本集讓站長小鄭為大家做一集 Q&A，包涵 AI 相關領域、AMD VS. NVIDIA、Intel 是否能夠彎道超車、PCB 廠新南向問題、先進封裝投資機會，以及 MU 上調中國禁令影響程度的後續看法。
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這邊是一些訪談精華片段
AI 相關的高速介面以及網通族群是否會有相關的機會？
03:43 短期內 AI 的主賽道仍為雲端，Edge 較像是溢出來的題材。
06:03 Edge 短期內無法與雲端匹敵主要關鍵在技術面向。一來為 LLM 的資料量，二來目前 Edge 裝置無法承擔運算所需的記憶體容量。
AI 就是未來幾年科技業的主要賽道嗎？
13:29 此問題沒有正確答案，但 AI 確實有明顯帶來生產力的提升。
AMD MI300 到底打不打得贏 NV H100？
17:13 純論運算效能可能不輸，但運算結果的重點除了運算單元外，在軟體、軟硬整合、網路傳輸這些領域，AMD 短期內仍無法打贏 NVIDIA。
Intel 可以逆轉勝嗎？
23:03 目前 Intel 在 AI 賽道上沒有太好的成效。
23:57 從半導體的晶片業的歷史來看，這個領域中沒有永遠的贏家與輸家。
28:03 由於各家的硬體差異越來越小，未來逆轉勝的關鍵為軟硬生態系。
美股在先進封裝和先進封裝設備有什麼相關標的？
31:38 美股最強的為 Intel，而全球最強的便為三大晶圓代工廠，如台積電、三星、Intel。
33:00 若探討 AI 相關封裝，矽光子領域的領導廠商為 Intel、GlobalFoundries。
33:38 設備方面，前段半導體設備大廠皆有涉足，但儘管高成長，但目前貢獻的營收比較仍低。
想詢問對 PCB 產業新南向的看法，為什麼會成為話題？
34:58 產業轉移將會帶動周邊配套的供應鏈，將有相關廠商受惠。
618 剛過，手機、3C 回來了嗎？
33:35 從供應鏈的角度觀察，下游對上游的拉貨力道仍然疲軟。
36:23 但魅族、榮耀、OPPO 表示銷售狀況比去年好，可以再觀察。
MU 上調受中國禁令的影響範圍，想問對其短中期營運有沒有新的觀點？
38:01 過去認為 MU 營運受到中國禁令影響範圍較小，由於禁令蔓延到中國的消費性產品，所以預測需要修正，從原中個位數上調為低雙位數。
40:40 MU 宣布加碼對中國西安廠的投資，且把與台廠力成合資的西安封測廠的股權買回，推估有與中國政府條件交換，換取後續審核通過的可能性，但政治因素仍難評估。
財報狗社群
本集逐字稿
威宇：歡迎收聽財報狗 Podcast，我是主持人威宇，在我旁邊的是財報狗的站長小鄭。
小鄭：哈囉大家好。
威宇：因為這禮拜五是端午連假，我們不會有 Podcast，我們突然發現糟糕這禮拜好像沒有節目，所以我們就臨時錄了一集。在禮拜三臨時錄要錄什麼東西？錄 Q&A 最簡單了，我剛剛花了一個小時在社團、在 Discord 問大家的問題，我們把它整理起來，回答大家的 Q&A。
小鄭：你這樣講好像這集節目很廉價的感覺。
威宇：沒有，我們在回答大家的問題。昨天我在想，因為我好像是上禮拜才知道原來這禮拜有一個端午連假這樣的事情，當然我先講說我是支持放假的，放假都很棒，但我突然覺得端午節到底要幹嘛？我可以理解，比方說國慶放假、中秋放假大家聚聚吃烤肉等等的，端午節放假要幹嘛？這個意義在哪裡？
小鄭：當然就是寫程式和看股票。
威宇：不是，你不覺得這個假，就它要幹嘛？清明節要掃墓 OK。
小鄭：吃粽子、立蛋。
威宇：好沒有意義，對我來說這個共鳴好低，不過我還是覺得放假很棒。只是因為端午節放假這件事情，讓我覺得有點奇怪，昨天我在想的時候，覺得端午節放假要幹嘛？完全不知道。
小鄭：要不然你要不要線上 Cowork？
威宇：我每天在工作，你知道我前兩天禮拜六、禮拜天都有進公司。
小鄭：是喔？
威宇：對，我每天進公司，不開玩笑。
小鄭：這麼猛。
威宇：對，沒錯，非常認真。
我們進入剛剛所蒐集到的一大堆的 QA，我有分幾個部分，有特別針對 AI、這種科技巨頭，有在其他產業或者是特定公司，有投資方法，也有一些其他我不知道怎麼歸類的，可能有關於我們的私人的東西、有關於財報狗的東西等等。大概有幾個主題，我們一個一個主題來。
第一個還是先來講 AI，為什麼要把 AI 擺在最前面？因為很多人問，你看它都可以特別拿出來一個主題了。首先這個網友問最近的 AI 運算已經開始炒到 Edge 這一塊了，所謂的 Edge 是不用連網，直接在設備這邊就可以有一些 AI 的處理。他說他的想法是會不會在完全實現邊緣運算之前，我們還是會用雲端運算？
也就是我們需要 AI 的地方，它直接在我們本地裝置就可以計算，在我們走到這一步以前，其實還是會有很多我們需要透過網路到一個 AI Server ，算完之後再回來。他想說如果是這個樣子的話，是不是像高速介面還有網通族群都會有相關的機會？小鄭怎麼看？
小鄭：其實我不太懂他的意思，到底是說他想了解 Edge 這邊，還是他認為雲端才是比較有機會的？
AI 相關的高速介面以及網通族群是否會有相關的機會？
