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上游洞見, 台北市中山區, 台北市 (2026)

25/08/2026

「中國模型追上來了，所以 AI 基建要崩。」

這句話裡至少藏了三個不同的問題，而它們的答案不一樣。

GLM 5.2、Kimi K3、DeepSeek V4 三連發之後，這題每隔半年就要重吵一次。

小編把三題分開，各給一組數字。

Q1｜開源真的在取代閉源嗎？

McKinsey 與 Mozilla Foundation 在 2025 年 4 月調查了 41 國、超過 700 位科技決策者與資深開發者，超過一半的人在資料、模型、工具三個層級都已經用了開源，75% 預期未來幾年還會用更多。

但同一份調查裡，七成以上受訪者在 AI stack 的每一層都願意兩邊都考慮，只站單一陣營的極少。管理層的偏好是 32% 閉源、32% 沒有明確偏好、29% 偏好開源。

決定選哪邊的其實是部署方式。要放進企業自己的機房，43% 覺得開源比較容易取得也比較好跑；改走外部託管或 API，就有 45% 與 39% 反過來認為閉源更好用。

所以開源從來不是這半年才進企業的新東西。倒是 2025 年整年，開源陣營在企業市場的市占是往下掉的。

Q2｜模型變便宜，AI 產業收入就會縮水嗎？

低價模型確實有用。Databricks 演示過旗下 Smart Router 可以降約 35% 成本，同時提高 task solved 的比例。

但便宜不等於總成本低。論文《The Price Reversal Phenomenon》測算，跑不同 benchmark 時約有 32% 的模型出現「定價反轉」：把任務跑完的總成本，比原先的 API 標價還高。GPT-5.4 與 Opus 4.7 用更少 token 完成同等任務，總成本排名比 API 單價排名更前面；Gemini 3.1 Pro、Gemini 3 Flash、Kimi 2.6 則相反。所以該看的是 cost per completed task。

至於單價下滑會不會殺掉營收，Datadog 給了現成答案：2021 到 2025 年單價大幅下滑，但客戶使用量成長了 75 倍，貢獻營收成長 4 倍。這就是傑文斯悖論在 SaaS 上的樣子。

Q3｜中國模型真的追上美國了嗎？

Artificial Analysis 的帕雷托曲線上，DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2 Max、Kimi K3 Max 確實站上去了。但 OpenAI 的 Luna、Terra、Sol 三顆模型是全部都在曲線上，以「誰能提供全方位的模型選擇」來看還是遙遙領先。

順帶講一個常被拿來當證據的數字。市場很愛引用 OpenRouter 的模型使用量排行，但 GOOGL 在 2Q26 法說會公布的 API 調用量是每分鐘 220 億次，就已經是 OpenRouter 全站的三倍以上，這還沒算 OpenAI、Anthropic 跟一大票沒走 API 的需求。而且 OpenRouter 目前排第四的是小米 MiMo-V2.5，一個多數人根本不會拿來做正事的模型。

梁文鋒自己的說法是，中國模型的策略是用美國約 1/20 的算力做到類似成果，而不是在算力差一個數量級時追求全面超越。DeepSeek 也承認以目前的算力儲備撐不起下一代大模型訓練。中國的 MoE 普遍走極度稀疏路線、啟動率壓在 5-8%，就是算力受限下的架構選擇。

最直白的訊號是每次新模型上線沒幾天，中國模型商就開始限流、限制新用戶、漲價。根據與中國前沿模型商的專家交流，光是滿足單一模型的現有需求，缺口就達萬卡以上。

那主線到底在哪

2026 年 6 月，美國政府一度要求 Anthropic 限制外國人士使用當時最先進的 Mythos 5 與 Claude Fable 5，8 月才撤回。這件事對中國的意義比限制 GPU 更深：GPU 是生產 AI 的工具，還能靠國產晶片與效率慢慢補；但要是企業的程式開發、科研與自動化大量建立在 Claude、ChatGPT 上，服務一被切，最重要的能力來源就直接沒了。

所以中國不能只有自己的 GPU，還要有自己的基礎模型。

政策端也對得上。十五五規劃涵蓋 2026 到 2030 年，把高效能 AI 晶片與全國一體化算力網都寫了進去；Reuters 在 2025 年 11 月報導，拿國家資金的新資料中心只能使用國產 AI 晶片，完工率低於 30% 的還得把已經裝上的外國晶片拆掉。2026 年美國放行 H200 銷中之後，中國政府仍要求企業只有在必要時才採購，並考慮把進口額度與國產晶片採購掛鉤。

