漢磊轉虧為盈,將砸上億美元擴充產能!徐建華:今年是化合物半導體起飛元年
漢磊轉虧為盈,將砸上億美元擴充產能!徐建華:今年是化合物半導體起飛元年

「漢磊布局化合物半導體近10年,今年是漢磊真正起飛一年」董事長徐建華斬釘截鐵地說到。漢磊在今年第1季開始營收就開始轉正,並逐季成長,以第3季來說,營收達7.15億元,季增13%、年增50%,且毛利率也有9%的成長,主要受惠於產能利用率提升、產品組合優化、價格調升等,預計第4季也將持續往上。

漢磊2020~2021年營收與毛利率表現由負轉正,主因來自於產能利用率提升及產品主核優化。
圖/ 漢磊

有此成績,徐建華歸類出兩大因素。首先是今年的景氣有明顯好轉,使得產能利用率開始回升,其次是公司策略的調整,從2020年開始,漢磊在內部就進行大幅度調整,未來將更側重5大重點領域,包含車用金氧半場效電晶體(MOSFET)、車用快速恢復二極體(FRED)、低電容雙通道瞬態電壓抑制器(TVS)、碳化矽(SiC)和氮化鎵(GaN)等應用,聚焦提升毛利率與長期競爭力,將毛利率較差與聚焦重點以外的領域用量逐步減少。

他提到,未來公司持續獲利成長的引擎會建立在上述5大類別,特別是化合物半導體應用,該公司已經布局將近10年,近期也看到該技術在太陽能(PV)、電動車的需求明顯增溫,特別是大陸市場這兩大應用於今年大量成長,預計將會持續延續至明年。

漢磊近2年碳化矽主要客戶來自於中國的電動車與太陽能產業。
圖/ BMW

展望第4季,徐建華表示,客戶未來需求持續強勁,預估第4季營收的季增加約個位數百分比,全年度約成長幅度約35%以上。雖說第4季有稅修影響,但受惠產品組合優化以及價格調漲,預期毛利率可望提升到15~18%。目前化合物半導體預估季曾幅度超過20%,其中4吋碳化矽(SiC)將維持滿載。

加大資本資出投入,漢磊產能擴充馬不停蹄

為滿足客戶需求,漢磊預計明年將投入3,500~4,500萬美元的資本資出,增加2倍的GaN產能與3倍的SiC產能,未來3年將內投入8,000萬至1億,擴充SiC產能至目前5~7倍。

以目前產能的狀況來看,碳化矽6吋產能約每月1,000片;4吋則是每月1,000~1,200片左右。而氮化鎵目前以6吋為主,產能為每月1,000片,明年預計達2,000片。

徐建華談到,碳化矽部分明年是否6吋會增加到2,400片,仍需看設備的交貨時間。從產能占比的角度來看,目前漢磊既有的合約客戶占比約35~40%左右,後續在舊約客戶的比重會進行調整,接下來將更著重於與客戶簽署長期合約(LTA),以確保2~3年的產能擴充,若未來客戶需求強勁,將進一步增加產能。但產能是否會全部到位還要看設備Lead time,目前會跟客戶談未來2-3年的需求保障,如果客戶需求強勁,會再增加產量。

在基板的取得上,徐建華談到,雖說全球有不少的廠商號稱可以提供6吋的碳化矽基板,但漢磊實際觀察到能提供的廠商不多,且供應商本身也為IDM業者,因此整個生態系呈現不健康狀態,而這部分目前漢磊也有相關的布局,希望未來能提供完整解決方案給客戶,以免除掉基板取得不足產生供應鏈斷鏈風險。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #化合物半導體
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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