2025 COMPUTEX 鴻海與聯發科演講重點：AI 工廠、天璣 9400、資料中心 ASIC 有哪些投資機會？
30 秒掌握本文關鍵重點
- 鴻海 Genesis 計畫：劉揚偉首次公開三層 AI 工廠架構（虛擬→AI→實體），未來工廠從資料模擬起步，而非蓋廠房開始。
- 聯發科天璣 9400：MPU 效能提升達 29 倍，年營收突破 20 億美元，正式進入旗艦晶片市場。
- 資料中心 ASIC 競賽：聯發科已量產 91×91mm 加速器，與 Google、Amazon 同步競爭雲端運算市場。
- NVIDIA 生態深度綁定：鴻海共建 100MW 級 AI 資料中心，聯發科加入 NVLink Fusion 首批合作夥伴。
- 三大投資方向：AI 工廠供應鏈、行動 AI 終端裝置、先進封裝與資料中心概念股。
2025 COMPUTEX 第二天演講陣容有多重要？
2025 年 COMPUTEX 第二天的演講陣容，代表台灣科技產業在全球 AI 競賽中的核心戰略位置。第一天由 NVIDIA 執行長黃仁勳與高通 CEO 打頭陣後，第二天由鴻海董事長劉揚偉與聯發科執行長蔡力行接棒，分別從「製造端」與「晶片端」兩大維度展示台灣 AI 產業的完整布局。根據作者研究整理，這兩場演講揭示的技術方向與商業策略，將直接影響未來 2-3 年的產業供應鏈投資邏輯。
鴻海 Genesis AI 工廠計畫的三層架構是什麼？
鴻海 Genesis 計畫是一套「虛擬→AI→實體」的三層智慧工廠架構，徹底改變傳統製造業「先蓋廠房再調校」的流程。劉揚偉在 COMPUTEX 演講中首次完整揭示這套藍圖，標誌著鴻海從代工巨頭轉型為 AI 製造平台的戰略意圖。
第一層：虛擬工廠怎麼運作？
鴻海虛擬工廠以 NVIDIA Omniverse 數位孿生平台為基礎，在實體建廠前完成設計、模擬與流程優化。工程師可在虛擬環境中測試不同產線配置，將試錯成本降至最低。根據作者研究整理，數位孿生技術能將產線規劃時間縮短約 30-50%，同時減少實體調校階段的停機損失。
第二層：AI 工廠如何傳承經驗？
鴻海 AI 工廠透過生成式 AI 建立製程模型，將資深技術人員的經驗轉化為可量化的參數與決策邏輯。這一層負責設備調校優化、良率預測與異常偵測，解決製造業長期面臨的「老師傅退休、經驗斷層」問題。
第三層：實體工廠的角色轉變？
鴻海實體工廠在 Genesis 架構下，從「起點」變為「終點」——實際生產任務的執行端。未來工廠建設流程將從資料模擬與 AI 建模出發，驗證可行性後再導入實體場域，大幅降低投資風險。
GenAI 在製造業真的能取代人類嗎？
GenAI 無法完全取代製造業的技術人員——鴻海內部實證數據顯示 80/20 法則仍然適用。劉揚偉在演講中明確指出，生成式 AI 能快速處理前 80% 的標準化問題，包括參數調校、報表分析與初步診斷，但最後 20% 涉及複雜判斷、異常排除與品質把關的關鍵環節，仍必須仰賴資深技術人員的經驗。
劉揚偉的結論是：「AI 是加速器而非取代者，技能工人仍是製造核心。」這個定位對投資人理解鴻海的 AI 策略至關重要——鴻海追求的不是無人工廠，而是「人機協作」的高效率製造模式。
鴻海的 AI 戰略如何從工廠延伸到城市？
鴻海 AI 工廠戰略已從製造場域擴展至智慧電動車與智慧城市兩大應用平台，形成「工廠→車→城市」的完整 AI 生態系。
智慧電動車：降低車廠開發門檻
鴻海宣布與三菱合作推出首款商轉電動車，同時開放 EV 參考設計平台，讓中小型車廠也能快速進入電動車市場。這種「平台化」策略類似 Android 對手機產業的影響，有望加速全球電動車產業的分工與普及。
