原文標題:美系外資估AI伺服器前景面臨挑戰,調降廣達評等及供應鏈目標價
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https://reurl.cc/nmolY1發布時間:2025.03.25 13:59
記者署名:劉居全
原文內容:
美系外資在新出爐的報告中表示,AI伺服器受到
產品過渡期影響、供需以及生產難度挑
戰等因素,市場成長面臨挑戰,決定下修將2025年和2026年機架級AI伺服器出貨量,分
別從3.1萬台及6.6萬台下修至1.9萬台及5.7萬台(以144-GPU等效計算)。美系外資調
降多家AI伺服器供應鏈目標價,同時將廣達(2382)評等由原先的「買進」下修至「中立
」,目標價由371元下修至293元;鴻海(2317)重申「買進」評等,目標價由236元下修
至220元;緯創(3231)重申「買進」評等,目標價由148元下修至138元;奇鋐(3017)重
申「買進」評等,目標價由772元下修至707元;雙鴻(3324) 重申「買進」評等,目標
價由894元下修至784元;富士康工業互聯(601138)重申「買進」評等,目標價由人民幣
28.61元下修至人民幣25元。美系外資認為,雖然2025年第二季度對台灣ODM/散熱供應
鏈來說將是強勁季度,不過預計產品轉型可能在2025年第三季度再次對出貨量造成影響
。美系外資強調,對投資人來說,ASIC AI伺服器相關企業表現普遍優於GPU AI伺服器
供應商,此趨勢可能會持續。
美系外資表示,AI訓練伺服器仍將是市場成長主要動力,主要是因不斷升級的高階AI模
型對運算能力需求所推動,不過,隨著GPU平台在2025年下半年過渡到新一代產品,出
貨量可能在過渡期間受到影響;生產深度挑戰,整個機架系統的生產複雜度高,增加產
能爬坡課程;以及需求端變數,隨著更有效率的AI模型(如DeepSeek)發布,市場對密
集運算能力存在爭議等因素衝擊;AI訓練伺服器出貨量恐低於預估,而美系外資調降廣
達評等及目標價外,同時下修AI供應鏈ODM鴻海、緯創以及散熱雙雄奇鋐、雙鴻等目標
價。
心得/評論:
同場加映:台達電目標價從580元下調至550元、台光電目標價從865元下調至765元、台
耀目標價從330元下調至290元、金像電目標價從400元下修至345元、嘉澤目標價從1740
元下修至1500元、聯茂目標價也從65元下修至58元。
AI is Over?!
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synchronous2樓不要趁機吃貨捏,要賣的時候再發業績好的報告來出貨 03/25 15:12
→ deann3樓調降廣達 還好公公沒事 03/25 15:13
Eshia4樓99公公 說好公公300的咧 03/25 15:13
jhnny5樓6213? 03/25 15:13
→ asirk1246樓台積輝達有在法說公開下修嗎? 03/25 15:14
hkcdc7樓廣達也掉太多…… 03/25 15:14
→ jhnny8樓6213有Ai? 豬仔都長大了 03/25 15:14
randy2259樓還有人在買AI伺服器相關? 03/25 15:15
lightson10樓6669的3000什麼時候來啊?看來下修都有機會噴 03/25 15:17
TroyeSivan11樓笑死 鴻海完蛋囉 03/25 15:17
→ goodjop12樓所以誰說阿貓阿狗都可以組AI伺服器的? 03/25 15:17
→ loom0et0bust13樓其實就一開始估太高,後面輝達又換代太快,加上越 03/25 15:18
→ loom0et0bust14樓來越多廠商分食大餅…整體產業沒問題,問題是在供 03/25 15:18
→ loom0et0bust15樓應鏈角色的變化 03/25 15:18
teddy7216樓99公公 03/25 15:18
Jaygo556617樓就是高盛啊,想偷吃貨 03/25 15:18
→ Brioni18樓直接砍掉20%是三小 03/25 15:18
→ kainolife19樓代工廠終究是代工廠 03/25 15:19
yabaidesu20樓沒關係 3231你調高他也沒動過 03/25 15:20
poeoe21樓也不是很意外 現在算法是重點 03/25 15:20
HiuAnOP22樓調降吃貨!按讚出貨! 03/25 15:23
→ fitenessboyz23樓散熱雙雄正式散熱 03/25 15:24
tomdavis24樓AI椅子over!!!! 03/25 15:28
MyloveZoey25樓起風了 AI買起來 03/25 15:28
→ tomdavis26樓算法一直都是重點 硬體則是穩定越來越強的 03/25 15:28
TonyPeye020927樓調降=吃貨 03/25 15:29
→ TonyPeye020928樓升評=出貨 03/25 15:29
jei0129樓餅越來越大,但是分食的人越來越多 03/25 15:29
tomdavis30樓以前就是硬體太廢 支撐不起算法 才沒辦法做大模型 03/25 15:31