連4拉4封缺口!台股勁揚161點 再現38家漲停
(2025/02/07 14:05)DeepSeek嚇崩晶片股! 郭明錤逆勢讚:台積電仍是大贏家

中國大型語言模型(LLM)DeepSeek日前席捲全球,以極低成本(ChatGPT o1的2%)達到性能媲美ChatGPT o1的效果,引起市場擔憂,AI晶片需求不再如此高昂,一度嚇崩美股,也是導致今日台股新春紅盤重挫830點的原因之一,不過天風國際證券分析師郭明錤則認為,無論如何,台積電(2330)依舊會是最大贏家之一。
郭明錤在Medium發文指出,台積電與輝達(Nvidia)均預期裝置端AI將在2026年顯著成長。先前台積電法說提到裝置端AI趨勢在2026年才明顯,Nvidia AI PC處理器N1X/N1量產時間為4Q25/1H26。
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然而,DeepSeek爆紅後,裝置端AI的趨勢將加速,郭明錤進一步分析,DeepSeek的爆紅直接提升Nvidia H100的訓練需求,這證明優化訓練方式(也可視為成本降低)有助訓練需求,且再度驗證CUDA生態優勢 (用戶選擇H100的原因)。
不過,郭明錤認為,另一個更顯著的趨勢是,自DeepSeek爆紅後,興起了在本地端部署LLM的熱潮。DeepSeek R1提出的優化訓練方式,有利提升裝置端中小規模LLM的效能,加上對使用雲端DeepSeek資料安全的顧慮,都是推升此熱潮的原因。預期接下來會有更多類似DeepSeek的開源模型,本地端部署LLM的熱潮將持續維持。
郭明錤說明,部署本地端DeepSeek常見做法與規格,如:LM Studio用於簡化部署流程、Ollama用於執行模型、採4-bit/8-bit量化降低VRAM需求時亦能維持較好效能、1.5B到70B參數規模、從低階筆記電腦到中高階配備輝達獨立顯卡的PC等。
郭明錤表示,目前部署或使用本地端DeepSeek僅限於少數人,故對輝達雲端AI晶片需求沒立即影響。長期來看,裝置端會取代部分雲端,但裝置端的成長也可能會創造新的雲端需求 (如上述H100例子),故兩者需求還是會同時成長,並整合成新的AI生態。
郭明錤也分享個人觀點,「我對雲端長期成長趨勢並不悲觀,但需注意裝置端趨勢快於預期,會否讓雲端的成長速度在未來的某段期間內,低於先前市場樂觀預期並影響投資氣氛。」展望未來,Scaling law因GB200 NVL72順利量產再度增速,或AI新應用(如機器人、自動駕駛、多模態商業化能見度提高等),都有助於降低雲端成長的不確定性。
至於開頭提到的台積電跟輝達,郭明錤認為,台積電依舊是裝置端AI趨勢的最大贏家之一 (因裝置端處理器升級),但輝達因在裝置端面臨的競爭顯著高於雲端,故不利短期投資氣氛。
(封面圖/東森財經新聞)
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