威宇：我覺得是後者，因為中間我跳了一段，他提到比方說像 WiFi 6、Wi-Fi 7，當時也都說我們如果做到 WiFi 6、Wi-Fi 7，因為速度很快，是不是就可以降低邊緣運算的需求？像 NVIDIA 有個 GeForce Now，GeForce Now 是你的電腦不用很強，也可以透過網路玩那種對設備需求很高的遊戲。
因為就是在網路上面 Run 這個遊戲、在 Server Run，因為網路夠快，所以不會有延遲。所以他的意思比較是指雖然現在 AI 已經開始炒到 Edge，就是邊緣運算、本地裝置運算這樣的東西了，但是不是雲端接下來還是一個非常主流的賽道？是不是在高速介面或者是網通族群這邊的需求還是非常強？
小鄭：如果先講一個短期結論，我會偏向認為對，其實主賽道短期來看一定是雲端，Edge 我覺得比較像是一個題材或溢出來的……。可能主流的雲端已經被炒了，炒了之後，大家一定會再去溢出看還沒有什麼有相關的，也可以順便勾得上 AI 的邊的，短期我覺得的確雲端是主賽道。
如果說今天不是講短期，如果是看比較長期角度的話，我覺得這個議題可以分兩個面向來討論。第一個面向是場景，今天使用邊緣運算有一個很大的動機。其實是在於有一些情境之下，其實這些企業或個人各方面都好，會有一種情況是不想要進行雲端運算。
通常是有些跟隱私有關、跟私密有關的一些東西，其實是不傾向在雲端做運算，等於是你把你的個人資料和一些機密交付給一個外部的雲端平台。這個在我們目前一般的傳統伺服器其實就是這樣子，你看我們雖然說就是有很大的雲端平台，什麼 AWS 或 Azure 的確吃了一大塊餅。可是其實還是有超過一半的伺服器應用，是在企業內部建置，為什麼會有這樣的動機？其實並不是中大型企業都想要把所有的東西完全把它部署在一個外部資料，通常就是跟私密或機密各方面有關就對了。
在這樣的情況之下，一定會有一個需求是我今天想要在 Edge 端或是在 Local 端來做運算，但我不太確定他這邊 Edge 的定義是什麼。如果說是比較廣義的 Edge，就是 Edge 和 Local 都算 Edge；如果是比較狹義的 Edge 是除了 Local 跟雲端之外，還有一個中間就是靠近 Local 一點的這個，這我就不討論。
第一個我覺得一定有這樣的動機、有這樣的情境，可是第二個的面向是技術上能不能夠做到在 Edge 運算？我覺得這一塊站在短期，我認為 Edge 可能比較是屬於題材，或是可能應用的實用性上面還是沒有辦法跟雲端匹敵的關鍵，我覺得主要還是在技術的面向。
這個技術面向簡單聊一下好了，我覺得在 Edge 端有一些瓶頸是目前的技術上面等待突破的。比如說像現在如果是在我們的 Client 端會應用到的裝置有很多種，我相信最主要的主流可能是手機。比如說威宇你現在用的手機是 iPhone，你知道你的 iPhone 裡面的 DRAM 的容量是多少？
威宇：16。
小鄭：對，你自己也有在看一些 AI 的東西，你應該知道我們目前，或說近期 AI 一個真正被帶起風潮，或覺得它是一個已經具備超高的實用性，應該是在大型語言模型的 GPT 出現，導致它的應用性突然備受關注。可是我們都知道這種大型語言模型，它有一個非常大的特點是參數非常龐大。
威宇：對，都是幾百 B。
小鄭：我記得好像是多少？1,700。
威宇：就是幾千億？
小鄭：我記得好像一個參數就需要 2 Bytes，如果換算成所需要占據的記憶體容量，我記得好像是 2 Bytes。這個幾千億的參數相當於要運行這個幾千億參數的大型模型，如果一個參數叫 2 Bytes，這樣換算下來，我記得至少好像要 600G 的記憶體才能夠運行一個大型語言模型。
你想想看剛剛說你的手機是幾 G？16G，16G 要怎麼樣載入一個超大型的大型語言模型？當然可以說我們換其他的模型，但其實在 GPT-3 出來之前有很多 AI 模型，可能就是……。
威宇：結果就不太好。
小鄭：這個 AI 其實認真出現了至少應該也快 10 年了，第一代、第二代這樣推進，為什麼到 GPT-3 或 4 才開始爆發？就是到這一代開始，大家才看到它的實用度或推理出來的結果已經非常強大。
某些程度上在現在就是一個技術限制，我們目前會開始運用到這種 AI 來做一些主流應用的開發，超大型語言仍然是短期的主流。可是像這樣的超大型語言受制於參數需要非常大量，它所需要用到記憶體的量就非常龐大。而且另外一個部分也是記憶體這邊會產生額外需求，推理需要的上下文長度。
我們如果要推理的話，我們都要先給它一些資訊，你要給它一個資訊。因為我們語言模型在推理的話，其實是不斷運用之前的推理結果，來不斷去運算它下一個結果。如果你給它的這個資訊越大量，或是可以讓它擁有的前文越大的話，可以推理出來的結果就越精準。
我之前有問一個問題，我們現在 GPT-4 Token 數量是多少？
威宇：GPT-4 是 8K。
小鄭：Token 數是 8K，我之前不是問你說能不能到 32K？
威宇：前兩天有短暫開放三個小時。
小鄭：為什麼只有三小時？
