AI的榮景正要展開？ChatGPT浪潮席捲，哪些產業具投資潛力？

摘要

1.2023年由於總體經濟放緩、企業獲利看法保守，企業多選擇降低資本支出，即便是擁有大量自由現金的科技龍頭公司也是如此。然而在AI投資熱潮下，不只是財報季期間提及AI一詞的企業家數屢創歷史新高。

2.其實無論是物聯網、雲端，抑或是大家看好的AI技術，背後的共同點就是都有天文數字的資料庫需要處理，因此誰能掌握更強大的算力，誰就能更容易的搶占市場份額，而高效能AI伺服器就是使運算力大幅升級最好的方法。

未來10年，人工智慧（AI）的潛力超乎想像。根據網路數據公司統計，從2022年年底ChatGPT出現到暴紅的短短3個月內，台灣的網路搜尋次數已高達7萬2,518筆，AI儼然已成為2023年最火熱的科技關鍵字之一，眾多關於AI的報導也如雨後春筍般出現，AI的熱度可見一斑。

究竟AI為什麼這麼令人期待？若以ChatGPT這個產品來說，現階段還屬於聊天機器人的範疇內，但未來極可能成為企業重要的「人」才來源。根據路透報導，Google內部文件透露ChatGPT通過了三級工程師測驗，這意謂ChatGPT編撰程式的能力至少有大學畢業的程度，對企業而言完全有使用它來降低投入成本的誘因。

而根據Precedence Research預估，2030年全球的AI產值將達1兆5,910億美元，相比於目前已經相當成熟的半導體產業，AI的榮景可能才正要展開（詳見圖1，另一種說法是，屬於AI的「iPhone時刻」才正要展開）。

 

2023年由於總體經濟放緩、企業獲利看法保守，企業多選擇降低資本支出，即便是擁有大量自由現金的科技龍頭公司也是如此。然而在AI投資熱潮下，不只是財報季期間提及AI一詞的企業家數屢創歷史新高，包括Meta、Google、Amazon及Microsoft等科技巨頭一致表態增加AI相關資本支出，可預期AI將是未來所有企業發展的重點。

由於AI在發展初期進入門檻較高，無論是研發或投資均需仰賴海量資源，這也使得目前AI市場幾乎由幾大科技巨頭主導。反映在股價上，2023年美股主要靠科技巨頭帶動，漲幅集中在標普500指數市值前7大企業，以權值計算漲幅高達70%，完全體現了今年全球股票市場「強者恆強」的現況。

掌握算力為勝出關鍵
高效能AI伺服器需求增

自2018年新興應用題材的帶領下，包含自駕車、AIoT與邊緣運算，諸多大型雲端業者開始大量投入AI相關設備建置。根據TrendForce估計，截至2022年年底為止，搭載GPGPU的AI伺服器年出貨量占整體伺服器比重近1%，而今年在ChatBot相關應用加持下，預估出貨量年成長可達8%；2022年～2026年年複合成長率將達10.8%（詳見圖2）。

 

SemiAnalysis首席分析師帕特爾（Dylan Patel）表示，如果將目前的ChatGPT部署到Google所進行的每次搜尋中，總計需要51萬2,820台A100 HGX伺服器和410萬2,568個A100 GPU，而這些伺服器和GPU的資本支出超過了1,000億美元。若是未來AI持續發展，再加上其他新興應用題材的需求，AI伺服器帶動的產值將會相當驚人。

5月底輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳來台擔綱2023台北國際電腦展（COMPUTEX）開幕演講人，針對生成式AI趨勢，他談論了6大主題，包括高效運算、智慧應用、次世代通訊、超越現實、創新與新創、綠能永續。但最令人興奮的是，他提到NVIDIA將不再只賣晶片，而是向大企業出售整個AI超級運算系統，也就是AI伺服器。

其實無論是物聯網、雲端，抑或是大家看好的AI技術，背後的共同點就是都有天文數字的資料庫需要處理，因此誰能掌握更強大的算力，誰就能更容易的搶占市場份額，而高效能AI伺服器就是使運算力大幅升級最好的方法。

目前全球大約90%的伺服器生產都與台灣廠商息息相關，預計隨著伺服器的需求愈大，相關零組件的需求也就愈大，像是散熱、高速運算及高效電源管理等技術都是提高效率的關鍵。在這波AI新浪潮帶動運算力升級的需求下，台灣廠商可望掌握許多商機。

散熱領域應用日益增加，過去以消費性產品為主，未來還將跨入車用、LiDAR甚至是AI伺服器等應用。除了應用領域增加之外，技術層次亦隨著功耗（TDP）增加而變複雜，過去散熱普遍以氣冷式散熱（熱導管、VC）及風扇為主，而未來液冷式、浸沒式散熱將逐漸成為新主流。與AI相關的應用可運用在以下2類產品：

1.AI伺服器：趨勢上正逐漸由氣冷式散熱走向液冷式的方式，在伺服器新平台Genoa、Eagle Stream推出後，AI伺服器功耗將增加4成，隨著功耗增加，散熱模組的平均價格（ASP）也可望增加2～3成。

2.AI晶片：目前AI伺服器GPU大多以NVIDIA的A100晶片為主，技術上還只是採用台積電（2330）7奈米製程，然而NVIDIA公布新一代H100晶片將採用台積電4奈米製程，效能較A100提升6倍，與此同時功耗最高更有望增加1倍達700W，同樣伴隨著功耗增加，散熱模組的平均售價預計可增加3～4成。

下半年AI伺服器新平台及NVIDIA H100晶片都將開始供貨，預計有助於相關散熱模組公司的財報表現。無論未來AI技術發展到哪個階段，只要伺服器及晶片繼續推陳出新，相對應的效能及功耗也會增加，對散熱的需求將只增不減。

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