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一、散熱系統的成長動能
- 在「生成式人工智慧」（AIGC, AI Generated Content）隨ChatGPT上市成為焦點後，各雲端服務供應商亦隨之增加投資，並開發符合自身產品特性的語言模型，佈局新興潛力市場，為了加速程式的開發速度，廠商所採用較高階的GPU及其配套伺服器元件，將成為必要的基礎設備，而隨著算力的提升，基礎設備所產生的能耗及熱量，亦成為伺服器供應商的挑戰之一，預期升級散熱系統為最佳解決方案，該解決方案將為台灣散熱業者的網通相關營收，保持較為強勁的成長動能。
二、生成式人工智慧成為伺服器佈建的新生需求
- 隨著ChatGPT成功推出後，用戶與雲端服務供應商的目光皆被「生成式人工智慧」所吸引，不僅促使Google緊急推出旗下語言模型(Bard)來鞏固市場地位，包含Meta、AWS、Tesla及中國雲端服務業者，亦紛紛計畫研發搭配自身產品優勢的語言模型，用以擴張商業版圖。
- 雖然聊天機器人已不是新創產品，在市場上可見到相似的輔助功能（如：AI客服、Siri、Google助理等），但ChatGPT在經歷龐大網路文本資料訓練後，模型的優化，推升其對於人類複雜語言邏輯的理解，使市場明確捕捉到程式提高人類工作效率的潛在機會與商機，並使各廠商皆有興趣增加投資，以佔據未來市場的主導權。
- 語言模型的類人化程度與其累積的訓練參數數量有著密切關聯，而ChatGPT所依靠的GPT 3.5代產品已於過去的3年內，透過人類反饋強化學習系統(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)累積超過1,750億個參數，並持續透過逾2萬顆高階GPU伺服器系統進行訓練當中，而其餘雲端服務供應商若要建置屬於自身的訓練體系，則至少需備足與現行OpenAI算力相當的硬體設備系統，才有望從優化的運算邏輯當中趕上ChatGPT的服務水準，故在各廠商皆爭相踏足人工智能領域的情況下，預期將會出現新一波高階GPU、配套晶片及其他伺服器硬體設備的建置需求。
- 由於每代伺服器GPU晶片的算力皆有倍數以上的提升，因此拉高整體設備的能耗及熱量，而相對應的零組件(散熱系統)及訊號傳輸通道亦須隨之升級，才能確保設備運行效率不受熱能的影響。
- 在通膨仍維持高檔及經濟持續遭逢逆風的情境下，各調研機構多將北美雲端服務供應商今年伺服器採購量下修至微幅年增的水準，亦導致原預期受惠於伺服器建置需求的散熱相關廠商動能趨緩，但在新興應用支撐總體需求不墜及散熱升級趨勢穩定的狀況下，具有市場領導地位的台灣供應商，長期營運尚能穩固成長。