威宇：不知道，感覺是出錯了。它有一個公告說 GPT-3.5 降價、Embedding 降價、GPT-4 有 32K，大家都可以用 32K。可是我們其實沒有收到那個信，它們有這個公告大家在傳，可是我們其實沒有收到信。那時候看我們可以用 32K，很多人都說開放 32K 了！三小時後就被收回了。
小鄭：代表我們現在可能還是只能用到 8K。像我這邊有一個數據，如果是 4K 的話，你為了要容納這個在 GPT 裡面它們叫 Token，姑且把它想像成需要的字數，它需要一定的字數的前文來作為後續推理的參考值，這個 4K 可能差不多就需要 100G 的記憶體容量，來儲存這一個。
可是你想想看站在某些程度上，我們以目前來講一定會希望參考的前文量是越大越好，因為越大的話可能就越精準，才會有這個動機問你說它 32K 有沒有開放？可是像我這邊的數據如果到 32K 的話，32K 跟 4K 是增加 8 倍，可是它所需要的記憶體數量是有點偏指數型上升，不只是需要 8 倍，可能需要到超過 10 倍以上。
如果到 32K 的話，為了要容納這個 32K 的 Token 量，它所需要的額外記憶體就暴增到可能是需要超過 1,000 GB，甚至到 2,000-3,000 GB，就是大幅增長。在這樣的情況之下，回到我們手機的記憶體只有 16 GB、32 GB，我們的電腦假如是 Mac Pro……。
威宇：我的也是 16 GB，等一下這樣子我的 iPhone 是 16 GB 嗎？我的 MacBook Pro 只有 16 GB。
小鄭：iPhone 到底是多少？iPhone 沒那麼大，最大只有 6 GB 而已；可能 Samsung 有到 12 GB，S23 Ultra 有到 12 GB。你剛剛說 MacBook Pro 是多少？16 GB。
想想看這些數字跟我們剛剛提到那幾個，為了要運行大型語言模型很大的參數參考所需要的記憶體容量，其實都很難在我們一些常用的 Local 端的裝置裡面載入。某些程度上這個就是目前技術的瓶頸，短期我覺得在記憶體或技術瓶頸上面的話，一定雲端是主流。
其實也很多人在投入 Edge 端，可是我覺得目前的 Edge 端可能更多比較像是題材，可能 iPhone 或者是某一些也是說它有額外做個什麼 AI 引擎，可是它在我們目前的手機上面的主流應用應該能發揮的有限。或者是說能夠在這個手機裡面應用到的模型，可能就要是很小參數的模型，小參數的模型可能目前能力上面就不如大型模型強。
可是當然我相信未來一定會往這方面逐步改進，我的想法是語言模型一定未來會朝這種參數要越少，可是可能推理出來的結果、運算出來的結果還是一樣，這個是一個研究方向，這就是屬於就是軟體或是模型的優化。當然另外一種就是暴力的硬體，我們也許有一天會走到隨便一台手機可能都是幾千 G 記憶體在裡面，我不知道要走多久，反正這是兩種面向就對了，這個是長期來看，短期目前的確我覺得雲端還是主流。
AI 就是未來幾年科技業的主要賽道嗎？
威宇：沒問題，我覺得這邊可能要速度要加快一點。下一個網友說 AI 就是未來幾年科技業的主要賽道嗎？比方說未來有沒有可能會出現說其實 AI 對生產力的提升並不顯著，或者是使用 AI 要花太多的能源了，這個能耗比不划算，導致 AI 類股會受挫，有可能股價會下跌。但這個下跌都只是一時的，AI 就是未來的方向，這樣的說法對嗎？
小鄭：他等於是要我們給他一個信心就對了，我跟你講這個問題沒有正確答案，這個答案一定是要到未來才能知道。就像可能在四年前很多人一直在問說區塊鏈或是比特幣是不是未來的主流？威宇，你覺得現在是嗎？
威宇：當時我就說不是了，當時到現在我都覺得不是。
小鄭：可是那時候很多人認為是，最近大跌之後可能認為是的人比較少，可是也是有人認為說這個短期，可能再過個十年它會是，所以我說這沒有正確答案。我覺得問這個問題等於是要問我個人觀點或是給你一點信心，我先講我個人的主觀，我認為 AI 就是未來沒錯，為什麼？我覺得它真的有明顯帶來生產力的提升。
如果以我們財報狗自己來舉例好了，我們以前在做美股其實在考量一件事，因為我們的用戶非常在意語言的問題，就算是看得懂英文的用戶都會跟你講，他覺得在投資美股有個很大的困難點就是語言的問題。我們以前一直在想著語言怎麼改變，可是突然有 ChatGBT 或 AI 突然發現語言的問題突然就……。
威宇：不是問題了。
小鄭：對，瞬間怎麼可以語意各方面這麼流暢、這麼順暢，突然一夕之間除了英文，還可以有很多不同語言的可能性發展。
我們以前還想說是不是如果今天要做日股，我們要去找日文的翻譯？要做韓股，我們去找韓文的翻譯？可是我現在透過這樣的 AI 技術，在這些語言的問題就順便有一個很好的解法，而且這不在文字，可能在語言、在聲音方面，我都可以看得到它的可能性是很高的。
不是一個很遠的技術，它已經是迫在眼前的，所以站在我的角度，我一定覺得 AI 在生產力上面就是實質的一個提升。它不是像可能比特幣有點……，大家還在想說到底現在比特幣的實際的應用場景是什麼，可能還不一定很明確，可是我覺得 AI 已經滿明確了，所以我覺得是。
威宇：這邊我也覺得是，因為它對生產力一定有提升，包含像剛剛小鄭提到在語言上面的處理，再來是財報狗每個工程師，就連我不是工程師全部都有買 Copilot。工程師很多人就是一定要有幫助才會買，我要明確感覺到它真的有實際的用處，所以大家都買 Copilot，就是 AI 幫忙寫 Code 這樣的東西。
