#個人整理一定會有不完整或理解錯誤，請以Podcast的內容為主。
A. 五月行情與操作節奏
- 四月多數人帳面表現很強，0050、台積電這類核心部位也有很好績效，但五月不宜只預設漲勢延續。
- 漲勢太快、太瘋狂，後面需要先預設會有一次像樣回檔，時間可能在五月初、五月中或六月中。
- 市場開始出現「股票怎麼會跌」這種反應，代表部分人已經把上漲當成常態，是偏過熱的情緒訊號。
- 波段獲利後可保留小部位不賣，視為已獲利後留下的「免費股份」，保留長期參與權與後續觀察價值。
B. AI 取代論與工程師角色
- Jensen Huang 的觀點修正市場對 AI 取代工作的過度解讀，不能只看單一工作環節，就判斷整個職業會被取代。
- 軟體工程師不是消失，而是角色轉向 AI 協作、檢查、調整、架構判斷、品質控管與責任承擔。
- Claude 等 AI 工具會讓 coding 更快，但 coding 不會因此不值錢，反而可能放大軟體需求與產品產出。
- 真正重要的是最後能不能交出有價值的 product，而不是中間某個環節是否被 AI 加速。
C. 軟體股重新評價
- Atlassian(TEAM) 財報顯示 seats 仍在 expansion，打破市場對 SaaS 被 AI 壓縮的悲觀論述。
- Palantir 過去被批評像顧問公司，但 AI 時代企業導入需要資料、流程與決策系統整合，Forward Deployed Engineer 反而成為優勢。
- Cloudflare、CrowdStrike、Palantir 因為有基礎設施、資安、資料整合與企業 know-how，較不容易被 AI 直接打到。
- Adobe 初階需求可能被 AI 生圖吃掉，但專業設計、攝影、客製化與精準修改仍有需求。
- Salesforce 有 Marc Benioff 掌舵，加上 Agentforce 與 headless 架構，仍有 AI 轉型與重新定價空間。
- 硬體股由 CPU 主線帶動後，下一波可觀察軟體股是否接棒輪動。
D. 大型科技股與 AI 變現
- Google、Microsoft 過去被市場擔心 AI 會打掉搜尋、辦公軟體與既有收入，但財報後悲觀敘事正在改變。
- AI 不只是資本支出與模型競爭，也開始成為新產品、新收入與新獲利來源。
- 市場焦點可能從「AI 會不會取代大型科技公司的軟體業務」，轉成「AI 會不會強化既有產品與客戶關係」。
E. 台積電、聯發科與 Google TPU
- 台積電先進封裝高層加入聯發科，市場聯想到聯發科是否爭取更多先進封裝產能與合作資源。
- Google TPU v8／5921 目前先進封裝量一開始約 40K，隔一年可能拉到 150K～180K，前後段都在台灣。
- Google TPU v9／5922 前段可能在台積電，後段可能走 Intel EMIB，因此市場會關注 Intel EMIB 良率。
- MediaTek／Google 可能同時保留 Intel EMIB 與台積電 CoWoS／CoPoS 兩條後段路線，作為 backup plan。
- Intel 近期好消息很多，但過去關鍵節點常出包，不能過度樂觀。
- 台積電備案重要性提高，但 5921 都還沒大放量，5922 最終路線不宜太早下結論。
較完整
A. 五月行情、回檔風險與操作心理
1. 四月大賺後，五月要先預設回檔
四月多數人的帳面表現都很強，即使沒有積極交易，只是持有 0050、台積電，也可能繳出很好績效。五月雖然仍期待行情延續，但目前漲勢太快、太瘋狂，後面需要先預設會出現一次像樣回檔。
回檔時間不一定是五月初，也可能是五月中或六月中。重點不是猜哪一天跌，而是前面先做好準備，避免多賺幾天後，被一次回檔打掉節奏。
2. 「股票怎麼會跌」是過熱訊號
市場開始出現一種現象：有些標的原本走得很好，只是正常下跌，就有人抱怨「怎麼會跌」「以前都不會跌」。這代表市場已有一部分人開始相信股票只會漲。
