隨著AI成為投資界最炙手可熱的名詞，對沖基金 Light Street Capital 的分析師－Glen Kacher 提出了「AI 5」來取代「七巨頭」，他認為輝達（Nvidia）、微軟（Microsoft）、超微(AMD)、台積電(2330)、博通（Broadcom）才是當前領導美股市場的股票，除了近期股價確實為領頭羊外，本文將分析在 AI 競爭的賽道上，為什麼它們有資格成為最被關注的 5 檔股票。 除上述 5 檔外，本文認為還有一檔漏網之魚－字母（谷歌母公司，Alphabet），也許是近期它股價並沒有特別表現，所以被排除在「AI 5」外，但不管是 AI 晶片還是大型語言模型（下稱 LLM），該公司都不容小覷。 另外，隨著晶片的發展，生成式 AI 的應用也越來越多，不過多數應用的規模仍端不上檯面，目前屬科技巨頭中的微軟、字母公司最有可看性。因此接下來的內容將討論晶片和生成式 AI 應用，這兩個領域目前的發展狀況、個股的優劣勢和展望，供讀者參考。 輝達今年股價狂飆近 80%，這兩大風險要密切關注 說到「AI 5」，投資人最先想到的應該是通用圖型處理器（下稱GPU）的晶片設計公司－輝達，它一季又一季逆天成長的財報，讓市場為之瘋狂，2024 年第 4 季（本文季度皆指財政年度）營收年增率 265%，公司也預期下季將維持 234% 的高速成長，這樣的好消息帶領整體股市不斷向上衝。 撰文當下（3/15）輝達股價今年以來漲幅近 8 成，即便有小幅回檔，多頭格局也仍尚未被完全打破，但其股價不是毫無風險，預計今年下半年開始市場預期不再強勁，加上估值今年以來不斷向上擴張，投資人需要居高思危，而整體產業狀況也有 2 點要持續關注： GPU 供需逐漸得到緩解： ChatGPT 剛推出後，不只是科技巨頭搶買 GPU，連美國許多新創公司也下單不少，但現在熱潮不比當時，早期的積壓訂單逐漸被消化，GPU 相關供應鏈產能也不斷提升，這都使得供需狀況逐漸改善，價格將得到緩解，也讓輝達成長力度慢慢趨向市場預期。 超微和字母公司的 AI 晶片競爭力逐漸提升：對 AI 模型開發者來說，這兩家公司的晶片逐漸成為輝達 GPU 外，不錯的替代方案。先來比較都以 GPU 作為 AI 晶片架構的輝達和超微，其實它們進入 GPU 市場的時間差不多都在 2000 年前後，但比起超微，輝達更加專注於這個領域的發展，因此在軟、硬體和開發生態上拉開不小差距。 超微最新頂規 GPU－MI300X 的效能其實沒有落後輝達 H100 太多，但晶片表現在這個賽道上是基本功，採用率才是重點，而這取決於微軟、Meta、OpenAI 是否持續大量購入 MI300X，就目前看來這趨勢持續進行，加上該公司在上一季度的電話會議中，給出的財報指引過於保守，僅預計營收年成長 1%，因此應能在下次輕鬆擊敗預期，若是下次公布財報時，市場情緒樂觀，超微股價有高機率在公布後看到不錯的漲幅。 TPU為神經網路運算而升，推論上有超越 GPU 的優勢 字母公司則是有別於輝達和超微，自行開發了張量處理器（下稱 TPU）這個架構，且目前比起超微 GPU，TPU 更能與輝達 GPU 相比擬，當初 AlphGo 打敗世界圍棋棋王李世石時，使用的晶片正是第一代 TPU。 GPU 的「G」代表通用性，因此被廣泛運用在各種需要平行運算的領域上，像是圖像處理、加密貨幣挖礦、機器學習等。TPU 則是擅長特定領域，也就是深度學習和神經網路運算，這正是目前生成式 AI 最重要的一環，也因為它的先天優勢，效能要追上輝達 GPU，並非難事。 根據字母公司所發表的 Gemini 模型技術論文指出，該模型是使用 TPUv4 而非輝達 GPU H100，雖然不少人認為，這份論文的模型實測有「灌水」嫌疑，但多數人仍默認 Gemini 與 GPT-4 是同等級模型，背後也代表著 TPU 已經具備與輝達 GPU 相當的實力了！ 另外值得提及的是 TPU 在推論上的表現。