再來是我們的投資團隊在整理研究報告，其實現在就真的用 AI 取代很多很多的人力，甚至到未來我們可能預期再過兩三個月，說不定我們的人力成本可能可以降到本來的 1/3，但產出可能是 2 倍以上。
我覺得這些東西都是非常明確的，我們其實不只是在花錢做 AI 的產品，我們也是 AI 的使用者，真的有花錢使用 AI，為什麼要這樣做？就是因為它真的有生產力的提升，所以我覺得它一定是對生產力有提升的；能耗比，反正我們有賺錢，OpenAI 應該也有賺錢，就都不會有什麼不划算的問題。可是在投資方面就真的很難講，因為它就算受挫，它一樣有可能是高估。
我們有講過你如果是 2000 年去投資微軟，10 年是不賺不賠，2000 年抱到 2010 年是不賺不賠；可是你說在 2000 年到 2010 年，微軟是不是大幅成長？這種作業系統 Office 或者網路是不是大幅成長？它是，這個賽道、這個產業、這個趨勢就是大幅成長，但因為 2000 年它就是這麼高，所以抱了 10 年還是不賺不賠，中間賣掉就賠錢。
AMD MI300 到底打不打得贏 NV H100？
威宇：下一個就比較偏向硬體，這個網友直接問了一個大家都問的問題，MI300 到底打不打得贏 H100？AMD 有沒有贏 NVIDIA？
小鄭：打不打得贏？是要怎麼打得贏？我分幾個面向，如果今天是問純粹運算效能的話，我不講它會不會打贏，可是我覺得應該是不輸，純粹硬體的效能。可是如果說是對這個資訊工程或是對這方面有理解的，應該都知道運算的結果的重點，不只是在運算單元，還有很多地方都是重點。比如說軟硬整合、軟體的部分、網路傳輸的部分，各方面都是重點。
如果今天是以整體的角度，我覺得其實 AMD 這一代出來，短期應該在市場上面還是比較偏小眾，對 NVIDIA 的 Market Share 的衝擊，我覺得是還好。當然它一定會有一定的市占率，因為其實 AMD 在上一代 MI200 就有一定的市占率，我相信它也會有得到一些 Gain 或成長。
可是問題是這個餅是成長很大的，比如說 AI 現在這塊餅可能幾倍幾倍在成長，所以對於 NVIDIA 而言，我的 Share 被你 AMD Share 掉可能幾 %，對我也沒什麼影響。因為這個餅還是很大，而且我還是主要的受惠者。站在我的角度，如果純粹是問這種很狹義的運算，GPU、CPU 的運算能力的話，我覺得 AMD 可能 MI300 不輸給 NVIDIA 的 H100。
可是如果是用比較廣泛的系統角度的話，打不贏，第一個在軟體或 Driver 的部分，一向是 AMD 的弱項。其實這個從 AMD 的遊戲的 GPU 就知道，AMD 的遊戲的 GPU 為什麼賣不贏 NVIDIA？為什麼賣不贏 GeForce？一個很大的原因就是它的 Driver 的支援度，不知道是什麼就是比較弱，我也不曉得為什麼。奇怪，你說它 GPU 的運算的效能能耗就是比 NVIDIA GeForce 差嗎？也沒有。
可是我覺得有一個很大的詬病，就是它的 Driver 不知道為什麼就是沒有辦法像 NVIDIA GeForce 這邊支援度這麼好。尤其在 AI 部分，我覺得軟體支援或軟硬整合其實是一個很大的重點。如果我今天是一個 AI 的軟體開發者，今天要使用這個硬體的話，我還要花很多時間做這些硬體、Driver 的配置，要全部搞定之後我才能開始開發，那多麻煩？
可是如果今天用 NVIDIA 的話，因為它現在是主流，它的軟硬整合很好，我使用的語言框架或雲端 Service，它們都已經內建很好地 Support NVIDIA，其實我一定傾向使用 NVIDIA。因為我的重點是要開發軟體，幹嘛花時間在做硬體的調校？所以以這個角度來看的話，我覺得 AI300 在廣義的系統角度是打不贏 NVIDIA。當然還有一個是傳輸，一個很關鍵的是網路傳輸的部分。NVIDIA 在不管是 Switch 或智慧網卡的布局，其實都是強於 AMD 的，這個都會導致它整體的系統就是比 AMD 好，這是我的觀點。
威宇：軟體部分我覺得有個很有趣的點，我們在講說 AI 的這種軟體工程師，大家都在哪裡工作？現在最紅的兩家當然就是 OpenAI 跟 Google Brain，這兩個就互相挖角什麼的。
可是其實很多在 Google Brain 或 OpenAI 的人會被 NVIDIA 的人挖角，NVIDIA 也有它們的軟體工程師部門，也是在研究各種 AI 應用。聽到的比較會是這個樣子，大公司像 Google、Meta、OpenAI 這幾家在搶人，NVIDIA 也會加進來搶人，偶爾還會被提一下。
可是 AMD 就不會提到，好像沒有聽到 AMD 挖了 Google Brain 的誰或者是挖了 OpenAI 的誰，比較少看到這樣的消息。不知道它們的軟體這邊支援比較弱，跟這點有沒有關？
小鄭：這一定就是相輔相成，畢竟我覺得 AMD 現在在 AI 這邊的角度比較像是後進者。後進者就是很多東西、很多面向都要去追逐，目前看到 AMD 可能先在硬體這邊發力。看到硬體這邊，說實話看這個硬體規格，你不會覺得它比 H100 差，甚至某一些面向好像還比 H100 強。
