祥碩4月獲利比去年同期下滑一成!林哲偉:加強品牌跨平台佈局、晶片漲價15~20%
祥碩4月獲利比去年同期下滑一成!林哲偉:加強品牌跨平台佈局、晶片漲價15~20%

編按:(5月24日更新)
祥碩公告4月財報,單月合併營收為4.45億元,稅後淨利年減9.4%至1.06億元,單月EPS 1.53元。該月營收雖然與去年持平,但獲利與去年同期相比,下滑近一成。然祥碩已於前次法說會上表示,因應封裝測試等成本上揚,第2季將調漲晶片售價,希望毛利率能持平在50%至55%。如此看來,成本上揚應是導致祥碩4月獲利受影響的主因。

林哲偉:飛騰事件影響不大

祥碩首季財報優於預期,第1季合併營收為15.79億元,季減21%、年減0.4%,但稅後純益達7.14億元、季減少2.7%、年成長45%,EPS達10.35元,創下歷史同期新高,單季毛利率為50%,季減少1個百分點、年減少2個百分點,該財報發佈後股價曾強鎖漲停。

但時間回推到一個月前的 「飛騰事件」,美國商務部以破壞國家安全與外交利益為由,將天津飛騰等7家中國企業列入實體清單。當時也有分析報告指出,祥碩的出貨恐受到限制。使得飛騰被禁的消息一出,祥碩股價也從高點應聲跌落。

「當時外界也都不看好、將事件損害預估的太嚴重;但外資講歸講,我們還是好好顧好自己的本業。」林哲偉面對外界看法,只回應飛騰非直接客戶,加上佔的營收比也不大,且供貨給飛騰的晶片與為AMD客製化打造的特殊應用晶片(ASIC)不同,是標準品,規格屬PCIe及SATA等傳輸介面I,不賣給飛騰也可以賣給別的應用。

中國飛騰設計的超級電腦曾遭質疑,可能用於對付美國航母與台灣,遭美國商務部列入出口管制,IC設計業者祥碩、世芯等曾遭訂單挑戰。
圖/ 飛騰官網

林哲偉認為,非客製化的傳輸晶片市場會持續存在,不會因為單一品牌消失而不見。即使飛騰被封,中國的市場也不會停止半導體在地化的計畫,還會有其他客戶出現,祥碩依然有機會。

根據最新財報顯示,第一季中國的營收貢獻就比同期多了20%,占整體營收約10~15%。林哲偉認為,這就是採用標準品的好處,相較於ASIC晶片會有歸屬問題,標準品的IP設計專利是自家擁有。

林哲偉對於中國CPU自主化表示樂觀,也會持續經營中國市場,即便後續飛騰事件產生的問題無法解決,與其他廠商還是有良好的合作關係。此舉反應了祥碩重視標準品的發展,在長期佈局上產生重要推力。

Q2晶片漲價15~20%

對於第2季度展望,林哲偉坦言4月1號起已因應台幣升值侵蝕營業額,加上晶圓封測漲價,針對毛利率低的產品,開始調整價格,但因客戶單純,沒有廣發漲價通告,只針對重要客戶溝通,預估漲幅15~20%。

林哲偉指出,首季後段製程已經漲價了,日月光等供應鏈價格都做了一些調整。因此第一季對每個IC設計公司來講,毛利率都有一些挑戰。他坦言,若以美元計算,其實祥碩第1季營收比去年增加300萬美元,但換算台幣就變少。

接下來的佈局?祥碩已超前部署

即使去年本業成長幾乎翻倍,但卻與疫情產生的效應沒有太大關係,而是長久以來佈局所帶來的成果,而今年業績則較反應疫情下效應。林哲偉總結原因,除了一路伴隨大客戶AMD成長,也因中美關係導致中國市場的佈局策略改變;與文曄科技的換股合作,也帶來一定的營收成長。

即便遇到大缺貨潮,祥碩因去年提前部署,對公司而言影響有限,但搭配的客戶端處理器缺貨,仍讓祥碩出貨動能受干擾。祥碩表示,從過去業績都是按照業務回報預估銷量及供貨量來設定營收目標,但去年模式翻轉,以先訂定營收數字、與供應商即早敲定備貨量,再來擬定達成數字策略,果然交出好成績。林哲偉表示,正是因為對自家產品有信心,即便面對訂單改變,產品依然可以跨很多平台,備貨就對了!

談到今年展望,林哲偉對下半年和明年還是有很好的期許,即便下半年代工部分恐受到客戶端產能影響。從第一季的營收來看,AMD占比營收與自有品牌近乎各持一半。他強調,即便產能緊張,今年會持續在自有品牌客戶上加強佈局,預期2~3年就有一個成長波可期。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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