非官方個人研究筆記（示意版）｜內容為整理與摘要，不構成投資建議
股癌研究儀表板
資料：股癌 EP602–706，共 105 集

AI運算

AI與資料中心｜正式

族群與產業地圖

AI伺服器組裝代工（ODM）伺服器機殼伺服器滑軌網通設備AI晶片／記憶體通路AI ASIC／矽智財伺服器主機板與準系統AI運算硬體客製化運算晶片客製化運算晶片與XPUAI運算供應鏈客製化運算晶片與周邊配套晶片運算、儲存與交換整合AI運算晶片與製造配套企業地端AI伺服器企業自建算力AI相關配套元件AI相關CPUAI運算晶片TPU相關設計與供應資料中心CPU資料中心運算配套代理式AI工作負載相關CPUAI資料中心CPU與GPU配套AI運算配套元件AI運算記憶體配置AI伺服器板材與互連配套AI訓練與推論算力AI安全評估與驗證算力模型部署後監控算力大型GPU叢集與資料中心雲端AI算力服務既有GPU算力出租企業地端AI運算NAND與儲存協作的AI硬體地端模型微調與推論系統AI算力基礎設施雲端算力租賃客製化ASIC與TPUAI伺服器特殊零組件AI伺服器散熱客製化AI運算晶片AI設備與系統供應AI系統互連通用GPU客製化XPU與ASICAI伺服器CPUAI伺服器互連與網路設備AI伺服器儲存系統AI推論晶片AI伺服器組裝與配套元件AI伺服器電源相關族群TPU生態系周邊晶片記憶體控制器與網路介面晶片雲端算力與硬體租賃AI伺服器配套元件AI推論運算分離式推論架構晶圓級運算晶片AI伺服器電源與散熱配套雲端算力基礎設施AI算力出租AI運算晶片與TPUAI伺服器資料中心運算配套元件GPGPUASIC與TPUAI運算配套零組件AI運算相關族群伺服器CPU通用型伺服器GPU與ASIC運算代理型AI配套運算雲端算力建置AI訓練與推論運算GPUASIC與推論加速器CPU相關零組件CPU相關族群ASIC相關族群AI晶片後段封測GPU相關族群資料中心建置AI伺服器關鍵零組件AI伺服器機櫃與背板工業電腦與伺服器供貨AI算力建置AI伺服器零組件AI晶片製造與封測AI伺服器高壓與高功率零組件雲端運算晶片開發客製晶片設計AI伺服器電源零組件GPU相關供應鏈GPU與ASIC板端供電CPU相關供應鏈AI硬體零組件CPU與CPU機櫃代理式AI運算基礎設施LPU相關硬體ASICAI機櫃整體方案AI基礎設施CPUGPU與ASIC機櫃系統伺服器零組件驗證AI硬體供應鏈TPU與客製化AI晶片AI運算叢集資料中心電源系統客製化AI晶片AI晶片產品換代既有AI硬體業者AI相關ODM與OEM伺服器CPU及其外溢配套新一代AI運算平台AI基礎設施與客製晶片敘事CPU與加速器配置CPU平台配套需求代理式AI與推理工作負載雲端客製化ASICTrainium與Graviton相關運算方向GPU與客製化ASIC並行運算雲端自研CPU與ASICTPU部署企業自有機房AI運算雲端客製化CPUGraviton算力部署CPU相關配套元件；未細分代理工作流CPUCPU與GPU、ASIC配置TPU訓練與推論運算客製化推論加速器記憶體處理相關運算晶片CPU相關運算方向通用伺服器CPUCPU密集型AI伺服器新平台備料與供給分配雲端客製化AI晶片TPU推論運算記憶體處理相關AI晶片構想ARM架構客製化CPU代理工作流伺服器CPU雲端客製化CPU算力CPU與GPU協同運算Agentic AI工作流x86與ARM架構CPU雲端服務商自研CPU獨立CPU部署雲端服務商自研ASIC異質XPU與整櫃整合AI資料中心CPU與網路配套NVLink Fusion生態系大型AI晶片與TPU交換機與互連配套AI推論快取與記憶體效率AI推論CPU推論運算相關產能垂直整合AI晶片製造構想雲端服務商AI需求AI互連與網通AI儲存需求AI相關製造與供應鏈擴產AI資料中心整合方案Prefill與Decode運算方案LPU與CPX相關應用GPU與ASIC運算方案LPU相關運算方案TPU對外銷售AI伺服器製造與組裝LPU相關AI運算方案CPX與Prefill相關方案AI機櫃及後端組裝AI伺服器與機櫃需求背景雲端服務商AI採購AI伺服器OEM與ODMAI硬體題材輪動AI伺服器零組件需求案例AI伺服器相關營收結構案例GB200機櫃預期回顧CPU scale up與scale out相關系統低延遲AI運算晶片SRAM整合伺服器機櫃構想基礎模型服務競爭基礎模型服務市場規模案例AI伺服器組裝分工案例雲端業者自用算力自研ASIC相關運算系統基礎模型與token服務模型開發與算力資源投入GPU及ASIC競爭門檻案例實驗性AI記憶體架構TPU對外銷售相關方向記憶體資源管理配套大型雲端業者AI硬體供應鏈通用GPU伺服器自研AI晶片伺服器AI伺服器組裝AI伺服器專用機殼資料中心交換器L10整合分工AI產品放量與買賣模式雲端運算租用成本AI伺服器板件與製造配套太空AI運算構想TPU對外銷售相關配套AI伺服器零組件用量升級AI相關公司投資回憶AI伺服器機殼AI資料中心規格升級配套AI伺服器配套Vera Rubin系統整合中後段整合與良率AI相關硬體AI上下文處理AI整櫃系統整合DPU驅動的儲存伺服器AI推論硬體配套雲端自研AI晶片AI運算設備供應鏈受產能限制的AI硬體交付環節AI伺服器與資料中心建置AI硬體系統整合雲端AI運算設備AI推論晶片與整櫃整合prefill與decode分工方案AI硬體投資組合AI基礎建設硬體AI伺服器採購相關供應鏈AWS相關AI伺服器設備供應鏈雲端自研ASIC運算設備AI伺服器整櫃方案整櫃硬體組裝與系統整合大型雲端AI硬體供應鏈TPU晶片與製造配套雲端運算設備需求大型雲端AI晶片供應鏈AI設備擴展所需的封裝與互連配套大型雲端AI設備供應鏈GPU與自研ASIC整合GPU與ASIC共用零組件大型雲端業者AI設備供應鏈通用GPU運算雲端自研ASIC與TPU大型雲端業者運算設備採購雲端自研AI晶片供應鏈大型雲端AI運算基礎設施大型雲端AI運算服務AI運算基礎設施相關材料與零組件AI應用帶動的記憶體需求雲端AI運算基礎設施AI運算與配套儲存系統AI晶片大型AI運算叢集AI基礎設施供應鏈大型雲端業者AI基礎設施AI伺服器與運算機櫃雲端自研AI晶片與GPU協同運算Google相關AI供應鏈AI運算基礎設施供應鏈雲端算力供應運算機櫃配套儲存伺服器

節目最近說法

EP706 偏保守
  • 00:15:23–00:16:19 主持人由熱門供應鏈走弱提醒硬體風險，認為獲利成長與估值壓縮可以並存。
  • 00:25:02–00:25:30 主持人認為產業人士說法仍正向，暫視為技術回調，但擔心後續反彈無力。
  • 00:26:15–00:27:27 主持人提醒硬體過往估值可能無法恢復，且股價弱勢可能早於產業資訊。
  • 00:45:46–00:46:12 主持人區分競爭造成的市占下降與公司能否繼續成長。
  • 00:46:38–00:46:58 主持人稱博通仍有案件、品質與漲價空間，未提供量化營運資料。
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EP704 偏多
  • 00:21:33–00:22:40 主持人以叢集規模擴張說明晶片與記憶體串聯，以及不同連接距離的速度問題。
  • 00:24:05–00:24:19 主持人介紹客製化運算、XPU周邊晶片及其他業務構成，部分比例辨識未解。
  • 00:29:07–00:29:40 主持人認為運算、儲存、交換及管理整合有助提供效能更好的完整方案。
  • 00:30:46–00:31:18 主持人由邁威爾上修，推演其他XPU與互連業者也可能調整展望。
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EP702 偏多
  • 00:09:50–00:10:09 主持人轉述自建資料中心與大量使用者造成的負荷、速度問題。
  • 00:13:21–00:13:54 主持人提出地端伺服器搭配尖端模型的可能模式，但保留成本效益驗證。
  • 00:15:06–00:15:22 主持人認為企業若開始控制支出，供應鏈發展速度就不宜想像過快。
  • 00:17:49–00:18:26 主持人表示缺貨與漲價持續，但主要缺口集中AI相關項目，對非AI排擠效應較保留。
  • 00:18:41–00:18:56 主持人以CPU與光相關族群的價格表現，說明強勢方向未必需要頻繁切換。
