Taiwanese Nodes on the AI Industry Chain: 9 Taiwanese Stock Picks Favored by 'New Stock God' Serenity

marsbitPublicado a 2026-06-09Actualizado a 2026-06-09

Resumen

Investment analyst Serenity has spotlighted 9 Taiwanese stocks positioned within three key themes of the AI hardware supply chain: CPO (Co-packaged Optics), ASIC (Application-Specific Integrated Circuits), and Compound Semiconductors. For the CPO theme, anchored by TSMC's COUPE platform expected to mass produce in 2026, Serenity highlighted five stocks: FOCI (fiber array unit supplier), Shunsin Technology (optical packaging & testing), Xintec (wafer-level packaging & testing), MSSCorps (inspection/measurement tools), and Nextronics (connectors & thermal modules). Regarding the ASIC theme, driven by hyperscalers' custom chips, three companies were named: Alchip (design services for AWS), Unimicron (ABF substrates for Google TPU/AWS), and MediaTek (potential collaboration on Google TPU). A singular, strong conviction pick is Win Semiconductor, a compound semiconductor foundry and leader in InP/GaAs, seen as a beneficiary in areas like laser sources for silicon photonics and LEO satellite communications. Serenity argues that current valuations are not in a bubble, geopolitical risks are overstated, and the real systemic risk lies not in cross-strait tensions but in potential future cuts to hyperscaler (Microsoft, Amazon, Google, Meta, Oracle) capital expenditure—the primary driver of the current AI infrastructure boom.

Author: Ada, Deep Tide TechFlow

The "New Stock God" Serenity, popular on X, recently shared his systematic views on Taiwan's AI industry chain. He named 9 Taiwanese stocks covering three main themes: CPO (Co-Packaged Optics), ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), and compound semiconductors. He identified CPO as "the biggest industrial theme for the next phase." Goldman Sachs predicts the global Optical TAM will explode from $15 billion in 2026 to $154 billion in 2028, with CPO's share growing from $164 million to $91 billion. He also explicitly stated: Taiwan's AI industry chain does not have a bubble; the real risk is not cross-strait relations, but the capital expenditures of hyperscale cloud service providers.

TSMC COUPE Countdown to 2026 Mass Production, 5 Taiwanese Stocks Cover Each Segment

The hard timeline anchoring Serenity's CPO thesis is TSMC's COUPE (Compact Universal Photonic Engine) platform entering mass production in 2026.

According to TrendForce's April 1st report citing TSMC's Advanced Packaging Integration Director Hou Shangyu at SEMICON Taiwan, COUPE, based on SoIC technology for heterogeneous integration of electronic and photonic integrated circuits, is on schedule for mass production in 2026. Hou also identified three bottlenecks for CPO scaling: wafer-level testing, Fiber Array Unit (FAU) integration, and high-speed optical packaging assembly. The 5 CPO Taiwanese stocks named by Serenity correspond precisely to these three bottleneck segments and their surrounding support infrastructure.

The first is FOCI (First-O-Link Optronics, 3363.TWO), with a market cap of approximately $2.8 billion. FOCI is a key partner for NVIDIA and TSMC in the FAU field and a core supplier within the COUPE architecture. Serenity stated on X that FOCI's current market cap of around $2.8 billion "has not fully reflected its strategic position in the industry chain." Morgan Stanley estimates FOCI's FAU business could contribute approximately NT$20 billion in revenue from a single product line by 2028, whereas it is currently nearly zero. As early as March, Hunterbrook Media and Citrini Research, through cross-referencing four patents from FOCI, Himax, and TSMC, confirmed a "fingerprint-level" correspondence between the three companies on 22-channel FAUs, providing the strongest external evidence of FOCI's entry into COUPE's core supply chain.

The second is Shunsin Technology (6451.TWSE), with a market cap of approximately $1.4 billion. Shunsin is the optical communication packaging and testing subsidiary of Foxconn Group. Serenity once listed Shunsin as "Taiwan NVDA CPO supply chain idea #1" on X, reasoning that "Foxconn is NVIDIA's ODM, akin to Celestial getting a free ride with MRVL's listing." He provided a personal estimate that Shunsin's forward P/E for 2027 is around 20x.