股票本來就會漲跌，但連續上漲一段時間後，市場容易把上漲當成常態。這種情緒不代表馬上反轉，但後面容易出現劇烈洗盤或引爆行情。
3. 波段獲利後留下小部位
一個波段如果賺了 500 萬，最後出場時可能留下 50 到 100 萬部位不賣。這段部位會被視為已經從這家公司賺過錢後留下的「免費股份」。
這種做法不是為了短線價差，而是保留長期參與權。留下來的部位對整體淨值影響不一定大，但如果後續股價繼續大漲，帳面報酬率會很漂亮，也有一種收藏與參與感。
B. AI 取代論與軟體工程師角色改變
1. 不要用單一工作環節判斷整個職業會被取代
Jensen Huang 的訪談重點，是修正市場對 AI 取代工作的過度解讀。很多人只拆出某個職務中的一個環節，看 AI 能不能完成，就直接判斷整個職業會被取代。
這種判斷忽略了脈絡、責任、決策與整體輸出。即使 AI 可以完成「滑手機、講話」這類動作，也不代表 AI 可以取代 Jensen Huang。真正的價值不是單一動作，而是背後的判斷、責任與組織影響力。
2. 軟體工程師不是消失，而是工作型態改變
過去市場把「不用花太多時間學 coding」延伸成「不用學 coding」「軟體工程師會失業」，但實際變化比較像是工作型態轉變。
以前工程師花大量時間親自寫程式，現在可能使用 Claude 等 AI 工具產生程式碼，再由工程師檢查、調整、管理與承擔責任。AI 可以寫程式，但公司仍需要一個可以負責的人。工程師價值會從單純 coding，轉向架構判斷、品質控管、問題承擔與產品交付。
3. AI 讓 coding 變快，不代表 coding 不值錢
coding 速度變快，不代表 coding 不重要，反而可能讓軟體產出需求變得更大。當 AI 讓程式碼產出成本下降，未來需要的 code 可能從一兆行變成十兆行，因為會有更多以前做不到的產品與服務被創造出來。
重點不是某個環節是否被 AI 加速，而是最後能不能交出真正有價值的 product。
C. 軟體股重新評價與下一波輪動
1. Atlassian 財報打破 SaaS 悲觀論述
Atlassian 財報是軟體股討論的重要觸發點。市場原本擔心 SaaS seats 會被 AI 壓縮，甚至未來不再以 seats 收費，而是改成成果計價。但 Atlassian 數據顯示 seats 仍在 expansion，與市場悲觀想像不同。
這代表「AI 會打死 SaaS」的論述太粗糙。真正要看的還是產品、客戶需求與財務數字。公司有沒有交出產品、有沒有營收、有沒有客戶續用，比高空 AI 敘事更重要。
2. Palantir 的顧問屬性反而成為優勢
Palantir 過去被批評不像純軟體公司，比較像顧問公司。以前這是負面，因為顧問模式不如純 SaaS 容易規模化。
但 AI 時代企業導入 AI，不是買一套軟體就能解決。企業內部有 legacy code、混亂資料與複雜流程，需要人進到客戶端整合資料、流程與決策系統。Forward Deployed Engineer 模式，反而是 AI 短期內不容易取代的部分。
3. Cloudflare、CrowdStrike、Palantir 較難被 AI 直接打到
軟體股若要找抄底方向，優先會看 AI 時代比較不容易被打到的公司，例如 Cloudflare、CrowdStrike、Palantir。這些公司不只是傳統 SaaS seats，而是有網路基礎設施、資安、資料整合、企業流程與 know-how。
這類公司多次強調 AI 是工具，不是直接取代它們的競爭者。市場是否相信，後續仍要看財報與成長數字。
4. Adobe 初階需求被吃掉，但專業需求仍在
Adobe 的風險在於 AI 生圖工具越來越方便，初階應用會被吃掉。例如只是要一張簡單圖片，可能不需要 Adobe 訂閱。
但專業設計、攝影、客製化與精準修改仍大量依賴 Adobe。專業使用者即使不滿定價與訂閱模式，也很難完全替代。Adobe 估值被壓低合理，但如果價格壓到足夠便宜，下一輪趨勢出現時仍可能有機會。
