頭根本是在打一場燒錢耐力賽。 但問題是，錢燒成這樣，到底圖什麼？ 變現的路徑在哪裡？

難道就只是想證明「我可以」嗎？

大王: 沒錯，你的疑問點得很精準。 這筆錢的確是天文數字。 但我們要從兩個層面來看。 第一個層面是，它在技術上追求的到底是什麼。

世界模型嘛，簡單來說，它就是讓AI能夠建立一個虛擬的、內部的「環境」表徵， 然後在這個內部環境裡去「預測」它自己採取行動後，整個環境會怎麼演變。

有點像人腦在做決策前，會先在腦袋裡沙盤推演一遍。

嗯，有點像在腦袋裡面玩模擬城市？

大王: 差不多就是這個意思！ 而Genie 3就是這個概念的實踐者，它可以從文字描述或圖像， 生成一個即時互動的虛擬世界，而且是以720p解析度、24幀每秒的速度即時渲染。

現在最新的Gemini Robotics-ER 1.6， 則是把這個能力再深化，專注在提升機器人在實體世界裡的「具身推理能力」。

具身推理？ 那又是什麼鬼東西？

大王: 講白話一點，具身推理就是讓機器人系統能夠把它的數位智慧， 跟它在現實世界中的物理行動連結起來。

比如說，機器人要理解周遭環境、規劃複雜任務、做出邏輯決策， 它必須能綜合判斷多視角的攝影機資訊，就像人腦一樣，可以分解任務、 思考中間步驟，甚至判斷什麼時候該重試、什麼時候該放棄。

這就不是玩遊戲那麼簡單了，這是要讓機器人能夠在複雜的真實世界裡， 更好地理解環境、預測後果、做出決策。

喔，所以這不是讓機器人崩潰，是想讓機器人學會不要崩潰，對吧？ 但這跟AGI又有什麼關係？ AGI不就是那個被稱為人工智慧「聖盃」的通用人工智慧嗎？

大王: 確實是這樣。 Google DeepMind這些頂尖研究機構，他們把「世界模型」視為通往AGI， 也就是 Artificial General Intelligence，

一般我們中文會翻成「通用人工智慧」的關鍵墊腳石。 講白話一點，AGI就是希望能讓AI擁有跟人類一樣的「全方位智慧」， 不只會單一任務，而是什麼都能學、什麼都能做，所以才被稱為「聖盃」。

因為如果你想讓AI擁有像人類一樣的通用智慧，它就不能只會處理單一任務， 它必須能夠像人類一樣，對世界有一個普遍的理解，對吧？

能夠模擬、預測、然後在這個基礎上去規劃。 這個能力對自動駕駛、機器人控制、甚至更複雜的科學研究，都是非常基礎且關鍵的。

嗯，聽起來好像有點道理。 所以這1850億美元的資本支出，一部分是為了這個「遠大願景」在鋪路？ 但是，這條路也太貴了吧！

而且，別忘了，科技巨頭的AI資本支出雖然高，但市場其實一直在質疑他們的「資本應用效率」跟「變現能力」。

光說一個願景，股票就能一直漲嗎？

大王: 小明你問到核心了！ 這就是「本夢比」跟「本賺比」的拉鋸。 雖然願景很宏大，但市場是很現實的。

Alphabet的CFO Anat Ashkenazi說， 這筆錢是多目標的容量建設，除了DeepMind，還要滿足雲端客戶跟核心服務的AI需求。

Sundar Pichai也說過，AI投資跟基礎設施正在全面推動營收和增長。 但話說回來，連Sundar Pichai自己都曾警告，AI產業的兆元投資熱潮存在「非理性因素」，

