群益投顧資深研究員黃鵬睿指出,OpenAI、Meta等科技業者近期積極發展AI代理人,使AI能力從聊天、內容生成,延伸至理解目標、拆解任務、整合資訊,甚至跨工具執行工作。
黃鵬睿分析,AI產業過去高度重視模型規模,如今隨應用走向代理人,更加重視推論效率、運算效能與能源效率。當AI代理人需即時處理複雜任務,運算需求同步提高,未來須整合CPU、GPU與ASIC等異質運算資源,再透過高速互連提升系統效率。
相較AI模型與應用更新快速、競爭激烈,持續擴張的算力基礎建設,反而具備更明確的中長期需求。從晶片設計工具業者新思( Synopsys)、益華(Cadence),提供晶片架構與矽智財的安謀(Arm),到掌握先進製程與封裝定價優勢的台積電,以及輝達、博通、超微等晶片大廠,都是掌握這波算力投資商機的重要環節。
隨AI叢集規模擴大,資料傳輸也成為系統效能關鍵。復華投信投資部副理洪詩婷指出,AI基建競爭已從「算得快」延伸至「傳得快」,GPU、交換器與伺服器間資料量快速增加,使高速互連重要性提升。
洪詩婷表示,在高頻寬及較長距離傳輸需求增加下,光通訊具備傳輸效率與頻寬優勢,在AI資料中心的重要性持續提升。光模組也由800G朝1.6T升級,並向3.2T演進,帶動高速光模組、光元件與光晶片需求,成為新一代AI算力架構的重要基礎。
在產業布局上,過去受惠5G建設的部分通訊供應鏈企業,如今成長動能正延伸至AI資料中心。從高速光模組、光晶片到伺服器及高速傳輸零組件,均有望受惠全球AI基建投資擴張。部分以5G及通訊科技為主軸的ETF,持股也涵蓋光通訊及AI伺服器相關企業,反映通訊產業投資題材正由5G延伸至AI資料中心。
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