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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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