2025 HPC概念股有哪些？高效運算：投資商機、用途應用，台廠供應鏈最大受惠股

台積電近期舉行了讓人眼睛一亮的法說會，除了重申不參與各國政府間的關稅討論外，並透露多項最新營運與產能布局進展，顯示全球高效能運算（HPC）與AI應用需求強勁，驅動其擴廠腳步不減。

許多投資人可能不知道，當我們與ChatGPT等生成式AI互動，讚嘆其驚人的創造力與對答如流時，背後支撐這一切的巨大無形力量，正是高效能運算（High-Performance Computing, HPC）。

但到底什麼是HPC?HPC的技術核心、市場趨勢是甚麼？台灣的HPC供應鏈概念股有哪些?2025年接下來該怎麼觀察HPC概念股的方向?今天一次搞明白。

HPC 高效能運算是什麼？AI時代的「超級運算」

對於許多投資人來說，「HPC」或「高效能運算」仍是一個相對陌生的名詞。舉例來說，傳統電腦在處理複雜問題時，就像一位科學家獨自埋首研究，速度與能力終有其極限。而HPC則改變遊戲規則，它採用的是「團體作戰」的模式。

HPC的運作核心是平行運算（Parallel Computing）。它不再依賴單一強大的處理器，而是將一個龐大且複雜的運算任務，拆解成數千甚至數萬個小任務，然後分配給一個由眾多獨立電腦（稱為節點，Node）組成的「團隊」同時處理 。這個緊密協作的電腦團隊，被稱為叢集（Cluster） 

一個完整的HPC環境，主要由三大核心元件構成 ¹：

1. 運算（Compute）：這是叢集的大腦，由大量的中央處理器（CPU）與圖形處理器（GPU）組成，負責執行實際的計算任務。
2. 網路（Network）：這是叢集的「神經系統」。為了讓數千個節點能夠高效協同工作，需要極低延遲、極高頻寬的網路來傳遞資料與指令。
3. 儲存（Storage）：這是叢集的「記憶庫」，用以存放和讀取AI模型訓練等任務所需的海量資料。

企業可以選擇自行建置昂貴的本地HPC叢集（On-premises），也可以透過雲端服務供應商（Cloud Service Providers, CSPs）如Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud等，以更具彈性和擴充性的方式來獲取HPC資源 。

為何現在全世界都在談HPC？AI是最大推手

HPC技術其實已存在數十年，長期應用於氣象預測、藥物研發、石油探勘、物理模擬等科學研究領域 。然而，將HPC從學術的象牙塔推向全球商業與投資舞台中心的，正是人工智慧（AI）的爆發性成長。

現代AI，特別是訓練如GPT系列的大型語言模型（LLM），需要處理的資料量與運算複雜度已達到天文數字級別。這些任務的龐大程度，遠非傳統電腦所能負荷，甚至連單一伺服器也無能為力 。HPC，在當前語境下常被稱為「AI伺服器」，是唯一能夠在合理時間內完成這些工作的解決方案 。

AI與HPC之間的關係並非單純的相關，而是一種因果性的正向循環。

1. 當OpenAI發表一款更強大的AI模型時，其競爭對手如Google、Meta等為了維持市場地位，必須投入資源開發規模更大、更複雜的模型。
2. 訓練這些新模型，需要在HPC叢集中動用數千顆GPU，進行長達數週甚至數月的平行運算。
3. 這直接引爆了對AI伺服器的海量且急迫的需求。
4. 於是，AWS、Google Cloud等雲端巨頭，向台灣的伺服器代工廠（ODM）與零組件供應商下達了巨額訂單，以擴充其資料中心的運算能力。
5. 而當這些更強大的HPC基礎設施建成後，又反過來賦予了研究人員開發下一代、更無法想像的AI模型的可能性，從而開啟新一輪的循環。