威宇：所以它能耗比較多。
小鄭：對，這個當然，可是別再管能耗了，我都是雲端運作，又不是終端手機，幹嘛管耗電？反正短期大家一定是先衝運算，可是實際上在剛剛說整個整合生態系周邊，一定還是 NVIDIA 強。可是這是短期，長期就不一定了。長期如果以我們過去看 GPU、CPU，其實你說完全追不上嗎？看不到車尾燈嗎？
其實沒有，往往過個 10 年或 8 年好了，還真的有時候會有反向超車。比如說我們再想想看 5 年前，大家講說 Intel 被 AMD 按在地上摩擦，哪有人會相信？你看過個 8 年、10 年，還真的就是十年河東十年河西，所以長期不知道。可是我說短期這一代的話，我覺得 NVIDIA 在整體系統上面是最強。
Intel 可以逆轉勝嗎？
威宇：我們講 5 年前 Intel 把 AMD 壓在地上摩擦，現在看起來有點危險，這個網友就提問了，Intel 可以逆轉勝嗎？講得好像 Intel 敗了，Intel 沒有敗，可是你大概懂那個意思，Intel 可以逆轉勝嗎？
小鄭：其實我覺得 Intel 是真的敗，這個敗我不是指它的主要產品 CPU，我覺得它在 GPU 這邊算是敗。因為 Intel 在 2014-2015 年之後，那時候好像換了一個新的執行長，新的執行長上來其實就有強調整個企業的重點，其中一個重要的方向就是 AI，那時候就是併購好多 AI。
其實你看 Intel 有併購好多比較小型的 ASIC 業者，可是以目前來看的話，其實這些併進來的小型 ASIC 的業者並沒有為 Intel 帶來很好的 AI 戰略據點。以目前來看，我仍然覺得 Intel 在 AI 的運算這邊沒有什麼太好的成效。
威宇：那它可以逆轉勝嗎？
小鄭：逆轉勝我覺得當然是不容易，但你說完全沒機會，我真的不知道。我覺得這是科技業難的部分，我們之前有聊到像 AMD 在 2003 到 2006，一度都覺得 AMD 要開始反超 Intel。可是後來大概我記得是 2008 之後，又被 Intel 反超了，又被大家認為應該再也起不來了。
再也起不來之後，結果等到蘇媽上來之後的 2014-2015 年，推出 Zen 第一代的時候，當然那個時候還沒有逆轉，好像已經開始止血了；再到 2017-2018 年 Zen 2 之後開始呈現一個逆轉趨勢。你看這很奇怪，不是很奇怪，我覺得這個就是一個科技業或半導體晶片的特徵，沒有絕對的贏家、也沒有絕對的輸家。你看 AMD 起伏那麼多次了，它現在還不是活著？
Intel 也曾經被打敗過，Intel 也不是一直都是贏家，你看它曾經也是在 2003 年到 2006 年被認為是要被 AMD 反超，那個時候的狀態跟現在很像。那個時候 AMD 在消費性 CPU 已經市占率慢慢追上 Intel，在伺服器這邊開始要發力了，想不到 AMD 做一個策略，它決定要發展 GPGPU。這個放在現在看，發展 GPGPU 這個是對的事情、先見之明；放在那個時候，被認為是導致整個企業沒落的一個關鍵。
所以我覺得很難講，它是不是真的能夠逆轉勝。可是先講它會不會一敗塗地？我目前倒是覺得它還有底氣，至少它在消費性 CPU 這邊還有底氣就對了，我不覺得在接下來未來一定會完全被 AMD 摩擦著打，或者是說 AMD 就是會完全慘死，我不覺得。可是如果是在 AI 這一塊，我目前看不出來 Intel 有什麼……，或是說 Intel 在 AI 沒有逆轉勝這個問題，因為它不是贏家，它是落後者要追逐，Intel 的問題是說它在 AI 這邊能不能夠追上。
威宇：我看它們很認真地在發展在 CPU 跑 AI 的 Framework。它們有幾個論述，第一個是說因為 AI 其實在使用有兩塊，一個是要 Training 訓練 AI，一個就是使用、所謂的推論。在推論這邊，CPU 還是比較強，所以 Intel 第一個是你們可以在其他 GPU 上面訓練，訓練好了以後來 CPU 做推論，這是第一個。
第二個是你知道如果使用正確的架構，在 CPU 上面訓練 AI 也是很快的，大家要不要來用這個架構？可是這個架構目前不太容易使用，支援的程式語言也比較少，所以它們這個生態系還不夠完整、要想辦法建立它。
小鄭：這個短期看起來就是失敗，有人相信它，Meta 相信它。
威宇：所以 Meta 失敗了，Meta 就被檢討了。
小鄭：也不能說失敗，只是 Meta 用一段時間之後它就轉向了，它就說算了，我還是發展自己的 ASIC 還比較快。Meta 真的有一度真的是用 Intel 的 Solution，好像不知道是 2020 年還是多少，我忘記了，反正它有一代真的是用 Intel Solution。
可是你看到它後來的 Solution 就不用 Intel，直接用自己的 ASIC。因為它們都有這些什麼論文或是做一些 Conference 都有提出數據，它用了自己的 ASIC 之後，不管是在訓練或推理的部分，Performance 比上一代用 Intel 的還要再好上多少。
威宇：而且很多人還會檢討 Meta 說你看你現在 AI 落後了，就是因為你當時沒有自製晶片，這個 Intel 聽了應該不太開心。
