黃仁勳來台誰獲加持？野村看好2025年4大「高值」產業助攻 AI續領風「蛇」

今（20）日台股正逢川普就任及台股臨近封關日，股匯表現齊揚，野村投信表示，在操作布局策略上，美股續航力強勁，稅改與放鬆監管政策仍將有利股市表現，企業盈餘有望上修，支撐台股動能，今年並看好 4 大高值股：顯卡、機器人、自駕車、AI PC 四大高值產業助攻。

台股今 (20) 日迎來龍年封關最後一週，權值三王向上表態，推升指數最高衝上 23337 點，上漲 189 點，站穩所有均線。新台幣亦向上攻堅，上周五以 32.926 收盤，今日以 32.9 開盤後一路強升，盤中最高觸及 32.795，為 1 月 8 日以來的最強表現。

上週 (1/16) 台積電 (2330-TW)(TSM-US) 舉行法說，展望優於預期，電子、科技類股反彈，加上 CES 展、去年 12 月營收與法說等題材助攻，2025 年電子業營運展望樂觀，有望維持台股中長線多頭格局，回檔可再加碼多元佈局，如：AI、散熱、BBU 概念股、ASIC、CPO、機器人等族群，傳產則以重電、綠能、及內需商品消費等相關類股標的。

眾所矚目的 CES 開展，由輝達 (NVDA-US) 執行長黃仁勳揭開序幕。黃仁勳強調，AI 技術即將從生成式 AI（Generative AI），進到代理式 AI（Agentic AI），甚至是進到實體世界 AI（Physical AI），關鍵就是輝達最新推出的「開源世界基礎模型 Cosmos」。

野村鴻運基金經理人戎宜蘋表示， Cosmos 模型的強大在於「透過文字指令，生成近乎真實的虛擬影像」提供機器人和自駕車訓練時所用的海量數據，並且成本遠低於使用傳統數據的方式。 就好比大型語言模型之於 ChatGPT 一樣，開源世界基礎模型是推動機器人和自駕車發展的基礎，幫助每個開發人員快速掌握機器人技術，機器人的 ChatGPT 時刻即將到來。

輝達推出全球首個獲得認證的可編程 AI 計算機功能安全軟體「Drive OS」，可理解為自駕車或機器人的作業系統，更達到最高汽車安全標準 ASIL-D。 黃仁勳表示，自駕車革命已經來臨，自駕車結合 AI 可能成為首個「數兆美元規模」的機器人市場。 目前輝達汽車業務營收約 40 億美元，目標 2026 年達 50 億美元，並將與比亞迪、VOLVO、TOYOTA 等車廠合作。

台廠方面，戎宜蘋指出，三大產業將受惠趨勢，包括：影像感測器、車用晶片、PCB。最重要的是，黃仁勳宣布了 AI 超級電腦計畫「Projets DIGITS」，其搭載與聯發科合作開發的 GB10 晶片，售價 3000 美元，旨在讓更多開發者以便宜的價格獲得效能強大的 AI 電腦。對 AI 發展而言，這款產品將使用者從雲端運算限制中解放出來，讓開發者能在自己的桌面系統上進行模型開發和推理，解決了企業 AI 運算力支援不足的問題，重要意義不言而喻。

對台廠而言，AI 相關供應鏈持續受惠，尤其以聯發科為首的 ASIC 業者，未來無論是自推獨立 CPU 或供貨給 PC 客戶，兩邊都是雙贏局面；而輝達跨足 AI PC，運算晶片的需求進一步增溫，也有助於晶圓代工如台積電等供應鏈的訂單暢旺，營收、獲利能力持續提升。全球 AI 伺服器產業鏈中關鍵的上中游廠商皆屬於台灣供應鏈，挹注台股基本面維持榮景， 過去 5 年、10 年相比過去 20 年，台股指數的成長性越來越好，進入 AI 世代台股發展潛力無限。

AI 教父輝達執行長黃仁勳 1/16 抵台，隨著 AI 持續延燒，相關 AI 供應鏈類股將會出現強者恆強特性，龐大資本大多會湧入龍頭股，因此投資人需時刻掌握 AI 相關類股走向。目前 AI 晶片供不應求，關鍵在於高階製程產能仍受限，尤其以台積電 CoWoS 高階封裝為主。

根據台積電說法，2025 年 CoWoS 產能將持續拚翻倍，以緩解目前 AI 晶片供不應求的緊俏局面，董事長魏哲家指出，未來四年 AI 營收將佔總營收比例大幅增加至 2 成，並認為 AI 需求真實存在、目前沒有泡沫化的跡象，這些都顯示 AI 晶片需求非常強勁，CoWoS 背後的商機更是非常龐大。AI 伺服器約 80% 成本來自於 GPU 晶片，因此對於使用的客戶而言，開發自己的 GPU 是必然趨勢。摩根士丹利預估 2030 年全球 AI 晶片市場規模 3,430 億美元，年複合成長率 34%；客製化 AI 晶片規模 510 億美元，年複合成長率 52%，ASIC 的成長性遠勝整體 AI 晶片。

戎宜蘋進一步分析，隨著 ASIC 2.0 世代來臨，台灣許多 ASIC 供應鏈預計都將受惠，當中最受惠的莫過於 IC 設計業者，從彭博預估 2025 年可望有 10%-89% 的獲利成長，2025 年高機率看到 ASIC 業者迎來爆發。亞馬遜推出新一代 AI 自研晶片 - Trainium2，最大的特色在於成本非常具有效益，在部份 AI 模型的訓練成本上，可比 NVIDIA 的 GPU 降低約 40%，也凸顯出 ASIC 晶片的高性價比優勢，比較現階段主流的 AI 晶片，包括 Google TPU v4、AWS Trainium2、NVIDIA H200，能發現 GPU 特色是高效能 / 高規格、兼容性也相對較高，而 ASIC 的特色是低成本 / 高效益、更適合小型 AI 模型訓練。無論是 GPU 或是 ASIC 晶片，皆有其適用的場景與購買的理由，兩者並非競爭關係，隨著未來晶圓代工的產能瓶頸逐步解決，兩者將一起共同成長。

回顧去年 Computex 展，戎宜蘋表示，Intel、AMD、Qualcomm 皆推出 AI PC 晶片，品牌廠商對於 AI PC 滲透率樂觀看待，認為商用機在一年的觀望後，2025 年將看到消費者對於 AI PC 逐步採用， AI 手機也是，儘管蘋果 2024 年推出 AI 手機的銷售量反應平淡，主要問題在於 AI 功能尚未成熟，但隨著 AI 軟體的功能持續發展，長期而言仍看好蘋果「AI 殺手級產品」問世，帶動 AI 手機成長， 無論是 AI PC、AI 手機或是自駕車與其他 AI 新品，台灣相關的品牌商及零組件供應商都將受惠。