5. Salesforce 有創辦人與 Agentforce 轉型題材
Salesforce 沒有落到最慘的一群。Marc Benioff 仍在掌舵，而且擅長談 deal，讓 Salesforce 在 AI 轉型中有較大 pivot 空間。
Salesforce 已導入 Agentforce，並朝 headless 架構走。過去企業需要登入 Salesforce 介面完成流程，未來可能透過 AI 對話框完成任務。重點是把既有企業資料、流程與客戶關係轉成 AI 工作流，再找到新的收費方式。
6. 硬體股後，軟體股可能接輪動
近期行情主線是 CPU 與硬體股。硬體股上漲後，市場可能尋找下一個輪動方向。
如果 Atlassian、Palantir、Cloudflare、CrowdStrike、Salesforce、Adobe 等公司能用財報證明 AI 沒有打掉需求，甚至成為工具與新產品線，軟體股就可能被重新評價。
D. 大型科技股與 AI 變現
1. Google、Microsoft 的悲觀敘事正在改變
市場過去不想持有 Google、Microsoft，主要是擔心 AI 模型變強後，會取代搜尋、辦公軟體或既有軟體收入。Google 下跌時，「Google Search 沒人用」這類說法就會被放大。
但當股價轉強、財報數字出來後，市場想法會改變。大型科技公司不只是投入 AI，也開始透過 AI 產生新產品、新收入與新獲利機會。
2. AI 正在從成本中心變成獲利工具
大型科技公司的財報顯示，AI 不只是資本支出與模型競爭，也能幫公司賺錢，帶來新的產品線與商業機會。
市場原本問的是「AI 會不會打掉它們的軟體業務」，後面可能轉成「AI 是否會強化它們既有產品與客戶關係」。
E. 台積電、聯發科與 Google TPU 封裝路線
1. 台積電先進封裝人才加入聯發科
台積電先進封裝研發高層退休後加入聯發科，市場會聯想到聯發科是否有機會拿到更多訂單、產能或合作機會。
這不一定代表訂單會直接轉移。很多時候是業界有地位的人加入後，成為談合作、談生意時的神主牌。但這次仍可能與聯發科後續爭取先進封裝資源有關，值得追蹤。
2. Google TPU v8、v9 封裝路線
Google TPU v8、v9 是這段半導體小新聞的核心。
5921：目前看到的先進封裝量，一開始約 40K，隔一年可能拉到 150K～180K。這一代前段與後段都在台灣。
5922：前段目前共識是在台積電，後段可能走 Intel EMIB。這也是市場會討論 Intel EMIB 良率的原因，因為它牽涉到 Google TPU 後段封裝是否順利。
3. MediaTek／Google 可能保留台積電 backup plan
MediaTek／Google 可能不是只押 Intel EMIB，而是有兩條後段路線：一條往 Intel EMIB，另一條保留在台積電 CoWoS／CoPoS 相關路線。
這種設計不會只由設計夥伴決定，背後客戶 Google 應該也有授意。保留備案的原因，是擔心 Intel 可能出包。
4. Intel 好消息多，但不能過度樂觀
Intel 近期因地緣政治、封裝機會與市場預期轉變，有很多好消息，股價也明顯轉強。但過去 Intel 在一些關鍵節點與產品上，常出現市場原本以為會順利，最後卻出包的情況。
Intel EMIB 有機會，但台積電備案仍重要。台積電前高層加入聯發科後，5922 後段轉回台積電的機率可能提高，但現在就說「棄 Intel、轉回 TSMC」還太早。
5. 5921 還沒大放量，5922 不宜太早下結論
5921 都還沒真正大放量，現在討論 5922 最終路線仍偏早。比較合適的方向是把這件事列為後續追蹤變數，而不是直接下定論。
QA
1. Google、Amazon 自研晶片不等於威脅 NVIDIA