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EP701 偏多
  • 00:11:26–00:12:03 主持人認為AI需求優先占用設計團隊與投片資源，並以聯發科TPU案件說明。
  • 00:14:38–00:14:59 主持人稱設計業者因機密外流疑慮，改用開放權重模型在自身機房處理工作。
  • 00:15:07–00:15:53 主持人提出前沿閉源模型可能地端部署，強調具體方式尚不清楚。
  • 00:17:55–00:18:23 主持人認為美中會面未帶來明顯改變，產品銷售仍需美國政府許可。
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EP699 偏多
  • 00:12:48–00:13:39 主持人說明代理式AI對CPU的重要性，轉述超微、Bernstein與Arm的估算；Arm後段數字辨識不完整。
  • 00:13:39–00:14:33 主持人把近期CPU行情視為第二次催化，認為後續仍須回到實際營收與獲利。
  • 00:16:35–00:17:34 主持人拆解用戶數推算CPU顆數的問題，強調同時使用比例、實體核心消耗及利用率。
  • 00:17:37–00:19:10 主持人質疑40比1，認為1比1已相當樂觀，並承認不同業者CPU缺貨程度不一致。
  • 00:19:44–00:20:16 主持人區分需求方向與誇張預期，提出自己認為較合理的配比情境，並觀察代理式AI重新受到市場關注。
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EP697 偏多
  • 00:16:49–00:17:20 主持人將提案理解為在國際共識條件下協調能力提升速度，並非直接停止所有訓練或推論。
  • 00:21:33–00:22:26 主持人討論大型資料中心、GPU叢集與追趕競爭，並承認建置速度比較有誇飾。
  • 00:26:16–00:28:26 主持人逐項推演資料過濾、評估、測試、掃描及持續監控需要額外運算。
  • 00:28:26–00:28:54 主持人表示缺乏總用量例證，轉述AI依既有資源承諾作出的比例推估。
  • 00:29:18–00:30:03 主持人預期驗證與監控可能增加推論需求，對硬體因監管敘事下跌感到不解。
  • 00:31:18–00:31:35 主持人區分情緒、估值與實際用量，認為用量仍可能增加。
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EP696 偏多
  • 00:25:23–00:25:47 主持人轉述四年舊卡價格上漲20%，認為需求旺盛延長使用價值，但保留反轉風險。
  • 00:28:31–00:28:57 主持人稱甲骨文營收、RPO與全年展望良好，同時提醒利多未必立即反映於價格。
  • 00:37:22–00:38:24 主持人說明以NAND、控制器與儲存分擔模型工作及KV cache的地端降本構想。
  • 00:38:24–00:39:34 主持人區分前沿與日常應用，肯定地端概念，但表示合作進度未知、採用仍待觀察。
  • 00:39:34–00:40:07 主持人推測硬體業者可能透過夥伴提供整合與推廣，未確認實際商業模式。
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EP695 看多
  • 00:11:09–00:11:58 主持人介紹Google Cloud會議，轉述新客、大額交易、超額消費及營運成長訊號。
  • 00:12:01–00:12:35 主持人轉述AI伺服器不到兩年回收、自研晶片回收更快，並解讀為TPU約一年回本。
  • 00:18:11–00:19:42 主持人推演模型價格競爭提高硬體成本效率的重要性，認為TPU具有吸引力，Google因而可能繼續擴大採購。
  • 00:19:42–00:20:54 主持人表示供應鏈考察看到採購及需求預測增加，並區分強勁產業需求與有限的股價反應。
  • 00:23:36–00:24:30 主持人以回收效率解釋持續加大投資的誘因，認為大型雲端業者的說法強化其先前判讀。
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EP694 偏多
  • 00:16:40–00:17:42 主持人肯定博通財報，討論前沿模型公司的融資條件，以及設備供應者協助融資的情況。
  • 00:18:04–00:18:49 主持人認為財報顯示AI需求強大，提到前沿模型業者的重要性、微軟資本支出傳聞及博通中長期指引。
  • 00:18:49–00:20:11 主持人指出AI相關資產過去已大幅上漲，好財報不保證立即有價格反應，仍相信持續改善的基本面有意義。
  • 00:22:25–00:24:51 主持人肯定博通互連相關指引，同時區分長期AI趨勢、資本循環與短期股價表現。
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EP693 偏多
  • 00:14:02–00:15:49 主持人回顧既有晶片合作，並認為兩家業者認購可轉債的動機應分開理解，Google也有自身互連方案。
  • 00:16:04–00:16:47 主持人推演客製XPU市占提高，同時強調整體市場擴大，不以市占單獨判定輸贏。
  • 00:17:25–00:19:38 主持人列舉CPU、互連、網路與儲存配套，解讀輝達可能藉客製晶片合作擴大整體方案滲透。
  • 00:22:18–00:22:36 主持人將後續客戶、設計送製造時間及NVHBM影響列為觀察重點。
  • 00:26:10–00:27:04 主持人認為AI仍處早期、整體市場可擴大，ASIC出貨增加不必然代表GPU業者獲利下降。
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EP692 偏多
  • 00:18:14–00:18:44 主持人稱邁威爾上修預期，推測XPU與Google案子的出貨進展可能是重要來源。
  • 00:19:59–00:21:01 主持人比較Jalapeno的推論測試與GPU用途、產品世代，並轉述Vera Rubin放量說法。
  • 00:22:34–00:22:58 主持人強調完整伺服器交付需要全套供應鏈與組裝能力，不能只看晶片。
  • 00:24:05–00:24:58 主持人預期新XPU取得配套產能可能成為交付難題，認為大量採購與供應鏈布局構成優勢。
  • 00:25:00–00:27:44 主持人討論CPU、開源與閉鎖模型需求、ASIC市占、整體市場成長及GPU持續研發能力。
  • 00:27:44–00:28:15 主持人期待兩種運算架構共同搶料帶來族群機會，也提醒價格終將影響需求。
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EP690 偏多
  • 00:14:28–00:14:54 主持人介紹Marvell與Google的客製半導體協議，列舉推論晶片、記憶體控制器、NIC等合作範圍。
  • 00:17:40–00:18:53 主持人整理其考察所得的周邊晶片案子，並區分這些案子與TPU主晶片；部分名稱及量的說法不完整。
  • 00:19:24–00:19:47 主持人討論超微未來可能以IP參與Google方案的傳聞，未將其描述為已確認案子。
  • 00:22:58–00:23:46 主持人認為新合作可能反映Google增加開案，並延續對雲端、伺服器租賃與運算服務的正向想像。
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EP688 偏多
  • 00:12:48–00:14:10 主持人介紹晶圓級晶片、prefill與decode的工作差異，並轉述Cerebras與超微的推論分工。
  • 00:14:10–00:14:54 主持人提醒技術方案可能被替代，並轉述Cerebras產能與投片增加。
