高股息ETF也瘋狂?

高股息ETF也瘋狂?

2home.co  楊惟婷

 

2024年美股在輝達掀起的AI狂潮下,吸引資金湧入「AI概念股」,外資除加碼「台積電ADR」、也回補台積電(2330-TW),帶動台股啓動「拉積盤」。

 

由於台灣超額儲蓄高達3.84兆元,但銀行一年定存利率僅1.59%,在通膨平均高達2.53%下,實際上台灣民眾面臨「負利率」的冏境。

 

在台股主力法人卡位「台積電(2330-TW)」下,形成一股拉抬台積電的「軋指數行情」,一般民眾也沈浸在FOMO(害怕錯過) 氛圍中搶買「高股息ETF」,以便搭上台積電的「軋指數」列車,形成「高股息ETF」熱賣。

因此,在台灣股民同心協力、強推「指數」下,台股首度攻上20296點。

 

台股3/22日攻上20296點、創新高紀錄,但高檔出現十字變盤線。

這種資金推升的「拉積盤」及「高股息ETF」狂熱效應,能否持續到「AI兌現業績」,形成台股「20000點基本面」的馬奇諾支撐?

或是,「高股息ETF」將變成2024年「資金行情」最後一隻老鼠,值得我們進一步關注?

 

一、華爾街點燃「AI」的狂熱追價,助力台股攻上20000點新高紀錄

 

「華爾街之狼」是噬血的野獸,只要嗅到一絲新的「創新技術」的題材時,就會變得血脈噴張、興奮過頭,並迅速轉變為「自我強化」的炒作循環。

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■OpenAI聊天機器人啓發「生成式AI」的想像空間

 

此次人工智慧(AI)狂潮的崛起,即由「生成式AI」點火燎原。

OpenAI聊天機器人在2022年11月發布,即引發一波「生成式AI」炒作循環。

追隨者認為,這項技術能夠重塑世界,治癒各種情傷、疑難雜症,也可提升勞工生產力,降低企業成本。

 

加上,在「華爾街之狼」偉大的行銷術包裝、加上市場資金澎湃下,點燃投資人FOMO的追價熱情。

 

■黃仁動談「生成式AI」帶動的GPU需求

 

美國晶片大廠輝達 (NVDA-US) 執行長黃仁勳在2024年2/23日進一步說明輝達GPU的應用領域。

黃仁勳表示,Sora是一個非凡的突破,未來,不只文字,人們還會看到更多模態,看到文字、圖像、聲音以及影片同時被訓練、生成。

所以,人們將會看到非常大的模型,多模態模型能夠在大量內容上進行訓練,這些內容將在未來幾年內持續擴展。

 

黃仁勳稱,最興奮的一些事情,是這些技術在工業機器人、工業自動化中,以及人們如何模擬蛋白質、模擬天氣。未來將會在 GTC看到許多這類例子,這是關於生成式人工智慧超越文字、超越文本,進入世界上所有模態的大好機會。

 

他表示,ServiceNow 就是一個很好的例子。

世界上的企業軟體平台大約有一兆美元價值量,這兆美元中的代表包括 ServiceNow、資料平台如 Snowflake、Dropbox、Box、SAP、Oracle。

這些以應用程式為導向且以資料為導向的平台都將被這些 AI agent 所革新,這些 AI agent 將位於其軟體前台。

 

他相信,在未來,人人都可以僱用 agent來幫助使用這些工具,或幫助降低使用這些工具的門檻。

他說:「想像一下,不是全球數百萬個了解如何使用 ServiceNow的專業人士,而是數十億用戶可以透過 AI agent來使用這些工具。這將為這些企業軟體平台帶來龐大的新用戶群,並將大大擴展這些平台的功能。這是萬億級企業軟體平台公司的新機遇。」

 

黃仁勳曾指出,輝達的平台是可程式化的。

黃仁勳也進一步解釋,加速運算和加速器之間的根本差異在於,加速運算是可程式化的,而加速器則是可設定的。

 

他表示,加速器是為非常特定的演算法集進行編程的,例如,加速器就像 DVD 解碼器,這是一個加速器,乙太網路晶片也是一個加速器,乙太網路晶片永遠不會變成 DVD解碼器,而 DVD解碼器也永遠不會變成 GPU。

 