目前 AI 晶片仍是整體供不應求，短期內不是誰把誰踩掉，而是誰能在短時間內搶到更多產能與市占。Hyperscaler 自研晶片與採購 NVIDIA GPU 是並行關係。Google 會在自家模型與演算法中使用 TPU，但 Google Cloud 的客戶仍可能大量使用 NVIDIA GPU，所以 Google 仍然是 NVIDIA 的大客戶。Amazon 也類似，除了自研晶片外，仍會採購 NVIDIA 產品。
2. 記憶體基本面仍好，但股價不一定立刻反應
記憶體模組公司近期法說提到缺貨可能延續到 2027，2026 年訂單已滿，需求能見度高。公司庫存從 3 月的 350 億拉升，6 月底目標到 500 億，並透過私募 121 億加碼備貨。這些動作代表公司派正在用真金白銀押後續展望。
記憶體基本面目前沒有看到太多問題，從公司庫存、合約價、訂單能見度，到 Apple 電話會議提到後續幾季記憶體成本會上升，都能交叉驗證記憶體後續狀況不差。
但產業基本面好，不代表股價一定立刻飆漲。Micron 前面也曾在市場認為破底、做頭時突然大漲；SanDisk 也是例子。台灣記憶體股與被動元件一樣，有時候反應比較慢，原因可能是台股題材太多，資金選擇太多，導致某些題材即使基本面好，也不一定馬上走出來。
如果已經持有一段時間，重點會變成何時下車，而不是現在要不要追進去。產業面仍偏正向，但股價何時反應無法保證。
3. 聯發科法說：ASIC 市占預估不算不合預期
有聽眾提到聯發科法說中，公司預估 2027 年 ASIC 市占率可達 10%～15%，但市場先前已有小作文喊到 2027 年 20% 以上，因此詢問是否不合預期。
整理後的重點是：市場確實會提前喊出很高的數字，但在聯發科法說後，幾家券商報告反而寫出比市場小作文更樂觀的數字。有券商甚至看到 EPS 接近 400 的情境，對應最樂觀狀況可能出貨 600 萬到 800 萬顆。
這代表原本心中認為很誇張的劇本，竟然已經被券商正式寫進報告。一般來說，券商報告相較市場謠言會更保守，因此這反而顯示市場對聯發科 ASIC 的想像可能比原本預期更大。
聯發科目前的市場論述已經從手機轉向 AI。手機業務不再是市場重點，AI 後續貢獻才是市場買單的方向。以目前共識來看，市場情緒偏樂觀。公司法說不算不合預期，因為券商是在公司講完後才做 upgrade。
需要注意的是，聯發科前面已經漲多，若有資金提前買好，法說與報告升評後可能出現一波獲利了結。這屬於波段中正常的起伏，不代表長線題材結束。
4. 邊緣運算：方向存在，但近期缺少明確爆發契機
邊緣運算不用講得太複雜，本質上就是不在大型資料中心裡，而是在手機、電腦、家裡、辦公室或企業本地機房中的運算能力。手機本身也可以視為一種 edge computing。
如果未來有更多運算往 edge offload，邊緣運算就有機會迎來新一波需求。原因包括低延遲、反應快、不需要佔用太多雲端流量成本，這些都是廠商與使用者想要的劇本。
但近期沒有看到特別明確的爆發契機。上一波邊緣運算題材主要是 AIPC，後來證明 AIPC 比較像笑話，實際體驗沒有太多令人驚豔的地方。
比較有意思的是 Google 的 TPU 外銷。Google 在電話會議中提到，TPU 外銷某種程度上可以視為 Google Cloud 策略的一環，因為有些客戶希望把 TPU 放在自己的 data center 或機房裡，而不是放在 Google 中心化資料中心。這種情境也可以算是某種邊緣運算，因為運算位置不在 Google 中央資料中心。
未來 edge、cloud、本地機房之間的界線可能越來越模糊，甚至不一定需要再強分邊緣運算這個概念。重點會變成運算放在哪裡最有效率、最便宜、最符合客戶需求。
#個人想法
QA裡面股癌認證的邊緣人之前有提到研華跟另一家，後來都飛了，所以這次提邊緣運算會不會也是在之後的半年內可以看到什麼新的發展?AIPC推個什麼能跑龍蝦這一類的?因為大家都在用MAC MINI跑就賣的這麼好，PC應該也會想要吃一點餅?但是會是TPU?還是NPU?記憶體跟RTX又這麼貴?