建立 AI 模型可以粗略分為兩階段，訓練和推理，前者是訓練一堆資料，後者則是利用訓練好的模型，計算出需要的結果，像我們和 ChatGPT 聊天，而它理解並生成文字，就是推論的過程，往後生成式 AI 的應用越來越多，也代表著推論工作越來越重要。 最近一次輝達的財報電話會議上，黃仁勳也曾表示，「我們在推論的業務上，已經有顯著的成長」，並估計推理占總工作負載的 40%，雖然這趨勢意味著晶片需求量增加，但若進入到推論，輝達的優勢就沒那麼明顯了，因為比起 GPU，TPU 更是為推論而生，不只是效能，成本上也有很大的優勢。 博通是 TPU 最大功臣之一，台積電受惠於超微GPU和TPU TPU 有這麼好的表現，博通的參與功不可沒，字母公司負責晶片前半段的設計，而博通完成後半段的物理實現，簡單來說要根據晶片設計圖，精確地在晶片上佈局電路和其他元件，這一步驟直接影響最終晶片表現。之所以找博通合作，是因為它是一家網通晶片設計的領導廠商，進行 AI 運算時，會需要晶片、伺服器之間的通訊，才能發揮強大的運算效能。 不過，去年就曾爆出字母公司與博通在產品定價上，常常意見分歧的消息，甚至說兩家公司要拆夥，但畢竟字母公司在晶片領域的著墨較淺，還是得倚靠博通的技術，目前看來，至少近 3 年內，字母公司還很難擺脫合作關係，因為在產能拉升初期，不太需要貿然行動、賭上降低晶片效能的風險。 另外，雖然 TPU 也可能面臨 AI 晶片供需不再吃緊的問題，但它的產量才正開始爬升階段，且隨著市場推論需求越來越多，將會一步步瓜分 GPU 的市占率，因此看好字母公司和博通的股價和財報，在今年剩餘的時間中，比起輝達和超微，會帶給市場更多驚喜，股價拉回都是買點。 至於台積電，如大家所知，在晶片製造上幾乎沒有對手，雖然上次法說會中，台積電表示目前英特爾（Intel）18A 製程相當於台積電 N3P 製程，但英特爾預計 18A 在 2025 年才會量產，屆時 N3P 良率、技術都已穩定發展。另外在先進封裝（主流技術為 CoWoS）的部分，台積電將受惠於超微 GPU 和字母公司 TPU 的產能拉升，因此預計今年股價也有不錯表現，有拉回都是買點。 微軟生成式 AI 應用有 2 雙引擎，字母估值低等待股價發酵 隨著 AI晶片、LLM 的發展，生成式 AI 的應用日漸增加，但還沒有出現真正的引爆點，只有主要用在企業端的微軟 Copilot 獨挑大樑，字母公司雖然近期也開啟 Gemini 的訂閱服務，該服務與谷歌雲端綁定，但市場看起來興致缺缺，其他則是一些零星、特定領域的應用，還很難對它們做出評論。 雖然去年市場對於微軟的 Copilot 抱持高度信心，但近期卻有不少企業端對於 Copilot 仍有些疑慮，主要是現階段需要過多的人工干預來搭配使用，這讓使用者認為該服務所帶來的生產力提升有限，再加上最新一次的電話會議，微軟也沒詳細給出 Copilot 目前採用的狀況，因此市場降低對於該服務的成長預期。 即便如此，有鑑於微軟的雲端運算平台－Azure，自從導入 OpenAI 的生成式 AI 模型後，一直看到不錯的成長，預計這將為微軟帶來不錯的評價和股價上漲力度，有拉回都適合佈局。 另外字母公司在推出 Gemini 後，也宣布了訂閱服務，其實字母公司的 Gemini 真的很厲害，基本上是與 GPT-4 同等的大型語言模型，但在發布會後，關注度並沒有很高，甚至有很多負面的反饋，主要是因生成出來的圖片有「過度政治正確」的問題（指在 Gemini 的世界中，白人被從人類歷史中抹去，例如輸入教宗圖片，會出現黑人教宗），消除了大家對於 Gemini 的信心。 這並非是個單純的錯誤，該公司內部早已發生過不少次種族歧視的問題，像是白人若想要升遷，可能會受到高層的阻礙。字母公司的軟、硬體實力其實無庸置疑都是最頂尖的，但最大問題出在公司內部管理，比起推出更好的產品，如果有天換掉現任執行長，股價應該會暴漲非常多。 儘管如此，字母公司的估值一直跟不上其他直接受惠於生成式 AI 的公司，若不想追高的投資人，很適合買進該公司股票，慢慢等待股價發酵。 （圖：Shutterstock；本文內容純屬參考，並非投資建議，投資前請謹慎為上）