搭上NVIDIA直通車,穎崴跳級成全球老三,老董放話靠這招拚世界第一
搭上NVIDIA直通車,穎崴跳級成全球老三,老董放話靠這招拚世界第一

輝達(NVIDIA)與超微(AMD)過去兩年在高效能運算市場掠奪城池,搭上客戶高速成長列車,半導體測試界面大廠穎崴科技在邏輯IC測試座(Test Socket)市場排名三級跳,從第六大2019年晉級為第三,而未來5年,這家台廠還想挑戰龍頭寶座。

「每一根針細如毛髮!」穎崴科技技術長賴琦郎從西裝口袋掏出一個比巴掌小的扁平盒子,裡頭一格一格密密麻麻放的都是穎崴生產的探針,這些小小探針得放大鏡才看得清楚,卻扮演關鍵守門員角色,替IC設計客戶把關晶片良率,晶片是否合格,得通過測試才能出貨。

探針
格子裡的探針一隻一隻,細如毛髮,卻還是4個關鍵零件組成,相當精密。
圖/ 王郁倫攝影

小小關鍵螺絲釘,把關客戶高階邏輯晶片品質

一顆GPU(繪圖顯示)是良品與否,需要IC測試座來連結測試,測試座上面有幾千支針腳,針腳由金、鈀合金製成,精密度高,「一根探針裡就有4種零件組起來,工差在um等級,」賴琦郎說,這些探針能連結晶片下的錫球,藉此測驗晶片是否正常,若一根探針毀損,則整個測試座都不能用。

穎崴科技做的就是晶片封裝前的晶圓垂直測試探針卡(營收8~9%),以及佔營收規模6~7成的晶片封裝後「最終測試底座」、「系統測試(SLT)測試座」生意。目前光全球邏輯晶片「測試座」業者排名,穎崴已經衝上全球第三,第一大是美國Cohu,第二大為日廠Yokowo,其中後者還是穎崴探針的外包合作夥伴。

2018~2019年穎崴再跨足燒機測試座(Burn In Socket),這個業務主要是幫客戶做晶片老化測試,這對高瓦數晶片或車用晶片來說是非常關鍵一環,因為晶片未來必須在環境常處於高或低溫-40度下運作,經過老化測試才能確保品質,穎崴因溫度控制能力突出,該業務2020年已小有成果,年營業額500萬美元。

穎崴
穎崴董事長王嘉煌過去是日月光集團主管,隨後自己看到商機創業,他透露福雷電在美國掛牌不只是台灣第一家,當時PE高達50倍。
圖/ 王郁倫攝影

「我們是老化測試新進入者,現在規模還小,排名在10名外,但我給內部設定了目標,5年內(2025)要挑戰5,000萬美元生意,對手生意含其他業務總計規模約1億美元,我相信穎崴兩三年內就有機會拚到第一。」董事長王嘉煌信心滿滿。

探針如耗材,穎崴大舉擴廠建探針產能

全球晶片測試治具一年產值約8.67億美元,每一顆晶片如何測?穎崴必須從IC設計階段起就與輝達等客戶同步客製化設計測試座,因此,穎崴跟許多封裝與IC設計原廠關係緊密,除測試座生意,若客戶銷售暢銷,每一套測試座3~4個月就可能因大量磨損,需要更換「探針」,這就是高利潤的耗材生意。

看好探針商機,穎崴目前每月需250~300萬根探針,現在自產量僅50萬根,2021年底也預估擴增至100萬根,自給率3成,王嘉煌透露,長期希望自給率提升至5成,為擴大產能,已宣佈投資21億元在高雄興建新廠,2023年量產。

至於為何會穎崴會專攻高階邏輯晶片測試座,成為第一家擠入前10強的IC晶片測試介面台廠?董事長王嘉煌透露,創業前他其實服務於日月光集團旗下福雷電子,因此跟IC設計及封測業相當熟悉,2001年他離開福雷電,聽到同業頻怨晶片測試介面商多為日韓外商,台灣找不到技術服務,為解決這個問題,他遂創立穎崴,2002年穎崴第一個客戶就拿到國際繪圖晶片大廠ATI(後來被AMD併購)。

從第一顆繪圖晶片開始,穎崴跟AMD、NVIDIA、高通、博通、美系電動車龍頭等客戶合作密切,隨高運算電腦(HPC)需求起飛,穎崴在測試介面排名也從2018年第六大,一口氣拼到2019年變第三大。

中國IC設計百家爭鳴,晶片測試需求看好

放眼未來,中國市場拼半導體本土化,IC設計百花齊放,穎崴也早有佈局,「我們3年前在蘇州已有工廠,內有20台CNC(電腦控制數值機台),約佔總產能20~25%,探針卡測試機也有兩部,一部造價高達100萬美元。」副總陳紹焜表示。

垂直探針卡.jpg
垂直探針卡是用來測試晶圓尚未封裝前的品質。
圖/ 穎崴官網

目前穎崴中國客戶高達35家以上,今年因華為遭禁令,旗下海思9月15日前狂拉貨,穎崴上半年業績也大受惠,不過今年來自中國營收下半年驟降,全年估業績貢獻將下滑至10%,比去年25%要少,2021年在老化測試及系統測試等新業務加入下,預估可以回升。

穎崴觀察,中芯被列入美國黑名單確實是重大影響,但中國IC設計業正百家爭鳴,愈做愈好,從阿里巴巴的平頭哥、海光、龍芯、紫光展銳、OPPO及VIVO都積極開發晶片,在X86到IOT都能見到佈局,連海思設計晶片動作都沒停,而這也將是穎崴的下一個新機會。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #Nvidia
往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