然後在FB或是脆上面最常看到的就是使用了什麼prompt得到了什麼內容，最多人留言的還是投資分析跟改圖片(大都是美女圖)這個是真的很特別，但是要怎麼應用是真的大問哉。我這一個網站也是完全使用AI寫程式出來的，我提問，想法，業界都是怎麼分析，就是問GPT，回饋方向後在給claude處理程式面。
後段工程與測試
AI ASIC 不只需要晶片製造，也需要後段封裝、測試、驗證與量產工程。若 Google TPU 放量，後段測試、探針卡、載板、封裝材料、散熱與系統整合
另外可延伸的參考看看
後段封裝／OSAT／先進封裝
台股：台積電 2330、日月光投控 3711、力成 6239、京元電子 2449、矽格 6257、欣銓 3264、南茂 8150、頎邦 6147、菱生 2369、福懋科 8131
美股：TSMC(TSM)、ASE Technology(ASX)、Amkor Technology(AMKR)、Intel(INTC)、GlobalFoundries(GFS)
這一組是最上層的封裝與測試產能。Google TPU／AI ASIC 如果放量，最先會被市場聯想到的是台積電 CoWoS／CoPoS、Intel EMIB、日月光與 Amkor 這類 OSAT 與先進封裝平台。Amkor 也正在美國擴建先進封裝與測試廠，強化美國本土 AI 晶片封裝能力。
晶圓測試 CP／成品測試 FT／SLT／驗證工程
台股：京元電子 2449、矽格 6257、欣銓 3264、日月光投控 3711、力成 6239、南茂 8150、頎邦 6147、宜特 3289、汎銓 6830、閎康 3587、精測 6510、旺矽 6223、穎崴 6515、雍智科技 6683、致茂 2360、德律 3030、均豪 5443
美股：Teradyne(TER)、Cohu(COHU)、FormFactor(FORM)、Onto Innovation(ONTO)、Aehr Test Systems(AEHR)、Keysight Technologies(KEYS)、Amkor Technology(AMKR)、ASE Technology(ASX)、Advantest(ATEYY)
這一組要分成兩層看：京元電、矽格、欣銓、日月光、力成、南茂、頎邦偏測試服務與封測產能；Teradyne、Cohu、Advantest、Keysight 偏測試設備或量測平台；宜特、汎銓、閎康偏驗證、分析、可靠度與材料分析。AI ASIC 複雜度提高後，測試時間、測試項目與驗證流程都會增加。
探針卡／探針／測試座／Socket／Load Board
台股：旺矽 6223、精測 6510、穎崴 6515、雍智科技 6683、中探針 6217、宜特 3289、汎銓 6830、閎康 3587、京元電子 2449、矽格 6257、致茂 2360
美股：FormFactor(FORM)、Teradyne(TER)、Cohu(COHU)、Keysight Technologies(KEYS)、Onto Innovation(ONTO)、Technoprobe(TPRO.MI)、Advantest(ATEYY)
這一組應該再細分。旺矽、精測、FormFactor、Technoprobe 偏探針卡；穎崴、雍智、Cohu 偏測試座、socket、load board、測試介面；中探針偏探針與接觸件零組件。Cohu 官方也把自己定位在 semiconductor test sockets 與 probe pin solutions，屬於測試介面這條線。
這裡之前漏掉中探針是我的疏漏。中探針不是最高純度的探針卡整體方案，但它是探針／contact probe／測試接觸件供應鏈，應該放進這一組。
ABF 載板／BT 載板／高階 PCB／AI Server Board