  • 00:16:23–00:17:29 主持人肯定推論方案的發展潛力，另以未具名收購案說明把運算邏輯放入晶片的效率構想。
  • 00:26:17–00:27:03 主持人以機櫃功耗提高，解釋線纜、連接器與設備空間的瓶頸。
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EP687 偏多
  • 00:12:08–00:12:29 主持人稱未具名AWS概念業者營收超出預期，並連結Trainium放量，但市場反應不如其預期。
  • 00:21:43–00:22:35 主持人以鐵路、電網等基礎設施類比算力，解釋自己對雲端資源配置的看法。
  • 00:24:03–00:25:18 主持人推演Google作為算力提供者、投資外部團隊及雲端合作的可能價值，承認未完成財務計算。
  • 00:28:06–00:29:16 主持人推測Meta也朝租賃發展，提出TPU上修與新採購訊號作為後續觀察條件。
  • 00:37:18–00:37:39 主持人分享光通、AI電源及散熱等配置取捨，沒有新增營運數字。
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EP686 偏多
  • 00:12:04–00:12:20 主持人提醒AI投入終有休息階段，未來基本面修正可能帶來更大傷害。
  • 00:24:27–00:24:44 主持人認為AI伺服器功耗提高，會增加被動元件需求，不宜將技術替代直接理解為需求消失。
  • 00:27:23–00:27:41 主持人重申AI多頭看法，區分價格漲幅趨緩與需求受損。
  • 00:27:57–00:28:10 主持人稱六月以來元件漲價與換代提升平均售價的產業方向未見明顯變化。
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EP683 偏多
  • 00:16:44–00:16:57 主持人稱AI產業面與預測仍良好，但部分相關估值已明顯降低。
  • 00:21:19–00:22:33 主持人將代理型AI與CPU需求連結，並稱Vera純CPU機櫃短期客戶與放量有限。
  • 00:22:33–00:23:19 主持人以已公布平台配置質疑短期機櫃內一比一比例，進而向產業人士求證。
  • 00:23:47–00:24:47 主持人討論通用型伺服器透過工作分工，分擔代理型AI運算負荷的可能方式。
  • 00:24:50–00:26:12 主持人稱CPU持續被追加，認為納入通用型伺服器後比例可能逐步靠近一比一，但仍受產能限制。
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EP682 看多
  • 00:14:31–00:15:34 主持人肯定Google財報，並說明AI應用需要先期算力投資及持續運算支出。
  • 00:18:19–00:19:55 主持人認為雲端業者不投資可能失去競爭力，並以掌握終端用戶的蘋果作不同路線的對照。
  • 00:20:19–00:21:13 主持人比較AI伺服器只收代工費與自行採購轉售的模式，並重申對雲端AI投資的肯定。
  • 00:25:57–00:26:17 主持人轉述月之暗面仍缺算力，維持基本面尚可的判讀。
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EP681 看多
  • 00:10:32–00:11:30 主持人預期GPU、CPU及ASIC陸續放量，認為供應鏈業績有機會改善，但無法確認股價反應。
  • 00:12:12–00:12:44 主持人將老AI轉強連結至休息時間、相對估值與市場偏好業績防守，部分估值原詞不清。
  • 00:16:27–00:17:28 主持人討論Google新晶片的不同設計歸屬說法，暫傾向連結邁威爾TIA，但保留被糾正的可能。
  • 00:19:24–00:21:22 主持人整理超微客戶消息、Anthropic合作傳聞，以及軟硬體競爭的市場說法，沒有確認未來勝負。
  • 00:21:24–00:23:27 主持人看好CPU需求，認為代工產能、記憶體與CPU供應限制整體交付，代理型AI可能提高CPU配置需求。
  • 00:27:03–00:27:34 主持人轉述Kimi服務算力不足，仍提醒基本面正向不代表股價立即回升。
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EP677 偏多
  • 00:15:08–00:15:20 主持人以台積電與輝達說明核心產業位置、相對估值與市場偏好可能不同。
  • 00:20:19–00:21:26 主持人區分研發與產品，回顧GB200數量預期過高後被修正的例子。
  • 00:21:43–00:23:30 主持人討論Kyber架構與材料測試，認為相關報告主要修正短期預期。
  • 00:26:29–00:26:55 主持人維持AI長期方向，並要求同時觀察資金走向。
  • 00:41:22–00:41:40 主持人以CPU供貨受阻限制部分伺服器出貨，說明同產業內仍須分別分析。
  • 00:42:14–00:42:38 主持人說明原先軟體配置計畫改由CPU承接，未來仍依相對表現調整。
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EP676 偏多
  • 00:19:33–00:19:48 主持人將封裝議價能力提高解讀為AI需求強勁造成的產能排擠。
  • 00:21:14–00:21:49 主持人認為AI需求影響由設計與晶圓製造，逐步延伸至零組件及其毛利。
  • 00:22:56–00:24:15 主持人將Meta算力出租解讀為可能支持更多投資，而非退出AI競賽，並要求後續驗證。
  • 00:26:20–00:26:39 主持人認為算力出租可能提供舊產品或暫時閒置資源的出口，支持建置再加速。
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EP674 偏多
  • 00:07:30–00:07:42 主持人回顧參與CPU及邁威爾ASIC相關行情，近期因美股分化而調整部分持有。
  • 00:21:07–00:22:16 主持人提出科技巨頭股東可能質疑高額支出與應用成效，要求觀察這類論述是否影響市場情緒。
  • 00:22:19–00:22:38 主持人稱檢視AI伺服器部署及台系供應鏈拉貨後，暫未看到太多問題，但無法判定估值是否調整。
  • 00:31:31–00:32:01 主持人維持產業尚未顯著反轉的看法，同時警戒資金再平衡與槓桿可能引發連鎖賣壓。
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EP673 偏多
  • 00:18:50–00:19:18 主持人轉述Google相關晶片案，並強調自行詢問後認為開發仍相當早期。
  • 00:19:19–00:19:48 主持人將新名稱解釋為既有晶片的調整版本，不宜直接當成額外獨立市場加總。
  • 00:19:48–00:20:23 主持人把開發案解讀為合作進度正向，認為其他設計業者已有自己的市場，但未宣稱取代博通。
  • 00:20:23–00:21:01 主持人稱博通下一代有新產品，回應先前產品路線似乎缺一代的疑問，部分產品與結構原詞待確認。
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EP669 偏多
  • 00:13:31–00:13:43 主持人認為輝達平台記憶體用量的討論不能只看標題，部分原因與供給有關。
  • 00:14:34–00:15:19 主持人指出投資圈可能把CPU數量喊得過高、時程拉得過早，並反對一比一配置的概括預期。
  • 00:16:08–00:16:54 主持人區分持續研發與量產節點，認為本代未採用不代表技術路線消失。
  • 00:20:44–00:21:10 主持人稱AI需求與零組件交期、價格現象未因短期消息改變，但高成本部位仍可能受傷。
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EP668 偏多