我們判斷，未來中國 AI 算力更可能形成國產晶片為主體、美系 GPU 為補充的格局，美國一鬆手就全面重返輝達的機率不高。

國產算力這邊有誰

除了市場熟悉的華為昇騰與寒武紀，其實有一票中國 IC 設計業者的 AI 晶片進展都不錯。

華為昇騰的 Ascend 950 系列拆成兩顆走：950PR 主攻 Prefill 與推薦、950DT 主攻 Decode 與訓練，FP8 算力 1 PFLOPS、MXFP4 到 2 PFLOPS，950DT 配 144GB 顯存、4TB/s 頻寬與 2TB/s 卡間互連，預計 4Q26 推出。它的差異化主要在 Atlas 超節點這個層級。

阿里巴巴平頭哥的真武 M890 同樣是 144GB、晶片間頻寬 800GB/s，官方稱效能比上一代 810E 提升 3 倍，真武系列累計出貨已超過 56 萬顆。昆侖芯 P800 則已經點亮萬卡集群，單機 8 卡就能部署 671B 的 DeepSeek，背後還有百度既有的模型與雲端生態撐著。

天數智芯、摩爾線程、沐曦、壁仞科技、燧原科技這幾家的架構路線與規格差異，加上模型業者護城河的四個來源、中國資料中心供應鏈，都寫在這篇一萬一千字的報告裡，就到方格子看完整報告吧！

對了，大家現在主力在用哪一家的模型？有沒有人是為了省錢中途換過的？

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#上游洞見

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10/08/2026

台積電上一次因為地震認列的損失，是 30 億。

再上一次，53 億。對單季毛利率的直接影響，0.5 到 0.6 個百分點。

7 月 28 日下午 4 點 27 分，熊本規模 7.1，JASM 廠區測得震度 5。消息一出來，市場又問了同一個問題。

好消息是，這題台積電考過四次了。小編把 921、美濃、花蓮、嘉義四次的實際數字翻出來，先當這次的錨點。

〔錨點一〕廠房沒有一次壞過

1999 年 921、2016 年美濃、2024 年花蓮、2025 年嘉義，廠區最大震度 5 到 6 級，四次的官方說法都是同一句：無結構性損壞。台積電晶圓廠的耐震設計本來就高於法規，電力、供水、氣體系統也都維持正常。被震壞的是在製晶圓（WIP）、位移的機台，還有石英爐管。

〔錨點二〕損失長什麼樣，有數字

2024 花蓮，扣除保險後認列 NT$30 億元，Q2 毛利率影響約 0.5 個百分點。2025 嘉義，NT$53 億元，Q1 毛利率直接影響 0.6 個百分點，但被成本改善抵銷掉大半，最後 Q1 毛利率只季減 0.2 ppts。四次的全年展望，一次都沒有改。

〔錨點三〕多久回得來

沒停電的話，3 到 7 天。花蓮那次震後 10 小時，設備復原率就超過 70%，第 3 天全復。唯一的例外是 921，全台大停電拖到兩週，9 月營收月減 13%；但 10 月就回到 72.12 億元，比震前的 8 月還高。

出貨這邊，美濃地震延遲 10 到 50 天、約 10 萬片從 Q1 推到 Q2，結果那季的營收指引中位數反而略微上調，因為需求跟匯率把缺口補回來了。

〔那這次呢〕

JASM 熊本一廠月產能約 5.5 萬片 12 吋晶圓，占台積電 12 吋總產能的 3.2% 到 3.3%。廠房結構檢查沒問題，供水供電正常，目前在做機台檢查、重新校準與在製晶圓損失評估。二廠還在蓋，製程已從 6 奈米升級為 3 奈米、月產能規畫 1.5 萬片、2028 年量產，工地本身沒受影響，部分工程因應餘震停了一下就復工了。

不一樣的地方有兩個。第一，這次在日本，跨廠區調人、供應商進場支援的難度跟在台灣不同。第二，餘震還沒完。我們判斷，只要不出現長時間停電或關鍵設備永久損壞，這次比較可能還是走「季度間遞延」那條老路。

