RD團隊零異動率!半導體檢測廠汎銓用3優勢建護城河、拼30%成長
RD團隊零異動率!半導體檢測廠汎銓用3優勢建護城河、拼30%成長

半導體檢測分析廠汎銓將於27日登錄興櫃,在掛牌前夕卻傳出挖角對手閎康消息,對此董事長暨總經理柳紀綸除駁斥傳言,更強調公司最珍貴資產是人才,技術團隊「零」流動率,更是在半導體檢測分析產業激烈競爭中勝出關鍵。

台灣目前以閎康和汎銓為主要檢測分析廠商,台積電皆為其主力客戶之一。因雙方皆在材料分析領域中各執獨家技術,長久以來雙方競爭激烈,近年,閎康對汎銓兩度以「侵害營業秘密」提出刑事訴訟,並另起民事訴訟求償2000萬元,兩家業務競爭程度可見一斑。

兩大廠角力事件,自然在興櫃法說會上也被法人問起,柳紀綸直求回應:先前兩次檢查庭他都親自出庭,最後均獲不起訴處分,對公司營運沒有影響,他更拿出數據強調,是公司留才制度好,才吸引人才來。

柳紀綸強調,汎銓目前350位員工中,有31人確實是曾在閎康任職,創立至今16年來,這些員工都是已從閎康離職後,汎銓後來擇優錄取。他舉例,去年9月到今日為止,就收到共50份來自閎康在職人員的應徵履歷,「競爭對手才應該檢討如何留住人才。」他說。

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「我們雖然是資本市場新兵,但絕不是產業菜鳥!」柳紀綸認為,過往汎銓能夠運用營運團隊的資金站穩市場,未來借助資本市場能再更發光發熱。
圖/ 賀大新攝影

汎銓的核心業務是半導體檢測分析項目上,主要可分為材料分析(MA)、故障分析(FA)與可靠度分析(RA),其中,也因MA擁有最高的技術層次和分析成本,在市場上擁有最佳的毛利表現。

綜觀來看兩大材料分析業者,汎銓成立時間較晚,也比閎康晚進入資本市場,但因從成立後就選中「含金量」最高的MA做為主力項目,佔去年營收80%;閎康雖然同樣以MA起家,但在去年營收佔比僅佔3成。

在營收規模上,汎銓營收規模遠低於閎康,但因兩家業者營收組合不同,2020年汎銓的毛利率高出閎康7.3個百分點,汎銓2020 毛利率達36.9%,閎康毛利率29.63%。

對此閎康表示,已從2020年下半年調整產品組合,著重於高毛利的材料分析業務,今年第2季也因應MA動能增長、帶動毛利率穩健上揚,單季毛利率一舉衝上38%,也意味未來兩大廠在MA業務上會更趨競爭。

柳紀綸指出,在當前半導體產業當紅的情況下,汎銓上半年繳出營收6.67億元的成績,年增32.46%,預估下半年將持續維持3成的成長態勢,表示充滿信心表示:「如果汎銓睡著了,同業可能要花2到3年才能趕上!」

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閎康科技為半導體檢測大廠。
圖/ 閎康科技

面對競爭,汎銓:技術以外,還有留才之道、自動化系統

柳紀綸指出,汎銓營運去年成長動能,主要來自晶圓代工大廠、日本晶圓設備大廠、國內砷化鎵(GaAs)等檢測訂單。而業界對半導體檢測分析的要求在於交期、品質與產能,缺一不可,「人才則是最重要的關鍵,搭配工法和技術,成為汎銓的重要『護城河』。」

有關近期晶圓廠開始自建分析廠,汎銓在技術方面的表現,柳紀綸坦言並不擔心,表示和客戶建立的是緊密的依存關係,「我們接手的不只是客戶產能做不完的東西,像是EUV製程的材料分析,就得依靠我們實驗室來做。」他說明,因EUV光阻的材料特性脆弱,在使用電子顯微鏡觀察時,易因電子束的衝擊導致樣品變形或微結構崩塌,讓接下來的分析錯誤,甚至是無法進行;對此,汎銓開發出獨家的「ALD真空鍍膜技術」,以真空技術為樣品鍍上適當厚度的薄膜,能將樣品製備及電子顯微鏡觀察中的衝擊降到最低,不讓樣品因此變形,以利於後續的分析。

而柳紀綸充滿自信的「留才」之道,關鍵在於推行「年薪計算準則」:相對其他對手看重資歷,汎銓更注重能力,做多少算多少。每位員工平均月產出多少,都會透過內部系統記錄下來;在工程會議上,主管會列出所有人的月產出,一目瞭然。依據公式帶入,任何人都可依據產出推算收入,全憑實力說話。

柳紀綸表示,汎銓創立至今16年,從團隊3人成長至350人,高階主管向心力高、人員流動率低,也著重於培育自家扎實的技術團隊,多年來更是沒人離開,讓汎銓的技術得以傳承。他也指出,汎銓自家的研發團隊,其中擁有碩博士學歷人數達6成以上,每年研發費用佔營收比例約在5%左右,為同業投入最多。

「不過,雖擁有實驗室的本質,汎銓能達到像是工廠自動化生產線的營運能力。」他表示,這都得歸功於自行開發的「智慧e系統」,可進行分析案件的排程作業,客戶也可以透過電腦、手機24小時隨時掌握委託案件的進度及交期。對於內部而言,也能掌握人員產能、設備妥善度等,甚至比較出不同人員操作下的良率差異,大幅提升團隊運作效能。

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圖/ 汎銓科技

柳紀綸也指出,登錄興櫃後,仍會按部就班朝上市櫃之路前進。未來在資本支出方面,今年仍將持續引進業界最先進分析設備,採購新設備以擴增產能,並一如既往,以經濟耐用年限3~5年直線法提列折舊。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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