  • 00:07:07–00:07:44 主持人表示LPU展示遮住內部元件，提出年機櫃量估計，但未提供實際出貨依據。
  • 00:07:44–00:09:14 主持人介紹CPU整櫃與代理式工作流程，認為流程效率提升可能伴隨使用者及應用增加。
  • 00:09:55–00:10:17 主持人提醒熟悉舊有硬體故事，不代表後續不會繼續改善。
  • 00:10:29–00:11:27 主持人討論Kyber工藝難度、可能遞延及折衷路線，仍肯定技術推進。
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EP667 偏多
  • 00:12:31–00:12:45 主持人區分邁威爾 DSP 與 ASIC 的發展狀況，認為 ASIC 仍在發展道路上。
  • 00:18:08–00:18:22 主持人認為高階代理服務仍需要資料中心，其他用途可能轉往地端。
  • 00:19:52–00:20:20 主持人將輝達業務敘事由 GPU 延伸至整櫃及整體基礎設施。
  • 00:23:07–00:23:28 主持人認為 AI 基礎建設競爭轉向整體方案，並以 Google 與 Neocloud 合作說明。
  • 00:25:23–00:25:36 主持人強調地端發展不代表雲端建置停止，高階需求仍可支持成長。
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EP666 偏多
  • 00:18:15–00:18:48 主持人強調AI受惠有差異，並以市場從GPU、ASIC延伸注意CPU作為例子。
  • 00:18:54–00:19:01 主持人回顧鴻海與廣達當日強勢表現。
  • 00:19:25–00:20:29 主持人認為老AI原有營收獲利並未消失，市場估值及族群輪動使價格表現出現差異。
  • 00:20:29–00:20:57 主持人不因OEM、ODM走強就認定必須轉移資金，認為多頭有多種方向可研究。
  • 00:24:42–00:24:56 主持人認為硬體業者持續交出好成績，海外表現帶動台灣跟上，屬相對健康的發展。
  • 00:47:55–00:48:03 面對Intel提問，主持人簡短重申其理解重點是CPU，沒有提供更完整的新分析。
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EP664 偏多
  • 00:11:25–00:12:24 主持人以Anthropic轉獲利的消息，推論AI硬體投資可能持續擴大，也提到市場對數字美化的疑慮。
  • 00:12:28–00:13:23 主持人提出Colossus One出租算力約一至兩年回本的說法，認為供不應求與出租收益可支持設備需求。
  • 00:14:15–00:15:06 主持人稱TPU生命週期規劃約為自用三、外銷一，並區分生命週期規劃與逐年比例。
  • 00:17:18–00:18:43 主持人預期競爭者爭奪晶片與零組件產能，將取得關鍵生產環節視為競爭優勢。
  • 00:20:34–00:21:37 主持人認為功耗與機櫃密度提高，使電源設備獨立成櫃，帶動櫃內零組件用量及規格需求。
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EP663 偏多
  • 00:18:54–00:19:55 主持人比較外部研究與自身供應鏈資訊，承認晶片世代判讀仍可能出錯。
  • 00:19:57–00:20:38 主持人提出較大型Sunfish與同載板雙晶片方案，並以蘋果Ultra作概念類比。
  • 00:20:38–00:21:49 主持人認為老AI可能受資金轉移壓抑，但產品路線與毛利修復仍可能帶來後續機會。
  • 00:26:21–00:26:41 主持人以題材及實際營收獲利作為觀察重點，同時保留AI投資突然中止的風險。
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EP661 看多
  • 00:16:34–00:17:52 將新平台換代與大量被動元件用量連結，保留散熱與遞延傳聞，預期放量後缺料更明顯。
  • 00:19:18–00:19:24 表示CPU等既有強勢方向仍會持續追蹤。
  • 00:27:58–00:28:22 重申研究成長、漲價與強勢方向，CPU及被動元件是持續更新主線。
  • 00:37:28–00:37:33 明確將CPU socket視為CPU需求的外溢題材。
  • 00:49:09–00:49:31 對高通上漲原因保留不確定性，推測較接近AI基礎設施或ASIC敘事。
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EP659 看多
  • 00:12:18–00:12:47 回顧由CPU相對強勢進入研究，再由工作流需求強化持有信心。
  • 00:12:47–00:13:27 轉述超微市場規模、市占及2027年AI營收展望，並呼應英特爾對代理式AI與推理CPU需求的說法。
  • 00:13:30–00:14:28 比較Google與亞馬遜客製晶片相關方向，提及Trainium、Graviton及自己重新參與的經驗。
  • 00:14:28–00:14:49 觀察資金進入伺服器、CPU與ASIC，GPU龍頭相對停滯而部分配套方向較強。
  • 00:16:06–00:16:18 認為CPU相關價格及預期偏熱，表達不想再加大部分部位的個人配置態度。
  • 00:17:53–00:18:21 將CPU、ASIC及配套元件列為掌握故事與基本面、願意繼續觀察的方向。
  • 00:29:02–00:29:44 以CPU由不受看好轉為熱門的經驗，說明市場敘事與價格訊號可能快速翻轉。
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EP657 看多
  • 00:23:18–00:23:46 轉述Meta與AWS部署協議，回顧Graviton供不應求及客戶希望包下算力的說法。
  • 00:23:46–00:24:12 以核心數與每顆核心數示範晶片數換算，未確認協議總額與實際顆數。
  • 00:24:12–00:24:25 認為CPU市場火熱，觀察台系CPU相關供應鏈及部分消費級方向轉強。
  • 00:26:13–00:26:46 維持CPU需求正向，但對延伸元件及未具名長期夥伴的資金追逐保持保守。
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EP656 偏多
  • 00:10:03–00:10:33 轉述英特爾數字良好及後續調價，回顧由技術面線索與代理工作流需求形成CPU研究方向。
  • 00:10:33–00:11:15 指出市場開始誇大CPU用量，反駁目前主流配置已達CPU與GPU或ASIC一比一，並舉2G1C、4G1C。
  • 00:11:15–00:12:16 要求基本面說法不隨行情任意放大，保留CPU長期趨勢，同時提醒消息普及後的短期風險。
  • 00:12:16–00:12:45 轉述TPU 8T、8i發表與兩代產品稱呼，提及聯發科與博通參與設計，未逐一清楚建立全部代號對應。
  • 00:13:00–00:13:27 轉述產業朋友對訓練與推論比重的估計，認為訓練略多但可能接近一比一，未提供統計口徑。
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EP655 偏多
  • 00:15:43–00:16:30 轉述新平台可能遞延的疑慮，主持人以先前平台問題逐步解決為類比，維持正向預期；平台原詞待確認。
  • 00:16:30–00:17:26 介紹邁威爾推論及記憶體處理相關新案，強調數量與獲利尚無法估算。
  • 00:17:37–00:18:33 提出英特爾先進封裝良率可能影響聯發科相關晶片交付的條件式風險。
  • 00:18:33–00:19:08 認為Google增加供應者仍不足以滿足整體需求，維持市場擴張的判斷。