由於 CUDA,GPU 既是許多應用領域 (從影像處理到粒子物理再到量子運算) 的加速平台,也是量子模擬器,稱之為 AI。因此,輝達的平台是可編程的,而且因為有明確紀律,一定會確保輝達所有的 GPU安裝基礎都是 CUDA相容的,任何在我們的 GPU上開發的新演算法,都可以運行在所有輝達的 GPU 上,這為開發者提供了廣泛的應用範圍,並為新開發者提供了解決他們以前無法解決的問題的能力。

 

■黃仁勳談「AGI」:「類人類」5年內出現

 

黃仁勳所創辦的輝達是目前全球首屈一指的人工智慧晶片製造商,他3/1日在史丹佛大學一場經濟論壇上回答現場的提問,即「人-類需要花多少時間,才能創造出能像自身一樣思考的電腦?」

 

輝達(Nvidia)黃仁勳(Jensen Huang)表示,通用人工智慧(artificial general intelligence,AGI,能表現人類所有的智慧行為)很可能在5年內就會出現。

 

黃仁勳表示,這個答案很大一部分取決於如何定義目標。

如果要通過人類測試,那麼AGI將很快到來。

黃仁勳解釋說:「如果我讓AI進行你所能想像到的每一種測試,你把測試清單列出來,放在電腦科學業界面前,我猜5年內,我們就能在每一項測試都取得好成績。」

 

例如目前AI已經可以通過律師資格考試,但在胃腸病學等專業醫學測試中仍有困難。不過黃仁勳認為,5年後,AI應該也能通過任何一項醫學測試。

 

不過,黃仁勳也指出達成此目標的難處,那就是科學家對於人類心智運作的方式仍然缺乏統一定義,「因此工程師會很難實現目標」。

 

■「數據中心」將成為「生成式AI」新的競賽場!

 

2024年前2個月,輝達 (NVDA-US) 股價已漲近 60%。

且輝達 2024財年第四季(截至 2024年1 /28日)營收年增 265%,達 221億美元,遠高於分析師預期和輝達上季給出的財測 (200億美元)。除此之外,輝達獲利升至 9倍,達 123億美元,毛利率更飆升至 76.7%。

而這樣壯觀的業績背後,靠的是營收占比達 83%的「數據中心」業務。該業務在第四季年增409%,達 184億美元。

輝達表示,數據中心業績的成長反映了 Hopper GPU出貨量的增加,因為該產品用於「訓練和推理」大語言模型和生成式 AI應用。

 

過去,「數據中心」的主要場景是互聯網客戶在雲端運作的「加速運算」需求,但如今在輝達數據中心業務中,大模型的「推理場景」的營收占比達 40%,與生成式 AI 的應用同為數據中心業務的支柱。

 

輝達估計,過去一年,數據中心營收約莫 40%來自人工智慧推理、構建和部署人工智慧解決方案,幾乎涉及每個行業。

執行長黃仁勳尚且表示,因為舉凡網路新聞、影片、音樂等推薦算法系統,過去是基於「CPU」的方式,現在,隨著深度學習和生成式 AI 的滲透,這些推薦演算法系統開始轉向「GPU加速」的方式。

例如搜尋附近的服務需要 GPU加速,排名需要 GPU加速,並且需要 GPU加速來產生增強資訊。GPU現在存在於推薦系統的每個步驟中,世界上幾乎每個大公司都必須運行這些大型推薦系統。

 

除此之外,還有很多新的「推理」場景,當使用 ChatGPT時,就是在做推理,當使用Adob​​e的 Firefly模型生成圖片時,也是在做推理,……等等。

 

對於 40%的推理佔比,輝達財務長 Colette Kress稱,消費者互聯網公司正在投資生成式 AI,透過內容創作和廣告、線上產品描述和人工智慧購物輔助的自動化工具,為內容創作者、廣告商和客戶提供支援。

 

企業軟體公司正在應用生成式人工智慧來幫助客戶實現「生產力的提升」,例如微軟和 Meta。

微軟近日公佈,超過 50000個組織使用Github的合作試點業務來提高其開發人員的生產力,這使得Github營收年增 40%。另外,其他軟體業務也有類似成長,如 Microsoft 365 中的 Copilot 。

Meta 則在最近一個季度的財務表現,顯示出AI 在推薦演算法的應用,(大模型帶來的)更準確的預測和廣告客戶表現的改善是其營收顯著增長的原因。

 