小鄭：不能這樣講，因為自製晶片不一定就贏，你看像微軟就仰賴 NVIDIA 或是模型這邊仰賴 GeForce ，當然它也沒有失敗。所以我覺得重點是在一個策略上面，Intel 你說如果它主打 CPU 的話，我覺得目前短期看起來不會是市場接受的。
我覺得 Intel 也不是笨蛋，你看 Intel 現在開始積極發展它的 GPU，而且它的 GPU 近期已經很明確，看起來是要放棄在 Gaming……。或也不是放棄，它看起來好像就是在 GPU 這邊的重點，已經更傾向是在 GPGPU AI 運算這邊，而不是 Gaming。新的執行長就強調不會放棄 AI 這邊 GPU 的路線，它們裁掉很多單位，有一些東西都賣掉，像之前把記憶體賣掉。
之前也說它們在網路相關的一些晶片也打算賣掉，它們說要專注在少數幾個高成長或它們認為是核心的部分。像 GPU 這邊，它們沒有說要切掉，它們還是認為這個是它們的核心。所以其實 Intel 站在我的角度，它們應該接下來會很認真地發展它的 GPU。
你說能不能逆轉勝？我覺得關鍵仍然是在它們的軟硬生態系，這個真的是關鍵。如果你能夠做出軟硬生態系起來的話，我覺得真的是滿有機會的。我覺得可能未來在硬體上面，大家的差異可能會越來越小，因為其實就算是 Intel 的 GPU 看起來也是會找台積電來代工。
威宇：笑到最後的都是台積電。
小鄭：你說每個都找台積電代工，到底差異性在哪？可能就在你的 Micro Architecture 微架構，還有在軟硬體的整合。這邊不用講，現在真的就是 NVIDIA 最強，剩下的幾家能不能追上？這個我不會說不能追上，可是我認為這是個重點，光是硬體追上沒什麼意義，一定要在你的整個生態系軟硬整合要做到跟 NVIDIA 能夠匹敵，這個才是你能夠追上的關鍵，我覺得 Intel 可能也是這樣子。
威宇：講到 AI，剛剛我們提了很多公司，我突然發現有間公司消失了很久，就是 IBM。為什麼 IBM 在整個我們 AI 討論裡面，消失了這麼久？它好歹在 AI 的發展裡面有一席之地——深藍，以前在講 AI 一定會提到深藍電腦，為什麼 IBM 就消失了？
小鄭：我沒有那麼清楚研究，可是如果初步現在乍想，我覺得可能有個關鍵。IBM 的角色一直比較像是品牌伺服器，我覺得品牌伺服器業者在過去的十年遇到一個衝擊，就是雲端自製白牌伺服器的崛起。變成很多時候這些硬體或者是軟硬整合的主導者，早期可能在 2010 年前都是這些品牌伺服器業者，所以那個時候可能 IBM 就是一個產業主導者。
可是你看如果是 2010 年之後，整個伺服器的硬體的規格或是軟硬體的規格，各方面的主導其實反而是像 Amazon、像微軟這些業者才是真正的主導者。我們也可以看到的確這些業者在 AI 的這個部分，看起來我覺得是比 IBM 這邊比較有具體成果。
像如果我們講 ASIC 最強的或是說成果最明顯，應該就是 Google，因為 Google 真的完全是走它自己的 ASIC 的路線。AWS 不確定它們在 AI 這邊，AWS 在 AI 這邊好像沒有像微軟或者是像 Google 這麼……。
威宇：好像也比較默默一點。
小鄭：我猜可能是因為它們在軟體的面向本來就比較吃虧一點，不像說微軟跟 Google 本來在軟體這邊是比較強的。我認為這可能是一個關鍵原因，整個產業的主導性已經從原本的中下游的品牌伺服器，往更下游的雲端業者，就是客戶自己本身就把持著規格的主導。
在這個情況之下，可能就是發展上或者各方面的，可能反而變成就是由這些下游的，像微軟、Amazon 最下游的雲端業者做主導就對了。
美股在先進封裝和先進封裝設備有什麼相關標的？
威宇：我們開始進到其他的產業裡面了，雖然很多東西也都還是跟 AI 有關，不過至少你們問的問題裡面沒有 AI 兩個字。第一個網友問，美股在先進封裝或者是先進封裝設備，有沒有什麼相關的標的？因為他說我們的網站上面有寫封裝或者封裝設備，但好像沒有先進封裝，所以在先進封裝或先進封裝設備裡面，有沒有什麼相關的標的？
小鄭：其實這個先進封裝，我不知道它有沒有什麼正確的定義，如果比較狹義的先進封裝就是要像台積電 CoWoS 的話，美股當然最強就是 Intel。其實 Intel 在先進封裝的技術也是很領先的、也是很強的，反正我覺得全球最大、最領先的三家晶圓代工業者，就是台積電、三星跟 Intel。這三家業者目前應該也是在我們一般所知的邏輯晶片先進封裝，也是最強的。
威宇：反而不是封裝廠。
小鄭：對，因為真正在先進封裝走得最前面都是這些前段的製造廠，反而後段製造廠比較是跟隨的腳步。這也沒辦法，因為這個就是產業比較主導性的差異，晶圓代工業的早期，我要提升、摩爾定律要持續前進下去，是純粹在前段製程不斷地微縮、微縮，專注在微縮就好。
可是大概到上個十年或上個五年，逐漸開始擔心這個前段的製程微縮會不會逐漸放緩，所以這些前段的業者也開始在摸索山不轉路轉，換成是在後段的封裝來進行微縮。不要講微縮，進行單位尺寸的運算效能能夠更提升。
威宇：還是講微縮好了。