  • 00:19:11–00:20:59 說明邁威爾與CPU不再持續公開追蹤，並區分產業數字研究與後段情緒行情。
  • 00:43:53–00:44:07 回顧邁威爾及CPU方向曾以較大部位參與，屬個人交易成果陳述。
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EP654 看多
  • 00:16:40–00:17:18 轉述CPU可能嚴重短缺，討論調價潛力，同時承認調價利益落點不清楚。
  • 00:17:18–00:18:16 由CPU伺服器需求推演插槽與配套元件備料不足，以及與GPU需求競爭資源。
  • 00:18:17–00:18:47 稱Vera Rubin的BOM近期才出，部分環節尚未拉貨即已高稼動率，預期後續供需可能更緊。
  • 00:23:08–00:23:52 維持AI長期正向立場，但要求使用者以毛利、淨利及實際產出證明投入價值。
  • 00:26:14–00:26:55 區分Token消耗對硬體供應與對使用企業的不同意義，並轉述以消耗量作KPI的浪費案例。
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EP653 看多
  • 00:14:16–00:15:18 轉述兩代Google相關晶片的合作、潛在數量與遠期AI獲利貢獻，未提供正式數據。
  • 00:19:47–00:20:23 轉述Google引入邁威爾及兩個新案，明說距離估算貢獻仍太遠。
  • 00:20:45–00:21:10 認為AI市場擴張可容納不同晶片與傳輸路線，反對零和敘事。
  • 00:21:30–00:22:49 承認新案尚無投片數字，推測共同設計、記憶體整合與供應商競爭的可能安排。
  • 00:25:14–00:26:19 由CPU需求及客製化CPU加單，推演配套元件需求增加，也承認可能有重複下單。
  • 00:28:53–00:29:19 分享CPU為主要持有方向之一，仍期待後續發展；屬個人配置陳述。
  • 00:40:22–00:40:50 將短期算力報價上升及使用體驗變化歸因於供給不足，預期擴建後可逐步舒緩。
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EP652 看多
  • 00:10:53–00:11:20 回顧近期CPU研究與實際參與，期待後續需求方向繼續發展。
  • 00:11:31–00:11:51 以代理工作流的調度需求說明CPU重要性，也提出RISC-V特化CPU的可能。
  • 00:11:53–00:13:17 轉述Graviton算力被詢問包下但自身不夠用，推演亞馬遜增加生產及其他CPU供應者承接需求的情境。
  • 00:17:22–00:18:41 把模型開放限制與尖峰使用體驗連結到算力不足，並認為CPU需求又增加新的供給挑戰。
  • 00:18:54–00:19:11 認為GPU、ASIC之外仍須增加CPU及其他元件，需求可能持續擴展，未提供量化預估。
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EP651 偏多
  • 00:23:22–00:24:04 延續代理工作流CPU需求，轉述缺口已出現，但朋友回饋調價幅度低於原先想像。
  • 00:24:04–00:24:47 由一般CPU延伸到ASIC業者及CSP自研CPU，列舉三種雲端CPU產品系列。
  • 00:24:47–00:25:23 提醒台股供應鏈業務混合、CPU純度難辨，後續仍待大量訂單貢獻確認。
  • 00:26:46–00:27:18 將CPU相對強勢與族群集體轉強作為研究線索，尚未確認新資金主流。
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EP650 看多
  • 00:10:21–00:11:05 開始關注CPU方向，將美股CPU與光通訊的相對強勢作為進一步研究線索。
  • 00:11:20–00:13:07 以代理工作流的工具調用、程式執行及輸入輸出，解釋CPU調度工作增加的看法。
  • 00:13:13–00:13:56 引用輝達CPU整櫃方案支持需求趨勢，強調CPU與GPU可以同時發展；Meta相關原句不清。
  • 00:15:57–00:16:29 轉述三家CPU相關業者管理層對工作流、需求錯估及獨立CPU部署的說法。
  • 00:19:09–00:20:04 轉述研究中的CPU延遲與工作占比，並提醒實際貢獻仍受產能及CPU、GPU競爭資源影響。
  • 00:42:58–00:43:24 QA以AI伺服器拆解設計、製造、測試、板件及組裝，示範受益環節須分別研究。
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EP649 偏多
  • 00:13:17–00:13:27 轉述輝達投資邁威爾兩個B，以及後續NVLink Fusion合作，幣別與條款未交代。
  • 00:14:28–00:15:03 回顧原先參與理由是Google相關晶片與交換機發展，並認為超微也缺少相關拼圖。
  • 00:17:01–00:18:50 把自研ASIC視為分散配置，說明輝達可透過CPU、互連及網路方案參與不同XPU生態系。
  • 00:18:50–00:20:48 將策略主要競爭對象指向博通，但認為總市場擴大可讓競爭者同時成長。
  • 00:20:50–00:21:27 等待高層後續說法，認為此次投資較偏宣示，不必視為邁威爾的極大利多。
  • 00:29:14–00:30:29 QA以不同記憶體擴充場景，說明資料中心方案可共存，不因結盟就推定需求遭取代。
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EP648 中性
  • 00:16:20–00:17:22 比較部分晶片方向破底與少數相對強勢對象，回顧汰弱留強及騰出資金的操作。
  • 00:20:41–00:20:58 正在核對光引擎與輝達交換設備數量，明說數字混亂、等待官方回應。
  • 00:23:29–00:24:24 以大型AI晶片與TPU封裝需求說明路線選擇，產品代號及採用關係仍待確認。
  • 00:28:39–00:29:07 以輝達產品路線比較玻璃可能採用先後，沒有晶片需求或出貨更新。
  • 00:36:29–00:38:10 解釋KV cache與記憶體層級，主張效率改善可能擴大使用，不能直接推論需求消失。
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EP646 偏多
  • 00:16:03–00:16:37 由既有AI製造與ASIC供應鏈，談市場關注轉向互連及網通，強調仍與AI高度相關。
  • 00:22:43–00:23:05 將AI使用與內容產生連結到較高儲存需求，未提供量化資料。
  • 00:23:36–00:24:33 比較OpenAI與Anthropic的建置風格，並將積極投入的機會延伸到台系供應鏈。
  • 00:24:35–00:26:23 以過去囤貨循環提醒積極採購及擴產的反轉風險，承認時間難以預測。
  • 00:26:23–00:26:44 認為盤面雖差，AI趨勢與需求仍未改變，資金壓力與產業需求應分開觀察。
  • 00:28:06–00:28:45 重申CSP需求良好，預期評價可能轉向新環節，並保留重大事件改變判斷的可能。
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EP645 偏多
  • 00:14:10–00:14:57 回顧GTC展示與LPU製造布局，反對將三星參與直接解讀成台積電失去競爭力。
  • 00:15:53–00:16:48 以多種晶片、機櫃、Prefill、Decode及互連方案，說明輝達由晶片供應商轉為整合方案供應者的看法。
  • 00:20:38–00:21:22 質疑分析師LPU年量預估，稱自己的估計低很多，目前未見大量訂單，但仍看好整合方案的發展空間。
  • 00:21:22–00:21:48 認為每GW可產生多少Token將是競爭重點，並看好輝達持續領先，未提供實測數據。