台股：欣興 3037、南電 8046、景碩 3189、臻鼎-KY 4958、台光電 2383、台燿 6274、金像電 2368、健鼎 3044、瀚宇博 5469、華通 2313、定穎投控 3715、嘉聯益 6153、聯茂 6213、騰輝電子-KY 6672、台郡 6269、燿華 2367
美股：TTM Technologies(TTMI)、Amphenol(APH)、Jabil(JBL)、Sanmina(SANM)、Flex(FLEX)、Celestica(CLS)
這一組是從封裝再往下延伸。AI ASIC／GPU 需要高階 ABF 載板、高速材料、伺服器主板與高速 PCB。欣興、南電、景碩是 ABF 載板主軸；台光電、台燿、聯茂偏高速材料／CCL；金像電、健鼎、華通、定穎則偏高階 PCB 與 AI server board。
封裝設備／CoWoS 設備／先進封裝製程設備
台股：均華 6640、均豪 5443、弘塑 3131、辛耘 3583、萬潤 6187、志聖 2467、家登 3680、翔名 8091、帆宣 6196、信紘科 6667、亞翔 6139、聖暉* 5536、漢唐 2404、迅得 6438、盟立 2464
美股：Applied Materials(AMAT)、Lam Research(LRCX)、KLA(KLAC)、Onto Innovation(ONTO)、Camtek(CAMT)、Kulicke & Soffa(KLIC)、MKS Instruments(MKSI)、Axcelis Technologies(ACLS)、ASML(ASML)
這一組是 CoWoS／SoIC／FOPLP／先進封裝擴產時容易被延伸的設備線。台股的均華、弘塑、辛耘、萬潤、志聖、家登常被放進先進封裝設備與材料搬運題材。美股則是半導體設備大廠與檢測設備，像 Applied Materials、Lam Research、KLA、Onto Innovation、Camtek 都會被拉進先進封裝與異質整合的設備需求觀察裡。
封裝材料／製程材料／載具／耗材
台股：台光電 2383、台燿 6274、聯茂 6213、長興 1717、台特化 4772、三福化 4755、光洋科 1785、中砂 1560、上品 4770、家登 3680、翔名 8091、崇越 5434、信紘科 6667、帆宣 6196、穎崴 6515、中探針 6217
美股：Entegris(ENTG)、DuPont(DD)、MKS Instruments(MKSI)、Applied Materials(AMAT)、Lam Research(LRCX)、KLA(KLAC)、Materion(MTRN)、Coherent(COHR)
這一組是比較容易被忽略的延伸線。先進封裝放量後，除了設備，也會需要材料、化學品、載具、潔淨室耗材、特殊材料、接觸件與測試耗材。Entegris、DuPont、MKS 這類美股比較偏材料與製程解決方案；台股則會連到 CCL、化學材料、矽晶圓材料、載具與製程耗材。
散熱／液冷／CDU／冷板／機櫃熱管理
台股：奇鋐 3017、雙鴻 3324、健策 3653、建準 2421、台達電 2308、高力 8996、勤誠 8210、廣運 6125、晟銘電 3013、營邦 3693、曜越 3540、青雲 5386、系統電 5309、研華 2395、樺漢 6414、光寶科 2301、群電 6412
美股：Vertiv(VRT)、Super Micro Computer(SMCI)、Modine(MOD)、nVent Electric(NVT)、Dell Technologies(DELL)、Hewlett Packard Enterprise(HPE)、Johnson Controls(JCI)、Carrier Global(CARR)、Celestica(CLS)、Jabil(JBL)、Flex(FLEX)、CoolIT Technologies（未上市）
