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10 大爆紅台股榜、5 大爆紅 ETF 榜放榜!哪兩大概念股最受歡迎?

2024-09-30 經理人用戶成長中心 林柏源
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根據 Yahoo 奇摩股市 App 公布的「十大爆紅台股榜」和「五大爆紅 ETF 榜」,光學大廠亞光和光碟廠錸德搶下爆紅台股榜的冠亞軍,展現 AI 自駕車與綠能趨勢的強大影響力。同時,中信成長高股息 ETF 以 8.9% 年化配息率奪得爆紅 ETF 榜首,顯示高配息和科技類股依然是市場主流。

延伸閱讀:台灣父母都替小孩買什麼股票?十大熱門標的曝光,多款 ETF 成標配

AI 與能源概念股,席捲 10 大爆紅台股榜

根據 Yahoo 奇摩股市 App 最新公布的 2024 年第三季「十大爆紅台股榜」,AI 及能源概念股成為市場主流。光學元件廠亞光(3019)成功抓住 AI 自駕車熱潮,帶動車載鏡頭需求大幅增加,勇奪冠軍。緊隨其後的錸德(2349),作為光碟產業的老牌企業,積極向 AI 與綠能領域轉型,同樣獲得市場高度關注。

第三名是國內售電龍頭雲豹能源(6869),受益於 AI 綠能風潮的推動,成功吸引投資人目光。此外,ABF 載板廠景碩(3189)積極拓展 AI 伺服器應用,排行第四,而汽車機電設備廠和大(1536)則因布局 AI 機器人領域位居第五。這些企業反映出市場對 AI 和綠能的高度期望。

第三季台股受 8 月日圓套利交易影響,進入「價跌」和「量縮」的整理期,但這並未影響投資人對 AI 和能源股的興趣。從榜單中可以看到,半導體、自動化、綠能等概念持續發燒,例如 TPK-KY(3673)與 羅昇(8374),分別因布局綠電及自動化產業而上榜。此外,受 iPhone 新款手機備貨需求提振的台虹(8039),也成為爆紅榜單的第十名。

2024 年第三季十大爆紅台股榜

  • 亞光(3019)
  • 錸德(2349)
  • 雲豹能源(6869)
  • 景碩(3189)
  • 和大(1536)
  • 均豪(5443)
  • 晶彩科(3535)
  • TPK-KY(3673)
  • 羅昇(8374)
  • 台虹(8039)

科技與高配息 ETF 領跑,債券 ETF 也強勢崛起

除了個股表現搶眼,第三季的 ETF 市場也呈現出明顯的科技與高配息主導趨勢。在 5 大爆紅 ETF 榜單中,中信成長高股息 ETF(00934)以高達 8.9% 的年化配息率奪下冠軍,受高股息需求驅動,成為投資人熱捧的對象。

延伸閱讀:收益平準金是什麼?與高股息 ETF 有關係嗎、對投資人有什麼影響?

元大美債 20 正 2(00680L)及國泰 20 年美債(00687B)因應美國聯準會降息 2 碼,成功吸引了市場的目光,分別位居第二與第五。而以科技股為主要持股的 FT 台灣 Smart(00905)和國泰台灣 5G+(00881),則透過 AI、電動車及 5G 供應商等熱門題材持續發酵,分別位居第三與第四。

ETF 的熱潮不僅限於單純的收益分配,隨著科技股的蓬勃發展,與科技類股掛勾的 ETF 更成為投資市場中的重要資產配置工具。這也反映出投資者對未來市場成長性的高度期待,特別是像國泰台灣 5G+(00881)這類集結了台積電、鴻海、聯發科等科技龍頭的 ETF。

2024 年第三季五大爆紅 ETF 榜

  • 中信成長高股息(00934)
  • 元大美債 20 正 2(00680L)
  • FT 臺灣 Smart(00905)
  • 國泰台灣 5G+(00881)
  • 國泰 20 年美債(00687B)

整體而言,第三季的台股市場雖受外部經濟因素影響進入整理期,但 AI 和能源概念股的強勢崛起,成為本季市場的核心。從個股到 ETF,都明顯表現出科技與能源產業的領先地位。像亞光、錸德、景碩等公司,紛紛藉助 AI 技術及新能源轉型提升自身價值,成為投資人的寵兒。

同時,五大爆紅 ETF 榜的數據也顯示,高配息和科技股主題依然是長期投資的主流方向,尤其在全球經濟變動的背景下,穩定收益和成長性兼具的產品愈來愈受到投資人的青睞。隨著美國進入降息周期,債券類型 ETF 也將持續吸引資金流入,成為投資組合中的一大亮點。

資料來源 / Yahoo;本文初稿由 AI 協助整理,編輯:林柏源

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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