■「生成式AI」在2024年進入企業應用

 

儘管投資人已開始對 AI概念股的驚人漲勢表達疑慮,但市場認為 AI 是智慧型手機以來影響科技產業最大的事件。而專家則普遍認為 AI可能是第四波工業革命,目前才剛起步。

 

生成式 AI 應會在 2024年進入企業「應用」階段,生成式 AI 的出現將帶來平台轉變和技術進步,就像 2010年代雲端服務的出現。

 

執行 AI運算除了需要大量數據外,為了讓 AI 的分析和產出更準確和可靠,與 AI 運算相關的訓練和推論需求湧現,其中以 AI 訓練為優先,當 AI 訓練到一定程度時,接著就是透過 AI 來推論。

 

根據 IDC 的預估,至 2032年, AI訓練和推論相關的市場將分別達到4710億美元和1690億美元,年增率達31% 和48%。

 

未來,我們將看到更多實例出現以及更多科技公司部署生成式 AI 來增加其產品或服務的價值,在此過程中,特別是在軟體和網路服務等領域,此外,這些企業獲利可望成長。

 

■輝達生成式「AI微服務 」,助企業內部建置AI助理!

 

輝達(NVIDIA)3/18日宣布,推出一系列新的生成式人工智慧(AI)微服務,讓企業能夠在內部的NVIDIA GPU硬體基礎設施上,快速建置並部署自己的AI助理應用程式。

 

這款名為「NVIDIA NIM」的微服務,預先訓練的人工智慧模型,在經過最佳化調整後便可在雲端、資料中心、工作站及PC上數億個支援CUDA的GPU上運行;數分鐘之內便可內完成部署,而傳統部署時間往往需數週之久。

開發者只需調用標準化API,即可使用企業自有的數據與NIM整合,打造高度客製化且安全可控的生成式AI應用程式。

 

黃仁勳表示:「成熟企業坐擁龐大數據資產,這些資料可以幫助構建出AI助理。」

NIM微服務涵蓋20多種熱門大型語言模型,包括來自NVIDIA、Anthropic、Google、Meta、Stability AI等公司的模型。它們經過NVIDIA的推理優化,可在億級CUDA GPU上高效執行,為語音、文字、醫療等領域提供AI服務。

 

除NIM外,NVIDIA也推出一系列CUDA-X微服務,助力企業加速AI模型的資料處理、訓練、部署等環節。其中的NeMo Retriever可幫助AI助理更好理解與企業業務相關的文字、圖像等非結構化數據。

 

生態系統多家重量級企業已率先採用NVIDIA新微服務。包含Adobe、Cadence、ServiceNow等應用商將整合微服務增強自家平台的AI能力;雲端廠商AWS、Google Cloud、Azure也將支援在其上部署NIM。基礎設施廠商如Dell、Lenovo、HPE等也宣布推出相應的服務器產品。

數據公司如Snowflake、NetApp將協助客戶優化NeMo Retriever的資料管線。眾多安全、MLOps、向量檢索廠商也將與NVIDIA微服務生態系統整合。

 

NVIDIA AI Enterprise 5.0產品中包含NIM、CUDA-X等微服務,可部署在雲端或內部NVIDIA認證的GPU伺服器、工作站上。這是NVIDIA為企業級生成式AI做全方位準備,充分發揮GPU加速效能,同時賦予企業充分的自主權和控制權。

通過調用雲化微服務,企業無需自行開發AI能力,便可快速部署符合內部需求的定制AI助手,實現智能自動化。

 

NVIDIA微服務將結合內部資料與領先AI模型,對各行業帶來顛覆性的生產力提升;這一創新代表NVIDIA加速運算平台向更廣泛的企業級AI應用領域邁進之野心。

 

■輝達「 Blackwell」六大革命技術引領AI加速運算時代!