〔真正要盯的〕

同一場地震，台積電的公告是建築與水電系統安全；瑞薩（Renesas）川尻廠的公告是牆體裂縫、局部漏水、純水供應一度中斷，錦工廠則是天花板面板掉落加牆面龜裂。純水停掉對晶圓廠是很麻煩的事。川尻計畫 8 月 5 日起分階段復工，加上豐田、愛信、本田、日產的九州產線都出現停線或延後復工，我們認為車用這一段的風險比台積電高。

其他家的節奏快得多。荏原（Ebara）7 月 30 日就恢復正常營運，是這次復原最快的設備商。TEL 在 8 月 3 日讓合志、大津兩座廠全面復產，它扮演的是別人機台定位、校正與驗收的角色，所以 TEL 在地技術人力回得快不快，會直接決定整個熊本聚落的復機速度。Sony 半導體 8 月 4 日起分階段重啟，目標 8 月中旬把稼動率拉回震前水準。SUMCO 的 12 吋主力產能在佐賀伊萬里，離震央有段距離，比較像是被九州物流拖到。TOPPAN 與 Fujifilm 到目前都還沒給出明確的完整復工時程。

台廠這邊，漢民、崇越、日揚與旗下明遠都已經前進熊本，閎康也在當地設了實驗室，後續一樣要看餘震跟當地物流。

報告裡還有 Sony 影像感測器與 Denso 車用 MCU 各自的庫存與交期評估、九州為什麼會變成「日本矽谷」，以及四次地震從震度、報廢片數到毛利率影響的完整對照表，就到方格子看完整報告吧！

對了，2024 年 4 月 3 日花蓮那場地震的早上，大家當下人在哪、在做什麼？有人是震完第一件事就去看台積電開盤反應的嗎？

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#上游洞見

29/07/2026

📣 7/25 財報狗學院季會・現場筆記（3／3）

太陽下山後，2050 年的台灣要靠什麼供電？

這是季會上一棒拋出的問題。受 AI 與半導體擴張帶動，全國用電量未來十年估年增 2.5%、夜間尖峰更達年增 2.7%；但太陽能只在白天發電，太陽一下山，缺口誰補？

▍氫能：卡在「怎麼運」的新賽道
政策上，氫能被定位成 2050 年的重要電力來源（估佔總發電約 10%、約 550 億度）。難點是氫氣液化點 -253°C、極難運輸，所以多半會先做成「氨」（-33°C）運到岸、再轉回氫。這條路一次帶出三塊冷門商機：儲氨槽、氨轉氫設備，以及氫能發電設備。

低碳氫的供給端也在動：台化推電子級低碳氫專案，純度做到 5N5（99.9995%）、預計 2027 年第三季產出，碳足跡只有主流製氫的約 1/20，鎖定台積電這類客戶；國喬也宣布現增投入氫氣純化。應用端則有欣亞中康能源協助康寧台中廠自發自用、安葆引進德國 2G 熱電聯產讓半導體業者用副產氫發電。分享這塊的「氫禾低碳」（睿禾金碳 7944 旗下）就把自己定位成這個生態系的整合平台。

▍AI：紅利退了，在等下一個引擎
半導體趨勢的討論比較冷靜：GPT 帶來的第一波紅利大致結束、市場盤整，大家在等「下一個能大幅改變 token 使用的東西」（例如 Agent）出現，才可能再跳一階；後段封裝（像 CoWoS）被點名成長性可能比前段更值得追。

▍花絮：季會也在談 AI 怎麼用
第七屆實習生完成了機器人主題報告；學院也把傳統投資週會改成「AI 週會」，鼓勵大家動手做 AI 實作、互相分享。投資的底層邏輯在變、工具也在變 —— 這大概就是季會最想傳達的事。

（你在等的「下一個引擎」，會是 Agent 嗎？👇）

#財報狗學院 #季會

28/07/2026

📣 7/25 財報狗學院季會・現場筆記（2／3）

GPU 五年快了 300 倍，頻寬只跟上 30 倍

這是 Panel 一開場丟出的對比：算力五年成長約 300 倍，互連頻寬只成長約 30 倍，中間差了快 10 倍。講者用大腦比喻 —— GPU 是負責運算的灰質，互連是傳訊號的白質；運算再猛，訊號傳不動也是卡。