  • 00:23:53–00:24:51 以CPX、LPU若放量為條件，推演資料中心、邊緣裝置及其他ASIC業者可能延伸相關方案。
  • 00:25:15–00:26:44 轉述Meta ASIC與模型開發問題、微軟產能限制，以及博通客戶組合擴大的觀察，沒有提供正式採購資料。
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EP644 偏多
  • 00:11:02–00:11:29 以AI先進產能需求解釋既有記憶體供給轉移，未提供AI出貨量。
  • 00:12:27–00:13:43 討論GTC可能公布LPU及光通訊方案，認為市場已有預期，並說明事件風險。
  • 00:22:43–00:23:05 以AI相關製造業者大量出貨與IPC受益程度不同，說明硬體也須分開分析。
  • 00:32:07–00:32:31 回答TPU可能賣給Anthropic、中小業者及部分CSP的情境，同時提醒自研與競爭限制。
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EP643 偏多
  • 00:21:18–00:21:43 轉述輝達LPU方案與供應鏈線索，明說機櫃數量不是官方預測，仍有爭論。
  • 00:21:43–00:22:08 稱CPX採用不如初期預期，提醒預期過滿的風險，並轉述GTC可能介紹LPU。
  • 00:22:08–00:23:25 討論LPU代數、台韓製造及台系後端可能參與，全部仍以供應鏈傳聞表達。
  • 00:23:25–00:24:45 不把GTC視為單一決勝點，區分大型晶片公司與小型供應鏈可能受到的事件影響。
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EP642 中性
  • 00:09:30–00:09:57 比較輝達、博通與邁威爾公布消息後的不同反應，將其視為輪動而非一致產業結論。
  • 00:10:26–00:10:40 以輝達與TPU、Google與AI搜尋的市場說法，說明一面倒論述的限制。
  • 00:19:30–00:19:41 指出記憶體漲價影響範圍不只AI伺服器，也延伸至消費終端。
  • 00:20:25–00:20:46 認為CSP對記憶體成本較不敏感，可能持續爭取供料，未提供量化採購資料。
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EP639 偏多
  • 00:12:13–00:12:55 提出GTC可能公布的兩類方向，先強調消息仍是謠言，CPU擴展已有市場預期。
  • 00:12:55–00:13:19 介紹Groq與SRAM的低延遲、成本及容量取捨，反對簡化為取代HBM。
  • 00:13:39–00:14:40 轉述SRAM機櫃與CPU堆疊構想，承認可能為選配，須待正式公布。
  • 00:14:40–00:14:52 預期財報及指引良好，但認為GTC產品內容可能較有催化作用，未提供數字。
  • 00:46:39–00:47:20 無法指出OpenAI具體勝出劇本，仍認為未來可能推出強勢產品，並用大型股表現作主觀類比。
  • 00:47:22–00:48:35 以模型產品歷史變化提醒競爭快速輪替，強調看到跡象與證據再更新判斷。
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EP636 中性
  • 00:22:10–00:22:46 以財力與產業分工解釋對自行開發模型及資料中心租賃的保留。
  • 00:22:46–00:23:50 提出模型及token商品化，區分重度使用者與一般使用者的感受。
  • 00:23:50–00:24:35 認為自有模型並非終端體驗的唯一關鍵，肯定模型合作方向。
  • 00:25:51–00:25:59 以過往喜歡TPU作例子，反對單一技術取代一切的論述。
  • 00:31:00–00:31:16 以輝達毛利及GPU、ASIC競爭，類比不易取代的商業門檻。
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EP635 中性
  • 00:20:17–00:20:37 稱看到Google與韓系廠商實驗，認為近期TPU世代直接推出較難。
  • 00:20:37–00:21:27 以降低供應商依賴及成本解釋替代架構與自研ASIC的動機。
  • 00:21:27–00:21:59 承認正式方案與使用環節未明，提到速度及prefill的可能性。
  • 00:21:59–00:23:11 串聯MPU、DPU與DRAM Rack線索，仍定位為實驗性方案。
  • 00:23:11–00:23:50 認為DRAM Rack尚偏想像，TPU外銷可能是較近期的重要變化。
  • 00:34:40–00:34:54 回顧早期科技公司投資，表示2018年未必看得到後來AI發展。
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EP634 看多
  • 00:12:54–00:14:08 將巨頭提高支出視為好消息，反對只依短期走勢改變產業說法。
  • 00:14:11–00:15:28 列出口述資本支出與微軟年化估算，並提醒亞馬遜支出用途不只AI。
  • 00:16:40–00:17:26 以投資意願支持產業展望，同時區分亞馬遜自研晶片與通用GPU伺服器。
  • 00:17:28–00:18:34 回顧AWS供應鏈操作不順，仍持續研究，並以走勢檢查需求論述。
  • 00:18:34–00:18:57 談Google組裝供應鏈與過往持有經驗，未提供本集新增訂單。
  • 00:19:56–00:20:54 比較Meta通用GPU採購與微軟Maia推進，關注專用機殼及後續放量。
  • 00:21:13–00:21:50 觀察光通與交換器相對強，認為支出超預期可能支持硬體方向。
  • 00:24:52–00:26:41 再次拆分支出用途、自研ASIC與通用GPU，並將Maia進展列為後續觀察。
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EP633 中性
  • 00:16:17–00:16:35 將AI伺服器高階材料需求與產能排擠連結。
  • 00:18:49–00:19:20 說明部分AI業者放量後毛利率下降，不一定代表獲利金額減少。
  • 00:26:20–00:26:54 談雲端與token成本長期趨勢，以及GPU租金可能短期反彈的例外。
  • 00:34:26–00:35:43 回顧輝達L10組裝計畫與合作對象，稱計畫遞延，原先故事目前不成立。
  • 00:50:12–00:50:33 以早期對AI判斷保守、後來快速發展的回憶，說明遠期預測困難。
  • 00:50:59–00:51:29 把製造與先進封裝列為已知AI受益環節，並轉向討論電力瓶頸。
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EP630 偏多
  • 00:12:36–00:13:02 以輝達不同世代及更多組裝者加入，說明總市場擴張可能容納更多供應商。
  • 00:15:53–00:16:02 稱力積電調整產品組合，希望增加AI訂單，未確認已取得。
  • 00:18:29–00:18:42 將AI算力與儲存需求連結到記憶體供需失衡。
  • 00:24:16–00:24:57 討論TPU對外銷售及晶片分工，未提供出貨或收入數字。
  • 00:43:25–00:43:59 原先認為AI雲端儲存擴張可能帶來機會，但新增NAND成本壓力的判斷。
  • 00:46:55–00:47:14 以超微、輝達伺服器用料增加及TLVR電感，說明需求推演的出發點。
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EP625 看多
  • 00:09:29–00:09:45 轉述Vera Rubin生產狀態，區分晶片端與後段上線，後者時間原詞待確認。