 

輝達(NVIDIA)3/18日正式發表Blackwell平台,標誌著「加速運算」新時的來臨。Blackwell創新平台將提供強大算力,用於構建和運行兆級參數的大型語言模型,實現即時生成式AI。

其中,與NVIDIA H100 Tensor Core GPU相比,最新GB200 NVL72可提供高達30倍的大型語言模型推論工作負載效能,並將成本和能源消耗降低多達25倍。

 

Blackwell GPU架構具備六項革命性技術,將推動資料處理、工程模擬、電子設計自動化、藥物設計和量子運算等領域的突破,開啟輝達在這些產業的機會。

 

Blackwell六大創新包括:最高2,080億晶體的GPU、第二代Transformer引擎、第五代NVLink互連、RAS可靠性引擎、安全AI功能和專用解壓縮引擎,共同支援AI訓練和大模型推理,可擴展至10兆參數。

 

輝達推出整合Blackwell的Grace超級晶片GB200,將兩個B200 GPU與Grace CPU連接。GB200驅動系統可透過新Quantum-X800網路獲得800Gb/s超高速網路。

此外,輝達還推出GB200 NVL72液冷機架級系統,集成36個Grace Blackwell超級晶片,與傳統H100 GPU相比,在大模型推理上可提升30倍性能。

 

基於GB200系統,輝達發布新一代DGX SuperPOD超級電腦平台,採用液冷設計,提供11.5 exaflops AI運算能力。

SuperPOD可擴展至數萬個GB200超級晶片,並透過NVLink連接576個Blackwell GPU,獲取龐大共享記憶體。該平台具備智慧管理和持續運行能力,將極大推進大規模生成式AI的部署。

 

除SuperPOD外,輝達也推出DGX B200系統,提供144 petaflops AI性能、1.4TB GPU記憶體,且比上代快15倍。B200支援DGX SuperPOD配置,為企業部署AI提供彈性。

 

■「Sora」再撐大「生成式AI」想像力!

 

美國新創公司OpenAI近日又公布一款名為「Sora」的「影音生成式AI模型」掀起影音變革,預期影音資料流量可能將在未來數年內呈現指數型成長,並刺激聯網與高速傳輸的需求成長,目前交換器出貨轉往 400G或更高規的 800G走,為光通訊族群的成長性帶來想像空間。

 

1、「Sora」能以「文字或圖片」生成「影像」

「Sora」號稱能根據使用者輸入的「文字或圖片」生成高度逼真的「影像」,而且該項技術可應用在影片編輯、虛擬實境、娛樂等許多領域,讓人們可以享受到更多影片內容。

由於 Sora的精密影像品質驚豔各界,外界普遍預期這將帶來影音創作領域的重要變革,資料流量也可能將在未來數年內呈現指數型成長。

 

2、「Sora」輸入文字就能做電影!

OpenAI推出AI聊天機器人ChatGPT後引爆全球熱潮,短時間內就累積超過1億名用戶。一年多過去,OpenAI在2/15日再宣布推出新模型「Sora」,用戶透過文字指令,就能創造出逼真的1分鐘短影片,此工具將對影視娛樂產業造成不小的衝擊。

 

此外,Sora還能將靜態圖片做成動畫,或是從現有影片衍生出新的內容,且畫面精緻細膩、不輸真實攝影。

 

3、「Sora」將引爆影音革命!

Open AI 公司繼文本模型 ChatGPT、圖像模型 Dall-E 撼動了全世界之後,於2024年2/15日OpenAI又以影片生成AI模型「Sora」再度讓全球驚呆!

Sora文生影像模型,只要輸入一連串文字,Sora就可以快速生成最長1分鐘的影片,而且真實到令人懷疑現實,讓AI應用從文字、圖像,一舉升級到影片。

 

Sora 的橫空出世,其應用影響性又遠大於其他現有的生成式 AI 相關應用。Sora 的誕生,意味著影像生成門檻大幅降低,不僅對廣告、影視、短視頻等相關行業引發巨大變革,而且對於算力、傳輸速度、儲存空間的需求更是現有好幾倍的成長。

 

4、「Sora」模型有何重大意義?
Sora橫空問世,幾乎通殺目前市場上大多數其他文生影像技術,在於OPEN AI 解決了當前其他模型(主要都是 diffusion模型)的弱點──無法準確模擬場景物理原理,而 OPEN AI在 ChatGPT文字生成獲得巨大成功之後,以其生成架構(transformer模型)延伸到影像上,可大幅解決現有問題。

亦即Sora 結合了diffusion+ transformer,在影像的關聯性、邏輯合理性方面有了巨大優勢,能够深度模擬現實世界中人類、動物和環境的物理規律,代表著 AI 在理解真實世界場景、並且與之互動方面獲得重大突破,Sora 很可能將成爲實現「通用 AI」的重要里程碑。