▍你相信光嗎：光互連補頻寬
補這個缺口的主角是光互連。個股面點到 AAOI（美股）：創辦人是台灣人、在美具備矽光與光模組能力，正於德州與林口擴產；被視為趨勢受益者，但股性波動大。光學元件端也提到砷化鎵磊晶廠環宇-KY（4991）在 800G 用的 PD（光偵測器）市佔偏高。

▍但銅還沒退場
不是所有訊號都走光。現場提到有中國客戶「一次採購 100 台」設備，佐證高速銅纜需求仍強；台廠高速線材／連接器族群基本面沒壞，只是這波股價修正不小。

▍漲價效應：從封裝一路傳到通路
另一段主題是「漲價」。封裝廠過去兩三年成本漲了 20-30% 卻難反映售價，這波需求回溫加上台積電擴大先進封裝、把單子外溢給日月光（3711）、力成（6239）、矽品等，既有產能吃緊，終於開始調漲。矽晶圓也在漲，環球晶（6488）義大利廠的火災讓 8 吋供給更受關注。最貼近生活的是通路端「七月效應」：原廠多在 7/1 調價、客戶趕 6 月提前拉貨，於是大聯大（3702）、文曄（3036）6 月營收漂亮、7 月可能回檔 —— 看財報時記得把這個提前量還原。

一場 Panel，把 AI 硬體從「算力」一路串到「訊號、封裝、通路」，這是季會最過癮的地方。

（光還是銅？你怎麼看這場頻寬補位賽 👇）

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27/07/2026

📣 7/25 財報狗學院季會・現場筆記（1／3）

上週六學院辦了實體季會，學院成員聚在一起，把最近研究的產業攤開來分享、互相交流。小編挑了幾個熱騰騰的精采段落，接下來分三篇陸續分享給大家～

第一篇先上內容最扎實的部分：AI 晶片越做越大，怎麼把「PCB 設備 → ABF 載板材料」整條供應鏈都串連起來 —— 同一塊封裝載板，NVIDIA 下一代 Rubin Ultra 用掉的量，是傳統 PC CPU 的 41 倍 😳

▍設備端：大量（3167）到底神在哪？
簡單說，AI 訊號越跑越快（Blackwell 28GHz → Rubin 56GHz），PCB 上多餘的殘銅就得清得更乾淨（公差從 ±3mil 收到 ±2mil），不然訊號會被干擾。麻煩的是 PCB 會翹、每個孔深淺不一，硬鑽下去不是鑽太深、就是清不乾淨。

大量的絕招是自製的 TM4：先幫每個孔畫一張 3D 深度地圖再下鑽，而且量測、控制器、軟體全包、只配自家機台 —— 這就是它甩開德國 Schmoll、大族數控「快歸快、但不夠準」的護城河。它還順手吃下 1.6T 光模組 CCD 成型機超過七成市佔（客戶像臻鼎），也擠進了台積電 CoWoS／SoIC 的先進封裝檢測。整個 CCD 鑽孔產業更被講到「缺料缺到 2030」。

▍材料到載板：ABF 為什麼全世界在搶？
接著講 ABF 載板 —— 高階 GPU／ASIC 的「地基」。需求 2026 估年增 56%、2027 再增 51%，猛到把上游日本材料全點著漲：味之素（ABF 膜近乎獨佔）漲 30%、日東紡（高階玻纖布市佔逾八成）漲 20%，力森諾科、三菱瓦斯也各漲約 30%。

載板廠只好拚命擴：日本 IBIDEN 砸 5000 億日圓、奧地利 AT&S 到馬來西亞投 20 億歐元、韓國三星電機也在衝；台廠看欣興（3037）跟景碩（3189），景碩靠 NVIDIA Vera CPU 案一路搶市佔。但大家再怎麼擴，2027 還是供不應求。想追細節的話，先記住三個關鍵字：mSAP、EMIB、玻璃基板。