The third is Xintec (3374.TWO), with a market cap of approximately NT$47.6 billion. Xintec is TSMC's wafer-level packaging and testing subsidiary, with Chairman CH Chen. Its main businesses are wafer-level chip-scale packaging and wafer testing. According to a DIGITIMES report on May 29, 2026, Xintec is preparing capacity for testing business expansion in the second half of 2026. In a recent interview, Serenity categorized Xintec as a "beneficiary of COUPE-related testing business."

The fourth is MSSCorps (6830.TWO), with a market cap of approximately $1.4 billion. Serenity explicitly stated on X that he had established a position in MSSCorps, offering a strong judgment: "This looks like a functional monopoly in CPO inspection. The market might confuse it with material/failure analysis oligopolies like MA-tek and iST." He then cited MSSCorps' own statement, "The company aims to capture 90% of the CPO inspection market share," to support this. MSSCorps' customer mapping includes TSMC, NVIDIA, AAPL, AMAT, etc. Among the three CPO bottlenecks pointed out by TSMC, "wafer-level testing" is the segment where MSSCorps directly holds a key position.

The fifth is Nextronics (8147.TWO), with a market cap of approximately $210 million. Serenity's reason for establishing a position in Nextronics is its supply of "CPO connectors and Cage Thermal Modules" to NVIDIA's CPO supply chain. Nextronics has the smallest market cap among the 5 CPO Taiwanese stocks, fitting Serenity's typical stock selection profile of "small market cap + no coverage + positioned at a physical bottleneck."

Roughly sorted by supply chain segment, the 5 stocks are: FAU access (FOCI), optical communication packaging & testing (Shunsin Technology, Xintec), yield inspection (MSSCorps), connectors & thermal management (Nextronics). The downstream customers for this entire chain are highly concentrated in NVIDIA and TSMC.

Three Taiwanese ASIC Companies Bind to Three Hyperscalers' Custom Chip Development

Beyond NVIDIA GPUs, the continued volume ramp of hyperscale cloud service providers' self-developed ASICs, such as AWS Trainium, Google TPU, and Microsoft Maia, constitutes the second main theme in Serenity's Taiwanese stock list.

Alchip (3661.TWSE) is the most representative stock on this line. Founded in 2003 and headquartered in Taipei, Alchip specializes in advanced CMOS ASIC design and manufacturing. According to industry chain data compiled by Global Tech Research, Alchip primarily assists Amazon's Annapurna Labs with backend design for the AWS Trainium and Inferentia chip series. Current projects include Trainium 1 and Inferentia 2. Serenity recently stated that Alchip is expected to gain more market share in the design of AWS Trainium 3, especially as Amazon's recent private investment in Alchip is interpreted by the market as a significant signal. Alchip's collaboration with Ayar Labs in the CPO field also represents further expansion of its potential market.

Unimicron (3037.TWSE) is an ASIC beneficiary from the perspective of ABF substrates and PCBs. According to Gotrade News citing Bernstein's May 4th research report, Unimicron is expected to secure about 35% of the ABF substrate share for NVIDIA's high-end GPUs and over 50% share for ASIC chips like Google TPU and AWS Trainium. Bernstein listed TSMC and Unimicron as "the two most representative Taiwanese stocks in the Asian market's AI Capex cycle." Unimicron's Q1 2026 revenue grew 8% quarter-over-quarter, with a gross margin of 18%.

News of MediaTek's (2454.TWSE) collaboration with Google on TPUs is already widely circulated in the market. According to Global Tech Research analysis, MediaTek may participate in providing backend design support for future Google TPU V7e/V7p. Serenity recently noted that while some of this positive news is already partially reflected in the stock price, he believes MediaTek's future ASIC business growth is still worth continuous attention. In the coming years, MediaTek has the opportunity to become an extremely important part of the hyperscale supply chain for major US cloud providers.