 

5、「Sora」模型,對產業的影響:

「Sora」模型將在算力、傳輸速度、儲存空間方面需求暴增。

市場估計 Sora 訓練單次的算力需求約是 GPT-3的 2.7倍;內部資料運算也需要極高的處理速度,將帶動交換機的規格提升,資料下載也需要更高頻寬;儲存空間的需求方面,若對文字通常只需 Kb等級的容量,圖片提升到 Mb等級容量,影片又更提升到 Gb等級,此暗示將有數以千倍的算力、傳輸速度、儲存空間需求暴增 (1Gb=1000Mb,1Mb=1000Kb)。

 

6、「Sora」模型,預期促使「影音資料流量」在未來數年呈現指數型成長

「Sora」模型,預期將促使影音資料流量可能將在未來數年內呈現指數型成長,並刺激聯網與高速傳輸的需求成長,目前交換器出貨轉往 400G或更高規的 800G走,為光通訊族群的成長性帶來想像空間。

另外,算力提升方面受惠晶片及 AI 伺服器,而相關的供應鏈又涉及晶片設計(包含 IP)、晶片製造及封裝測試、COWOS、零組件、散熱模組等等。

傳輸提升方面將受惠光通訊及高速傳輸產業等等。

 

■「Sora」的影音革命,將對何種產業帶來衝擊?

 

其實Sora並非第一個「文字生成影片」的大模型。早在ChatGPT公開之前,臉書母公司Meta、Alphabet旗下谷歌、Runway AI等就已開發「文字轉影音」的生成器。

據統計,截至2023年底,全球能實現「文生影片」的大模型已有超過20個產品。可是這些產品的能力顯然都不像Sora這樣「逆天」。

 

以Runway為例,該平台僅能生成長達4秒的影片,用戶最多只能延長至16秒,這也是過去一年AI文字生成影片的極限。

但Sora一登場,直接以1分鐘的總長度輾壓其他對手。

 

據《紐約時報》報導,Sora這個名字取自於日語「空(そら)」,即「天空」之意。OpenAI團隊透露,選擇這個名字是因為其讓人聯想到「無限的」創作潛力。Sora將為「影片生成」領域帶來革命性的進步,同時也衝擊多個行業。

 

1、內容創作者擔憂失業

Sora的出現,讓不少網友驚呼,「好萊塢即將崩潰」、「皮克斯慘了」,就連向來愛批評OpenAI的特斯拉執行長馬斯克都感嘆,「人類認賭服輸」。

 

大多數人認為,受到Sora的影響,影視行業將首當其衝,影片拍攝者與剪輯人員恐顯得「多餘」,就連演員都可能消失。另據AI行業專家指出,受到影響的行業,包括但不限於廣告、影視、遊戲、教育、新聞等領域。

 

但在此同時,部分內容創作者就表示,與其懷抱著「飯碗焦慮」,不如將其視為提升工作的「工具」,利用它來幫企業與個人提高效率,轉化創意、打造精品。

亦即,這可視為一個與AI攜手共舞的機會,探索新的藝術形式與表達方式,續寫影視行業的輝煌。

 

2、「資安」受到的挑戰將加劇

雖說「眼見為憑」,但在AI當道的年代,真實與人造之間的差異,恐令人難辨真假。不少業界人士就擔心,Sora將為深度偽造(Deepfake)技術推波助瀾,讓有心人濫用於詐騙犯罪。

 

例如2023年就有男網友利用AI技術,改造日本首相岸田文雄的原始影像,製作的假影片還壓上「日本電視台」(日テレ)新聞節目的標誌等,幾可亂真,並在網路上瘋傳,引發軒然大波。

 

隨著美國總統大選逼近,已有不少人憂心,AI生成的影像恐引發「資訊錯亂」的認知作戰。亦即,像 Sora這類工具一旦落入有心人手中,事情將會更棘手。

 

二、外資啓動「認錯行情」

 

「AI概念」正在築夢階段,因此,「AI概念股」也處在百家爭鳴階段中。

 

■台股首度攻上2萬點,外資2024年以來買超1783億元是最大推手

 

台股3/8日在台積電大漲下,最高攻到 20065.5點,這是首度攻上 2萬點里程碑。但外資已呈師老兵疲之態!