小編聽完只有一個心得：與其追單一支股票，不如看懂「設備→材料→載板」這整條的連動 💡

（載板缺口一路開到 2028，你覺得誰最吃得到？留言跟小編聊 👇）

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18/07/2026

矽當了半導體六十年的王，卻做不出下一代 AI 光晶片裡最關鍵的那顆零件。

原因很反直覺：它「太對稱」了。

當 AI 叢集衝向 3.2T、每條通道要跑 400G，一場調變器材料的擂台賽正式開打。

這篇超過兩萬字的研究就在講這場賽怎麼打完，小編先把四位選手和結果挑出來。上場資格只有一個：速率衝上 400G/lane 後，誰能同時兼顧頻寬、線性度又省電。

【選手一｜矽】最便宜，卻撞到物理天花板

矽的本事是便宜，相容 CMOS、能跟邏輯晶片共用產線。但它輸在天生：晶格高度對稱，施加電場時內部電荷位移彼此抵消，做不出「電壓一來、折射率就等比例改變」的線性效應（Pockels Effect），只能靠搬移電子硬撐，頻寬 70 GHz 封頂，大約只夠 200G/lane。到 400G 就喘了。

【選手二｜InP】性能夠強，卻卡在晶圓

磷化銦能在同一片晶圓上同時做雷射和調變器，頻寬 100-130 GHz，比矽高一個檔次。死穴在原料：全球基板只有三家供應商，未來兩年還是 4 吋為主，住友電工要到 2029 年才考慮 6 吋。Lumentum 說目前供需缺口已超過 30%，2027 年需求會是現在的 10 倍。性能不是問題，產能才是。

【選手三｜有機聚合物】潛力最猛，但活不夠久

電光聚合物（EO Polymer）的電光係數是鈮酸鋰的十倍以上，還能直接旋塗在矽光子上。麻煩是有機材料怕光、怕氧、怕熱，分子排列一亂，電光效應就消失。代表廠 Lightwave Logic（LWLG）至今沒公開展示過能運作的完整光模組，從設計到量產通常還要 2-3 年。潛力最大，離場邊也最遠。

【選手四｜TFLN】目前最有機會的

薄膜鈮酸鋰天生有強烈的 Pockels Effect，反應速度比矽快一千倍，還耐得住資料中心高溫。用 Smart-Cut 把幾百奈米薄膜切下來貼到矽基板上，就能做出 130-170 GHz 的調變器，頻寬、線性度、量產能見度同時打勾：中際旭創 2025 年已批量生產，HyperLight 與聯電更在 OFC 2026 宣布 6 吋量產。LightCounting 預估它在 3.2T 光模組的滲透率會從 2027 年的 5% 升到 2031 年的 25%，市場規模同期上看 240 億美元。

結果先擺這：長距離傳輸 InP 還壓著，但下一代短距高速這一關，我們認為在 8 吋產線與成本跟上之前，TFLN 的量產能見度暫時領先其他新材料。

【供應鏈｜誰在卡位】

台廠先看聯電（2303）。旗下聯穎光電是 HyperLight 長期合作的代工夥伴，6 吋良率已做到 90%，8 吋線預計 2026 年底投產，站上了這條新賽道的代工樞紐。

材料上游看日廠：住友金屬（5713 JP）是全球最大 LN 晶片供應商、市占 40-50%，還是一家活了 430 年的煉銅老企業；古河電工（5801 JP）2025 年收購富士通光學補上 LN 調製器；NGK 日本礙子（5333 JP）則參與日本 NEDO 國家級專案。中廠走自製化：天通控股（600330）是中國唯一量產 8 吋 LN 晶圓的公司，光庫科技（300620）則是 TFLN 晶片全球市占 20-25% 的玩家。

其餘像 Tower Semi（TSEM）成熟矽光加新材料的雙軌打法、NVIDIA 用 32G「慢」速率把能效壓到 2.59 pJ/bit 的 Wide and Slow 逆勢架構，就到方格子看完整報告吧！

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#上游洞見

27/06/2026

載板廠的設備預算，正大舉湧向同一個出海口。

欣興把 2027 年長交期設備採購追加到約 92 億、景碩一口氣新增約 235 億 CAPEX，全球載板廠 2026 年資本支出更上看 505 億美元、年增 38%。

這些錢買的關鍵設備裡，有一台 95% 市佔被同一家公司包了，那就是長廣（7795）。

這篇我們順著「載板廠的錢往哪流」這條線，把長廣這家真空壓膜機軍火商拆給大家看，小編先挑重點。

» 第一站：錢從哪來，AI 把載板廠逼上擴產

AI 運算把晶片封裝越做越複雜，載板面積變大、層數疊高，連 AI 晶片初期良率偏低都在多吃 ABF 產能。這波供需緊俏被預期一路撐到 2028 年，逼著終端客戶回頭要求載板廠加速擴產。於是欣興、景碩接連拉高資本支出，全球載板 CAPEX 在 2026 年重新站上 505 億美元、年增 38%，2027 到 2028 年在高基期下還要再長。

