力智電子搭上第3類半導體高速列車,富爸爸華碩牽線開啟祥碩合作之門
力智電子搭上第3類半導體高速列車,富爸爸華碩牽線開啟祥碩合作之門

2021年整年晶片荒,「PMIC」(電源管理IC)面臨最長交期,電源晶片是所有電子產品的必要零件,也因此造成許多新品上市延遲,乘著這股全球大缺貨之勢,台股股王也在2021年換人,由電源管理IC矽力-KY上位,大立光則從神壇走下。

台股股王易主,除意味著產業興旺更迭,也代表數位時代主流趨勢從手機光學應用走向能源效率。
扛著富爸爸華碩集團轉投資光環,還有集團旗下千金股祥碩作榜樣,電源管理IC力智電子將於13日掛牌,這家子公司的上市計畫一直受到矚目,13日掛牌上市前夕,更吸引抽籤股民超過46.6萬人,中籤率僅0.47%。

力智在興櫃股價最高來到931元,距離「千金」大關只有一步之遙,但其實在電源管理界中,還有聯發科集團旗下的立錡科技、矽力-KY、茂達、致新,若論營收他們更大,力智營收規模只排老五,這個團隊憑什麼被關注?

力智
力智董事長許先越(右)是華碩執行長,而總經理黃學偉(左)則在揚智服務28年,2020年加入力智,在IC設計業資歷30年。
圖/ 王郁倫攝影

功率半導體3零件,力智唯一全掌握!

「高整合元件是必然趨勢!消費者要3C產品輕薄短小,又要電流高效能,若三顆元件放在主機板上,每一顆零件彼此連結都會有能量消耗,無法做到高效能。」力智總經理黃學偉說,因此功率半導體整合已是未來趨勢。

黃學偉所說的三顆元件,就是所有電子產品都用到的功率半導體:電源管理IC、驅動IC、MOSFET(金氧半場效電晶體),「若電源管理IC沒有這3個完整產品,未來營運會卡住!」他說。

與微處理器(CPU)等主控制晶片交流訊號,對產品系統作大電流或休眠控制的晶片叫做電源管理IC,溝通系統需求,針對負責電壓電流控制及能量轉換的MOSFET晶片做驅動的是驅動IC。

台灣的電源管理IC同業們,現階段只有力智能一次提供這3類元件,在國外,有此能力者都是IDM(垂直設計製造)業者如德儀(TI)或英飛凌,才能提供完整解決方案。

力智
力智總經理黃學偉(右)、力智董事長許先越(中)、力智財務長邱建邦(左)。
圖/ 王郁倫攝影

那麼為何力智能做到?據了解,關鍵是2012年華碩前執行長沈振來親赴日本,替力智從瑞薩半導體延攬一批日本研發人才,為力智MOSFET製程技術打下基礎。

目前,力智已經能將MOSFET跟驅動IC整合為Smart Power Stages(SPS)單晶片,另外也已經開發出三合一單晶片負載點(Point of Load;POL)轉換器(Converter),可放在記憶體或周邊做電流電壓轉換。

異業合作速度慢,第3類半導體佈局雙軌並進

那麼同業能否透過異業合作(電源管理IC業者跟MOSFET業者合作)追上力智?黃學偉認為,電源管理IC跟MOSFET要整合為單一元件,不是放在一起封裝就行,必須元件要改,封裝設計也要調整,光是談合約就得花上半年,也因此雖然高整合是趨勢,各廠商除尋求合作,更期望自己掌握研發能力。

同時第三類半導體能適應更高功率與大電流應用,力智也積極佈局,目前採取同步自行研發,並向外與業者合作方式並進。

「我們第3類半導體驅動IC已經可以量產出貨,但搭配的氮化鎵場效應晶體管(GaNFET)還在開發,所以在time to market上會先跟幾家國外夥伴(IC設計業者)合作搭售。」黃學偉說,現在能支持量產的晶圓代工廠與材料供應都稀缺,技術也仍須突破,但長期還是會全面技術自主。

力智
許先越延攬黃學偉加入力智,黃學偉笑說,畢業時第一份工作是揚智,由當時董事長吳欽智面談,一做28年,到加入力智,感覺跟「智」很有緣。
圖/ 王郁倫攝影

第3類半導體功率元件以手機快充及資料中心應用最熱,「我們投資已經3年,從材料供應商掌握,到特別半導體元件跟製程都要密切合作,不是所有代工廠都有成熟的Design Kit(設計工具),需要從頭調整甚至專線生產,封裝因高效能大電流會發熱,也需要特別設計。」目前力智第3類功率元件營收銷售比還不到5%,但未來應用潛力驚人。

華碩持股33.8%!與祥碩討論合作機會

華碩目前持有力智33.8%,是最大股東,不過儘管有富爸爸,但力智PC類營收比例已經降至5成,華碩更僅是營收貢獻10%的客戶,多角化相當徹底。

但市場更關注的是,華碩集團旗下有眾多IC設計公司,彼此之間是否展開合作?比方USB高速傳輸晶片設計商祥碩科技,是否可能跟力智合作開發整合晶片?

對此力智董事長許先越坦言,華碩集團內部有很多資源,所以確實有跟祥碩做相關討論,看彼此產品可否整合,但很多關鍵細節要談,也可能祥碩自己就想做完整方案;但另一方面來說,集團把相關公司需求整合,跟上游晶圓廠一起談供貨,也是發揮集團力量的可行方案。

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顯示卡是力智電源管理IC銷售重要業務之一,力智跟NVIDIA及AMD都合作密切。
圖/ 王郁倫攝影

「Type C已能充電,應用愈來愈廣泛,未來有用到充電規格就有整合需求。」許先越說,要讓USB晶片能充電,原本的訊號傳輸晶片必須有更多電路輔助,同時必須放入更多通訊協定(Protocol)讓裝置插上去可以辨識,這就牽涉非電源的數位訊號交換,力智本身專精功率元件,對高速傳輸的通訊協定沒有這麼熟悉,若要滿足終端使用者的需求,比方USB要可以快充,就要有相關通訊協定電路設計能力,這就是未來和祥碩潛在合作機會。

力智並不想發展成為大型SOC公司,長期聚焦電力完整解決方案,「未來筆電的電源供應器會小一點,當生態系成熟,消費者接受度增加,力智在第3類半導體絕對不會缺席。」黃學偉說,再看更遠,力智也正發動車載領域攻勢,將從周邊(影音娛樂電源管理與車充)向核心元件(動力電池管理)推進。

責任編輯:侯品如

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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