  • 00:09:49–00:10:44 將效能提升連結到整櫃設計，認為部分硬體方向可能持續發展。
  • 00:11:04–00:12:14 介紹節目所稱ICMS與BlueField DPU儲存節點，明說SSD是否需要認證仍不清楚。
  • 00:15:41–00:17:15 肯定輝達提前處理推論與上下文需求，並預期應用會依延遲需求進一步細分。
  • 00:18:23–00:20:34 解釋DPU與儲存資料路徑、可能減少重複運算的誘因，同時承認技術理解有限。
  • 00:22:07–00:23:57 高度肯定輝達持續推出解方，預期BlueField及其儲存整合角色受到更多討論。
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EP624 偏多
  • 00:09:20–00:10:04 認為AI持續產生價值，多種運算架構仍需要製造供應，但未確認全部資本支出的回報。
  • 00:10:24–00:10:42 不認同TPU、博通及AWS砍單消息，稱應無此狀況。
  • 00:10:42–00:11:47 以Google龐大需求解釋供應環節調整，口述年度與未來月度數量，但未提供訂單資料。
  • 00:11:48–00:12:44 認為放棄產能代價高，保留需求轉折可能，要求足夠證據再判斷傳聞。
  • 00:15:33–00:15:47 重申局部調整可能源自後段瓶頸，不能直接等同停止投資。
  • 00:23:51–00:24:27 區分資料中心SRAM想像與台灣SRAM-like方案的已知邊緣用途，未確認新產品或採用。
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EP622 偏多
  • 00:10:14–00:10:52 以雲端企業採購力道及整櫃成本占比，解釋其較能吸收記憶體漲價。
  • 00:13:12–00:14:33 稱輝達取得Groq團隊與技術，並以Inflection AI、Windsurf相關案例討論AI人才競爭。
  • 00:14:33–00:16:04 提出人才與系統綜效兩種動機，推測prefill及decode分工，明說尚不能確認輝達目的。
  • 00:16:06–00:17:37 反對TPU必然擊敗GPU的說法，依路線變動、泛用性及成本區分不同架構。
  • 00:20:25–00:22:44 將事件延伸為改善AI記憶體牆及運算效率的可能方向，仍屬概念與情境分析。
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EP619 偏保守
  • 00:14:32–00:14:53 以Google、博通與輝達前後遭遇不同市場評價，說明自己關注短期被冷落的方向。
  • 00:15:59–00:16:30 轉述OpenAI可能尋求Amazon融資，並承認先前預期公布時點延後，消息仍可能未能實現。
  • 00:17:59–00:18:56 推測融資可能交換AWS設備使用承諾，未提供正式交易條款或採購證據。
  • 00:18:56–00:19:55 明說想法與一個月前不同，依AWS供應鏈弱勢形態降低對利多延續性的期待，但未否定基本面。
  • 00:19:56–00:20:36 回顧已降低AWS相關配置，後續以事件實現及市場表態重新檢驗判斷。
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EP618 偏多
  • 00:12:48–00:13:09 轉述73B AI未交付訂單、六季出貨範圍、六至十二個月交期，以及訂單持續增加。
  • 00:13:24–00:14:06 認為短期產品與客戶結構未大變，並以OpenAI ASIC時程說明市場預期可能過度提前。
  • 00:14:53–00:16:08 討論Anthropic硬體取得方式、整櫃交付及可能方案供應者，明說不清楚細部運作。
  • 00:16:08–00:16:55 將博通整櫃方案連結到運算晶片、交換器、光通訊及其他零組件的整合。
  • 00:16:55–00:18:02 以緯創與鴻海的不同交易模式，解釋毛利率下降與毛利金額增加可能並存。
  • 00:22:53–00:23:21 將AI晶片供應瓶頸集中於封裝，認為原供應體系不足可能帶來後段外溢機會。
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EP617 偏多
  • 00:15:55–00:16:34 轉述邁威爾可能取得Google訂單及切入TPU的傳聞，主持人提出質疑。
  • 00:16:37–00:17:37 預期模型競爭可能輪流改變市場情緒，影響相關硬體供應鏈價格。
  • 00:17:39–00:18:30 仍肯定Google需求，稱既有設計製造進行中且須提前交付，認為近期不易更換設計業者。
  • 00:19:33–00:19:45 提出OpenAI若推出強勢新產品，Google供應鏈可能出現情緒反應的條件式情境。
  • 00:20:29–00:21:11 提醒不要因模型消息短期改寫基本面，可能合作也未必涉及TPU晶片本身。
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EP616 偏多
  • 00:15:46–00:16:35 主持人相信Google需求大且較不易砍單，並稱其向不同地區後段廠商詢問產能。
  • 00:16:59–00:17:24 以大型雲端及晶片業者需求未獲滿足，解釋後段供應與設備機會。
  • 00:44:39–00:45:18 以AI擴展需求反駁新競爭者出現就等於既有業者失去市場的說法。
  • 00:45:29–00:46:06 認為AWS互連消息引發部分賣壓可能過度，強調檢查AI增量市場的原始論點。
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EP615 偏多
  • 00:06:11–00:06:55 回顧原先期待AWS活動帶動供應鏈，實際表現與Google供應鏈形成差異。
  • 00:06:55–00:07:51 以NVLink Fusion與PCIe雙軌解釋自研ASIC與輝達設備整合，仍看好既有交換器及相關環節。
  • 00:10:04–00:10:58 認為市場可能反應錯方向，並以擁擠交易解釋短線利多不漲，未否定中長期方向。
  • 00:25:47–00:26:33 回應TPU訂單拆分傳聞，認為Flex仍是主要組裝據點，新供應者加入不必然使原業者失去生意。
  • 00:26:48–00:27:11 稱CLS產能近乎全滿，從Google角度解釋尋找更多供應鏈的必要性。
  • 00:12:40–00:13:05 稱川湖可能以價格協商而非專利讓步處理供應清單問題，後續仍有望入列，尚未正式確認。
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EP614 偏多
  • 00:09:39–00:10:07 認為科技巨頭仍大量投資，預期2026至2027年成長率趨平，但投入金額仍大。
  • 00:11:01–00:11:22 將當前實際拉貨與供應鏈獲利，和兩年後應用變現的不確定性分開。
  • 00:16:38–00:18:22 討論緯創、鴻海與L6往L10整合，並將良率控制、冷板議價及零組件降成本串聯。
  • 00:18:26–00:20:08 認為TPU關注度提高可能帶來競爭與價格壓力，否定ASIC完整取代GPGPU，並解釋集中採購的成本控制動機。
  • 00:20:48–00:21:34 提出L10整合可能壓縮零組件價格與毛利，但Google新增需求也可能抵銷部分影響。
  • 00:21:34–00:23:31 自述Google在晶片、組裝、電力及散熱等環節需求很大，認為共用零組件仍有供需優勢，量價如何平衡仍需觀察。
  • 00:15:59–00:16:38 回顧清單缺席與專利門檻，轉述下一代可能重新入列的消息，仍未確認正式資格。
  • 00:17:41–00:18:01 將滑軌與冷板議價並列，作為供應鏈成本控制的觀察。
