EP449 | 😸 — 2024-05-01

本集主要市場話題

  • 受邀參訪工業電腦龍頭「煙華」新事業群,聊 Edge Computing 與 Edge AI 的產業樣貌
  • NXP 財報與車用晶片復甦進度觀察
  • 特斯拉股價單週暴漲 20%、30%,主因 FSD 在中國市場落地
  • 中國對特斯拉的資料在地化法規要求,以及「舔共」爭議的產業觀察
  • QA:退休提領法則、台灣房市只漲不跌現象、ETF 部位轉房貸資金規劃、AI 伺服器機殼供應鏈(美商雲達 ZT 等)近況、LLM 模型比較與嵌入式 AI 應用機會

謝孟恭的觀點與看法

  • 工業電腦(IPC)產業本質是「量小且雜、但毛利較好」,客製化程度高,客戶忠誠度也比消費性產品高很多;近年大量電子科技集團積極併購 IPC 公司,看上的正是這種高毛利溢價能力與客戶黏著度。
  • 對 Edge Computing 一詞的定義,他個人偏好聚焦在 Edge Server(電信商 G 端,以及醫療、法律、會計客戶的 In-house 伺服器),而非泛指手機筆電這類終端裝置。
  • 認為只要緊盯 NVIDIA 的 Jetson(逐字稿轉錄為「Jackson」)出貨狀況,大致就能判斷工業物聯網與 Edge Computing 爆發的進度。
  • 目前 AI 在工廠、醫療端最容易導入的應用是視覺辨識(檢料、良率檢測),因為改動產線流程最少,客戶接受度較高。
  • 公控與物聯網的復甦,預估落在今年第三、四季左右,會落後消費性電子幾個月到一兩季;AIPC(如 Qualcomm 的 ARM PC)第一波產品預期價格競爭力不足,成績不會太好,要等明後年價效比才會改善、上升速度才會加快。
  • 車用晶片復甦尚未到來(綜合 NXP、ON Semiconductor、德州儀器、台積電法說會的說法判斷),保守估計最快要到 2024 年底到 2025 年初才會慢慢走出來,且屆時仍要搭配當時的利率水準——若美國利率維持高檔,車貸負擔重,換車需求可能被遞延甚至轉向二手車。
  • 對特斯拉這波大漲的分析:認為主因是 FSD 在中國市場落地,讓「中國市場可能被卡脖子」的隱憂消除了大約一半,但不認為中國車廠會因此全面放棄自研自駕(仍會持續投入,搭載 NVIDIA 車用平台開發自己的模型),只有在成本或競爭打不贏時才會轉向採用授權合作。
  • 預期 FSD 未來會出現中國版與海外版兩套系統,因中國要求資料在地化(車外人臉資訊需匿名、座艙資料須留在當地資料中心處理、需告知車主資料蒐集情形),且特斯拉必須與百度合作取得高精地圖授權才能落地。
  • 認為 FSD 模型本身被「偷走」複製的風險不高(開源模型擺在那,別人不見得做得出來,且領先者已經用更大算力往前跑),反而工廠管理方法、壓鑄機這類實體製造技術較容易被學走(舉例小米已採用壓鑄機技術)。
  • 對特斯拉「舔共」批評的看法:認為這是所有在中國做生意的美系科技龍頭(輝達、蘋果、Meta、華為進)都面臨的現實處境,基於股東利益考量,他們會持續配合中國市場規則經營,直到真的被打壓才可能退出;若用同一標準檢視,輝達持續以 H100、H800、H20 等調整規格晶片對中國出貨,更該被拿出來檢視。並指出 Meta 其實已算相對退出中國市場的少數。
  • 自陳近年刻意降低自己跟「股票圈」的連結,節目也刻意避免喊盤式的事後諸葛發言(例如不會在特斯拉大漲後宣稱「早就叫你買」)。
  • AI 工具使用心得:目前工作場景最推薦 Anthropic 的 Claude(翻譯、重點整理、問答表現優異),但整體應用整合與娛樂體驗上,ChatGPT 做得比較好。

提到的產業與趨勢

  • 工業電腦(IPC)/Edge Computing:核心討論公司為煙華(詳見下方「具體投資建議」段)。談到科技集團併購 IPC 公司的風潮,逐字稿原文提及的併購案(可能存在語音辨識誤差,原文照錄不加更正):Tesla 買了立端、瑞玉買了晶蓮、友達尻了凌華、JASTA 買了微田、友通、奇洋、華碩去買瑞船、華漢入股盤移,以及仁寶、普達近期也切入 POS 機殼生意。
  • NVIDIA Jetson(轉錄為「Jackson」):視為觀察 Edge AI/工業物聯網出貨力道的重要領先指標。
  • 視覺 AI:目前工廠、醫療端 AI 導入最容易落地的方向,預期將帶動更多鏡頭、CIS 及 MCU 需求;點名新唐、盛群為接下來可觀察的重點,盛群法說會上已看得出稍有打底跡象。
  • 車用晶片:NXP、ON Semiconductor(逐字稿原文「ONSTM」)、德州儀器、台積電——綜合這些公司法說會判斷車用復甦還沒到。
  • 特斯拉(Tesla):近期股價單週大漲 20%、30%,主因是 FSD 在中國市場落地放行。
  • 輝達(NVIDIA):在中國自駕(L2)相關 solution 市占最高,並持續以 H100、H800、H20 等調整規格晶片對中國出貨。
  • AI 伺服器機殼供應鏈:美商雲達(ZT,未上市、Microsoft 的 Tier 1 供應商)近期傳出品質與服務態度不如台廠的「鬼故事」,可能面臨 CSP 降規風險;SMCI 被他形容為「美皮台骨」;銀邦爭議已鬧很大、股價已腰斬;秦城主要客戶偏向 AWS;機殼廠代號 8210 前陣子法說會釋出正面的展望上修。