這個自我強化的成長飛輪，正是HPC成為當代科技產業核心驅動力的根本原因，也為相關供應鏈帶來了前所未有的長期增長機遇。

HPC與AI伺服器市場趨勢展望

AI掀起的算力革命，正將HPC市場推向一個黃金時代。從市場規模到雲端巨頭的資本支出，各項數據都指向一個清晰的未來：這是一個以兆元為單位的龐大商機。

從AI伺服器出貨量主要晶片供應商來看，由於美國出口管制規則及相關因素，2025年NVIDIA Blackwell GPU解決方案的出貨量預計在將比其他供應商成長更高，NVIDIA的市占率預計將擴大到70%左右，CSP自研的ASIC以及其他中國本土的 AI 晶片供應商市占率則維持相對穩定；在基於GPU的AI伺服器領域中，NVIDIA的市占率預計將超過90%，而AMD占比預計為7%～8%。這些數字的背後，是來自AI、巨量資料分析與複雜科學模擬等領域永不饜足的算力需求 。

CSP資本支出是關鍵風向球

對於投資者而言，要判斷HPC產業的景氣，最關鍵的先行指標，莫過於北美四大雲端服務供應商（CSPs）——微軟（Microsoft）、Google、亞馬遜（AWS）和Meta的資本支出（Capex）計畫 。他們的支出計畫，直接且迅速地轉化為對台灣供應鏈的採購訂單。

• 法人預估，四大CSP在2025年的資本支出合計將上看3,000億美元 。
• 最新財報顯示，Google已宣布將2025年資本支出從750億美元提高到850億美元，其中約三分之二將用於伺服器採購 。
• 微軟也計畫在2025財年為其Azure雲端AI基礎設施投入約800億美元 。

除了這四大巨頭，一個更廣泛且持久的需求浪潮正在形成——「主權AI（Sovereign AI）」。

這股趨勢源於世界各國政府及大型企業意識到，將AI這一戰略性技術的基礎設施完全依賴於美國的雲端服務商，存在著資料安全與技術自主的風險 18。因此，從中東、歐洲到亞洲，許多國家開始啟動國家級計畫，建立屬於自己的「主權雲」與超級電腦。同時，汽車、金融、製藥等領域的龍頭企業，也開始建置私有的AI運算平台。

這股「主權AI」的興起，為AI伺服器創造了第二波、更多元化的需求來源，不僅擴大了客戶基礎，也讓整個產業的長期需求故事，從僅僅依賴少數幾家雲端巨頭，轉變為一個更穩固、更具持續性的全球性趨勢。

台股HPC 高效運算供應鏈概念股

台灣在全球HPC與AI伺服器浪潮中，從最上游的晶片設計與製造，到中游的關鍵零組件，再到下游的系統組裝，形成了一個完整且緊密扣連的產業生態系。以下表格為投資者提供了供應鏈地圖。

上游：半導體核心技術的護城河

• 晶圓代工與先進封裝：台積電(2330)與CoWoS的絕對主導權

CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate） 簡單來說，它像一個高科技的「轉接板」，能將運算能力極強的邏輯晶片（如GPU）與傳輸速度極快的高頻寬記憶體（HBM）緊密地封裝在一起 。

目前，來自NVIDIA、AMD、AWS等全球科技巨頭對CoWoS產能的需求，遠遠超過了台積電（2330）的供給能力，使其成為整個AI硬體供應鏈中最大、最關鍵的瓶頸 。為了應對此一狀況，台積電正在加速擴充產能，計畫在嘉義、台中、銅鑼等地興建新的先進封裝廠 。台積電的擴產，也直接嘉惠了其設備與材料供應鏈，如弘塑、萬潤、辛耘等廠商 。
 

• IC設計與矽智財：創意(3443)、世芯-KY(3661)的ASIC王國

雖然NVIDIA的通用型GPU是目前市場的主流，但為了追求更高的運算效率與功耗表現，各大雲端服務商正掀起一股自主研發客製化AI晶片（ASIC）的浪潮 。在這個趨勢中，IC設計服務公司扮演了「軍火商」的角色。

