今日（5/8）ABF三雄出現明顯高檔獲利了結賣壓，南電（8046）股價一度打入跌停、欣興（3037）、景碩（3189）同步出現重挫走勢，這場資金的大規模撤出，反映的不僅是技術面的修正，更是市場對於 AI 投資熱潮進入結構性轉變的集體焦慮。
若以 Gartner 技術成熟度曲線（Hype Cycle） 來檢視，AI 技術在經歷了兩年的「過度期待巔峰期」後，根據 2026 年初的最新報告，已正式步入「幻滅低谷期（Trough of Disillusionment）」。在這個階段，市場不再滿足於 AI 帶來的宏大願景，轉而嚴格審視實質的產出價值。如今的 AI 模型在商業應用上，仍面臨著成本效益（Cost-Efficiency）不對稱的嚴峻挑戰。 隨著硬體採購成本連年攀升、資料中心能源消耗突破天際，企業端發現 AI 帶來的獲利增長速度，暫時跟不上資本支出的擴張步伐。Gartner 技術成熟度曲線：從狂熱回歸理性的必經之路
技術成熟度曲線（Gartner Hype Cycle）是衡量新興技術發展生命週期的權威框架，它將一項技術從誕生到成熟分為五個關鍵階段：
- 科技啟動期 (Innovation Trigger)： 潛在技術突破引發媒體關注與早期原型。
- 過度期待巔峰期 (Peak of Inflated Expectations)： 市場產生大量非理性繁榮，成功案例被過度放大，資金瘋狂湧入。
- 幻滅低谷期 (Trough of Disillusionment)： 當實驗與投資未能迅速轉化為利潤，熱度開始消退，體質不佳的參與者被淘汰，股價也隨之面臨劇烈修正。
- 啟蒙爬升期 (Slope of Enlightenment)： 企業開始理解技術的實際益處，尋找更務實的應用方式，基礎設施逐步完善。
- 實質生產力高原期 (Plateau of Productivity)： 技術進入主流市場，價值回報趨於穩定。
當前 AI 產業正處於從「巔峰」墜入「低谷」的十字路口。過去兩年，市場給予 AI 供應鏈極高的評價，認為算力需求將無止盡地推升硬體拉貨；且在通用人工智慧（AGI）近在咫尺的幻覺下，給予了 AI 產業極大的追捧與溢價空間。
AI模型的真實困境：算得越多，越燒錢
為什麼市場開始重新評估 AI 供應鏈的獲利前景？因為 AI 產業正撞上一道極為現實的「牆」：Token 成本與能源天險。
當前 AI 模型的發展陷入了「規模與成本」的惡性循環。市場逐漸意識到，AI 模型並非「越強就越賺錢」，事實上是模型訓練得越大，單次推理（Inference）所消耗的 Token 就越驚人。 這種依靠堆疊參數而來的「暴力美學」，已讓模型變得過於龐大且臃腫。
以業界標竿 OpenAI 為例，在開放大眾市場大規模使用後，其背後支撐的算力成本極其高昂。在目前的單位經濟學下，企業提供最強大的 AI 服務，幾乎等同於「每分每秒都在虧損」。即便有訂閱制支撐，也難以抵銷每處理百萬 Token 就要燒掉數美元至數十美元的營運黑洞。這種「入不敷出」的財務結構，根本無法長期支撐 OpenAI營運下去。
更雪上加霜的是，訓練成本正以幾何倍數攀升，遠超當初的樂觀預期。除了昂貴的晶片，「電力供應」已成為當前 AI 無法持續訓練的物理瓶頸。 一次大規模的模型訓練，耗電量等同於一個中型城市數天的用電總和。算力成本與物理瓶頸下，OpenAI也不得不向現實低頭。
換句話說，如果 AI 模型繼續硬著頭皮往前衝的話，只會讓燒錢的速度，遠遠甩開營業的收入。