若泡沫破裂，沒有公司能倖免。

幹，連他自己都這樣講！ 那不就擺明了這玩意兒有泡沫風險嗎？

大王: 確實有這個擔憂。 Seeking Alpha跟Wells Fargo最近雖然上調了Alphabet的評級跟目標價，

理由是他們AI整合進展良好，甚至說Alphabet正從「搜尋引擎」轉型為「AI主權」。 但別忘了，這背後是天文數字的 CapEx，也就是「資本支出」。

講白話一點，CapEx就是公司為了長期發展，去蓋廠房、買機器、 擴大基礎建設這些大筆的投資。

還有一些財報中也提到，儘管AI資本支出大幅提升，Alphabet旗下的雲端業務成長卻未同步加速， 這的確引發市場對投入產出效率的疑慮。

對啊，這就是我爆氣的點！ 每次都說要投資AI，然後錢砸下去，結果營收或利潤沒有跟著上來， 那不就只是在燒錢證明技術力嗎？

燒到最後，會不會變成另一個網路泡沫？

大王: 你擔心的這一點很合理，這也是市場目前在檢驗這些AI巨頭的關鍵。 你看到，Alphabet預計2026年的自由現金流將會大幅下降， 甚至可能轉為負值，這對投資者來說絕對是個警訊。

而且，Google Cloud自己發表的AI投資報酬率研究， 說有高達727%的三年內平均回報率，以及八個月的回收期。

但Cashless這個媒體也出來質疑說這些數據過於樂觀， 因為麥肯錫的報告顯示，大多數企業採用生成式AI後，營收增長只有1-5%甚至下降。

挖靠，這數據也差太多了吧！ 這不是天差地遠，這是根本活在不同平行宇宙了吧？

大王: 沒錯，這就說明市場對AI的「本夢比」跟「本賺比」的拉鋸有多大。 投資者正在尋找明確的證據，證明AI的「建設即來」策略是奏效的， 而不是變成「AI致貧」。

不過，這邊有個更重要的點我們要來看。 就是Google這種「世界模型」的投入，它帶來了前所未有的「硬需求」， 這個硬需求，反而成了我們台灣「非紅供應鏈」的巨大「本賺比」金礦。

喔？ 怎麼說？ 不是Google自己燒錢嗎？ 跟我們台灣有什麼關係？

大王: 你要想，要跑這種超級複雜的「世界模型」、要訓練這麼高智慧的機器人模型， 它需要什麼？

它需要最頂尖的算力，最龐大的資料中心，還有最重要的，是能夠支持這些算力跟資料中心的「基礎設施」。

這就是我們所謂的「硬需求」——高頻寬記憶體HBM、CoWoS， 這是一種很關鍵的「先進封裝技術」，講白話一點，就是把很多不同的晶片，

像處理器跟記憶體，巧妙地堆疊在一起，讓它們能更緊密、更有效率地溝通， 還有高效能的液冷散熱系統。

啊，這個我知道，HBM、CoWoS，還有散熱。 這些都是我們台灣的強項啊！ 台積電、奇鋐、雙鴻這些公司，最近股價表現都超強的！

大王: 沒錯！ 你看，台積電預計2026年第一季的淨利潤會增長50%，主要就是來自3奈米AI晶片和先進封裝技術的需求。

他們的CoWoS產能現在根本是供不應求。 台積電已全面上調2026-2027年CoWoS產能目標， 以因應NVIDIA跟Google等ASIC晶片客戶的緊急訂單。

台積電的CoWoS產能，我記得之前看到新聞說，2023年每月才1.3萬到1.6萬片， 結果預計2026年要衝到每月9萬到11萬片！

這根本是噴發式的成長啊！

大王: 完全正確！ 這成長速度非常驚人。 而且，NVIDIA甚至已經取得了台積電2025年超過70%的CoWoS-L產能，

這個 CoWoS-L 其實就是 CoWoS 的一種更進階版本， 它主要透過更大的基板、更好的散熱設計，能整合更多晶片，承載更高的功耗， 讓AI晶片的效能可以衝到極限。

它的目標是讓Blackwell GPU出貨量每季增長20%以上， 朝每年200萬片邁進。 CoWoS-L這種先進封裝，能將SoC、GPU和HBM記憶體堆疊整合在一個封裝中，

大幅提升效能和能效比。 這也進一步證明了，AI晶片目前只能由台積電生產，而且包括博通、 AMD、Marvell和AWS等大客戶，都持續依賴台積電的先進封裝能力。

欸，這就說明技術壁壘有多高啊！ 不是隨便一家公司想做就能做出來的。 所以台灣這些做HBM、CoWoS、還有先進製程的廠商，就是站在一個「非紅供應鏈」的金字塔頂端， 對吧？