創意（3443） 與 世芯-KY（3661）它們憑藉與台積電緊密的合作關係以及頂尖的設計能力，協助Google、AWS等客戶將其AI晶片的構想轉化為實際產品，成為這波ASIC趨勢下的直接受惠者 。
 

• 伺服器的大腦管家：信驊(5274)與BMC晶片需求

伺服器遠端管理晶片（Baseboard Management Controller, BMC）是伺服器中極為關鍵的晶片，它如同伺服器的「大腦管家」，讓管理員能夠遠端監控伺服器的健康狀態、進行開關機或故障排除 。而信驊（5274）是該領域市佔率超過七成的絕對霸主 。

AI伺服器架構的變革，為信驊帶來了非線性的爆炸式成長機會。過去，一台傳統伺服器只需要一顆BMC晶片。然而，NVIDIA最新推出的GB200 NVL72整機櫃系統，為了管理其內部高達72顆GPU與36顆CPU的複雜架構，單一機櫃就需要配置多達71顆BMC晶片 。

這意味著BMC的需求不再是與伺服器數量1:1的線性增長，而是隨著高階AI機櫃的部署呈現數十倍的乘數效應。賦予信驊強大的議價能力，帶動產品平均售價（ASP）提升 。

中游：效能與穩定性的關鍵零組件

中游零組件是構成AI伺服器的骨幹。隨著AI伺服器功耗與運算密度的急遽提升，許多過去被視為標準品的零組件，如今都迎來了價值與技術門檻的雙重升級。

• 散熱：從氣冷到液冷的轉移

AI晶片的功耗是這場革命的起點。NVIDIA的B200/GB200等新一代GPU，其熱設計功耗（TDP）動輒超過1000瓦，傳統的氣冷散熱方案已捉襟見肘 。因此，轉向散熱效率更高的液冷（Liquid Cooling）方案，已成為必然的選擇，而非可有可無的選項。

台灣散熱雙雄 奇鋐（3017） 與 雙鴻（3324） 已在此領域卡位許久。法人預估，液冷產品佔奇鋐營收比重將在2026年成長至29%，而雙鴻在2025年更可望達到44% 。它們已成功打入各大CSP客戶的供應鏈，高單價、高毛利的液冷產品將成為其未來數年最重要的成長引擎 。
 

• PCB與CCL

AI伺服器與800G以上的高速交換器，對印刷電路板（PCB）及其核心材料——銅箔基板（CCL）提出了嚴苛要求。為了承載高速傳輸的訊號，PCB的層數從過去的6-10層，大幅增加至16-20層甚至更高 。

同時，CCL材料也必須升級為損耗更低的「超低耗損（Ultra Low Loss）」等級，才能確保訊號在傳輸過程中的完整性。技術的升級顯著提升了PCB與CCL的單位價值（ASP）。

在此領域，台光電（2383） 與 台燿（6274） 是全球高階CCL材料的領導者，而 金像電（2368） 則是AI伺服器PCB的重要供應商 。值得注意的是，作為NVIDIA主要供應商的台光電，也面臨來自韓國斗山等廠商的競爭。
 

• 機殼與導軌、連接器

1. 導軌（Rails）：一台滿載GPU的AI伺服器機櫃重量可輕易超過100公斤，遠超傳統伺服器 ⁴⁵。這對伺服器導軌的承重能力、耐用性與精密度提出了極高要求，使其從簡單的金屬滑軌，升級為高附加價值的精密工程組件。
   川湖（2059） 正是此領域的專家，憑藉其技術優勢，囊括了AI伺服器導軌市場超過五成的市佔率，並享有更高的產品單價 。
2. 機殼（Chassis）：AI伺服器的機殼不再只是一個金屬外盒。它必須具備複雜的風道設計、整合液冷散熱系統所需的分歧管（Manifold）與管線，並為沉重的零組件提供足夠的結構強度。這些新的設計需求，大幅提升了機殼的技術含量與價值，讓專注於伺服器機殼的勤誠（8210）、營邦（3693） 等廠商直接受惠 。
3. 連接器(connector)：提供電力傳輸相關的Power whip、機櫃匯流排（Rack Busbar）、匯流排連接器，以及機櫃內部的資料傳輸線束等關鍵產品 。這些產品對於確保高功耗AI伺服器穩定、高效的電力與資料傳輸至關重要，如貿聯－KY(3665)、嘉澤(3533)。