這一組是 AI ASIC 放量到系統端後的延伸。TPU／GPU／ASIC 的功耗越高，液冷、CDU、冷板、機櫃熱管理就越重要。台股以奇鋐、雙鴻、健策、高力、台達電、建準這些比較直接；勤誠、廣運、晟銘電、營邦則偏機殼、機櫃、整合或伺服器相關延伸。
電源／BBU／電源管理／機櫃供電
台股：台達電 2308、光寶科 2301、群電 6412、康舒 6282、全漢 3015、僑威 3078、新盛力 4931、AES-KY 6781、順達 3211、系統電 5309、飛宏 2457
美股：Vertiv(VRT)、Eaton(ETN)、nVent Electric(NVT)、Schneider Electric(SBGSY)、Delta Electronics（台股 2308 對應）、Advanced Energy Industries(AEIS)、Bel Fuse(BELFA)、Monolithic Power Systems(MPWR)、Vicor(VICR)
這一組是原本名單沒有拆出來、但其實很重要的延伸。AI rack 功耗提高後，除了散熱，供電、電源轉換、BBU、UPS、rack power distribution 都會被市場一起看。Google TPU 或其他 AI ASIC 放量到 data center 後，電源與備援電力會是很自然的延伸題材。
高速傳輸／連接器／線纜／Switch／光通訊
台股：嘉澤 3533、貿聯-KY 3665、信邦 3023、鴻海 2317、正崴 2392、良維 6290、宣德 5457、聯亞 3081、上詮 3363、光聖 6442、波若威 3163、華星光 4979、眾達-KY 4977、聯鈞 3450、智邦 2345、啟碁 6285
美股：Broadcom(AVGO)、Marvell(MRVL)、Arista Networks(ANET)、Cisco Systems(CSCO)、Coherent(COHR)、Lumentum(LITE)、Credo Technology(CRDO)、Amphenol(APH)、TE Connectivity(TEL)、Molex（隸屬 Koch，未上市）、Astera Labs(ALAB)
這一組是再往 rack-scale system 拉出的題材。AI ASIC 放量不只是晶片本身，還牽涉 GPU／TPU cluster 的高速互連、光通訊、switch、cable、connector。這不是 EP658 直接點名，但如果你要從 Google TPU／AI ASIC 量產往外看，這條線一定會被市場拿來延伸。
系統整合／AI Server／Rack／邊緣運算設備
台股：鴻海 2317、廣達 2382、緯創 3231、緯穎 6669、英業達 2356、仁寶 2324、技嘉 2376、華碩 2357、神達 3706、台達電 2308、勤誠 8210、營邦 3693、廣運 6125、研華 2395、樺漢 6414、佳世達 2352、友通 2397、振樺電 8114、凌華 6166、事欣科 4916
美股：Super Micro Computer(SMCI)、Dell Technologies(DELL)、Hewlett Packard Enterprise(HPE)、Jabil(JBL)、Celestica(CLS)、Flex(FLEX)、Sanmina(SANM)、Vertiv(VRT)、Arista Networks(ANET)、Cisco Systems(CSCO)
這一組是最終端的系統化延伸。Google TPU 如果從 Google Cloud 延伸到客戶 data center 或本地機房，就會跟 rack、server、edge AI box、工業電腦、資料中心設備有關。研華、樺漢、凌華、友通這些比較偏 edge／IPC；廣達、緯創、緯穎、鴻海、英業達則偏 AI server 與 rack 整合。