萬鈞法人視角觀點2｜AI算力大爆發竟引發「內湖塞車」？沈萬鈞：光進銅退是唯一活路！揭密1.6T傳輸商機，法人最看好這3檔！

當全市場都在為 AI 算力的狂飆感到振奮，台積電、輝達（NVIDIA）的技術屢創新高，許多投資人卻納悶：為什麼有些 AI 巨頭的股價，最近反而有點推不動了？

前百億基金操盤手、萬鈞法人事業創辦人沈萬鈞點出了一個殘酷的現實：「單純只講『算力暴增』，資本市場已經無感了，因為大家現在最擔心的是——算力跑得再快，數據傳送不出去有什麼用？」

他用了一個全台灣上班族秒懂的比喻，揭開了目前 AI 產業面臨的最大危機，以及下一個即將引爆的超級商機：光通訊（光進銅退）。

算力狂飆的代價：AI 世界上演「史詩級內湖大塞車」

「想像一下每天上下班的內湖交通，」沈萬鈞生動地比喻：「如果內湖明天突然多出一倍的車子，你覺得會怎樣？整條馬路直接變成超大型停車場！」

這正是現在 AI 晶片面臨的窘境。

台積電的製程從 3 奈米進化到 2 奈米、再到未來的 A16 埃米製程，電晶體密度一口氣增加了 50%；同時，輝達的伺服器架構從 Blackwell 升級到 Rubin，這就等同於把「內湖的車子瞬間變多了」。

車子變多（算力變強），但如果馬路（傳輸通道）沒有跟著變寬，數據根本運送不出去！過去，工程師的解法很簡單：多拉幾條銅線、把頻寬做寬。但現在，晶片密度已經超過傳統銅線能承擔的物理極限，不管你拉再多銅線，數據就是會塞車。

撞破那道「南牆」：為何巨頭們不得不妥協？

為了解決這場「內湖大塞車」，科技巨頭們只能被迫採用一項導入難度極高的技術：光通訊（Silicon Photonics / 矽光子）。

為什麼說是「被迫」？沈萬鈞透露，在過去的電機領域裡，「光」是一個大家避之唯恐不及的技術。

「它實在太難做了！成本高、良率極低、獲利極難。」他直言，一家大廠要導入光的認證，光是測試可能就要花上整整一年的時間。這在講求速度的半導體產業裡，簡直是一道又硬又痛的「南牆」，過去根本沒有人想去撞。

但現在，沒有退路了。

當資料傳輸速度的要求從 1.6T、3.2T 甚至往 6.4T 狂飆時，為了降低耗能並極速傳輸，**「光進銅退」**不再是選擇題，而是唯一解藥。這道南牆再硬，輝達、Google 等巨頭也得硬著頭皮撞破它。

投資的「黃金拐點」：誰能掌握關鍵的發光體？

當一個超高門檻的技術，變成了「非用不可」的剛性需求時，投資的黃金拐點就出現了。原本就掌握關鍵技術的少數廠商，即將迎來大賺錢的時代。

沈萬鈞建議，要在光通訊產業中尋找飆股，必須從**「最難跨越的技術門檻」**一個個去追：

• 最缺的上游「雷射端」：要產生穩定的光源極度困難，全世界會做的人寥寥無幾（例如台廠的聯亞），甚至因為雷射產能不足，大廠開始研發 MicroLED 來替代發射光源。

• 機櫃間的「光學連結」：AI 伺服器機櫃與機櫃之間需要大量的 Shuffle Box（光纖佈線模組），這帶動了台灣相關光通訊代工與封裝廠的爆發。

結語：緊盯兩大陣營，跟上下一波造命狂潮

目前全世界能主導並導入最尖端光科技的，就是兩大陣營：Google 與 NVIDIA。我們甚至看到黃仁勳親自下海投資光學公司（如 Luminar），並積極與台灣網通大廠共同開發。

「當你一定要用，它的門檻又極高，有通過認證的廠商未來就會大賺特賺。」

對於想要在 2026 年大震盪市場中尋找長線爆發力的投資人來說，與其在擁擠的晶片代工賽道上廝殺，不如提早卡位這條為 AI 解決「內湖大塞車」的高速公路。誰掌握了「光」，誰就掌握了 AI 下半場的印鈔機！