下游：AI伺服器組裝

位於供應鏈下游的，是負責將所有零組件整合組裝成最終AI伺服器產品的代工大廠（ODM）。他們是連接雲端客戶與上中游零組件廠的關鍵橋樑。

台灣的 廣達（2382）、緯創（3231）、緯穎（6669） 與 鴻海（2317） 是全球四大AI伺服器ODM巨頭 。根據他們近期的法說會內容，AI伺服器業務已成為其最重要的成長動能，普遍預期相關營收將呈現三位數的年增長，且佔公司總營收的比重正快速攀升 。

HPC的三大趨勢

資料來源：Trend Force

近期 Trend Force 的調查提供了新的分析給讀者參考，在Q3後如果拉回了可以觀察HPC的什麼產業與個股?

簡單來說，整體伺服器市場雖然趨於平穩，但 ODM 幾乎把火力全集中在 AI server。第二季開始，NVIDIA 的 GB200 Rack、HGX B200（Blackwell 平台）已經陸續放量，更新一代的 B300、GB300 也進入送樣驗證。換句話說，2025 年高階 GPU 的真正主角就是 Blackwell，而它預計將包辦輝達高階 GPU 出貨量的 8 成以上。

但當功耗動輒上千瓦的怪獸晶片成為主流，幾乎沒有空間留給傳統氣冷，液冷散熱自然從「選配」躍升為「標配」，也難怪 TrendForce 估今年液冷滲透率會從去年約 11% 拉到 24%（注意這裡指的是整體伺服器散熱方案，不只是 AI 伺服器）。

更重要的是，新建資料中心現在乾脆在設計初期就導入「液冷相容」概念，這也讓供應鏈的訂單變得更具可預見性。

把焦點拉回台廠，雙鴻（Auras）和台達電（Delta）確實是液冷零組件裡面涉入項目最多的兩家：從 RDHx（Rear Door Heat Exchanger）、CDU（Coolant Distribution Unit）、Manifold 到 Cold Plate 幾乎全包，而且兩家同時拿到 AMD、NVIDIA 的認證，法人普遍期待今年量能會比去年明顯提升。

其他玩家則是各自專精：酷碼科技、奇鋐、高力熱能多半集中在 CDU、Manifold、Cold Plate 上；嘉澤、富士達則是切入 Quick Disconnect（QD）這種關鍵但也是目前最常被抱怨「漏液」的零件。

時序上，GB200/GB300 Rack 會在今年下半年逐步放量，第三季可能是量與消息的集中爆發期，讀者可以多注意，若在接下來台股與美股進行拉回，跌得越深越有機會在這些好股票上面找到機會。

結論：HPC或許是下一個十年的科技投資主軸

AI與HPC的深度融合，已經創造了一個結構性、長週期的產業超級循環。這並非曇花一現的短線題材，而是對全球科技版圖的根本性重塑。在這場巨大的變革中，台灣憑藉其獨步全球、完整且高效的電子供應鏈，成為了最大的受益者。

從台積電CoWoS的產能瓶頸，到信驊BMC晶片的需求乘數效應；從散熱領域由氣轉液的必然革命，到機殼導軌的價值重估，每一個環節都蘊藏著巨大的投資機會。然而，這些機會更青睞那些做足功課、能洞察產業細微變化的投資者。

對於尋求在未來十年科技浪潮中掌握先機的投資人而言，深入理解HPC供應鏈的運作邏輯與核心趨勢，將是做出明智決策的關鍵。這不僅是投資一家公司，更是投資一個由AI驅動的全新時代。