【理財周刊1074期封面故事】飆速革命


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2021/03/25  |  第845期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份
 
 編輯小語 台股亮紅燈?
 封面故事 AI人工智慧投資不減反增
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台股亮紅燈?
文.洪寶山

台股從一九八七年解嚴以來,最多連續上漲五年,是二○○三至二○○七年,當時是iPhone 4讓手機從功能型進化到智慧型手機,象徵著從電腦互聯網時代,進化到手機上網時代,讓移動辦公室概念也順應而起,無線上網的需求推升了當時的台股以擠進蘋果供應鏈為投資人追捧的年代。

回顧台股 歷年來翻倍行情

當時的宏觀經濟背景是聯準會因應千禧年的網路泡沫的經濟衰退,從二○○一年初到二○○三年中,美聯準會十三次降低利率,從6.25%一直到1.00%,以應付不景氣,是自一九五八年來最低值,讓加權指數從二○○二年收盤價4452點漲到二○○七年9859高點,累積漲幅達1.21倍。

另一次加權指數翻倍的行情是一九八七年1039低點漲到10843高點,連漲三年累積漲幅達9.43倍,是台股最猛的一次,當時台灣剛開放,累積多年的儲蓄與人才開始流動,各行各業蓬勃發展,加上台幣升值推升土地資產價值,上市公司掛牌數少,在資金充沛、籌碼稀少的背景下,創造了第一次全民皆股的萬點行情。

但經過一九九○年從12682跌到2485點的崩盤,股市推動改革,上市公司家數越來越多,但台灣的人才與資金流向中國,籌碼變多、資金外流,後來的大多頭年大多以連續上漲兩年為主。

例如一九九三至一九九四年、一九九六至一九九七年、二○○九至二○一○年、二○一六至二○一七年等,最主要的原因是,台股加入MSCI後外資讓價值投資抬頭,市場盲目追籌碼的現象逐漸理智冷靜,會開始考慮基期與成長性的相關性問題。

所以除非是世代交替的新產品,強勁的需求足以支撐企業連續二至三年的業績成長,否則通常來說,前一年大漲的股票,隔年因為比較基期的關係,往往會陷入叫好不叫座的高檔震盪或拉回整理。

以古鑑今 注意一萬六風險

二○二○年的大多頭,加權指數從8523低點漲到16579高點,94.52%漲幅,架構在疫情突然爆發,資金與籌碼被迫重新做了一次洗牌,又加上美國總統的更迭,聯準會宣示強力支持零利率到二○二三年,產業供應鏈大亂,造成市場多空分歧,加權指數就在九○後的新世代投入市場,重演了一九九五至一九九七年的軋空手大多頭,這是台股第三次連續漲三年的多頭行情。

回顧歷史,最主要的用意就是以古鑑今,且不論年底行情最終收盤情況如何,對於理智的投資人來說,歷史會不會重複發生的這層疑慮,在年初的第一季規劃資金布局時,自然會考慮到在16000點附近投資的風險,特別是老股民的印象中,景氣對策燈號來到紅燈時,往往代表著台股可能接近或正處在高點轉折附近。

景氣紅燈 指數離高點不遠

國發會日前公布景氣燈號指出,受惠於金融面、生產面及出進口表現俱佳,元月景氣綜合判斷分數升至37分,創下二○一○年十月以來最高,景氣亮出連續第二個月黃紅燈,反映台灣經濟增溫,預期首季有機會看到代表熱絡的紅燈。

上一次景氣對策燈號亮紅燈是二○一○年八月,當年度加權指數高點出現在一月,有領先拉回的作用;這次16579高點出現在二月,不排除第二季財報公布前,加權指數處在整理格局。

自從傳出車用晶片短缺後,日德美三強動用政治關稅力量,聯電、台積電承諾幫忙協助之後,股價就進入整理,儘管加價插隊挪出產能,但無法揮去低利潤的車用晶片排擠高利潤的消費性晶片,就連聯發科也一併陷入整理,現在南韓也要聯電與台積電協助生產車用晶片,台積電終於正式跌破季線,跟上ADR早早跌破季線走勢。

台積電三月十七日除息2.5元後,演出貼息走勢,外資自一月十一日的584元開始賣,截至三月二十四日576元收盤價來看,算是賣在高點。

土洋對作 英特爾題材作祟

外資賣不停的其中一個原因便是一月份炒作英特爾將高階晶片委外代工的預期落空,當時台積電是從500元開始炒作這個題材,如今題材落空,籌碼出現土洋對作,特別是台積電股東人數創新高,融資也增加,得知現階段台積電籌碼不具備多頭優勢,外資何時回心轉意,台積電甚至加權指數才有重新挑戰新高的機會。

