台積電3D封裝水冷散熱2022年出貨、打入車用智慧駕駛商機,雙鴻明年營收拼連8年成長
台積電3D封裝水冷散熱2022年出貨、打入車用智慧駕駛商機,雙鴻明年營收拼連8年成長
2021.08.31 | 3C生活

散熱模組大廠雙鴻31日召開法說會表示,與台積電合作3D封裝水冷散熱方案,預計2022年開始出貨,由於特斯拉也剛發表自行研發的Dojo(道場)超級電腦晶片,看好未來超級電腦耗能超過30KW,雙鴻樂估伺服器業務明年新平台成長動能將比今年增5成。

雙鴻
雙鴻董事長林育申看好5G散熱商機2022年回溫,且伺服器需求大成長。
圖/ 王郁倫攝影

散熱方案已是各IT界關注議題,雙鴻從筆電與繪圖卡散熱解決方案,也跨入手機散熱市場,今年在伺服器跟交換器市場也有不小斬獲,雙鴻表示目前營運來自5大生意,包括筆電、顯示器、車用、超級電腦/伺服器及手機,今年以伺服器及商用電腦成長最好,手機相對不如預期。

通吃3大繪圖晶片訂單!

受惠於「散熱」是關鍵需求 ,雙鴻營收已經連續7年正成長,「3D封裝讓半導體廣泛應用在汽車、超級電腦(HPC)、物聯網(IoT)領域!」雙鴻副總陳志偉表示。

雙鴻在筆電散熱解決方案市佔率高,幾乎全球前10大電腦品牌、相當於高達96.3%客戶都有合作,陳志偉表示,筆電開放超頻帶來高熱,2022年以後上看處理器功耗上看71~150W,對散熱模組的熱管量需求提高,顯示卡的散熱方案也不斷強化,從今年已經用到八根熱管導熱,2022年起NVIDIA顯示晶片還將用到水冷方案,至於AMD顯示晶片也預期將以8~10支熱管或水冷方案為主流。

Roger Chandler,英特爾副總裁暨PC客戶端圖形產品與解決方案總經理.jpg
英特爾副總裁暨PC客戶端圖形產品與解決方案總經理Roger Chandler透露2022年初將有第一顆繪圖晶片銷售,成第三勢力。
圖/ intel

至於2022年初將跨入顯示晶片戰局的英特爾,第一顆晶片Alchemist也將在年初發表,雙鴻散熱模組也在送樣中,期望通吃顯示晶片三雄商機。

伺服器氣冷與液冷氣勢抬頭,AI運算需求看好

而筆電跟繪圖卡散熱模組算是雙鴻核心本業,伺服器則是近年展開的佈局,受惠於投資水冷與氣冷方案多年,目前跟伺服器高熱問題嚴重,雙鴻也終於等到佈局收網時機,今年營收貢獻也拉高至19%,是筆電(36%)跟繪圖卡(25%)外第三大業務支柱。

雙鴻表示,目前伺服器客戶已經開始用液冷方案,2022年因英特爾伺服器處理器導入4奈米製程,功耗衝上550W,為此內部也已配合開發氣冷及3D均熱板散熱方案,掌握相關專利,機櫃散熱方案也已經開發完成;AMD伺服器功耗雖然低於英特爾,但隨新一代5奈米製程伺服器推出,功耗也衝上500W,目前雙鴻的氣冷與水冷解決方案也已獲得AMD在白皮書中介紹。

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微軟的液冷資料中心。資料中心散熱需求高,液冷是當紅解決方案。
圖/ 微軟

除一般資料中心用伺服器,AI晶片耗能更高,除NVIDIA的A100散熱方案,雙鴻也已針對AMD的MI200晶片(該晶片800W)開發氣冷3D鰭片及水冷機櫃解決方案,並掌握專利。目前雙鴻在伺服器客戶掌握度上,全球排名前5大雲端中心業者都是雙鴻客戶。

董事長林育申透露,目前已有超級電腦液冷解決方案,除單雙泵也晉級到並連或串連模組,為的就是解決高功耗運算熱能,預期AI電腦也將運用到液冷解決方案。

5G手機需求回神,與台積電合作3D封裝水冷方案

雙鴻在2020~2021年智慧手機散熱業務表現相對不如預期,主要是因為客戶需求普普,使用熱均片的意願不高,但5G手機今年下半逐漸普及,加上基礎建設展開,林育申透露目前手機不鏽鋼均熱板已有幾個客戶獨家供貨,正在開發軟板均熱板及鈦均熱板,但目前需求還不明朗。

「現在手機產能利用率2~3成,毛利率個位數不好,但2022年手機量將回升,均熱板使用率明顯提高。」林育申透露,隨5G手機價位普及,雙鴻也開發更具競爭力均熱板,三星跟小米大幅採用,OPPO跟榮耀需求近期也相當高。

小米
小米等中國手機品牌都是雙鴻客戶。
圖/ 愛范兒

「2022年手機及伺服器需求將大成長,我們新伺服器平台供貨量比舊平台成長5成,筆電需求預期個位數百分比成長。」雙鴻表示,加上跟半導體巨頭合作的AI晶片3D封裝水冷散熱方案將出貨,2022年法人估雙鴻營收將續拼15%成長,挑戰連續8年營收正成長。

至於車用散熱方案?雙鴻表示,車用散熱以壓鑄、氣冷、水冷為主,熱管跟均熱板反而少用,包括GPU(繪圖晶片)與CPU(處理器)散熱模組都已經小量出貨中,但因為認證期很長,2023年才會有較大營收貢獻,但看好車用市場成長性,智慧駕駛解決方案將是雙鴻未來10年成長動能。

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關鍵字: #5g手機
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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