» 第二站：錢往哪去，擴產的第一筆設備預算

載板廠擴產，買的不是隨便一台機器。ABF 增層膜得在真空腔體裡高精度貼到基板上，徹底壓掉氣泡與皺褶、做到 100% 填覆與微米級平整，這道製程靠的就是真空壓膜機。而 AI 要的 Low-Dk、Low-CTE 新材料硬度更高、更難壓，必須動用 90 噸等級的高階機台。這一段，長廣市佔約 95%。

» 第三站：為什麼這筆錢繞不開長廣

長廣的壟斷不是憑空來的。當年味之素找上 Nichigo Morton（長廣前身）共同開發出第一台 ABF 載板專用的真空壓膜機，技術與客戶認證一路卡到今天。對手裡，日本 JSW（Meiki）只占約 5%、還不是主業；台灣的志聖（2467）、群翊（6664）則多集中在中低階 PCB 壓膜機，高階這塊沒能正面對撞。所以載板廠這筆高階設備預算，我們判斷很難繞過長廣。

» 第四站：錢什麼時候變成營收

高階壓膜機從接單到安裝、驗收要約 7-8 個月。2025 年底到 2026 年初出的貨，會在 2H26 陸續認列，營收有機會看到明顯跳升。再往後看，長廣訂單能見度已排到 2027 年、產能接近滿載，公司計畫在日本豐田市擴廠、目標 2028 年產能拉到現在的 2-3 倍，同時產品組合往高階優化，未來也規劃因應成本調整售價。同一條資金流，量與價兩頭都在墊高。

至於長廣手上還有第二條沒寫進這篇的成長線：當封裝材料從液態走向片狀，真空壓膜要怎麼跨進半導體先進封裝（乾膜材料利用率 60%，對比濕製程僅約 10%；還有 FOPLP／FOWLP 大面積貼合的需求），以及三段式、二段式、一段式設備的營收占比怎麼變化，就到方格子看完整報告吧！

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#上游洞見

13/06/2026

一家日本公司，默默吃下全球 6 成的半導體靶材市場。

NVIDIA 晶片功耗從 H100 的 700W 飆到 B200 破 1,000W，逼出一道你大概沒聽過的金屬製程。

這塊被忽略的隱形材料，需求正在「結構性放大」。

這篇我們把半導體靶材這個冷門卻關鍵的環節整理清楚了，小編先挑出最重要的幾塊。

◉ 先搞懂：靶材是什麼，為什麼它是穩定的「耗材」

半導體靶材是 PVD（物理氣相沉積）製程的核心材料。做法是在真空腔體裡用電漿把靶材表面的金屬原子打下來，均勻鍍到晶圓上，形成高純度金屬薄膜。每鍍一層、每跑一片晶圓，就消耗一次。

它的門檻很高，純度要 5N 以上，先進製程用的晶粒尺寸要做到 20μm 以下，全球能穩定量產大面積、高均勻靶材的廠商沒幾家。過去它的需求大致跟著晶圓投片量走，但 AI 改寫了這條規則。

◉ 雙引擎：需求從晶圓廠一路長到封裝廠

第一具引擎在前段製程的 BEOL 金屬互連。先進製程金屬層數越疊越多，單顆晶片用的濺鍍材料跟著放大；AI 晶片 die size 更大、電流密度更高，用量再往上加乘。

第二具引擎在後段先進封裝的 BSM（背面金屬化）。當 GPU 功耗一路衝破 1,000W，散熱與供電壓力逼著晶片廠在晶圓背面鍍上多層金屬（Ti／Cu／Ni／Au），BSM 從輔助製程升級成關鍵製程。NVIDIA Hopper、Blackwell、Rubin、Google TPU 都走在這條線上。

所以靶材需求的變數，從單純的投片量，擴大到金屬層數、晶片尺寸、功率密度同時往上推。創鉅預估今年封裝段的成長，還會跑得比製程段快。

◉ 寡佔的縫隙，台廠創鉅想擠進去

這個市場有多集中？龍頭日商 JX 金屬一家市佔 64%，美商 Solstice（前 Honeywell 材料部門）約 2-3 成，兩家就吃掉大半，後面才輪到其他人。

