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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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。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

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。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

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

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

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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