【致股東報告書】砷化鎵大廠穩懋砸100億元南科建廠,董座陳進財:車用、資料中心應用超前部署
【致股東報告書】砷化鎵大廠穩懋砸100億元南科建廠,董座陳進財:車用、資料中心應用超前部署

砷化鎵晶圓代工龍頭穩懋半導體7日召開董事會,通過擴大產能投資案,預估2021年起3年內投資100 億元,在南部科學園區高雄園區路竹廠建置晶圓廠及周邊相關廢水、機電等附屬設施,目標3年後量產。

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穩懋團隊。
圖/ 穩懋團隊.

穩懋指出,2021年的擴充計畫將著重在晶圓廠基礎建設的開發,包括南科高雄新廠房的動土興建及龜山C廠的無塵室工程,都是為未來數年的新產能開出預做準備。路竹廠面積9.7公頃,下半年建廠,建廠主要是因應長期營運成長所需產能部分,至於2020年剛完成的5,000片新月產能擴增,則將是今年業績動能來源。

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穩懋是台灣最大砷化鎵代工廠。
圖/ 穩懋

看好5G及汽車等應用,穩懋持續擴充產能,董事長陳進財在最新致股東營業報告書中指出,提前佈局是致勝關鍵,比方第三類化合物半導體氮化鎵(GaN)早在10年前就投入研發,並應用於微波通訊上,3年前量產, 隨氮化鎵(GaN)在5G應用大增,穩懋產能也大幅領先。

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穩懋幫國際大廠做晶圓代工。
圖/ 穩懋

另外砷化鎵(GaAs)及磷化銦(InP)都應用於光收發元件,穩懋也早於數年前研發3D感測及光電元件技術,目前已在手機及資料中心有成績,也會為車用LiDAR應用做準備。

陳進財強調,穩懋長期持續投資於未來應用及材料,氮化鎵及磷化銦(InP)除了微波通訊之外,還佈局光通訊及光感測方面的sub-6GHz 和毫米波手機應用、資料中心(Data Center)或LiDAR應用(汽車駕駛輔助系統)等等,超前部屬、提早佈局以確保市場應用成熟時穩懋不會缺席。

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穩懋總管理服務處總經理陳舜平。
圖/ 穩懋

陳進財表示,5G 手機 Sub-6 GHz PA (功率放大器)相關製程,自2019年營收達到手機 PA 10%的佔比後,2020年更進一步成長到20%以上。5G 基地台及衛星應用方面,穩懋的氮化鎵(GaN-on-SiC)代工營收已連續2年都有超過50%的年成長。SpaceX 衛星通訊晶片就是由穩懋生產。

