5G登場將催動手機、基地台需求,華新科:MLCC供應到時候會更慘
5G登場將催動手機、基地台需求,華新科:MLCC供應到時候會更慘
2018.05.25 | 蘋果

「我們也想擴廠,但前段製程設備交期要18個月,第2季起陸續進的設備都是2015~2016年就訂的,需求雖好,但設備價格也上漲,日系大廠投資持續向前(高階)走,沒有往回走的趨勢。」華新科總經理顧立荊說出為何積層陶瓷電容(MLCC)行情熱到不行,半年過去,卻沒有抒解跡象的主因。

華新科雖不是全球前3大MLCC供應商,但缺料波及所有供應鏈,即使去年沒漲價,今年才開始反應翻倍調漲,但漲價勢頭似乎沒有停止。

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5G將帶動基地台建置量增至少1倍。

電動車跟5G催動,MLCC需求倍增

提到漲勢,華新科總經理顧立荊說未來2年生意都不錯,「電動車、IOT及LED照明」都加大MLCC需求,然而更讓人擔心是,2019年起5G上路,「我看會更慘!」顧立荊說。

2018年資本市場猛然發現,生活中的用品都因為電子化,默默提高了對被動元件的需求,讓這顆「低單價、技術成熟」的積層陶瓷電容(MLCC),從1000顆只收30元台幣的雜貨店行情價,突然鹹魚翻身好幾倍,還讓客戶爭標,甚至派人駐廠搶料的零組件明星。

為何一顆MLCC如此重要?不只是缺一顆,工廠產線都必須停工,品質若不穩定,反而客戶死的更快!

顧立荊說,MLCC是精密陶瓷粉末冶金技術,資本密集,每天華新科工廠出貨30億顆被動元件,每一顆要「全檢」,必須投資電信測試機跟外觀檢查機,用CCD鏡頭品管,這些設備一台幾百萬到上千萬元,最後再包裝出貨,也因此前期投資設備折舊壓力高,但價格嚴重低估,導致20年來MLCC產業沒有新加入者。

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對於3C裝置而言被動元件雖身價低,但重要性高。
圖/ 宏碁提供

筆電手機起火燃燒,被動元件成關鍵原因

「不是今天MLCC價格貴,是昨天價格太低。」顧立荊說,然而MLCC技術已經很成熟,中國供應鏈卻沒有在此波行情中竄起,顧立荊說:技術不是問題,問題在腦袋。

「如果我的不良率是1%,到客戶那裡不良率就會變成100倍」一顆主動元件如處理器晶片,四周可能需要100顆被動元件,若100顆裡頭有任何一顆是壞的,等於客戶每台產品都會壞掉,顧立荊說,若看到新聞上報導電腦起火燒毀,「多數是被動元件幹的。」

MLCC最近熱到什麼地步?不僅客戶派採購專員週週前往中國工廠駐廠搶料,緊盯供應商是否偷偷先出貨給對手,還有手機大廠受不了缺貨,乾脆去買中國被動元件,但沒想到,產線上料打件到一半,突然發現不對勁!原來中國黑市的一大卷料,只有前段規格對,用到中間就被偷換成低規了,上千上萬顆料沒辦法入廠前一一檢測,業者賠了夫人又折兵,那批貨不僅不能出貨,還得認賠。

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一台iPhone要用超過1000顆MLCC。

一支iPhone用1000顆被動元件

「MLCC合理價格應該是毛利率50%以上」,甚至該超過主動元件!顧立荊說,即使現在1000顆料給客戶報價90元台幣,是2016年價格的3倍,客戶仍願意接受,只要產線不斷線就好。華新科去年毛利率26%,今年首季才拉高至36%。

顧立荊也說,一支iPhone約用1000顆被動元件,即使從30元漲價到90元,對一支3萬元的手機能增加多少成本?所以客戶仍接受合理漲價,只要能解決問題(斷線)。

漲價趨勢明確,儘管現在超過8~9成客戶談的是季合約,但顧立荊說,下單價格不等於出廠價,華新科會等市場調漲後反映合理市場價格跟客戶收費,但「我們不主動漲價。」

市場對於被動元件今年獲利三級跳熱議,也間接推算下游組裝廠如鴻海跟和碩利潤將遭殃,不過顧立荊說,華新科有超過600個直接客戶,最大的客戶貢獻也不過5~6%,假設今年華新科多賺60億元,分到每一個客戶是增加多少成本呢?如此推算約平均一個客戶增加1000萬元。

5G上路基地台需求是4G兩倍

MLCC價格一路看漲到年底,除電動車需求推動,5G也來助陣。5G傳輸速度最高可達4G的40倍,但可傳輸距離變短,必須增加更多基地台才能確保覆蓋率,對此顧立荊認為,2019年不管5G上不上路, AP路由器數量很可能比4G時代多一倍,光佈建就很要命,接下來當5G手機更換時,全球有15億支需求,換言之若5G上路,MLCC供需「我看會更慘!」

華新科總經理顧立荊
華新科總經理顧立荊認為,當5G上路後,MLCC的需求量會更大。
圖/ 王郁倫攝

研調機構Strategy Analytics預估,2019年將有200萬支5G手機,到2025年就會暴增至15億支,是10年間成長最快的領域,這還沒有計算手機尺寸增大,人臉辨識等功能導入的需求。

而車用電子化比例拉高,則是眼前就看到的需求關鍵。顧立荊說,從研究數據顯示,2017年起的10年間,聯網汽車將從3300萬台增至7700萬台,對被動元件的需求也增加一倍,很多汽車可以藍牙連手機通話,甚至汽車輸入號碼具備手機功能,加上導航或自動駕駛等輔助系統加載,都產生很多被動元件需求。

車用需求2025年前都無法滿足

汽車本來只是被動元件產業15~20%應用,一台用1000顆,但當全球政策推動2035~2040年轉為電動車化,一台將用1萬顆,則以現在被動元件產能,都拿去給汽車用都還不夠。顧立荊說,這是何以日商都專注做車用被動元件,全球3大被動元件廠現在的產能全給車用都還不夠,若估每年產能擴增10%,到2025年都還供不應求。

業內的供應商擴廠緩慢,外面的業者又進不來,科技業下半年旺季恐怕仍在料件調度難關中。即使日商加速擴張車用產能,但仍追不上需求成長速度,因為現在採購生產設備交期長達18個月,現在交期已經到2020年,能買多少是多少,華新科估若以0201規格MLCC來說產能今年可增3~4成,若以混和產品來說產能也只能增10~15%。

關鍵字: #iPhone #車聯網
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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