 

外資2024年初以來回補買超力道強勁,1月以來買超台股,至3/8日已達1783.42億元,帶動台股一路從1月的17000點,漲至3/8日已經突破2萬點。

 

值得注意的是,從外資買超台股前幾大籌碼來看,主要由台積電帶動,加上聯發科、日月光投控、鴻海、長榮、國泰金、中信金等權值股為主力部隊。

 

在外資卡位「台積電(2330-TW)」,形成一股拉抬台積電的「軋指數行情」後,沒有吃到奶酪的民眾也沈浸在FOMO(害怕錯過) 氛圍中,搶買投信發行的「高股息ETF」,以便搭上台積電的「軋指數」列車,形成統一台灣高息動能 (00939-TW)、元大台灣價值高息(00940-TW)兩檔ETF募資狂野,00939募破500多億元,00940目標也募到1752億元,合計近2200多億元!

 

因此,在台灣股民同心協力、強推「指數」下,台股首度攻上20296點。然後呢?

 

■台積電2024年以來,貢獻大盤1600漲點,台股市值衝破62兆元

 

根據證交所統計,在台積電(2330-TW)領軍之下,帶動上市股票總市值達到 62.87兆元,護國神山台積電本身市值也一舉突破 20兆元大關,亦即2024年以來,台積電已相當於貢獻大盤約 1600個漲點,怪不得股民戲稱台股成了台積電(2330-TW)「一個人的武林」。

 

根據證交所統計,3 /8日全體上市公司市場總值為新台幣62兆8718.65億元。

台積電持續受到外資追捧,股價一度逼近800元大關,市值衝上20.33兆元。

 

由於護國神山撐起台股行情,若觀察2024年以來的漲幅,加權指數累計上漲1800餘點,台積電累計飆漲近200元,相當於貢獻大盤1600個漲點,漲勢相當驚人。

尤其,這波台股從 2 /23日觸及19000之後,僅花10個交易日大盤就來到 20000點,預告了台股在 AI 題材的驅動之下,已經正式展開新的里程碑。

但是否,「成也蕭何、敗也蕭何」呢?

 

三、新「高股息ETF」募資上市,投信掀起「吃豆腐行情」?

 

隨 ETF 成為投資顯學,近期統一台灣高息動能 (00939-TW)、元大台灣價值高息(00940-TW)兩檔ETF募資掀起散戶搶購,00939募破500多億元,00940目標也至少1752億元起跳,合計近2200多億元!

 

萬眾矚目的統一台灣高息動能ETF(00939)掛牌第2天直接殺破15元發行價,終場收在14.99元,想賺價差的投資人蜜月行情失靈了!

而規模高達1752億元的元大台灣價值高息 (00940-TW)已正式成立,並預計4月1日掛牌。

 

以3/20日高息ETF規模來看,元大高股息 (0056-TW) 以 2771 億元穩居第一,第二、三名分別為國泰永續高股息 (00878-TW) 2639 億元、群益台灣精選高息 (00919-TW)1890 億元,00940 以 1752億元空降第四大。

 

至於元大台灣價值高息 (00940-TW)4月1日掛牌後,股價是否會讓投資人開心,則有待考驗。是否上演外資「坑殺」投信(散戶) 的「長平慘案」呢?

 

■新「高股息ETF」募集2200多億資金,吸引大量短線資金先進場大吃豆腐!

 

近期統一台灣高息動能 (00939-TW)、元大台灣價值高息(00940-TW)兩檔ETF將在3月底前陸續上市進場買入成分股,對大盤產生助漲的影響,並將大盤指數推上20296點。

 

但問題是,新「高股息ETF」要買的成分股是公開資訊,而且規模龐大、僅能選中大型股,新「高股息ETF」選股基本上已變不出新花樣,與目前已上市的高股息ETF成分股大量重疊,因此吸引了短線資金大戶進場提前卡位,等待00939、00940 兩檔ETF募集的2200 億資金來抬轎,因此,短線大戶大量集中買超成分股,等待00939、00940 兩檔ETF上市再坑殺之,大吃新「高股息ETF」的豆腐,因此目前市場上無論是穩定的法人資金、或短線投機資金都集中於此,形成急漲抬高股價。甚至是連極短線資金(鎖漲停,隔日沖)都跑來參一咖。

 

