15家金控前8月獲利飆破4500億元！富邦金控寫下3驚奇、國泰金居次|數位時代 BusinessNext

15家金控前8月獲利飆破4500億元！富邦金控寫下3驚奇、國泰金居次

金控雙雄富邦金與國泰金前8月獲利均創新高，其中富邦金寫3驚奇，EPS11.69元率先賺逾1股本，15家金控累計前8月獲利飆破4500億元！

富邦金獲利衝高，入股日盛金更進補

外界關注富邦金入主日盛金的進程，截至8月31日為止，富邦金已取得日盛金56.92%股權，8月共認列日盛金投資收益2.6億元。

就金控每股獲利來看，國泰金續居第2名，8月稅後獲利108.8億元，累計前8月稅後獲利達1140.9億元，較去年同期大幅成長91%，再創歷史新高，累計EPS來到8.35元。其中，子公司國泰人壽前8月累計稅後獲利達944.9億元，較去年同期大幅增長124%，帶動營運續創佳績。

中信金控前8月累計稅後獲利427.72億元，年成長34%，即將追平去年全年獲利428億元，累計每股盈餘為2.14元，續居第三。

中華開發金控8月稅後獲利為35.94億元，累計前8月稅後獲利達233.63億元，每股盈餘1.56元，保持每股獲利第5名的佳績。發言人張立荃表示，8月資本市場震盪走高、上市櫃公司步入現金股利發放旺季，子公司各式業務也持續展現穩健營運成果。

開發金買中壽，金控整併持續

8月的金融界大事，其一就是開發金宣布換股搭現金取得中壽100%股權，開發金與中國人壽將同步於10月1日召開股東臨時會討論股份轉換案，預計於股東會決議通過並取得主管機關核准後完成股份轉換，中國人壽將成為開發金控100%持股子公司。

開發金總經理龐德明表示，此舉將加速包括銀行、證券、私募股權、資產管理和保險等相關業務推展，強化集團競爭力及發揮經營綜效。

新光金8月稅後獲利31.38億元，年增25%，並已連續3個月單月賺破30億元，累計今年前8月稅後獲利達198.1億元，年增18.2%，EPS達1.51元。

台新金8月則賺進18.9億元，包含認列彰銀股利7.7億元，獲利月增近10%、年增35%；不過子公司台新證券因台股日均量下滑，獲利月減68.1%，台新人壽（原保德信人壽）8月保費收入雖持續成長，但責任準備金增加且因台幣升值而有兌換損失，獲利降至0.5億元。

另外4家公股金控獲利合計為91.68億元，月增約5%，年增率達38.01%，累計前8月合計共賺608.03億元，年增36.62%。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。