GPU、TPU概念股這樣挑！專家揭AI算力戰選股3原則點名6檔潛力股

呂珮辰

《Money錢》雜誌小小財經編輯，負責蒐集錢幣、知識與笑聲。

呂珮辰

2026-01-10 17:24

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【我們想讓你知道】

在總論篇中，我們已從技術與成本面理解GPU與TPU的差異，並了解到輝達和Google商業布局背後思維；供應鏈篇則進一步拆解AI供應鏈，與台灣在AI硬體生態系中的關鍵角色。那麼回到投資層面，投資人究竟該如何布局？

本篇邀請到被業界譽為半導體投資先知沈萬鈞，以及國泰證期顧問部分析師蔡明翰，從市場角度剖析GPU與TPU的投資邏輯，說明AI供應鏈中最具發展性的關鍵族群，並分享挑選相關概念股的原則與6檔口袋名單，協助掌握AI算力戰帶來的投資機會。

沈萬鈞小檔案

國際財資雜誌2018年亞洲最佳基金經理人。擁有18年以上操盤經驗與台積電產業背景，累計獲得18座基金金鑽獎，以法人視角解析市場。

蔡明翰小檔案

國泰證期顧問部分析師，擁有特許財務分析師（CFA）資格。舊金山大學財務分析碩士，曾任職於元大、兆豐證券自營部，具多年法人投資與交易經驗，擅長洞悉趨勢穩健投資。

通用訓練＋特定任務推論 GPU、TPU相輔相成

談到GPU與TPU的關係，蔡明翰直言：「這個餅是一起擴大，2者不存在顯著的競爭關係。」短期來說，GPU因自2023年就快速增長，基期已高；相較之下，TPU基期較低，未來成長力道可能大於GPU，但這不代表GPU需求下滑。

TPU雖然具備成本較低、功耗與散熱壓力相對小的優勢，但要全面取代GPU，仍存在3大結構性硬傷。首先，TPU屬於高度客製化晶片，深度綁定自家系統，不像GPU能夠大量外賣。其次，客製化ASIC開發時程往往需要半年至1年，難以跟上AI技術以月為單位快速演進的節奏。最後，GPU與TPU皆依賴台積電製造晶片，但目前先進製程產能滿載，TPU可分配到的產能有限。

另外，蔡明翰強調，輝達GPU的技術門檻遠高於ASIC，目前市占率超過90%，競爭態勢類似台積電在先進製程的地位。就算要從GPU轉向ASIC，對輝達而言只是「降維打擊」，不過現階段在產能有限的情況下，將優先投入毛利高達80%的GPU。

沈萬鈞則補充，Gemini 3與TPU的崛起，對輝達並非利空。市場短期以「Google股價上漲、輝達股價震盪」來解讀2者競爭，認為TPU可能取代GPU，主因Gemini在畫圖、製作簡報上較ChatGPT有明顯優勢。但從長期來看，Gemini補齊ChatGPT的弱項，反而擴大AI的使用情境與用戶基數，本質上是推升整體算力需求。

沈萬鈞形容，GPU與TPU的關係並非取代而是分工。GPU負責通用且高複雜度的訓練（learning），就像「12年國教」，各個科目樣樣學，未來不一定全用得到，但能鍛鍊完整的智能結構，應付各種複雜狀況。TPU則更像「專科教育」，聚焦特定任務的推論（inference），在既有模型下，能以更低成本、更高效率完成單一任務。若把GPU 與TPU 2者搭配使用，反而更能提升整體AI系統的效能與性價比。

選股看技術門檻與需求晶片測試、散熱題材飄香

回到投資層面，2位專家皆認為，應關注AI供應鏈中「高技術門檻」、「需求確定性高」的環節。

● 晶片測試：過去半導體焦點多放在先進封裝產能，但沈萬鈞表示真正牽動AI晶片良率與出貨速度的關鍵，正逐漸轉向封裝後的測試環節。AI晶片測試並非單一設備即可完成，其中自動化測試設備（ATE）進行主要功能測試、自動化分選機（Handler）負責晶片進出測試座並分類良品、主動式溫控系統（ATC）精確控制測試環境溫度。能否將ATE、Handler與SLT整合為一體化測試解決方案，並在高瓦數條件下維持ATC溫控，成為關鍵競爭力，相關個股包括致茂(2360)、鴻勁(7769)與京元電（2449）等。