These three Taiwanese companies bind to the core segments of hyperscalers' self-developed chips from three different dimensions: design services, substrate packaging, and SoC design.

Win: The Undervalued InP/GaAs Duopoly

Serenity's most resolute and explicitly stated holding among Taiwanese stocks is Win Semiconductor (3105.TWO).

Win is one of the world's leading compound semiconductor foundries, forming a duopoly with GlobalFoundries in InP (Indium Phosphide) and GaAs (Gallium Arsenide) foundry services. The market's traditional impression of Win comes from its relationship with the SpaceX Starlink and Broadcom (AVGO) supply chains.

Serenity's recent statement on X was: "Win will win. So I am long Win." Serenity's core judgment is that Win is one half of the InP and GaAs foundry duopoly. Future products for LEO (Low Earth Orbit) satellites like SpaceX Starlink, Continuous Wave (CW) lasers, and vision/radar light sources for humanoid robots will all utilize Win's foundry capacity.

He provided a valuation estimate: Win's forward P/E for 2027 is around 35x. While this may not seem cheap, he believes "management is intentionally guiding earnings low; the P/E will appear extremely cheap after actual profit realization." Win's business of assisting silicon photonics companies in expanding laser mass production capabilities is the future core growth engine in Serenity's view, and this part is not yet fully priced in by the market.

InP is the segment where Serenity first established a position in a US stock, AXTI, which he termed a "Hormuz Strait" type of investment. He compares InP substrates to "the oil of the future AI optical communication era." Win's position in Taiwanese stocks is the downstream foundry node of this industry chain.

Segments Serenity Did Not Mention But Essential for the Full Picture: Upstream Materials, Energy, Liquid Cooling

Serenity's 9 named Taiwanese stocks are concentrated in the midstream segments of CPO and ASIC. For a complete view of Taiwan's AI industry chain, upstream materials and downstream energy/liquid cooling sectors are equally indispensable. Serenity did not directly cover this part in his public remarks, but it cannot be omitted for a full understanding.

On the upstream materials side, TSMC itself (TSMC, 2330.TWSE) is the central node of the entire picture. According to Bernstein forecasts, TSMC's earnings will grow about 40% in 2026, with a compound annual growth rate of about 20% for 2027-2028; the company has set its 2026 capital expenditure guidance at the high end of the $52-56 billion range. In the upstream transmission chain of AI Capex, TSMC is both an amplifier and a throttle. Its capital expenditure direction directly determines the order rhythm for all downstream Taiwanese stocks in packaging & testing, substrates, inspection, connectors, etc.

On the energy and liquid cooling side, Taiwanese AI data centers are facing tangible power supply pressure. According to Reccessary's December 2025 report citing Taipower System Planning Director Yi Xuquan, global key grid equipment like transformers and gas turbines are in short supply. Gas turbine delivery lead times have extended from 2-3 years to 7-8 years, with prices doubling, and "grid construction speed simply cannot keep up." This supply-side bottleneck has created structural opportunities for three key Taiwanese stocks.

First, Delta Electronics (2308.TWSE), as the power management and integrated liquid cooling solution leader, has penetrated both the white space (IT computing) and grey space (power & cooling) scenarios of AI data centers. Second, AVC (3017.TWSE) is a global leader in thermal solutions, covering a full stack of technologies from cold plate liquid cooling to immersion cooling. Lastly, Auras Technology (3324.TWSE) focuses on liquid cooling module manufacturing and is a tier-1 supplier to NVIDIA. According to Goldman Sachs predictions, the global server cooling total addressable market will grow 111%, 77%, and 26% in 2025-2027, respectively, reaching $17.6 billion in 2027. This growth curve is synchronized with the CPO growth curve within the AI capital expenditure cycle.

The Real Risk is Not Cross-Strait Relations, But Hyperscale Cloud Service Providers' Capital Expenditures

Serenity's judgment on the overall risk of Taiwan's AI industry chain differs from the mainstream market narrative.