大王: 完全正確。 再來看HBM，它透過垂直堆疊DRAM晶粒並透過一種叫做「矽穿孔」的技術， 英文簡稱 TSV。

TSV，你可以想像它就像在晶片上打通一條條垂直的「高速公路」， 直接把上下層的晶片連起來，大幅縮短數據傳輸路徑，實現超高頻寬。

最新的HBM4標準，單堆疊總頻寬高達2 TB/s，比HBM3的819 GB/s提升了2.4倍， 單堆疊容量也從36GB增至64GB。

這些都是為了應對AI模型日益增長的數據吞吐量需求。

HBM4的標準都出來了喔？ 那現在市場上是誰在搶這個餅啊？ SK海力士、美光、三星這三巨頭，誰比較厲害？

大王: 沒錯，這三巨頭的競爭非常激烈。 目前SK海力士仍是HBM市場的領導者，市佔率約58%，跟主要GPU製造商關係緊密。

美光則是成長最快的，目前市佔約21%，他們的HBM3E都賣光到2026年了。 三星雖然是整體記憶體最大的生產商，但之前在HBM良率上有些掙扎，

不過Counterpoint Research預測，三星在2026年HBM4推出後， 市場份額將會超過30%。

挖靠，所以這個餅是越來越大，而且技術門檻越來越高！

大王: 確實是這樣。 不過這邊還有個有趣的點。 SK海力士原本計畫2026年出貨給NVIDIA的HBM4， 現在傳出會下調20%到30%。

這並不是說HBM需求減少了，而是因為NVIDIA 下一代頂級的 AI 晶片平台， 代號 Vera Rubin，這個平台野心很大，旨在推動AI運算效能再上一個台階，

