MSCI最新人工智慧（AI）價值鏈分析指出，AI各領域的領先地位，比一般論述所認為的更分散、更具地域性：硬體領域偏向亞洲與歐洲、應用領域雖由美國領先但競爭日益激烈、數位基礎設施更是全球難分高下。在這場科技浪潮中，台灣不只參與其中，更在晶圓代工與資料中心等硬體實力的AI供應鏈上，繳出令全球矚目的成績單。
MSCI分析，AI的布局已遍布全球，其中，台灣與荷蘭在「指數權重平均AI價值鏈分數（index-weighted average AI-value-chain score）」上領先全球整體排名，甚至超越美國。
MSCI報告的指數由10項因子組成，包含：AI硬體（Hardware for AI）、AI資料中心基礎設施（AI Data Center Infrastructure）、AI能源供應（Energy Providers for AI）、AI雲端運算（AI Cloud Compute）、AI資料基礎設施（AI Data Infrastructure）、AI模型開發（AI Model Development）、AI模型訓練（AI Model Training）、AI部署與營運（AI Deployment and Operations）、AI軟體應用（AI Software Applications），以及AI實體應用（AI Physical Applications）。這10項因子的分數相加後的平均數，即為加權平均AI價值鏈分數。
AI硬體部分，台灣龐大的晶圓代工規模、荷蘭的微影技術（lithography technology），以及韓國在記憶體晶片的強勢地位，共同定義全球硬體領域的基礎；AI資料中心基礎設施部分，分別由美國、台灣、愛爾蘭佔據領先位置，反映出建置AI運算所需的高度資本密集度與連線需求。
甚麼是AI硬體？
AI硬體包含通用與專用的電腦零件與元件，專門用於促進人工智慧的相關工作，能夠以高效且大規模的方式快速處理大型資料集。這些AI硬體元件的例子包含了處理器、AI加速器與專用記憶體單元等。
硬體在人工智慧中扮演著既重要且多面向的角色，不同元件會直接影響AI運算的不同層面。例如，處理器的速度會直接影響AI模型執行計算的速度；記憶體與儲存裝置會影響系統能同時處理多少資料，以及存取資料的速度。此外，系統的整體設計（包括散熱與供電系統）會隨著時間推移影響持續的效能表現，必須進行最佳化才能處理持續不斷的AI工作負載。
企業所使用的AI硬體類型，取決於使用案例、處理AI工作負載的規模與複雜度，以及分析資料所需的速度。例如，金融服務業中用於偵測詐騙的AI，每天需要以近乎即時的速度處理數百萬個資料點。相反地，用於零售網站提供客服解答的AI聊天機器人，分析的參數較少，對回應時間的要求也不如前者嚴格。
台灣AI硬體展現強大「變現力」
AI硬體不僅是技術發展的基礎，更是牽動全球資本市場與企業估值的關鍵。
在資本支出方面，美國以外地區的AI相關資本支出（Capex）普遍以銷售成長作為後盾。相較於美國AI企業資本支出成長率達60%（為非AI同業的十倍）所帶來的潛在過度支出風險，台灣在可觀的AI資本支出成長的同時，其銷售成長也緊跟其後，意味著這些投資正被有效地吸收與轉化。
這種資本密集度也具體反映在市場對AI企業的定價上。在多數市場中，具有AI曝險的企業估值皆享有溢價，其中台灣、美國與韓國擁有最大的股價淨值比（P／B）溢價（目前的估值約為非AI同業的三倍），這反映出市場賦予支持硬體與資料中心的「實體資產基礎」。對台灣與美國而言，其預估本益比溢價較為溫和，這表示AI企業相較於非AI同業的獲利優勢已經確立並反映在定價中，而非僅依賴對未來加速成長的期待。
最後，強大的AI硬體實力也轉化為分析師的信心與實質的市場績效：擁有較高AI價值鏈分數的地區通常與更正面的分析師觀點呈現正相關。這種分數與股市報酬之間的關聯在台灣與韓國等新興市場尤為顯著，台灣在硬體領域的領先地位，正是推動其過去一年股市強勁表現的重要功臣。
【參考資料】