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EP613 偏多
  • 00:13:44–00:14:34 比較TPU、通用GPU、單晶片與叢集能力，強調價格、用途及連接方式不同。
  • 00:14:53–00:16:03 反對ASIC成功就代表GPU失敗，並以多家自研晶片的成熟度差異說明不能一概而論。
  • 00:16:39–00:16:52 以華碩說明AI伺服器業務未必足以抵銷其他消費性產品壓力。
  • 00:19:11–00:20:09 提出2026年相關供給與需求估算，認為Google需求大於目前可取得的晶片供給，計算口徑待確認。
  • 00:21:35–00:22:03 自述Google需求強勁並非模型發布後才出現，稱伺服器部署後迅速被吸收。
  • 00:22:45–00:24:46 認為整體需求仍擴張，ASIC與GPU可並行；同時分享不同供應鏈價格漲跌抵銷的經驗。
  • 00:44:26–00:44:42 QA以Flex與Celestica的不同價格反應說明供應鏈判斷與市場反映時間可能不同。
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EP612 偏多
  • 00:12:54–00:13:54 討論輝達應收帳款疑慮，主持人以出貨、單價與大型雲端客戶付款能力提出反駁。
  • 00:13:54–00:14:23 以新品備貨、記憶體採購量及漲價解釋庫存金額增加，未提供財報明細。
  • 00:14:23–00:14:49 承認市場參與者仍可能因相關疑慮調降估值，基本面解讀與短線價格不一定同步。
  • 00:18:14–00:18:31 再次區分對財報疑慮的產業判斷，以及市場相信疑慮後產生的價格影響。
  • 00:42:40–00:42:49 QA回顧輝達財報及盤前表現正向，但後續價格仍反轉，屬市場反應案例。
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EP611 偏多
  • 00:11:15–00:11:39 對輝達營運方向正向，但承認尚不知道財報與市場反應，提醒好成績未必帶動價格上漲。
  • 00:17:45–00:18:14 轉述Trainium第二版本可能遞延及依Anthropic需求調整的說法，觀察供應鏈價格受影響。
  • 00:18:51–00:19:37 預期亞馬遜12月活動可能帶來產品介紹與供應鏈關注，保留是否釋出利多的條件。
  • 00:20:06–00:20:20 主持人較認同不必重新設計晶片、可能僅調整封裝且時間不長的解釋。
  • 00:24:18–00:24:47 仍喜歡部分AI主流對象，但因價格位置高及後續風險未明，沒有立即大幅增加個別持有。
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EP610 偏多
  • 00:07:49–00:08:48 肯定Google後續方向，並表達對AI相關運算公司的持續興趣。
  • 00:10:45–00:11:07 區分手機晶片與AI晶片、大型雲端與Neocloud，表明偏好不同。
  • 00:11:53–00:12:13 認為AI相關產業仍有機會，但不願選擇自己認為風險最大的環節。
  • 00:38:11–00:38:27 以台美設備製造整合對象先後反映行情，說明跨市場辨識方法，屬事後回顧。
  • 00:23:02–00:23:30 討論特定供應資格清單是否列入川湖及市場兩派說法，清單與平台原詞不清。
  • 00:23:53–00:24:33 回顧原先低估滑軌，後來認為技術經驗、專利與客戶採用因素構成替代門檻。
  • 00:24:34–00:25:01 區分公開文章與其所聞清單狀態，提出價格談判後可能變動的猜測，仍待後續觀察。
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EP608 偏多
  • 00:15:16–00:16:24 討論模型競爭、資本支出持續增加，以及token服務價格競爭，未確認最終勝出者。
  • 00:16:34–00:17:26 自述Apple仍有模型團隊與自有伺服器計畫，伺服器使用調整版M系列晶片並在台灣組裝。
  • 00:18:27–00:19:24 轉述Google對外提供TPU的數量說法，並提出晶片連同組裝、散熱、部署與代管的整體方案模式。
  • 00:19:33–00:20:32 肯定模型、搜尋結合AI與TPU等多面向進展，並主張隨新資訊修正判斷。
  • 00:21:10–00:22:34 將AI伺服器與雲端服務商視為記憶體需求的重要來源，建置成本原詞及單位待確認。
  • 00:23:40–00:24:09 認為AI需求拉動HDD、NAND與HBM，並影響其他產品供給配置。
  • 00:29:41–00:29:58 提出影片模型普及可能延長需求的情境，尚未提供實際增量資料。
  • 00:44:04–00:44:46 估值QA區分AI運算與部分軟體公司的評價，強調同為AI相關也不應套用相同估值判斷。
  • 00:45:54–00:46:10 認為近期部分零組件轉強由AI帶動，消費性需求仍弱。
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EP607 偏多
  • 00:22:00–00:22:25 肯定所追蹤公司的財報、收入表現與展望，認為市場重挫未必來自營運惡化。
  • 00:22:43–00:23:06 轉述中國使用自有晶片及單顆效能差異，提出以更大叢集補足運算能力的解釋。
  • 00:23:23–00:23:59 認為更多GPU或ASIC串聯，會提高資料傳輸與交換器需求。
  • 00:25:46–00:26:08 表示所見資本支出與展望仍不錯，重挫也可能反映前期漲幅與估值調整。
  • 00:26:35–00:26:44 主持人區分不同公司的估值看法，不因同屬AI相關就作相同評價。
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EP606 偏多
  • 00:11:08–00:11:26 指出少數AI相關大型標的帶動指數，非AI、消費性與車用表現相對較弱。
  • 00:15:07–00:15:39 將AWS財報、相關供應鏈回升與Google供應鏈先前較強的表現並列，提出輪動可能性。
  • 00:17:22–00:18:10 說明自己較重視AWS及大型雲端業者的基礎設施服務收入、獲利與市占變化。
  • 00:19:36–00:20:29 把AWS擴充容量便能變現的法說說法，解讀為需求仍超過供給，並連結供應鏈反彈。
  • 00:21:16–00:22:22 重述AWS需求及競爭地位說法，討論Trainium、GPU搭配，以及Anthropic後續訓練規劃。
  • 00:22:34–00:23:27 以財報與資本支出上修重申AI需求強勁，並提醒泡沫與外部事件風險，應持續追蹤變化。
  • 00:23:37–00:24:09 提出AI業者可能以提前卡位產能排擠競爭者，不能把所有需求申報都直接當成終端使用量。
  • 00:27:55–00:28:09 主持人表示供應鏈漲價範圍包含運算機櫃與ASIC，但未提供個別報價。
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EP602 偏多
  • 00:11:52–00:13:12 肯定AI需求，同時提醒長期成長中仍會出現庫存調整與砍單。
  • 00:14:34–00:15:18 說明HPC並非全是AI，認為產品組合與短期數據不改變長期趨勢。
  • 00:15:29–00:16:54 推測成人內容可能增加AI使用量，並區分聊天、生圖與影片的不同可能性。
  • 00:20:15–00:20:29 以輝達帶動其他供應鏈為例，說明強勁終端需求可能向周邊擴散。
  • 00:31:05–00:31:31 回顧2023年AI題材早期市場尚未普遍認同，後續才在營收獲利中看見驗證。
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