但在量產、良率、跟CoWoS封裝上，都遇到了一些挑戰，導致HBM4的導入需求稍微延後。

但SK海力士反而把這些資源轉去生產HBM3E，來滿足NVIDIA對Blackwell GPU的強勁需求。

這代表什麼？ 代表整個高階AI晶片跟記憶體的戰場，規格不斷在變動，技術難度跟整合挑戰也越來越高， 但總體需求依然是井噴的。

這也進一步證明，台灣在先進製程與封裝技術上的獨到優勢，是全球AI供應鏈不可或缺的環節。

這真的是「本賺比」啊！ 別人燒錢，我們賺錢！

大王: 確實是這樣。 再來看散熱，NVIDIA Rubin GPU的單顆功耗高達800W， 總功耗甚至衝到2200W。

這種熱度，傳統的氣冷散熱根本不夠用。 液冷散熱已經變成AI伺服器的標配了。 像台灣的奇鋐和雙鴻，最近財報都非常亮眼。

奇鋐光水冷板的月產能，今年下半年就要從20萬組提升到100萬組， 足足五倍！ 雙鴻今年第一季液冷營收更首次超越氣冷，整個營收年增率衝到94%！

他們的董事長林育申還預估全年液冷營收會倍增。 這都是AI巨頭龐大「硬需求」帶動的實質訂單。

哇，液冷營收超越氣冷，這真的是一個新的里程碑欸！ 我之前還在想，液冷到底什麼時候會普及，沒想到這麼快就變成主流了。

所以這些台灣廠商，根本就是AI淘金熱裡的「賣水人」啊！ 而且還是獨一無二的「非紅供應鏈」賣水人。

大王: 沒錯，這正是我們台灣在全球AI浪潮中的戰略地位。 不只是硬體，連Meta跟博通延長自研AI晶片的合作，也同樣受惠到台灣的機殼、 散熱等協力廠商。

台灣總統賴清德也公開表示，台灣半導體已融入美國主導的「非紅供應鏈」， 並將深化國際合作，打造具韌性的全球半導體非紅供應鏈。

你看，連台灣的氦氣進口都從卡達轉向美國，這都反映了半導體製造供應鏈因地緣政治風險而重塑的趨勢， 全球客戶就是把風險管理放在成本之上。

大王: 除了你剛剛提到的智慧醫療持續深化，像本一科技、長佳智能這些案例， 我們台灣AI產業的應用範圍也加速拓展到更多元的垂直領域，

包括時尚跟保險業，這顯示我們的「非紅供應鏈」企業，在AI服務跟解決方案上， 正在走出新的商業變現模式。

像時尚科技的創新龍頭SpreeAI，最近就推出肉眼幾乎難以分辨真偽的極致逼真虛擬試穿技術， 這就說明AI應用真的非常多樣化了。

哇，虛擬試穿做到難辨真偽，這也太扯了吧！ 以後購物網站根本不用再找模特兒了，直接AI生成就好。 看來AI真的是在很多行業掀起顛覆性的變革。

大王: 不過話說回來，你剛剛也提到全球股市，尤其是美股， S&P 500跟納斯達克又創歷史新高了，道瓊卻有點疲軟。

這說明市場的資金板塊又在輪動，而高盛最近也針對這個趨勢， 發布了他們最新的AI投資策略報告，點出了現在市場正在經歷一次「大輪動」。

大輪動？ 是什麼意思？ 跟我們之前說的「抗AI衝擊」策略有關係嗎？

大王: 對，而且高度相關。 高盛最新的建議是，投資者應該重新配置資金，從部分傳統軟體公司轉向那些能有效整合AI技術、 並產生實質營收增長的企業。

他們的報告還特別分析了AI技術對不同產業板塊的賦能潛力， 強調具備「實體護城河」和「非紅鏈」優勢的公司，在目前的AI週期中， 更具韌性。

幽靈GDP？ 這聽起來好像在諷刺那些光靠AI概念炒作，但沒有實質獲利的泡沫公司喔？ 難怪我一直覺得不對勁！

大王: 差不多是這個意思。 高盛分析師說，S&P 500資訊科技板塊的本益比，現在已經壓縮到大約35倍， 回到2023年中以來的水準。

這代表什麼？ 不是說科技股變不好了，而是說，儘管許多科技龍頭股價看似跟12個月前差不多， 但他們的盈利已經顯著增長，有效地「消化」了估值，讓本益比回歸到一個更「合理」的水平。

高盛這次的報告，也對AI市場泡沫風險提出了新的評估框架和具體指標， 協助投資者辨識哪些AI概念股是具有長期投資價值的，而不是只有短期炒作空間。

喔，所以股價沒大漲，但獲利上來了，估值就變便宜了，可以這樣理解嗎？

大王: 可以這麼說。 這就回到了我們強調的「本賺比」概念。 市場不再只聽故事、看願景，它更看重的是，你的AI投資能不能帶來實質的營收和利潤，

能不能有穩定的現金流，以及有沒有「實體護城河」。 高盛也提到，他們內部積極整合像 Anthropic 這家頂尖 AI 公司開發的 AI 模型， 也是為了提升營運效率，增加利潤率。

可是你說資金從傳統軟體公司流出，那是指哪些公司？ 為什麼AI會衝擊到軟體公司？

大王: 這就是「SaaSpocalypse」啊，小明。 這個詞其實是結合了 SaaS 軟體服務跟 Apocalypse 末日，

講白話一點，就是 SaaS 軟體服務產業可能面臨的「末日級」大衝擊， 因為AI的出現，可能會讓很多原本需要人力操作的軟體功能， 直接被AI自動化或取代掉，導致客戶不需要那麼多人力了。

高盛指出，生成式AI，尤其是「智能體AI」，你可以想像它就像一個具備獨立思考和執行能力的軟體機器人， 可以自動完成複雜的複雜任務，它不再只是傳統軟體的附加功能， 它被視為潛在的替代品。

這導致軟體股市值蒸發了約2兆美元。 高盛的「抗AI衝擊」組合策略，就是做多那些業務難以被AI取代、 需要實體執行、受嚴格監管或涉及人類責任的企業，還有直接受益於AI採用的算力、

資料基礎設施和網路安全公司。 同時，做空那些工作流程易被AI自動化或被企業內部取代的軟體公司， 尤其是那些依賴「按人頭計費」訂閱模式的公司，因為AI代理人可能導致「席位壓縮」，

