就台股歷年表現來看，1990年2月12日，台股盤中來到當時波段的高點1萬2,682點，之後台股每次碰到萬點，都慘遭崩盤，直到2020年7月才正式突破這個重要關卡，隨後台股勢如破竹地往1萬8,000點邁進。
到了2022年，由於俄烏戰爭，通膨嚴重，美國暴力升息，台股連跌10個月，拉測試1萬2,682點，並獲得止穩。之後隨著人工智慧（AI）產業浪潮崛起，台股半導體產業恭逢其時，引領台股站上2萬點整數關卡。這次台股突破2萬點後，居然屹立不墜，關鍵在台股受AI概念股和高股息ETF的驅動。投資人認為，AI是未來發展趨勢，就投資更多資金到AI相關股票，其中台積電（2330）表現優異，撐高加權指數。另外，投資新手瘋狂認購高股息ETF，也讓資金源源不絕地流向股市。原本2萬點是台股的天花板，現在變成地板。
這幾年來AI迎來爆發性成長，顛覆傳統的科技產業，在全球資本市場的相關科技股，股價漲勢更是無法想像——輝達（NVIDIA）股價在1年半內飆漲7倍多，超微（AMD）和美超微（Supermicro）的股價更是一飛沖天。到現在還認為AI會泡沫的，顯然完全不知道，我們正在經歷第4次工業革命（詳見表1）。
第1次工業革命約於1760年代興起，持續到1830年代左右。1769年英國人瓦特（James Watt）改良蒸汽機之後，用機器取代獸力和手工勞動，動力機器生產轉變的重大飛躍。煤炭是當時最重要的能源，紡織是當時最具代表的產業，也催生蒸汽火車與輪船。
第2次工業革命是在1870年至1914年間，其中西歐和美國以及1870年後的日本，工業得到快速發展。第2次工業革命以電力和內燃機的大規模應用為代表，讓工業進入電器化。用石油作為主要能源，從此進入了「石油時代」。此時內燃機的發明，開創了內燃機和燃油輪船、汽車的舞臺，當時化學、電器、石油和鋼鐵行業等領域都有巨大的創新。
第3次工業革命是20世紀中末期的信息技術革命，是隨著網路技術大規模應用應運而生，電腦的發明和網路通訊的發達，帶動資通訊產業篷勃發展；隨著電腦與IT產業的逐步發展，實現了生產流程自動化的目標，稱為「IT自動化生產」。
台灣在第3次工業革命開始發光發熱，當時台灣和美國一樣，科技公司紛紛成立，成為美國高科技公司的代工廠或供應鏈，科技企業也搭上這一波浪潮快速成長，公司紛紛掛牌上市，當時吸引一批優秀的理工學生投入此產業，網路電子科技新貴是人人稱羨的行業。
1980年，台灣首家半導體公司聯電（2303）成立。1987年台積電成立，由台積電首創的晶圓代工模式帶動封裝、設計，為台灣半導體奠定良好基礎。除了半導體產業，個人電腦和筆記型電腦，在1990年到2000年也蓬勃發展，帶動台灣科技產業黃金年代，也奠定了台灣代工王國美譽，當年廣達（2382）、宏碁（2353）、華碩（2357）、仁寶（2324），更是包辦全球9成以上筆記型電腦代工生意。
除了大企業，台灣的中小企業主的戰鬥力也十分強大，提著一只皮箱就敢到海外去找訂單，有企圖心的年輕人都希望靠創業一展鴻圖。
1990年代電子產業崛起，提供創業的溫床。有企圖心的年輕人，在美系和日系公司待了幾年，練就一身功夫，就出來開公司。有些是海歸派的年輕人，在歐美先進國家，接受高等教育，滿腔熱血回台創業。他們大多從事零組件的製造，由於善於製造和管理，公司的業績蒸蒸日上。
AI領域的最終發展
將是建立人形機器人
這一次是第4次工業革命，新興科技帶動人工智慧、機器人學、物聯網（IoT）、自動駕駛汽車、3D列印、量子電腦和奈米科技等產業。第4次工業革命的核心是AI，「凡事皆AI」是可預見的未來，它即將深遠地影響全球各地的政府、經濟和企業，我們絕不該低估未來會發生的巨變。
輝達創辦人黃仁勳在今年3月的GTC大會中展出AI機器人，他認為AI領域最終的發展就是建立人形機器人，因此，輝達正在匯集全球關鍵技術，打造AI人形機器人的軟硬體平台，包括電腦系統、生成式AI「Project GR00T」等。
台灣是科技島，也是AI島，在第4次工業革命中，一定扮演相當重要的角色。國際上3大AI公司的創辦人——輝達的黃仁勳、超微的蘇姿丰、美超微的梁見後，都是台裔美籍，和台灣的連結頗深。這3大公司的幕後推手，就是台灣的護國神山——台積電。
很多人擔心，目前的AI熱潮與2000年網路泡沫相似，會不會再形成泡沫化？歷史不會重演，但常有跡可循。AI是一場革命，在生產力方面帶來巨大效益，充分應用AI的公司最終能夠降低成本、產生更高的利潤，以及超越同業，這是一個長期的大趨勢。當前的AI熱潮與當年網路泡沫兩者之間存在明顯的差別，即使目前AI熱潮存在一些投機因素，但不至於會演變成為2000年估值，以及股價大崩盤情況。
台灣投資人何其有幸，在AI浪潮中，生在台灣，可以享受第4次工業革命的甜美果實。台灣股市將出現「一個台股、兩個世界」，AI概念股持續上漲，非AI概念股原地踏步。建議未來10年，投資人要把資金集中在半導體等AI產業上。
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