這正是資金開始撤離 ABF 三雄、轉向尋求新出路的原因，如果市場不再拼命拉貨，那資金將轉向何處？只有將推理任務分散到手機、筆電等終端設備，讓模型「住在設備裡」而非每次都打長途電話回雲端，才能大幅壓低推理成本，讓 AI 從「昂貴的實驗室產物」真正轉化為「能獲利的商業工具」。
那出路在哪裡？邊緣運算（Edge Computing）與終端AI（On-device AI）。把推理任務分散到手機、筆電、工業電腦、車輛，讓模型「住在設備裡」而不是每次都打長途電話回雲端，才能大幅壓低每次推理的成本，也才能讓AI模型的商業循環走得穩、走得遠。這個邏輯轉向，直接影響AI供應鏈的資金配置，AI伺服器的邊際投資效益正在遞減，而靠近用戶端的高速傳輸、訊號完整性晶片反而迎來新一波需求。
譜瑞-KY（4966）：插在AI PC與伺服器之間的訊號橋
隨著AI PC內建NPU（神經處理器）、筆電需要跑本地模型，PCIe Gen5與USB4的傳輸速度門檻大幅提高，Retimer（重定時器）與Re-driver晶片的需求跟著倍增。譜瑞的PS9514、PS9524產品線已針對資料中心800G與1.6T傳輸需求進入量產與客戶驗證，直接對應雲端擴容的硬需求，並積極跨入資料中心與客製化晶片（ASIC）等領域。
2026年第二季，譜瑞-KY的 TCON嵌入式驅動（tTED）晶片出貨量將明顯增加，車用應用需求同步升溫。2025年全年EPS已達34.51元，2026年第一季EPS為 6.77元。更重要的是，譜瑞的故事同時押注雲端（AI伺服器訊號整合）與端側（AI PC＋車用），在AI普及路徑從雲端往邊緣走的大趨勢下，有望受惠。
祥碩（5269）：台灣唯一能打PCIe Switch的本土勢力
祥碩與AMD（超微）為夥伴關係，AMD CPU以外的PCIe、SATA、USB擴充控制中心，就由祥碩負責設計。目前代工晶片組業務約占祥碩營收60至70%，AMD是最重要的戰略客戶。這個綁定關係在AMD 800系列正式落地後更顯價值。X870E與X870主機板標榜強制標配USB4，而該設計方案普遍採用「雙晶片組＋獨立USB4主控（ASM4242）」的組合，也就是說，單一張高階主機板同時內建三顆祥碩晶片。祥碩在每張主機板上的矽含量明顯提升，營收與毛利同步擴張。
除了AMD綁定這條老幹線，祥碩也從USB4開始強攻第二戰場。祥碩是全球首家通過USB4認證的裝置端廠商，隨著USB4成為AI PC標準配備，裝置端晶片轉強放量。CES 2026上展示的大量AI週邊設備，包括AI工作站、eGPU盒、高速NVMe SSD，幾乎全部以USB4/Thunderbolt為傳輸骨幹。祥碩在Computex 2025展示ASM58048（Gen4），並研發中的Gen5（ASM68080）。這類晶片主要應用於邊緣AI伺服器的儲存端（NVMe SSD陣列）與工業電腦，負責管理大量PCIe通道的資料分流。這個市場由博通與Marvell長期壟斷，祥碩憑藉自研PHY技術切入對成本與功耗更敏感的邊緣場景。CES 2026的展示中，ASM58048（48 Lanes）能將多張AI加速卡集成、支援P2P直連，或展開支援96個SATA儲存裝置——對小型邊緣AI資料中心極具吸引力。
祥碩 2025 年全年的 EPS 已來到 72.7 元 的高水準。展望未來，祥碩除了具備 AMD 穩定代工的獲利，更擁有 USB4 裝置端與 PCIe Switch 的放量。在全球 AI 普及路徑從雲端轉向邊緣的過程中，負責資料交通管制的祥碩，已成為具備高度獲利韌性的成長標的。
從雲端狂熱到邊緣落地：AI 產業進入「幻滅低谷」後的獲利新邏輯
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