【投資專欄-跟楓走47】那些硬件公司會在AI機件底層容易成為贏家？

【投資專欄-跟楓走47】當前全球 AI 投資已由模型競賽轉向「算力基建競賽」，Amazon、Google、Meta、Microsoft 等科技巨頭正以千億美元級資本支出興建超大型數據中心、AI 伺服器叢集與高速網絡，真正的直接受益者並非應用層軟件公司，而是提供不可替代硬件、電力與高速連接的供應商。這些公司位於 AI 基建的底層「必經節點」，只要算力擴張就必須同步採購，其需求具有強制性與高可見度，因此在本輪周期中最容易成為盈利與股價的最大贏家。

首先是「電力與連接器」類別，以 Amphenol（APH）與 TE Connectivity（TEL）為代表。AI 伺服器功耗極高，一個機櫃耗電可達傳統伺服器數倍，穩定的電源分配與高速訊號連接成為核心瓶頸，這兩家公司提供高密度、高可靠度的電源與資料連接方案，是整個數據中心能否運作的基礎，幾乎沒有替代方案。

第二類是「高速交換機與網絡設備」，包括 Arista（ANET）與 Cisco（CSCO）。AI 訓練並非單機運算，而是數千甚至數萬顆 GPU 並行協作，需要極低延遲與超高頻寬的網絡互連，交換機實際上決定了算力叢集的效率。Arista 在超大規模雲端數據中心領域優勢明顯，而 Cisco 透過 Silicon One 晶片與 Acacia 光模組整合方案切入 AI 網絡核心。

第三類是「光通訊與光纖基礎設施」，涵蓋 Ciena（CIEN）、Coherent（COHR）、Lumentum（LITE）與 Corning（GLW）。AI 時代的資料流量呈爆炸式成長，電訊號已難以支撐長距離高速傳輸，必須依賴光纖、光收發器與光傳輸系統。Corning 提供光纖材料基礎，Ciena 專注於資料中心互連（DCI），而 Coherent 與 Lumentum 則提供雷射與光學元件，形成從材料到系統的完整光學供應鏈。

第四類是「高速互連與短距離傳輸」，以 Credo（CRDO）的 AEC 主動電纜為代表。AI 伺服器機櫃內部距離雖短，但資料速率極高，傳統銅纜難以維持訊號品質，AEC 成為 GPU 與交換機之間的重要解決方案，屬於新一代高速連接關鍵。

第五類是「高端製造與系統整合」，包括 Fabrinet（FN）、Flex（FLEX）與 Jabil（JBL）。雲端巨頭雖設計 AI 系統，但大規模生產仍依賴專業電子製造服務商，從 PCB、伺服器機架到整機組裝皆由這些公司完成，它們具備供應鏈管理、產能與品質控制優勢，是 AI 硬件落地不可或缺的一環。

最後是「高速儲存系統」，代表公司為 Pure Storage（PSTG）。AI 模型訓練需要讀取與寫入海量資料，若儲存速度不足，昂貴的 GPU 將被閒置，Pure Storage 提供高性能全快閃儲存與資料管理方案，確保算力能被充分利用。

整體而言，這些公司共同特點是位於 AI 基建中無法繞過的位置，技術門檻高、供應商集中、替換成本巨大，且需求直接與資本開支掛鈎。當科技巨頭加速建設算力基礎設施時，最先、最穩定受惠的正是這些「賣鏟子」的硬件與連接企業，亦因此被視為當前 AI 投資周期中最具確定性的最大贏家。

文：莊主

(編按：本文觀點不代表加拿大星島立場，投資市場有賺有蝕，文章僅供讀者參考。)

作者：Ricky Lau ，人稱「莊主」。資產管理投資策略師、家族辦公室顧問、股評人、財經書籍《最佳位置》及《AI選美》作者。