另外,3D 感測應用於旗艦智慧型手機上已正式邁入第4年,近幾年在 5G 手機及基礎建設的佈建率提高之下,物聯網(IoT)相關應用的成長相當可期。

以下為陳進財致股東報告書:
一○九年度營業報告書
民國 109 年在日益嚴峻的新冠病毒疫情及紛紛擾擾近一年的中美貿易衝突中畫下句點,回顧 109年初市場需求透明度始終不高,產業普遍預期全球智慧型手機銷售量將因疫情的影響年減超過一成,穩懋卻能在如此艱困的環境中,全年營收、毛利率及每股盈餘再次創下歷史新高,實屬難得。
面對 5G 時代的到來,穩懋領先同業早在多年前就已開發 5G 手機 Sub-6 GHz PA 相關製程,自108 年營收達到手機 PA 一成的比例後,109 年更無畏疫情干擾進一步成長到兩成以上。5G 基地台及衛星應用方面,穩懋的氮化鎵(GaN-on-SiC)代工營收已連續兩年都有超過五成的年成長。另外,3D 感測應用於旗艦智慧型手機上已正式邁入第四年,109 年得力於新終端應用的發酵也有不錯的成長幅度。近幾年在 5G 手機及基礎建設的佈建率提高之下,物聯網(IoT)相關應用的成長也是可預期的。在新技術的開發上,穩懋長期持續投資於未來應用及材料如氮化鎵及磷化銦(InP),除了微波通訊之外,還包括光通訊及光感測方面,例如更多的 sub-6GHz 和毫米波手機應用、資料中心(Data Center)或LiDAR應用於汽車駕駛輔助系統等等,超前部屬、提早佈局以確保市場應用成熟時穩懋不會缺席,這是我們一直能領先同業,成為業界龍頭的關鍵。
在企業永續發展方面,109 年對穩懋來說也是豐碩的一年,除了上半年公布了穩懋連續六屆榮獲上櫃公司治理評鑑企業排名前 5%之外,第四季在國際上穩懋首次入選道瓊永續指數(DJSI),與台積電、日月光及聯電等半導體龍頭企業並列為道瓊永續世界指數(DJSI World Index)企業,同時並在國內榮獲 TCSA「台灣企業永續獎」及 2020 SGS CSR Award。在追求營運佳績的同時又能兼顧公司治理及永續經營,對穩懋來說是最大的激勵與肯定。茲將本公司 109 年度經營結果及營運展望報告
(三)預算執行情形
本公司109年度內部預算業經董事會通過惟未對外公開財務預測,整體營運狀況良好。
(四)研究發展狀況
持續提供客戶最先進的製程,協助客戶以領先的技術及效能搶佔先機、擴增市場占有率,一直是穩懋持續成長的最佳策略,其中的關鍵就是不斷投入的研發資源。穩懋於10年前開始投入開發氮化鎵技術應用於微波通訊上,並於三年前開始量產出貨,如今氮化鎵在5G通訊基礎建設的重要性與日俱增,穩懋因洞燭先機、提早布局得以大幅領先同業。穩懋同時也在數年前投入研發3D感測及光電元件技術,積極開發砷化鎵及磷化銦於光收發元件上,不但應用在手機上已佔有一席之地,資料中心應用也有初步成果。投入大量的資源與客戶合作的同時,並透過產學合作計畫與學界交流,積極培育在地人才,109年更與臺灣大學光電工程學研究所暨光電創新研究中心簽訂兩年產學合作計畫,期望能將研發成果應用於5G基地台通訊技術,以及資料中心高速驅動電路、汽車車用雷達 (LiDAR) 的長距離感測與傳輸以及生醫影像等,並以滿足下世代積體化高頻寬光通訊模組應用為目標,透過更快速地將研究成果導入應用,一舉提高臺灣在國際化合物半導體能見度。
二、110 年度營業計畫概要
穩懋甫於109年底完成新增5,000片月產能,預計將可充分滿足客戶今年的規劃,為了客戶更長遠的產能需求,穩懋109年向科技部申請進駐南部科學園區高雄園區於8月獲得通過。因此,110年的擴充計畫將著重在晶圓廠基礎建設的開發,包括南科高雄新廠房的動土興建及龜山C廠的無塵室工程,為未來數年的新產能開出預做準備。
三、未來公司發展策略
穩懋長期關注產業成長動能及市場變化,除了5G通訊Sub-6GHz頻段在各國陸續商轉之外,之前曾預測後續 4G 頻譜將重新使用(Refarming)於 5G 訊號上也開始發酵,未來幾年各國使用在相同的頻譜上同時傳輸 4G 及 5G 訊號(Dual Connectivity)會越來越普遍。同樣的,Wi-Fi 6 已導入終端應用一段時間,之前預測新增介於 6-7 GHz 新頻段的 Wi-Fi 6E 也即將啟動。另外,使用既有 4G 網絡的 LTE Cat.1 於物聯網應用上,相較 NB-IoT 和 2G 模組在網路覆蓋、網速及延遲性方面更具有優勢,凡此種種都將帶動未來 PA 需求的成長。
同時期 5G 基地台及衛星通訊建設將邁入需求成長期,穩懋已開發出相關元件製程及解決方案,無論是砷化鎵或是氮化鎵、大型或小型基地台都有堅實的客戶與量產實績。在 3D 感測及光電元件方面,穩懋持續善用我們的優勢,延續既有的市場領先地位,並積極開發新材料及新技術,為後續如資料中心及車用 LiDAR等應用崛起做好準備。
四、受到外部競爭環境、法規環境及總體經營環境之影響
穩懋認為挑戰與競爭永遠存在,惟有持續領先才能維持龍頭地位。外在經濟政治情勢瞬息萬變,產業供需時有起伏,去年安然度過新型冠狀病毒疫情及地緣政治的衝擊,但危機尚未解除,還是要兢兢業業、謹慎應對。穩懋相信惟有遵守法令、貫徹公司治理、永續經營及持續關懷社會才是現代化企業經營恆古不變的真理。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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