AI 伺服器整機組裝(機櫃級)
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AI 伺服器概念股指承接 AI 運算伺服器訂單的台股:從 GPU 板卡、機櫃整合到整機組裝,台廠拿下全球絕大多數代工份額,加上電源與散熱等關鍵零組件。
這個族群的營收成長直接跟著雲端業者的資本支出走,市值大、流動性好,是概念股中波動相對低的一群;下表以 finlab 每日更新的真實資料列出各檔現況。
尚未取得較新的報價,顯示盤後資料(2026-09-24)。 多日報酬與量化訊號:2026-09-24,每日更新。
AI 伺服器整機組裝(機櫃級)
AI 伺服器代工
GPU 板卡與伺服器代工
資料中心伺服器
AI 伺服器與板卡
伺服器與品牌系統
伺服器電源與散熱方案
伺服器電源
最新報價與當日漲跌共用手機看盤面板的資料,盤中每分鐘更新;缺報價時顯示標示日期的收盤價與 1 日報酬。5/20/60 日為每日更新的還原股價報酬(收盤對收盤),依台股慣例紅漲綠跌;「訊號」為該股量化證據頁當日觸發中的事件數,點個股即可看完整的估值分位、動能與訊號歷史統計。
帶著這 8 檔名單,讓 AI 逐檔比較估值、動能與訊號。
帶入 Studio 研究 ↗以 2026-09-24 市值計,AI 伺服器概念股中最大的是台達電(2308),約 49,613.1 億元。
| 排名 | 成分股 | 市值(億元) | 業務角色 |
|---|---|---|---|
| 1 | 台達電(2308) | 49,613.1 | 伺服器電源與散熱方案 |
| 2 | 鴻海(2317) | 35,253.9 | AI 伺服器整機組裝(機櫃級) |
| 3 | 廣達(2382) | 13,075 | AI 伺服器代工 |
| 4 | 緯穎(6669) | 11,813.1 | 資料中心伺服器 |
| 5 | 華碩(2357) | 7,078.5 | 伺服器與品牌系統 |
| 6 | 光寶科(2301) | 6,647.2 | 伺服器電源 |
| 7 | 緯創(3231) | 5,867.2 | GPU 板卡與伺服器代工 |
| 8 | 技嘉(2376) | 2,421.6 | AI 伺服器與板卡 |
市值為 2026-09-24 收盤資料,隨股價每日變動。市值排行反映公司規模,不代表主題營收占比,也不是買賣建議。
| 年化報酬 | 日頻夏普 | 最大回撤 | 累積報酬 | |
|---|---|---|---|---|
| AI 伺服器概念股等權籃子 | 43.1% | 1.48 | -35.4% | +983% |
| 0050(含息買進持有) | 30.8% | 1.33 | -34.0% | +495% |
| 年度 | AI 伺服器概念股等權籃子 | 0050(含息) | 差距(百分點) |
|---|---|---|---|
| 2020 | +31.7% | +34.3% | -2.5 |
| 2021 | +38.6% | +21.2% | +17.4 |
| 2022 | -4.9% | -19.4% | +14.5 |
| 2023 | +101.8% | +25.4% | +76.4 |
| 2024 | +40.2% | +52.8% | -12.6 |
| 2025 | +36.1% | +29.6% | +6.5 |
| 2026 | +61.9% | +82.6% | -20.8 |
逐年報酬由上圖同一份月頻淨值序列推算;2020 年自 2020-01-31 起算,2026 年統計至 2026-09-24,皆非完整年度。
| 成分股 | 累積報酬(2020-01-31 ~ 2026-09-24) |
|---|---|
| 台達電(2308) | +1357% |
| 緯穎(6669) | +1135% |
| 技嘉(2376) | +908% |
| 緯創(3231) | +807% |
| 光寶科(2301) | +744% |
| 廣達(2382) | +671% |
| 華碩(2357) | +559% |
| 鴻海(2317) | +263% |
個股為還原股價買進持有的累積報酬;等權籃子每月再平衡,因此籃子報酬不等於各檔的簡單平均。族群內部貧富差距通常很大,這也是「看名單不如逐檔看數據」的原因。
回測口徑:等權、每月再平衡(finlab backtest.sim resample='M',含預設交易成本)、還原股價;基準 0050 含息買進持有同視窗。名單為人工策展(2026-07 建立、隨產業變化調整),回測含後見之明偏誤,僅供主題族群歷史表現回顧,非交易策略。
概念股名單解決「有哪些」,下一步是逐檔看數據。上表每一檔都有獨立的量化證據頁,用 finlab 真實資料列出估值在自身歷史的分位、觸發中訊號的歷史前瞻報酬,以及外資與大戶籌碼動向,資料每日更新。
想把「AI 伺服器族群回檔到估值低分位再進場」這類想法變成可驗證的規則,可以在 AI 助手安裝 finlab 技能後用同一套資料回測,或先讀量化交易完整指南看怎麼把選股條件寫成策略。
免責聲明:本頁名單與回測結果僅供教學與研究用途,不構成任何投資建議。名單為編輯時點的策展(含後見之明偏誤),過去績效不代表未來表現。投資一定有風險,請審慎評估自身風險承受能力。