降低其經常性收入預期。

席位壓縮？ 意思是說AI把人的工作都取代了，所以軟體公司靠賣帳號賺錢的模式行不通了？ 這也太扯了吧！

難怪我說AI會衝擊市場。

大王: 沒錯，這確實是一個巨大的挑戰。 你看到，AI模型訓練和推理的巨大成本，尤其是GPU算力消耗和電力需求， 正在吞噬軟體公司的毛利。

AI模型運行成本比一年前高出40%，這也導致能源消耗的挑戰。 高盛也發現，只有22%的企業願意為每個AI附加功能支付超過30美元。

這表示許多AI功能被視為「效率補丁」，而非「不可或缺的生產力飛躍」， 難以支撐高昂的訂閱溢價。

所以那些賣AI Copilot的，如果不能證明實際效益， 就準備被市場淘汰囉？

大王: 完全正確。 這也迫使AI公司重新思考他們的商業模式，從「按人頭計費」轉向「按勞務或生產力單位計費」。

像Salesforce就在推他們的「智能代理工作單位」， Workday也有「工作單位」積分。 OpenAI也暗示未來可能像水電費一樣按Token計費。

這一切都是在尋找一個能真正反映AI所創造價值的商業模式。

了解！ 所以就是要找那些像台灣這些「賣水人」一樣，不管淘金客有沒有淘到金， 都能賺錢的公司。 那台灣最近的0050 ETF不是也創歷史新高了嗎？

它有沒有受到這個「大輪動」的影響？

大王: 0050的確是再創新高，收盤價來到84.15元， 過去一年漲幅達115%。 這主要還是受惠於AI行情帶動台灣權值股上漲。

但這也提醒我們，要更仔細去看0050的成分股，到底是哪些公司在推動這個漲勢？ 答案很明顯是那些具備「非紅供應鏈」優勢、有實體護城河、能夠將AI技術轉化為實質獲利的公司。

大王: 所以啊，小明。 總結一下，Google的「世界模型」雖然看起來是個燒錢的長期賭注， 追求AGI的終極聖盃，但它卻意外地帶來了對底層AI基礎設施，

也就是HBM、CoWoS、散熱這些東西，前所未有的「硬需求」。 而這些需求，直接造福了我們台灣具備「非紅供應鏈」優勢的廠商，

讓他們從「本夢比」的熱潮中，實實在在地挖到「本賺比」的金礦。 同時，我們也看到，台灣AI的應用範圍正在加速擴展到更多元的垂直領域，

像是時尚跟保險，這也是我們非紅供應鏈企業展現新商業變現模式的具體例子。

嗯，聽你這樣講，我比較沒那麼爆氣了。 至少知道錢是怎麼流動的，也看到台灣公司是真的有機會賺到錢。

大王: 哈哈。 同時，在高利率跟地緣政治的「三重威脅」下，市場資金也在重新校準。 高盛的「抗AI衝擊」策略，就是提醒大家，要回歸基本面，鎖定那些有「實體護城河」、

能變現、有現金流的公司。 台灣的0050漲勢，其實也反映了這個趨勢，裡頭有不少正是受惠於AI「硬需求」的實力派。

所以對我們投資人來說，就是要繼續關注這些AI基礎設施的「賣水人」， 還有那些能把AI技術真正落地、做出實際應用的台灣公司，對吧？

不要盲目追高那些光說不練的「本夢比」概念股。

大王: 完全正確。 未來幾季，我們還要繼續觀察一些關鍵變數。 首先是Google 2026年第一季財報中的Google Cloud營收增長率，

以及Alphabet的自由現金流變化，這將是AI投資能否成功貨幣化的強烈信號。

第二是HBM4量產進度與三大供應商的市場份額變化，尤其是NVIDIA 下一代頂級的 AI 晶片平台 Vera Rubin 對HBM4供應的影響。

第三是台灣台積電CoWoS產能擴充計畫的實際執行，以及CoWoS-L的採用率， 這決定了AI晶片供應鏈的關鍵瓶頸。

第四則是AI伺服器液冷散熱技術的普及率，以及奇鋐、雙鴻等台廠的市場滲透。 最後，我們還要持續觀察高盛的AI影響框架下，軟體公司的六大面向評估結果，

以及AI公司新的「按工作或生產力單位」計價模式的推行與效果， 這將是檢驗哪些AI公司從「本夢比」成功轉向「本賺比」的關鍵。

聽起來，這場AI的「大戲」才剛開始啊，而且還會越演越烈。 謝謝大王今天的分析，讓我對這波AI浪潮看得更清楚了一點。

大王: 不客氣。 那麼，各位聽眾，今天的節目就到這邊。 我們下次再聊，AI發展還會帶來什麼樣的衝擊與機會。

大家，掰啦！ 小心荷包，別被AI割韭菜了！