力積電申請上市獲審議會通過!年底前拼掛牌上市,黃崇仁:產能旺到一片不剩、明年也已預訂完
力積電申請上市獲審議會通過!年底前拼掛牌上市,黃崇仁:產能旺到一片不剩、明年也已預訂完

9月16日

臺灣證券交易所於9月16日召開第744次「有價證券上市審議委員會」,審議力晶積成電子製造股份有限公司初次申請股票上市案,審議結果─通過。力晶積成電子製造股份有限公司,上市資本額:340.51億元,董事長黃崇仁、總經理謝再居。

2019年虧26.14億元。2020年賺47.99億元,2021年上半年65.05億元,EPS1.75元
主要業務:邏輯暨特殊應用產品、記憶體產品,市場結構:內銷70.99%、外銷29.01%
全體董事持股比率:董事9席,占28.46%。

編按:7月30日更新
力積電30日向證交所送件申請上市,成為台灣第10家申請上市公司。
力積電第2季自結損益是營業利益 42.27 億元,季增 48.8%,稅前盈餘 39.34 億元,季增 52.95%,每股稅前純益 1.15 元;上半年累計稅前盈餘 65.06 億元,比去年成長155%,每股稅前純益1.97 元。

晶圓代工大廠力積電於2日召開股東常會,順利投票表決通過申請股票上市、補選獨立董事等案。在議案通過後,力積電董事長黃崇仁表示,公司將邁向上市,若無意外,預計年底前就能順利掛牌上市。

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雖因疫情三級警戒使得股東會人數受限,力積電仍採戶外搭棚與室內規劃多個會議室搭配進行,並在網路上直播。
圖/ 力積電

黃崇仁指出,客戶簽長約意願高,「目前連一片產能都不剩,到明年都已被客戶預訂完。」他表示,近期有位業界朋友詢問150片月產能,和內部確認後,答案卻是1片不剩,可見產能需求暢旺。他也強調,因為晶圓產出價格持續上漲,力積電毛利率持續提升。

產能需求旺到「一片不剩」,毛利率拚超越同業

黃崇仁強調,因為晶圓產出價格持續上漲,力積電毛利率持續提升。對於曾公開表示,力積電毛利率要超過世界先進,他也在會中給出肯定:「目前第2季已顯示毛利率成長,相信不久後將會超過。」以目前世界先進第1季毛利率38.1%來看,力積電上季毛利率也相去不遠,有望下半年可達45%左右。

在產能佈局上,力積電目前挾著3座12时廠、2座8时廠的產能資源,分別提供電源管理、記憶體和邏輯IC。黃崇仁指出,兩種廠的產能都還是很缺,各廠的月產出也都在10至10.5萬片;他指出,因晶圓代工需求持續暢旺,公司的產能也都被客戶預訂到明年,預計今年底各個廠會再擴增至11萬片。

在今年3月,力積電苗栗銅鑼廠正式動土,預計明年9月開始裝機,兩座12吋廠的總月產能將達10萬片,預計2023年分期投產,力積電也撥出2,780億來投資。

小股東對此提出疑問,砸錢蓋銅鑼新廠是否會影響公司獲利?黃崇仁回應,因全球產能都很缺,銅鑼廠第一期預計產出的25,000片產能都被客戶預訂,也在和客戶洽談包產能的預付款方式,因此新廠獲利可期,不至於影響力積電EPS表現。

力積電黃崇仁
黃崇仁出席苗栗銅鑼新廠動土典禮。
圖/ 簡永昌攝影

延伸閱讀:力積電黃崇仁:支持發展國產疫苗!但兩生技公司需照國際標準完成三期EUA

力積電浴火重生拚上市,獨家技術發展可期

力積電曾在今年的營業策略中指出,其中的目標之一,就是運用DRAM與邏輯堆疊整合技術(3D Interchip),開發各式高效能、低功耗、高整合度產品代工平台。力積電也憑藉此技術,從去年開始量產AI晶片,有望為台灣晶圓代工產業再添助力。

力積電興櫃前公開說明會 製程技術
力積電曾在興櫃前公開說明會上,解釋與台積電合作的製程技術。
圖/ 簡永昌攝影

黃崇仁也在股東長會上再次提到這項特殊技術,目前已用於加密貨幣的應用上,且看好未來應用將延伸至一般邏輯上。同時,他也強調:「這項技術全球是力積電獨有,台積電也有和力積電合作,我認為發展不可限量。」

對黃崇仁來說,今日的股東會意義不凡,可說是力積電確定重返上市的重要時刻。他在會中有感而發,曾遭遇全球金融風暴、力晶下市並負債1200多億,轉型晶圓代工之路漫漫,直到企業重組才逐步償還債務獲利,過程十分艱辛,「很感謝股東多年來的等待,能為股東賺到錢也算是有了交代。」

至於力積電的上市申請進度,黃崇仁表示已做好準備,前段時間也和主管機關、證交所等機構溝通很久,最快3、4天內就會提出申請,但審查程序將耗時3個多月,預期最快能在12月上市。

不單是力積電正在啟動上市,黃崇仁指出,力晶母公司旗下的晶合未來也會上市,「即使母公司不上市,但將有股息收益,因此各個公司定位不同。」他表示,將會等力積電正式上市後,再和各股東討論佈局策略。

關鍵字: #半導體產業
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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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