【主题研究】AI 生产力爆发！全新产业专区追踪实际供需！（限时开放）

本文重点：

1. AI 模型发展监测：应用领域正在扩大、竞争也越发激烈。

2. AI 需求监测：应用速度超越网际网路、但产业分歧。

3. AI 供应链监测：供不应求下，部分领域表现突出。

4. 财报监测：透过 AI 基础建设公司、软件公司的财报持续验证 AI 趋势。

下方所有图表，都收纳至财经Ｍ平方的 AI 产业专区，数据将自动更新，邀请各位时刻检视相关图表的后续变化！

一、 AI 模型发展监测：应用领域正在扩大、竞争也越发激烈

首先，在 AI 模型发展监测图组，我们可以用于观察 AI 模型的发展以及各国当前发展状况：

AI 模型的应用广度正在扩大：

AI 模型的数量反映了该应用领域的技术成熟度，例如从 2022 年 ChatGPT 推出生成式 AI 浪潮后，「语言（Language）」模型成为了发展主流，而下图可见，今年以来我们逐渐看到更多类型的模型推出，包括多模态、视觉、图像生成等，反映 AI 模型在不同应用场域的技术愈来愈成熟，不再是单纯的语言模型，而是走向多模态、多功能和专业领域化。

各国持续投入 AI 发展且竞争加剧：

各国积极参与这场 AI 赛局，例如全球的 AI 专利数快速攀高、 AI 模型数量创高、私人对 AI 领域投资也持续增加，也因为 AI 作为最重要的战略发展产业，各国均设法吸引更多 AI 资源和人才进驻，如果从下图右「每万名领英（LinkedIn）会员 AI 人才净迁徙数」来观察，数值愈高代表该国的 AI 国际人才吸引力愈强，包括卢森堡、赛普勒斯、阿联酋等，通常「 AI 准备度更高」的国家也会有较高的人才吸引度，反映一国在政策环境、 AI 基础建设、创新生态系的竞争力。

整体来看，AI 发展趋势正在持续扩大，而此波 AI 生产力革命带动了各国政府和企业的投入。当然，这也让市场担忧 AI 的资源投入是否已经过度超前，而在可预见的未来内是否能够有效地转换成企业的营收？图中观察科技巨头的「资本支出 / 营收」持续攀高，下面段落我们将从 AI 需求监测图组进一步分析。

二、 AI 需求监测：应用速度超越网际网路、但产业分歧

接着，我们提供多个指标来监测 AI 的需求，试图解答市场最想知道的疑问：「 AI 应用究竟是否有持续在扩大？」「 AI 是否是一个巨型泡沫？」，我们精选以下几项数据来进行说明。

首先，我们可以从 AI 工具访问量及活跃用户数来观察。访问量可用来观察不同 AI 工具在各种装置（包括电脑、手机、平板等）的总访问次数，一个使用者每天可能有多次访问次数，可用来观察市场使用 AI 工具的需求趋势。 ChatGPT 每月活跃用户数主要是整合不同网页所「估计」出的使用人数，例如目前 ChatGPT 每月的活耀用户数大约为 8 亿左右，将此数字除以全球总人口数后，则可用来观察经常使用 AI 工具的人数占比，目前为 10.2% 。

值得留意的是，本波 AI 渗透率相比于过往的任何新科技技术都来的更快，例如美国家庭的 AI 使用率在商业化后 3 年左右的时间就达到接近 50%，网际网路则花了 12 年左右。

其次，我们也可以直接监测美国企业使用 AI 比重，以藉此评估 AI 工具大规模商用化的可能。此数据为美国有多少比例的企业正使用 AI 或有意愿在未来六个月使用 AI 来生产商产或提供服务，同时也可用来观察各个产业导入 AI 的情况，总样本数约 120 万家企业，每两周取样约 20 万家，因回应率约 16%，样本数量落在 16 万家左右。目前，美国企业已实际导入 AI 的比重约为 10%，多数落在信息、专业科学、企业管理、金融等具备一定数据基础和 IT 技术的领域，但传统的製造、零售、餐饮等传统产业仍然偏低。

同样的趋势也反映在 Ramp 美国企业采用 AI 比率，此数据係透过企业公司卡与付款平台的交易资料，追踪实际付费订阅 AI 产品或服务的企业情况，包括 OpenAI 、 Antropic 、 xAI 、 Google 等 AI 模型供应商。同样也可分成不同产业进行观察，取样涵盖超过 4 万家美国企业，以科技业与金融业采用比例为最高。

此总结以上的图表，AI 的渗透不论是在企业或各国都仍然有许多增速空间，我们在 9 月的 独家报告 也详细分析，AI 目前大规模应用的瓶颈在于「成本」和「有学习能力和长久记忆」，但目前在模型价格持续降低以及模型能力精进的情况下，未来 AI 的应用也将继续扩散。

三、 AI 供应链监测：供不应求下，部分领域表现突出

在确认 AI 长线需求持续增速后，我们将目光转向供给端。因为当需求趋势已确立，供给反而可能成为 AI 发展的限制因素，这也使得相关受惠领域的表现更加突出。我们可以透过以下指标进行追踪，并持续验证 AI 发展仍处于供不应求的局面。

晶圆代工：提供 AI 模型运算和推理最重要的核心就是 AI 芯片（包括 GPU 、 ASIC 等），而 AI 芯片也离不开晶圆製造，因此观察先进製程的价格和产能利用率可用来判断目前 AI 和高效能运算的需求，例如 N4/5 为目前主流 AI 芯片的常用节点，当产能利用率攀升，代表市场需求向上，价格容易上涨，反之则下跌。（图中图表由 Isaiah Research 提供，加入 MM Max 年缴会员 将能无限浏览半导体专区！）

台湾出口：台湾作为全球重点 AI 供应链重镇，包括 AI 芯片代工、服务器组装、散热、电源等关键节点，电子零组件和资通讯产品的出口可作为 AI 市场方向的重要指标。例如：电子零组件包含台积电 N3 、 N4/5 等先进芯片、高阶内存储器、高阶 PCB 等；资通讯包含 AI 服务器、内存储器模组等。最新 8 月电子零组件和资通讯出口持续表现强劲，前者金额创下历史新高，同比达 34.6%（前 34.1%），后者金额为历史第二高，同比达 79.8%（前 87%），都在反映 AI 需求带动台湾相关零组件的出货强劲。

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