小鄭：也是微縮，反正我就是要持續提升運算效能就對了。發現往後段這邊也是一條路，反而這邊前段業者本來有主導性，因為它是為了自己的主業在發展。萬一我有一天前段，大家都 2 奈米、1 奈米，1 奈米之後還有可能再下去嗎？不知道，有人認為有技術瓶頸，萬一 1 奈米不能再下去，怎麼辦？這些前段晶圓代工的業者就想說 1 奈米不能再下去了，我怎麼辦？還有一個先進封裝可以來補助。
目前你如果講先進封裝，台積電這種 CoWoS 的話，應該美股就是 Intel。如果講廣泛一點，先進封裝不要講到這麼狹義，我隨便亂講好了，AI 相關的封裝如果都算先進封裝，像有一塊很重要的可能就是矽光、矽光子。
其實美股走得比較前面的應該就是 Intel 跟 GlobalFoundries，GlobalFoundries 在矽光電這邊的技術一般認為也是一流的。其實 NVIDIA 相關的光纖，或者說像我們之前在聊 CPO，NVIDIA 的一個封裝 Solution，GlobalFoundries 是相關的供應鏈。
威宇：設備的部分呢？
小鄭：我們之前講了前段晶圓半導體設備的一些大廠，其實它們都有涉足先進封裝。比如說像應用材料、科林研發或像科磊，其實都有。其實就跟台積電有一點像，台積電雖然是先進封裝的龍頭，可是先進封裝占它的營收其實大概就是差不多 5-10%，不是它的最主流。
半導體設備也是這樣，在單純的先進封裝設備裡面，它們也是龍頭的角色或者是領先、重要的設備業者，只是說先進封裝目前占它們的營收比重還是比較低。當然是高成長，這一定是高成長，只是目前占的營收比重是比較低。像我們之前聊這個應用材料，它就說大概是在 5% 而已、不到 5%，10 億美元而已。
如果說你要找先進封裝設備的概念股，美國的這幾個半導體設備龍頭都是，只是占它們的營收比重目前是不能跟它們主要的前段製造設備匹敵就對了。
想詢問對 PCB 產業新南向的看法，為什麼會成為話題？
威宇：下一個網友想要問 PCB 產業新南向的看法，這個比較偏台股了。他說如果單純的產業聚落轉移，為什麼會成為一個話題？還是要等到消費性電子回溫以後，我們才會看到 PCB 的業績成長？
小鄭：為什麼會成為話題？
威宇：我覺得產業聚落轉移本身就是一個很不錯的話題，不是嗎？
小鄭：對，或是說為什麼這不能成為話題？因為這個產業聚落轉移，一定會帶動很多相關周邊配套的供應鏈會有機會。比如說現在一般主要是要從中國移出去，移出去就是要蓋新廠，你蓋新廠誰來蓋？移出去之後，可能要買新的設備，這個設備誰來賣？所以這個東西都會有一些連動的供應鏈受惠，所以說如果你說為什麼會成為話題？應該是說為什麼不會成為話題，因為就真的有機會。
618 剛過，手機、3C 回來了嗎？
威宇：下一個網友問 618 剛過，手機 3C 回來了嗎？下半年看好什麼？
小鄭：沒有回來，我記得在 6 月初還是 5 月底，人家就已經預告 618 很爛。因為從供應鏈角度不會是 618 那個時候才看到，因為它們都是提前拉貨，一定是上游零組件先採購、才能組裝，組裝好之後才能賣出去。已經在 5 月下半旬都已經看到，618 這個檔期下游對上游的零組件拉貨熱度是不怎麼好。它是一個季度回溫，可是如果是用 YoY 來相比，是不怎麼樣就對了，甚至是衰退我記得。所以大部分論調就是繼續看到下半年，要看下半年還有沒有機會可以再回溫，目前大概消費性 618 應該就是只有普通的季度回溫，就是季成長季節性的。而且這季節性，還有一些人認為說甚至可能比往年還要再弱一點。
威宇：真的嗎？因為我有看今天有出一些各家手機廠自己公佈的 618 的戰報，像魅族、榮耀、OPPO 都說比去年好。
小鄭：是喔？那就等了，因為如果是看上游零組件的話，目前它們覺得還好，就是普通的季節性回溫。因為下游不只是有包含最近製造，就跟上游拉完貨新製造的手機，它有存貨，會不會它存貨加進來也賣得比較好？如果是這樣其實是不錯，因為至少存貨去掉，下半年才有機會再跟上游拉更多的貨。只是說單純從上游本身來看的話，目前零組件得到的訊息是在這個檔期拉貨沒有明顯上升就對了。
威宇：當然其實也是有吐槽的新聞，它們都說反正每一家手機廠商都會說自己在哪邊是最大的贏家，人人都是冠軍。可是有人說這個看起來最大的贏家還是唯一不講話的那個，就是 Apple，現在是賣最好的。
小鄭：就看最後，我記得春節好像就是這樣，春節好像最強的還是蘋果就對了。
威宇：其他人都會講說我們哪邊第一名。
小鄭：它們會割出一個很小的區塊，說 1,500 到 1,800 這個區間我是最強，可是這個區間沒有蘋果。
MU 上調受中國禁令的影響範圍，想問對其短中期營運有沒有新的觀點？
威宇：下一題是網友詢問，之前小鄭在 Podcast 裡面有提到，你推測美光被中國制裁影響整體營收大概是中低個位數。但現在有媒體講了，美光自己的推論是低雙位數，他想問你的觀點有沒有什麼變化？
小鄭：這當然變化了，就被打臉了。因為這個不是媒體報，這是美光有發一個 8K 的訊息，大家可以自己去看一下這個 8-K。在財報狗輸入美光，看一下我們下面這個新聞功能，大家如果還不知道我們有新聞功能的，記得到我們的網站輸入 MU，往下稍微拉一點就可以看到新聞功能。這新聞裡面的功能我們就會有重訊公告，這重訊公告裡面會有個 8-K 的公告。最近美光在上禮拜五好像就有發一個 8-K 的公告，它是提到它重新評估了中國制裁，原本預估是中個位數，它現在上調它認為是中低個位數。
