AI VALUE CHAIN — 產業整理
AI 產業鏈完整全景圖。
從沙子到應用的六層垂直堆疊——產品與技術由上而下傳遞,資金由下而上回流。每家上市公司都可點開 Yahoo 股市個股頁。
台台灣廠商
瓶頸全鏈供給瓶頸
趨勢規格升級方向
↓ 價值流:矽 → 晶片 → 伺服器 → 算力 → 模型 → 應用
↑ 金流:應用營收 → 雲端資本支出 → 晶片商 → 台灣供應鏈
上游:半導體
Upstream · Semiconductor1A 晶片設計 DESIGN
伺服器 CPUAI 機櫃仍需 CPU 當「總管」,負責任務調度與一般運算
ASIC 自研晶片雲端巨頭為自家工作負載客製的專用晶片
伺服器周邊晶片BMC=遠端管理晶片,讓機房可遠端監控開關機;Retimer=訊號中繼晶片,維持高速訊號品質
台信驊BMC 全球領導廠
Astera LabsRetimer
1B 記憶體 MEMORY HBM 供給長期緊俏
1C 製造與封測 FAB & OSAT FOPLP・玻璃基板為下一代封裝技術
晶圓代工受託生產晶片(foundry)
中游:AI 伺服器硬體
Midstream · Server Hardware 台廠密度最高2A PCB 產業鏈 PCB VALUE CHAIN 材料升級:HVLP 銅箔・玻纖布轉石英布
2B 散熱 THERMAL 氣冷 → 液冷,滲透率快速拉升
2C 電源 POWER BBU 從選配變標配・朝高壓直流演進
2D 機構件・連接 MECHANICAL & INTERCONNECT
2E 網通與光通訊 NETWORKING 800G → 1.6T・CPO 2026 年起導入
CPO 矽光子把光引擎直接封裝進交換器晶片旁,降低功耗與訊號損耗;NVIDIA 矽光子交換器採台積電 COUPE 平台
算力層:雲端與資料中心
Compute · Cloud & Data Center模型層
Foundation Models基礎模型=通用大型 AI 模型。商業模式為 API 計費(按使用量向開發者收費)與訂閱制;存在開源 vs 閉源路線之爭。
中國・歐洲陣營
台灣自研以繁中語料與在地應用為主的本土模型
資料與開發平台模型訓練前後的資料處理、儲存與模型託管服務——AI 的「水電基礎設施」
應用層
Applications通用助理・企業軟體 AI 化既有軟體巨頭把 AI 塞進原有產品收訂閱費
垂直應用針對特定領域的專業 AI 工具,靠領域知識與工作流建立門檻
程式開發Cursor・GitHub Copilot
法律Harvey
金融如承銷盡職調查自動化
醫療
資安趨勢科技・CrowdStrike
AI Agent能自主執行多步驟任務的 AI,目前應用端的主戰場
Agent 產品與平台
終端裝置
Edge DevicesEdge AI=在裝置上直接運算、不必連雲端;NPU=專跑 AI 運算的晶片。下一波硬體敘事。
循環能否持續?—— 整條鏈最大的爭論
應用層營收
→
CSP 資本支出
→
晶片商
→
台積電與台灣供應鏈
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目前獲利高度集中在上中游(NVIDIA、台積電、台灣供應鏈),應用層多數仍在燒錢換成長。核心問題:下游應用收入的成長速度,能否支撐上游每年數千億美元的資本支出——這決定了循環的持續性。觀察指標:CSP 資本支出指引、CoWoS 與 HBM 產能、電力建置進度、應用端付費滲透率。
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