擴大投入第三代半導體!汎銓材料訂單暢旺,連台積電也是它客戶
擴大投入第三代半導體!汎銓材料訂單暢旺,連台積電也是它客戶

高效能運算(HPC)、5G、AI、IoT、雲端與車用概念晶片需求大增,刺激先進製程升級,並擴大第三代半導體研發技術投入,帶動汎銓材料分析(MA)訂單與業績的成長,整體故障分析(FA)的市占率不斷提升。

由於中國先進製程設備進口受美國阻礙,第三代半導體反成為可以發揮的優勢。汎銓談到,目前中國廠商已具備第三代半導體所需要的製程、設備和磊晶技術能力,加上內需市場對於相關應用(如電動車)的需求強勁,後續僅待良率、成本優勢逐一克服,想必將創造新的成長高峰。

也因此,第三代半導體已成為中國積極推動的發展重點,SiC、GaN與MOSFET等技術都是其投入重點。據了解,汎銓早於2018年就已在南京設廠,協助廠商進行第三代半導體與先進製程的材料分析業務。

汎銓副總經理暨財務長蘇靖棋表示,目前中國地區總體營收占比約10%,相比於去年增加5%,其中第三代半導體營收比重約15~20%。

汎銓今年前7月合併營收7.95億元,年增32.82%,今年上半年整體毛利率達35.47%、EPS 2.07元,看好材料分析服務訂單仍呈現供不應求,挹注下半年營運可望呈跳躍式成長。

汎銓營運團隊。
圖/ 盧佳柔

汎銓的主要業務為半導體材料分析與故障分析,為全球各知名半導體大廠的重要研發夥伴,月服務超過200家以上半導體產業鏈從上游IC設計公司設計、晶圓製造、封測至下游的設備廠之客戶,目前材料分析市占率已超過50%,已為名符其實材料分析業界之隱形冠軍。

汎銓客戶遍及上游封測、晶圓代工、IC設計和IDM廠商。
圖/ 盧佳柔

柳紀綸表示,目前汎銓主要營收來源在於材料分析,占整體營收8成,而故障分析則為2成。他比喻材料分析就像是晶圓廠先進製程開發的領航人,每個先進製程節點設計的狀況、是否達到預期,皆需要藉由專業的分析公司提供它們相關正確資訊,使其繼續往下個步驟前行,而這也是檢測分析領域中,含金量最高的地方。

材料分析技術量能就緒,跟隨台積先進製程腳步

汎銓先進製程主要客戶為台積電,搭配台積5奈米以下的先進製程發展,提供相對應的材料分析服務。

柳紀綸提到,先進封裝裡面會有很多不一樣,包含InFo、CoWoS、3D堆疊技術等,這不外乎在研發過程中,會需要大量新的材料、新的微縮線寬增加半導體內單位體積電晶體數,對於大量材料分析支援的要求將更多,以提高其研發與產品開發速度。

半導體產業高階製程研發必要的 Pilot 角色。
圖/ 汎銓科技

汎銓從成立至今,就積極投入半導體材料分析與故障分析兩大領域的研發,特別是獨有的低溫原子層鍍膜技術(LT-ALD),讓汎銓在全球材料分析先進製程的研發中脫穎而出,受到台積電、日月光與中國封測三雄江蘇長電(JCET)、通富微電(TFME)及天水華天(Hua Tian)的關注。

汎銓透過LT-ALD技術在樣品外形成保護,避免樣品因電子束照射產生變形,進而提升材料分析的精準度,並於2020年取得專利。柳紀綸強調,該公司最大的優勢就是可以「保持樣品原貌」,讓用戶能精準地開出分析條件,並且能往前追溯之前的問題。

汎銓自主開發分析技術。
圖/ 盧佳柔

汎銓公司研發團隊擁有碩博士學歷人數達6成以上,每年研發費用以占營收比例約在5%左右持續高穩定度投入技術升級的各個環節,突顯公司投入相當多資源並專精於分析技術工法開發、撰寫專利、掌握材料特性與量測應用技術,成為領先市場且市占率逾5成的重要關鍵。

關鍵字: #半導體產業
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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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