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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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