另值得一提的是,這股前所未有的拉抬台積電的「軋指數行情」卻有弔詭之處,以 3/8日說明,在台積電開高,大股本的 ETF成分股有大量資金買盤湧入下,指數大漲、但漲跌家數卻連續兩日都出現死亡交叉 (下跌家數大幅多於上漲家數),顯示代表權重相對小的中小型股,呈現一片綠油油的資金殺盤。

 

此外,目前盤面是完完全全的資金籌碼集中、扭曲因素,上櫃半導體事實上連續兩日,都是開高走低殺盤最重、震盪幅度不斷擴大。中小主流成長股卻有滿滿的多殺多與短線套牢資金產生。

 

提醒投資人,以台股ETF為例,台股大盤近年雖然在 2023年大漲 26.8%,亦曾於 2022年大跌 22.4%,所以投資高息ETF,並非穩賺不賠。

尤其,科技股向來震盪幅度高於其他產業,每當一發動漲勢,通常都會相當驚人,但當科技股下跌時,跌勢也同樣驚人,導致投資人受傷慘重。

 

■00940吸金1752億元,是否成為現階段最後一隻老鼠?

 

掌握月月配、高股息等流量密碼的ETF 00940,即將在4月1日正式掛牌上市,由於發行價格每股僅10元,入手門檻非常低,引爆資金狂潮,甚至出現解定存、抵押房子的亂象。金管會3/18日也證實,00940募集逾1700億,若加上00939,近期兩大新款ETF聯手創下募集超過2200多億的驚人規模,這是否就是傳說中的「擦鞋童理論」?

 

「高股息ETF」募集引發的熱潮,讓人不禁擔心市場過熱風險?

 

■「吃豆腐行情」,慎防變臉成「吃臭豆腐行情」?

 

上述這種扭曲現象,將會造成何種影響?

 

1、會造成入選成分股助漲,估值被推升超出基本面合理價值

從同一類股來比較,以2385群光與 2301光寶科來舉例,兩者目前營收都是衰退轉為持平,而歷史本益比也接近。

但光寶科2023年超漲開始修正,加上漲多被剃除高股息成分股,而出現連續修正下跌,然而群光則因新納入成分股後,反而飆漲1倍,預估股息殖利率掉到僅 3.3%左右。兩者目前本益比估算,竟出現3~4 倍的不合理差距。

 

2、整個台股的大量資金集中於大型權值股,變成一波到底的「軋指數行情」

台股透過「拉積盤」,在台積電「一個人的武林」中,一度觸及20296點歷史新高,但台積電不會一直漲,拉高價位後休息,有必要讓出指數空間給中小型股輪動。

 

3、時序將進入上市櫃公司股利密集公告期,只要公告股息優於預期,高殖利率會引發短線積極買盤推升股價。

 

4、人多的地方,慎防踩踏?

由於ETF具有助漲、也助跌特性,所以要特別留意大盤漲多之後,產生乖離太大的校正時刻,即賣壓宣洩的時機點。

 

3/8 日已有初步跡象,但真正的主跌段還沒出現,亦即當相關高股息成分股出現 5日線走平且下彎跌破後,才會真正引發短線投機資金撤出的「多殺多行情」,而此時「助跌」的特質才會一覽無遺。

 

5、投信季底作帳行情,慎防變臉、成結帳行情?

季底作帳行情中,有投信買盤保護的個股,會有短線買盤積極進場括抬,但投信也看相對績效,互砍結帳也是作帳策略之一,因此也要提防過高持股比重的助漲、助跌效果!

 

四、跋尾—留意被動型ETF具有助漲、也助跌特性!

 

美國晶片大廠輝達(Nvidia)公布亮麗財報後,市值突破 2兆美元大關。

目前輝達不僅僅已是全美上市公司市值第三大,根據統計,該公司市值只低於 11 個經濟體的 GDP,也就是說輝達市值可排在全球國家 GDP中的第 12名。

股價會說話,目前輝達股價揭示了 AI 的長期趨勢。

 

但是,AI產業未來必須能「兌現業績」,才能形成產業「基本面」護城河?

 

■輝達「GTC大會」題材失靈?

 

輝達年度重點GTC開發者大會3/18日登場。

此次輝達開發者大會「GTC 2024」,公開最新一代AI圖形處理器Blackwell以及殺手級AI晶片GB200,新款晶片由2080億個電晶體組成,是先前的兩倍以上,提高了生產效率,黃仁勳也強調「我們需要更大的GPU。」

 

許多台廠皆赴美參展,然台股此次卻未受到「2兆男」激勵,19日台股以19798.12點開出,隨後下跌做收。Why?