智慧城市：破解政府資訊孤島
鴻海與高雄市政府合作打造數據與知識共享平台，整合交通、醫療、校園等跨部門系統。根據作者研究整理，台灣各縣市政府普遍面臨「各局處系統不相容」的資訊孤島問題，鴻海的解決方案若驗證成功，有機會複製至其他城市甚至海外市場。
Fox Brain：鴻海為什麼要自研大語言模型？
鴻海自研 Fox Brain 大語言模型的核心原因是：主流 LLM 難以處理製造業的複雜數據。設備訊號、維修紀錄、製程參數等工業數據的格式與語意，與通用文本差異極大。Fox Brain 以 Meta Llama 3/4 為基礎，針對工業場景進行語意優化與推理訓練，並宣布將開源釋出，吸引開發者共建製造業 AI 生態系。
鴻海與 NVIDIA 的合作到底有多深？
鴻海與 NVIDIA 的合作已從單純採購晶片，升級為「硬體＋模擬＋雲端」三管齊下的全面戰略綁定。合作範圍涵蓋四大 NVIDIA 平台：
| NVIDIA 平台 | 應用領域 | 鴻海應用場景 |
|---|---|---|
| Omniverse | 數位孿生 | 虛擬工廠設計與模擬 |
| Isaac | 機器人 | 工廠自動化與機器人訓練 |
| Drive | 自駕車 | EV 平台自動駕駛開發 |
| Metropolis | 智慧城市 | 城市級影像分析與交通管理 |
鴻海同時宣布共建 100MW 級 AI 資料中心，首波啟動 20MW，預計分階段擴建。根據作者研究整理，100MW 級資料中心的建設規模相當於可同時支援數千張高階 GPU 卡的運算量，對鴻海的伺服器與散熱供應鏈將產生顯著拉動效果。
聯發科天璣 9400 為什麼是旗艦級突破？
聯發科天璣 9400 系列是該公司從「平價替代方案」正式躋身旗艦晶片市場的里程碑產品。天璣 9400/9400+ 花費 4 年完成旗艦級布局，2024 年創造超過 20 億美元營收，證明聯發科的高階策略已獲市場認可。
天璣 9400 的核心技術突破包括：
- MPU 效能提升 29 倍，支援 Phi-3-mini（38 億參數）等大型語言模型在手機端運行
- 遊戲情境功耗降幅達 65%，日常使用功耗降幅 26%，兼具性能與能效
- 端側 AI 運算能力大幅提升，讓行動裝置具備即時 AI 推論能力
根據作者研究整理，天璣 9400 的成功不僅改變了聯發科的品牌定位，更迫使競爭對手重新評估行動 AI 晶片的技術路線與定價策略。
聯發科如何從手機晶片跨入資料中心與超級電腦？
聯發科的 AI 戰略已從行動裝置全面擴展至三大新領域：AI PC、超級電腦、雲端資料中心，展現從終端到雲端的完整布局野心。
Chromebook 與 AI PC：3nm 晶片的教育場景
聯發科與 Google 合作打造的 3nm AI PC 晶片具備 50 TOPS 運算力與 20 小時續航力，不僅鎖定行動專業族群，更主打教育場景，讓學童也能使用生成式 AI 輔助學習。這款晶片代表 AI PC 從高階商務市場向普及型裝置滲透的趨勢。
DGX Spark：聯發科自研 CPU 的實力展示
聯發科與 NVIDIA 聯手推出 DGX Spark 超級電腦，搭載聯發科自研 20 核心 ARM CPU（10 顆 X925 + 10 顆 A725），單機具備數千 TOPS 推論能力與 PetaFLOP 級浮點效能。DGX Spark 主打全球約 3,000 萬名 AI 模型開發者市場，是聯發科首次跨入桌面級高效能運算領域。
雲端 ASIC：進入資料中心核心戰場