台廠的故事是創鉅。它 2025 年 3 月成立，同年 10 月從光洋科（1785）分拆出來，先用銅合金靶材切進先進製程（目前營收佔 8-9 成），再用黃金靶材卡位先進封裝 BSM。公司預估今年先進封裝營收佔比會從 1-2 成拉到 3 成。在半導體材料供應鏈自主化、在地採購升溫的趨勢下，台廠後進者反而多了被客戶驗證、導入的機會。

至於 JX 砸 230 億日圓、Solstice 砸 2 億美元各自擴產卡位的細節，靶材純度與晶粒尺寸怎麼決定良率，還有創鉅 VAS（加工費）與含工帶料兩種收入模式差在哪，就到方格子看完整報告吧！

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#上游洞見

06/06/2026

Fabrinet 4 月以 51 元私募入股 2,000 萬股，拿下瑞峰 14% 股權，成為第三大股東。

一家泰國光通訊 EMS 龍頭，為什麼要入股一家新竹湖口的晶圓級封裝新創？

答案藏在瑞峰的第三階段成長裡。但要看懂這步棋，得先從第一階段講起。

▌2026：利基 DRAM 與白名單，撐起獲利底盤

瑞峰是台灣 2000 年後唯一成立的晶圓級封裝廠，核心製程是 RDL + Bump → WLCSP。做法就一條：大廠不想碰的小量多樣利基製程，瑞峰全攬起來。不做 Flip Chip、不做顯示驅動 IC、不碰金凸塊，專挑日月光、矽品、力成、南茂投入意願有限的位置站。

這個策略讓它在 memory RDL 國內市占做到超過 50%。2025 年三大 DRAM 原廠逐步放棄 DDR3／DDR4 等利基產品，國內記憶體廠承接長尾需求，瑞峰 12 吋 RDL／bumping 業務跟著大幅拉升。韓國三星 TV SoC EOL 帶來的轉單效應，更成為目前最大營收成長來源。

白名單業務是今年超預期的一塊。受 BIS 規範影響，部分大陸 design house 的耳機、無人機等 16nm 晶片封裝轉向瑞峰，毛利較好、Q2 後量也開始放大。

車用功率半導體方面，6 吋產線的 ULLD、Diode、GaN、MOSFET 需求回溫，利用率維持高檔，訂單能見度到年底。6 吋台灣只有 2 家能做 RDL + Bump，競爭者少、毛利高。今年初記憶體封測漲幅達 30%，瑞峰 1-4 月營收成長 41%。

▌2027：IVR 量產，中期成長曲線啟動

IVR 把 FET、控制器、電感、電容整合到更靠近晶片的位置，節省 PCB 面積達 50%、降低功耗約 30%。AI 伺服器功耗壓力越來越大，IVR 有機會成為主流電源管理方案之一。

瑞峰替 IVR design house 做 merchant market 的封裝服務。台積電在高階 CoWoS 內自行導入 IVR IP，瑞峰的機會在 CoWoS 以外：獨立電源模組、車用、網通、邊緣 AI。

技術門檻在厚銅與多層 RDL。AI 伺服器電流需求推高到三到四層厚銅 RDL，製程難度陡升，能穩定量產的封測廠不多。目前 IVR 客戶投片量已接近去年全年，2026 年仍屬驗證與 ramp-up，2027 年將顯著貢獻營收。

▌2028：矽光子，Fabrinet 入股的真正標的

回到開頭那個問題。Fabrinet 入股瑞峰，看的就是矽光子。

瑞峰已進入 GF + Fabrinet 生態系，負責 PIC／EIC wafer bump、CuRx Pad、3D TSV Reveal 等晶圓級封裝製程。TSV Reveal 是矽光子封裝的關鍵步驟，用於 PIC 晶圓背面處理與 TSV 互連暴露，後面的光電整合才做得下去。能做這段的封測廠極少。

Fabrinet 負責後段光模組、EMS、光學組裝與國際客戶導入。兩家正考慮共同建立泰國海外封裝平台，專注矽光子封裝。如果成功，瑞峰將從新竹湖口的本地封裝廠，升級為國際矽光子供應鏈的一環。