疫情之後,台積電從235元低點漲到679元,用黃金分割率估算,其0.382的強勢整理支撐落在509元附近,正好是炒作英特爾委外代工題材的起漲區,與半年線530元共同形成下方的支撐參考。另外台幣連續三周貶值,來到28.5元,讓出口緩了一口氣,何時止貶回升,也可做為台積電與加權指數轉強的參考。

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AI人工智慧投資不減反增
文.高適

去年肺炎疫情爆發不僅沒有阻礙企業對人工智慧(AI)及機器學習(ML)的投資,反而加快採用的進度,全球電信商也在疫後開始積極佈建5G基礎設施,有助各應用場景商機陸續實現,相對應的AI裝置及AI晶片需求將進入快速成長期。

企業數位轉型擴大AI需求

根據麻省理工學院技術評論洞察(MIT Technology Review)與全球矽智財(IP)大廠安謀(ARM)聯合製作的報告「全新的視野:擴展人工智慧領域」中,對三○一位企業與科技領袖進行的調查發現,有38%的受訪者表示AI投資計畫仍維持不變,沒有受到疫情影響,32%表示這次危機加速了他們的計畫,尤其在已經實施AI策略的企業組織中,對於AI計畫維持不變與加速的比例更高。

另根據演算法平台Algorithmia的調查報告(針對四○三位於營收超過一億美元且參與機器學習計畫的公司領袖進行調查)顯示,鑑於遠距上班正在加速數位轉型的進程,企業IT部門仍在增加與ML相關的預算及人力資源。這顯示出企業已將AI及ML技術及人才是為提高生產力及彈性的策略投資。

富蘭克林華美投信表示,以AI為物聯網核心,5G讓物聯網展開全面應用,並驅動AI商機無限,企業資金源源不絕投入後,AI升級將引領人類生活改變。預估自駕車、衛星、AR&VR、體感及智慧醫療等AI應用的新興產業商機規模,未來數年的年複合成長率分別達到44%、21%、63%、33%及19%,成為推升AI軟硬體需求成長的多具馬力強引擎。

AI走出雲端

ARM以運算範圍將AI定義出雲端、邊緣及終端三個類別。其中,雲端AI是指在雲端數據中心進行的AI處理,過去以來雲端AI是處理龐大數據的首選運算平台。基於雲端運算的可靠性、成本效益及運算的集中性,大多數較為繁重的AI運算會放在雲端執行,尤其是無須立即回應的歷史數據進行ML演算法訓練時。

不過,隨著ML使用情境逐漸延伸至即時應用的關鍵任務,例如自駕車、醫療顯影等攸關安全的應用,都需要在毫秒內作出近乎即時的數據回應,其系統成敗的關鍵完全取決於完成決策的速度。雲端處理這些數據量所帶來的延遲,可能會使數據的價值大幅降低,邊緣運算就成了克服此問題的解決方案。

邊緣AI是指把AI與ML處理,從雲端移至網路邊緣的伺服器,例如辦公室、5G 基地台及其它非常接近連網終端裝置的實體地點。這些邊緣伺服器將數據中心等級的硬體添加至終端與雲端間的閘道器(gateway)中。

邊緣AI兼具與感應器融合的任務,結合來自數個感應器的數據,創造與流程、環境或情況相關的複雜圖像,必須學習每個感應器之間的相互作用,一個感應器如何影響其他感應器,並即時應用學習到的成果。

有AI的地方就有AI晶片

終端AI則是指連接到網路橋接器的終端裝置有更多自行思考及處理所搜集數據的能力,不用再把搜集到的數據移到他處,就能最大化從數據獲得的洞察。智慧型手機的相機是最好的例子,目前已進化到能即時為自拍照增加虛擬背景。

無論雲端、邊緣或終端,有AI的地方就需要AI晶片,隨著AI演算逐漸從雲端下放到邊緣端及終端,不僅演算法多樣性日益增強,晶片更零碎化,且在保證低功耗的同時還要求高性能。在某些AI技術及處理複雜計算任務的應用場景中,就不得不使用高效能運算(HPC)晶片。

HPC是指高速處理數據或執行指令的運算能力,特別是指每秒浮點運算次數超過一兆次(teraflops)的作業系統,ML是HPC的一種運用方式。根據HPC研究機構Interest360Research預估,HPC市場規模在2020~2024年的年複合成長率將達7.1%。

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