 

■AI產業能否蓬勃發展,取決未來能否「兌現生產力」?

 

高股息ETF效應發威,吸引投資人熱衷賺利差、但同時也要留意風險!

尤其法人已卡位「吃豆腐行情」,00940下週進場慎防演變成「坑殺行情」?

 

況且ETF本質上,就具備助漲、助跌的市場特性!

若AI產業最終無法「兌現生產力」,此時ETF「助跌」的特質也會一覽無遺。

 

■AI產業能否蓬勃發展,取決於未來「來不來電」?

 

運算人工智慧必須消耗大量電力。根據《The New Yorker》報導,OpenAI 的聊天機器人 ChatGPT每天可能會消耗超過 50萬千瓦時的電力,來回應約 2億個請求。

 

《The New Yorker》報導指出,依據美國家庭平均每天用電量約為 29千瓦時。 將 ChatGPT 每天的用電量除以一般家庭的用電量可知,ChatGPT 的用電量是一般家庭用電量的 17,000倍以上。如果進一步採用生成式人工智慧,那麼,這些應用還可能會消耗更多的資源。

 

再根據荷蘭數位經濟學家 Alex de Vries 此前發表的論文,如果 Google將生成式 AI技術整合到每次搜尋中,每年將消耗約 290億千瓦時。這比肯亞、瓜地馬拉和克羅埃西亞等國家一年的用電量還要多。

De Vries 表示,人工智慧非常耗能,這些人工智慧伺服器中的每一個所消耗的電力,已經相當於十多個英國家庭的總和。

 

儘管如此,人工智慧產業仍然蓬勃發展。因為推動這項繁榮工程的大型科技公司們並沒有認輸的本錢。加上,也有另一些看法認為,比起 AI所創造的價值,遠大於這些電力耗費。

 

此前,OpenAI 執行長 Sam Altman 在2024年 1月的達沃斯論壇也提到,AI 非常耗電,其未來取決於清潔能源的突破,隨著技術越來越成熟,AI 將消耗越來越大量的電力,如果能源技術無法突破,就無法實現這一目標。

 

■巴菲特感嘆—「市場變賭場」!

 

過去幾十年來,「價值投資」一直是巴菲特的核心投資策略。

到2023年底,波克夏公司(Berkshire)的資產負債表握有創紀錄的1680億美元現金和短期投資。這讓外界想了解巴菲特怎麼看待現階段投資市場?

 

自1965年以來,波克夏公司的股價上漲了438萬4748%,但令人驚訝的是,巴菲特的投資策略相當簡單,就是緩慢而穩定地「價值投資」。巴菲特的投資組合大多是大型的、藍籌公司,這些公司的特點是:穩定、可預測的成長、穩定的現金流,以及以分紅或股票回購獎勵投資人。

 

相反的,大部分基金經理常被高科技或基因學等高成長性產業所吸引,而且刻意忽略這些產業存在的不確定風險狀況,或是未經證實的技術突破?

 

有鑑於巴菲特能夠有如「置身局外」的高風亮節,及他擁有如此巨大現金儲備應變,因而能屹立不搖,而就不讓人感到意外。

 

「高通膨」異常的現在,導致聯準會利率居高不下。現在聯準會主席鮑爾暗示2024年可能降息。但似乎,巴菲特仍在等待看聯準會的動作,並等待選舉過後市場波動平息,再決定採取下一步投資行動。

只能說,在如賭場般的當下市場,巴菲特手上緊握一張王牌;即是,巴菲特建立了強大的資產負債表,以應不時之需。巴菲特仍一如以往,避免賭博,耐心等待,最後在市場意想不到的時刻才出手,下一盤大棋。

 

儘管當下市場交易熱絡,但是,當散戶排隊上車,甚至出現解定存、抵押房子搶買00940的亂象頻生,如果這不是泡沫,什麼才叫泡沫?

 

金龍兄忍不住「預防性升息」半碼了,下週將是慘烈的一週,如果元大台灣價值高息(00940-TW)1500多億元揮霍完了,那後面是否有更大凱子接棒呢?是否上演外資「坑殺」投信(散戶) 的「長平慘案」呢?

 

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