目前矽光子營收占比仍低於 5%，短期拉不動 EPS。但就是還早，Fabrinet 才選在這個時點用 51 元鎖住位子。

至於瑞峰的管理層背景、6 吋／8 吋／12 吋產能結構與擴產規劃、主要風險（IVR 良率、原物料缺貨、關鍵人物離職影響），就到方格子看完整報告吧！

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#上游洞見

30/05/2026

OpenAI 加上 Anthropic 兩家的 ARR，合計已經超過 Salesforce。

對投資人來說，真正危險的是你還以為手上那幾檔軟體股很安全。

市場吵了大半年的「SaaSpocalypse（SaaS 末日論）」，到底是真危機還是過度恐慌？

這篇我們用破解三個迷思的方式帶大家看，多數人對 SaaS 的樂觀，其實建立在三個已經鬆動的假設上。

🔻 迷思一：SaaS 的護城河還在嗎？

過去大家相信 SaaS 有三道牆：轉換成本、企業合規、使用習慣。AI 時代，這三道牆正在同步崩塌。

轉換成本其實是最被高估的一道。現在的 AI 工具大多是疊在既有 SaaS 之上，根本沒有「轉換」這個動作。Brex 用 Sierra 的 AI Agent 串接帳戶與交易資料後，客戶拿到答案的速度快了 90%，一年省下超過 15,000 小時。當 AI 能直接靠 API 做機器對機器的溝通，那些靠 UI 操作習慣堆起來的護城河，價值就被大幅稀釋。

合規那道牆也沒想像中牢。資安新創 Wiz 靠 Agentless 架構，18 個月做到 ARR 一億美元，最後被 Google 以 320 億美元收購。連最講究信任的資安領域，都擋不住一個產品夠好的新玩家。

🔻 迷思二：SaaS 把 AI 塞進產品，就能跟著一起成長嗎？

這是去年市場最大的誤判，我們翻遍逾 45 家企業軟體公司的財報，AI 產品的直接營收貢獻，多數都不到 1%。連客戶關係最強、被視為 AI 最大受益者的微軟，M365 Copilot 滲透率到 4Q25 也才 3%，低於多數分析師的預期。

反觀 AI 新創，光是 ARR 破一億美元的 AI 新創（還沒算 OpenAI、Anthropic），合計 ARR 已經逼近 70 億美元，把既有上市公司合計的 20 億美元遠遠拋在後面。客戶當然願意為 AI 付錢，只是這筆錢沒有流進傳統 SaaS 的口袋。

企業甚至開始自己做 AI 工具。BNPL 公司 Klarna 早就用 Cursor、Neo4j 取代了 Salesforce、Workday；Cisco 自建簡報軟體一年省下 500 萬美元，還想用 Vibe Coding 取代每年 5,000 萬到 2 億美元的 SaaS 訂閱。Retool 調查 817 名開發者，其中 35% 已經用自建工具取代了至少一種 SaaS。

🔻 迷思三：估值已經跌夠了吧？

軟體族群的估值，確實從近期高點約 6 倍 fwd EV/Sales，一路收縮到約 3.5 倍，要再像去年底那樣崩跌，我們認為機率不大。

但跌夠不等於會漲。在利率仍處高位、產業前景未明的情況下，估值要顯著擴張同樣很難，畢竟競爭加劇從來只會帶來估值緊縮，不會帶來擴張。Bloomberg 甚至預估，傳統訂閱制 SaaS 在 2025 到 2035 年只會以 CAGR 2% 成長，而以成果計價（Outcome-based）的軟體會用 CAGR 30% 成長。整個商業模式的重心正在搬家。

那投資人到底該站哪裡？

我們的結論是：如果一定要投企業軟體，選股邏輯會更偏向相對安全的基礎設施軟體（資安、可觀測性、資料庫），而非首當其衝的應用軟體（CRM、ERP、BI），並留意 OpenAI、Anthropic 在 4Q26 到 1H27 IPO 之後引發的資金重配。其中又有兩個族群相對受惠於 AI 與企業上雲，值得追蹤：

・CSP 雲端服務：MSFT、GOOGL、AMZN、DOCN
・資安：CRWD、PANW、NET、DDOG

至於我們提出的非主流判斷：為什麼 Vertical SaaS 的「專業知識護城河」被嚴重高估，反而 Vertical AI 新創更有機會？還有 SaaS 若淪為單純的資料庫，靠 API 收費能不能扳回一城？就到方格子看完整報告吧！

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#上游洞見

上游洞見

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