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2026年AI還會多強?投資「AI供應鏈」比買台積電、輝達還更賺錢?

圖片來源:達志影像
摘要

自2023年NVIDIA啟動生成式AI投資浪潮以來,AI已成為推動全球半導體產業成長的核心引擎,並帶動台灣資本市場表現顯著優於主要成熟市場。儘管相關資產價格已歷經3年上行,市場開始關注AI成長是否於2026年前趨緩,甚至反轉...。

生成式AI自2023年中快速商轉後,已連續3年成為全球股市最重要的結構性主題之一。台灣市場在台積電與其供應鏈帶動下,不僅持續創高,整體表現亦階段性超越美股。

然而,隨著AI相關資產累積可觀漲幅,市場開始重新評估:當前AI成長是否已反映至價格,2026年之後是否仍具延續性動能。

若將短期股價波動與投資情緒暫時擱置,單純從產業需求與資本支出結構觀察,AI仍處於中期擴張階段,而非循環尾聲。

根據PwC最新發布的半導體與AI產業展望,全球半導體產值於2024年約為6,270億美元,預估至2030年將達到1兆3,000億美元,年複合成長率約8.6%。

值得注意的是,此成長並非僅來自資料中心與AI加速器,亦同步涵蓋車用電子、智慧家電與工業應用,顯示AI與物聯網正在重塑整體半導體需求結構,而非僅限單一終端市場。

若進一步聚焦AI直接相關的基礎建設,全球伺服器市場規模預估於2030年突破3,000億美元,年複合成長率接近12%。同時,AI模型對頻寬與延遲的要求,亦推動全球網路基礎建設於2027年後穩定站上2,000億美元規模,顯示AI投資不僅是算力競賽,更是全面升級資料傳輸與雲端架構的長期工程。

能源需求則是另一個經常被低估的關鍵變數。

即便不考慮AI訓練本身的高耗能特性,全球半導體先進製程擴產已顯著推升用電需求。PwC預估,2030年全球數據中心用電量可能較目前水準增加1倍以上,其中AI新增用電需求自2025年後呈現加速曲線。這意味著AI的成長不僅體現在晶片出貨與資本支出,更深層地牽動能源、基礎建設與長期政策配置。

在此背景下,台積電作為先進製程的核心供應者,其長期擴產計畫仍具高度可見度。更重要的是,AI投資的外溢效應正持續向供應鏈擴散,而非僅集中於單一龍頭。從投資角度來看,理解台積電供應鏈的結構位置,已成為評估AI多年成長紅利不可或缺的一環。

在原材料端,矽晶圓仍是半導體製造不可替代的關鍵投入。

崇越長期代理日本信越矽晶圓,並隨台積電全球布局同步設點,涵蓋台灣、日本、中國、東南亞以及美國亞利桑那與德州。這種高度貼近晶圓廠區的營運模式,使其在先進製程擴張下,具備穩定放大的營收與獲利結構。

相較之下,中美晶則採取多元布局策略,除矽晶圓外亦切入車用、再生能源與碳化矽材料,為其成長動能提供不同於單一客戶的彈性來源。

在資本支出最直接受惠的廠務工程領域,亞翔與漢唐代表了2種不同但同樣具吸引力的商業模式。

亞翔除承接晶圓廠工程外,亦參與商辦與公共工程,能在半導體投資波動時維持一定程度的營運平衡。漢唐則高度聚焦先進製程客戶,長期深度參與台積電、聯電及國際記憶體大廠的關鍵廠務工程,隨台積電赴美、赴日擴產,其訂單能見度與毛利結構亦同步提升。

至於產業鏈的最後一哩路,封裝與測試在AI時代的重要性正快速上升。

隨著先進封裝與高頻高速運算需求增加,封測已不再是單純的成本環節,而是良率、效能與交期的關鍵保證。日月光投控以封裝為核心業務,長期承接台積電大量訂單,封裝營收占比超過8成。

京元電則以測試服務為主,近9成營收來自晶圓與產品測試,應用橫跨資料處理、通訊、車用與工業,實質反映台積電產品最終交付前的品質驗證需求。

整體而言,AI投資並非僅由台積電與NVIDIA兩家企業獨享,其所帶動的是一條自材料、設備、工程至封裝測試的完整產業鏈擴張。

對長期投資人而言,將視角由單一龍頭延伸至供應鏈,有助於在AI成長週期中提升報酬的延續性,同時分散單一公司估值波動所帶來的風險。在AI尚未進入成熟期之前,這條供應鏈仍可能持續成為全球資本支出的核心受益者。

本文內容僅供參考,無任何買賣建議,投資人應謹慎評估,風險自負。

本文獲「玩股網」授權轉載,原文:被AI擠壓的世代!被動元件-華新科、矽晶圓-環球晶報價喊漲下,市場現實面的隱憂

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