本集出現的具體投資建議(歷史紀錄,非現在立場)

  • 煙華:謝孟恭在參訪後表示,若要「插旗」20 年後仍在台灣、且持續成長的公司,煙華一定是其中之一;理由是其多 BU 分散佈局能對沖景氣循環、IPC 客製化生意毛利較高,以及客戶一旦導入其產品就不易被替換的高黏著度特質,他認為這樣的商業模式註定讓公司能穩穩地向上成長。

提問箱 QA 回應(僅列與市場/產業/個股相關的提問)

  • 提問人問 4% 法則(每年提領金額若小於年支出即可視為達成財富自由/退休門檻)這個想法有沒有錯:孟恭回應想法沒錯,但提醒不要被課程或賣書仔搞得過度焦慮,沒有人能保證未來一定順遂;財富自由的關鍵其實在於「物慾」,只要持續維持儲蓄與投資的習慣,不必執著算準某個退休時間點。
  • 提問人問台灣房市「只漲不跌神話」的觀察:孟恭分享自己林口的房子什麼都沒做就漲了約四、五成,坦言即便如此他仍選擇把錢留在股票市場而非買房,因為股票報酬相對更好,但也承認台灣房市在過去只跌過幾次、需求非常強勁;並吐槽網路上整天罵房價太高的人,某種程度上其實都是潛在買盤。
  • 挨大安問:手上現金不多、大部位是這幾年定期定額買進的 ETF,想捏軟買房,問趁大盤還在高檔賣掉 ETF 是否是好做法,以及買房後只留一點緊急預備金會不會太冒險:孟恭回應關鍵要看房貸支出占薪水比例是否過高(理想是三成以下,雙薪家庭較有機會達成);若必須把 ETF 全部賣光只留少量預備金才能買房,代表資金抓得很緊繃,提醒風險;另外提供替代方案——用股票質押取得資金(以台灣大型 ETF 為例,利率大約可壓到 2% 左右,跟房貸利率相近),但強調這是槓桿操作,提醒一般聽眾不要因此貿然擴大槓桿部位。
  • Ethan Farm/Melody 謝問美商雲達(ZT)在 AI 伺服器供應鏈的狀況,以及台廠相關供應鏈銀邦、秦城最近傳出的「鬼故事」:孟恭回應 ZT 因為買不到股票大家較少討論,但它是 Microsoft 的 Tier 1 供應商;近年有傳聞說 ZT 作為美商「不夠拼」,品質和態度不如台廠,可能因此在部分 CSP 客戶端被降規;相較之下 SMCI 雖然也在美國上市,但骨子裡是「美皮台股」,員工管理較偏台系業者。針對銀邦、秦城,他認為兩者狀況不太一樣:秦城主要做 AWS 較多;銀邦爭議已經吵很兇、股價已腰斬。他也提到機殼廠商在新 AI 世代走向 ORV3 標準化規格後,競爭會越來越激烈,所以他本來就不特別看好這類機殼廠,但個別公司仍要拆開來看(例如 8210 前陣子法說會釋出很好的展望上修)。
  • Goodat 問自己聽了兩年節目卻還沒買進大盤指數 ETF,想請孟恭罵醒他:孟恭回應不會罵醒他,他從不散播 FOMO 情緒要求別人一定要投資,只會很老實地說「沒有投資在通膨時代真的蠻虧的」;並延伸談到人要學著接受生命無常、做好當下,不需要為了太遙遠的未來想太多。
  • 股市小太陽 AI 全家桶問各大 LLM 模型的優缺點,以及嵌入式(Embedded)AI 有哪些應用機會:孟恭回應目前工作使用上最推 Anthropic 的 Claude,表現非常好,尤其是翻譯與重點整理;但整體應用整合與娛樂性上,ChatGPT 做得比較好(如畫圖、畫表格等)。關於嵌入式 AI 應用,他呼應前段煙華的討論,指出目前多用在工業相關場域,還沒有看到明確能快速普及匯入的方向,現階段仍聚焦在視覺辨識應用上,若之後觀察到新的機會會再跟大家分享。

觀點變化(對比先前)

考古回填,觀點演變由綜述階段處理

一句話總結

本集謝孟恭藉參訪工業電腦龍頭煙華延伸談 Edge Computing 與視覺 AI 的落地契機,並分析特斯拉這波大漲背後 FSD 中國落地與地緣政治現實的邏輯。