威宇：低雙位數。
小鄭：為什麼？我不知道為什麼媒體都不寫，因為其實人家公告就寫得很清楚，為什麼不寫？它其實在裡面有提到，它們最近在中國的一些手機 OEM 廠商客戶，開始反映有被中國的主管機關要求要審核它們使用的美光記憶體的安全性。我們之前有個觀點如果以目前來看的話，可能是有錯的，也不是有錯。
因為我們那時候有提到，如果只是範圍縮減在關鍵基礎網路建設、伺服器這邊的話，我們覺得影響還好；如果真的有比較大影響，就是要看有沒有波及到消費性的業務。那個時候初步的評估，還有後來美光第一次發的重訊公告，都認為沒有錯，符合我們預期，看起來主管機關主要是針對像伺服器或電信商這邊做監控控管。
可是像美光上星期五發表，說它們的 OEM 客戶跟它們反映，目前也被主管機關接觸要求要審核它們使用美光的產品。如果是消費性這邊也被控管的話，影響幅度當然就變大，所以目前美光是以保守角度來看，它就先預估上調到大概 11-13%。
威宇：低雙位數。
小鄭：抓個 10-11% 大概這個概念就對了。在之前可能是 5%，現在認為影響幅度再增加 1 倍，可能就到差不多 11% 這樣子。如果以美光的說法，它們手機的消費性客戶也反映，雖然它們不是所謂的這個關鍵基礎建設，可是也被政府要求要做審核，這個就一定會受到影響。
只是這個東西到底是不是就是這樣？其實我覺得政治性因素真的很難評估，我覺得我自己在看，或是大家可以拿另外一個同時間也出來的新聞一併做參考。因為美光發了這個 8K 的公告，它在講整個在中國業務受影響幅度變大的同時，它又宣布第一個它要對中國的西安廠做加碼投資。
我記得好像是 30 多億人民幣，它說它要加碼投資 30 多億人民幣在中國西安廠。第二個是它宣布決定它跟台灣的力成，台灣一個很大的封測廠。
威宇：好像是 43 億。
小鄭：43 億人民幣，是不是？好，反正差不多就是 7 億美金。它還有另外一個新聞是跟力成合資的西安的封測廠，它決定要把力成的股權買回來，力成也證實了，看起來初步也是同意它會賣掉。我覺得這幾個事情可以合併在一起看，它一方面又宣布它被中國制裁的幅度變大，一方面又宣布在中國的投資要加碼。
威宇如果是你，你聽到這兩個訊息合在一起在同一天發生，你覺得美光它在想幹嘛？
威宇：它在向中國求饒。
小鄭：沒有錯。
威宇：我多投資一點，你饒過我。
小鄭：對，沒錯。接下來應該就是美光的 Earnings Call 季報發布了，一定會很多人問它，我相信這一點一定會問。因為我覺得這個兩個時間點這麼剛好，我自己猜測，這會不會是一個中國政府對美光要求的條件交換？因為它們一直說它們要不斷地向主管機關爭取這個，算是制裁嗎？或是審核的通過，它們要爭取，要怎麼通過？
我們在之前有聊到，我個人認為其實產品的安全性不是問題，我覺得真正的問題是中國應該會拿你這個供應鏈的問題。你會不會因為一些地緣政治的因素，導致你供貨突然中斷？它會以這個供應鏈中斷，這種供應安全性的理由來做它審核不通過的可能性。如果這樣搭配起來的話，我覺得聽起來是滿合理的，因為有可能中國政府要求美光為了避免供應中斷，可能要求你要在中國這邊設廠投資。
如果這個就是讓你審核通過條件之一的話，看美光宣布它要加碼投資西安，還有把力成合資的這個股權收回來，我覺得這個就有道理。只是是不是做這件事情，它在中國的業務審核各方面就沒問題了？不知道，真的不知道。而且這週好像還有布林肯也要去訪問中國，重點就是美中關係能不能改善。
如果這一些一切當然都是往好的方向、理想的方向走，美中的關係透過這樣子的一個算是面談嗎？逐漸和緩，再加上美光也同意在中國加碼投資，也滿足了中國政府的一些要求，也許這個制裁到最後就又通過。這就有點像就是去年 10 月，應用材料或者是科林研發都對美國的制裁先估一個比較大的影響值，到這一季它們通通就說美國又放行了部分的設備可以出口給中國，所以它們又通通調降這個負面影響。
這個也是一個有可能的方向，只是目前不確定。綜合起來看的話，我覺得第一個為什麼影響範圍會上調？就是中國政府已經開始不只是針對什麼關鍵基礎建設，它們現在連消費性業者也要關切一下。再來是美光為了要討好求饒，或者是想辦法就是能夠通過中國審核的刁難，看起來它們在做的動作就是加強在中國的投資來滿足中國政府，大概就是這樣子。
威宇：我發現我們其實現在才講完兩個 Part，第二個 Part 大概才講到一半而已，但我們已經錄一個小時了，我覺得夠了。
小鄭：太棒了。
威宇：剩下的我們下一次再來錄。
小鄭：留一點給下次。
威宇：下次再找時間來錄，我們這集就先到這邊。我們接下來還有一些題目，可能是對於一些投資方法、對於財報狗這間公司或者我們團隊成員的一些問題，我們就留到下一次再來錄。這集就先到這邊，有任何的問題都可以在 Apple Podcast 或者 YouTube 留言，我們每個問題都會看。下週再見，大家端午節快樂，拜拜～
作者：財報狗
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