聯發科已量產多款資料中心級 ASIC 加速器，晶片尺寸達 91×91mm，內建 HBM 記憶體並採 chiplet 架構，峰值功耗超過 1,000 瓦。聯發科與 Google、Amazon 等一線雲端客戶同步競爭，正式進入資料中心核心戰場。
聯發科 2nm 製程與先進封裝進度如何？
聯發科在先進製程與封裝技術方面的進度令人關注：2025 年第三季將正式 Tape Out 首款 2nm 晶片，並已完成 224G SerDes 實測，進一步開發 448G 高速傳輸介面。封裝技術涵蓋 CoWoS、CoW-R、CPO 等多種方案，記憶體方面正導入 HBM4/4E 並開發客製化 base die。
聯發科同時成為 NVIDIA NVLink Fusion 的首批合作夥伴，未來可將自研 CPU 或 ASIC 透過 chiplet 接入 NVIDIA GPU 架構，打造客製化 AI 基礎建設。這項合作意味著聯發科不再只是晶片供應商，而是雲端客戶的 AI 架構共同設計夥伴。
投資人可以從 COMPUTEX 2025 看到哪些機會？
2025 COMPUTEX 鴻海與聯發科的演講揭示三大投資主題，涵蓋從製造端到雲端的完整 AI 產業鏈。以下為根據作者研究整理的投資切入方向：
方向一：AI 工廠與智慧製造供應鏈
鴻海 Genesis 計畫預期將帶動更多電子製造廠加速導入數位孿生、AI 建模與自動化設備，相關供應鏈值得關注：
- 數位工廠解決方案商（如亞德客-KY、東元）
- 工業電腦/IPC 廠商（如樺漢、廣積）
- 伺服器與 AI 散熱/機殼供應鏈（如奇鋐、勤誠、健策）
方向二：行動 AI 裝置與終端應用
聯發科天璣晶片帶動手機 AI 化，並延伸至 Chromebook、IoT、車用晶片等領域：
- 行動晶片/IP 設計鏈（如聯詠、祥碩）
- AI 手機、筆電組裝鏈（如和碩、仁寶）
- 車用電子與車內娛樂供應鏈（如朋程、義隆）
方向三：ASIC 與雲端資料中心建設
從聯發科、NVIDIA 到鴻海皆投入資料中心級 ASIC 晶片與高效能運算，帶動整體資料中心升級：
- 先進封裝/CoWoS 概念股（如台積電、日月光投控、精材）
- 記憶體與高速傳輸介面（如南亞科、晶豪科、M31）
- 電源管理與散熱（如全漢、雙鴻、台達電）
常見問題
鴻海 Genesis AI 工廠計畫什麼時候會實際落地？
鴻海 Genesis 計畫已進入實際建設階段。虛擬工廠層以 NVIDIA Omniverse 為基礎已開始運作，100MW 級 AI 資料中心首波 20MW 已啟動建設。根據演講揭示的時程，完整三層架構預計分階段擴建，但劉揚偉未公開具體完成時間表。
聯發科天璣 9400 和高通驍龍 8 系列相比表現如何？
聯發科天璣 9400 的 MPU 效能提升達 29 倍，支援 38 億參數的大型語言模型在手機端運行，遊戲功耗降幅達 65%。根據作者研究整理，天璣 9400 在 AI 推論效能與能效比方面已與高通驍龍 8 系列處於同一競爭層級，2024 年營收突破 20 億美元證明市場對其旗艦定位的認可。
這波 COMPUTEX 訊號對台股散戶有什麼具體影響？
2025 COMPUTEX 揭示的三大投資主題——AI 工廠供應鏈、行動 AI 終端、先進封裝與資料中心——直接影響數十檔台股的中長期成長邏輯。散戶可從鴻海（2317）與聯發科（2454）的供應鏈向外延伸，關注 CoWoS 封裝、HBM 記憶體、AI 散熱等高確定性題材。
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