He recently stated that Taiwan's AI supply chain currently does not have a bubble, and the valuations of many Taiwanese companies are still relatively low compared to their US Nasdaq counterparts; geopolitical risks are overly amplified by the market because Taiwan is already an indispensable part of the global technology supply chain, and "no country would choose a zero-sum, large-scale supply chain disruption." Looking 7-10 years ahead, the US is building a domestic supply chain through companies like Intel, but there is no particularly significant systemic risk in the next 2-3 years.

He pointed out that the real risk worth tracking is the capital expenditures of hyperscale cloud service providers. The continuous expansion of investments by large cloud providers like Microsoft, Amazon, Google, Meta, and Oracle is the core driver of the current AI industry boom. "As long as these companies continue to increase AI infrastructure construction, Taiwan's supply chain will continue to benefit; but if hyperscale cloud service providers start cutting capital expenditures, Taiwan's AI supply chain may experience a relatively significant valuation adjustment."

Initial signs of a "stress test" for this judgment are beginning to appear.

Recent marginal changes in the market are worth noting as tracking clues. On June 3rd, Broadcom announced its Q2 FY2026 results. The Q3 FY2026 guidance for AI chip revenue was $16 billion, approximately $1.2 billion below the LSEG-compiled sell-side consensus estimate of $17.2 billion. Broadcom CEO Hock Tan also maintained the full-year AI semiconductor revenue guidance of $56 billion without raising it. The market interpreted the "lack of an upward revision" negatively. On June 5th, the Philadelphia Semiconductor Index (SOX) plunged 10.26%, its largest single-day drop since March 2020. On the same day, South Korea's KOSPI fell 5.54%, and on June 8th, KOSPI opened down 8.37%, triggering a trading halt.

However, the key reference point to watch currently is TSMC's 2026 capital expenditure, locked at the high end of the $52-56 billion range, showing no substantial reduction yet. The capital expenditure guidance from hyperscale cloud service providers themselves also remains on an upward revision track. Whether Serenity's predicted "real risk" is triggered depends on the capital expenditure guidance from Microsoft, Amazon, Google, Meta, and Oracle in their Q2 and Q3 2026 earnings reports. This is the core premise for the validity of Serenity's Taiwanese stock list and the most important marginal variable to track in the next quarter.

Preguntas relacionadas

QAccording to the article, what are the three main sub-sectors of the Taiwanese AI industrial chain that Serenity's highlighted stocks cover?

AThe three main sub-sectors are CPO (Co-packaged Optics), ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), and compound semiconductors.

QWhat is the key time anchor supporting Serenity's focus on the CPO sector, and which TSMC platform is central to this timeline?

AThe key time anchor is TSMC's COUPE (Compact Universal Photonic Engine) platform, which is scheduled to enter mass production in 2026.

QIn Serenity's view, where does the real risk to the Taiwanese AI supply chain lie, not in geopolitics?

ASerenity believes the real risk lies in the capital expenditure trends of hyperscale cloud service providers (like Microsoft, Amazon, Google, Meta, Oracle). A cutback in their AI infrastructure spending could lead to significant valuation adjustments for the Taiwanese supply chain.

QName the three Taiwanese companies mentioned in the ASIC segment and the major hyperscalers they are respectively linked to.

A1. Alchip (Worldsemi-KY) is linked to AWS (Amazon Web Services) for its Trainium/Inferentia chips. 2. Unimicron (欣兴电子) is linked to Google TPU and AWS Trainium for ABF substrates. 3. MediaTek is linked to Google for potential involvement in TPU backend design support.

QWhich company does Serenity hold as his most firm and explicitly stated position in Taiwanese stocks, and what is its core business?

ASerenity's most firm position is in Win Semiconductor (稳懋). It is a leading compound semiconductor foundry, a duopoly in InP (Indium Phosphide) and GaAs (Gallium Arsenide) wafer manufacturing.

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

422 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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