客戶12條產線設備10條買他的!亞泰金屬擠下日廠,打入IC載板基材設備供應鏈
客戶12條產線設備10條買他的!亞泰金屬擠下日廠,打入IC載板基材設備供應鏈

銅箔基板(CCL)高階含浸設備廠亞泰金屬打入IC載板基材專用含浸設備供應鏈,打破過去日系大廠主導局面,總經理黃源財表示,疫情下客戶都發現應該在台灣擴廠,使需求大增,手上接單已經滿載,接單到出貨要1年,換言之業績能見度已經到2023年。

亞泰金屬
亞泰董事長鄒貴銓預告未來希望打入半導體設備供應鏈。
圖/ 王郁倫攝影

印刷電路板需要銅箔基板材料,亞泰是製程中高階含浸設備供應商,主要客戶多為聯茂、台光電、南亞等,隨5G基礎建設與商轉進入發展期,國際大廠持續開發物聯網及車聯網等新興應用領域,新產能需求催生各CCL大廠投資擴廠,亞泰設備訂單也十分樂觀,從接單到出貨要1年,出貨到客戶量產驗收要半年,換言之,現在年初交貨,還有機會今年入帳,下半年出的貨已經是2023年業績。

交期拉長!訂單接到2023年

而另一個關鍵變化是,過去IC載板基材專用含浸設備都由日本大廠如三和及市金把持,2021年亞泰首度打入供應鏈,總經理黃源財表示,這應該跟三菱瓦斯的材料專利過期,許多台灣及中國業者投入IC載板基材研發生產有關,由於台積電也期望載板供應鏈能在地化,故IC載板業者如欣興、楠梓電、景碩擴大產能,上游基板材料業者如台光電也買更多設備生產,並期望設備能在地化供應。

瑞昱晶片.jpg
晶片缺貨,一部份原因是IC載板供應吃緊。
圖/ 瑞昱

「2021年IC載板基材專用含浸設備營收貢獻7%,2022年預估會超過2成!」副總江衍謙表示,現在CCL及IC載板基材設備約8成是由亞泰供貨,客戶僅保留2成產線採購日系設備訂單。換言之,高毛利的IC載板業務可能貢獻訂單比去年成長2倍。

根據專業研究機構 Prismark預估,2020年全球IC載板市場產值為102億美元,至2025年將成長到162億美元,2020-2025年複合成長率達9.7%,遠超過整體PCB產業的5.8%,尤其台積電等半導體大廠在先進製程技術的快速演進,更是推升IC載板基材需求明顯增加的動能。

但為何客戶棄日廠轉亞泰?江衍謙表示,主要因為日廠交時間長,且機台沒有彈性,亞泰能配合客戶調整機台規格,且客戶維修與更換馬達等零件能自主,機台價格也比日廠便宜,故目前12條產線設備,客戶有10條買亞泰的。

不過日商因2021年訂單增幅有限,也發現遭亞泰搶單這個現象,因此2021年曾降價,使亞泰設備與日廠價差從4成縮減至2~3成,不過亞泰對設備優勢仍信心滿滿,只擔心現在設備關鍵零件如伺服馬達、控制器與變頻器缺貨,影響設備交期。

鋰電池單面雙層間隔極板塗佈機.jpg
亞泰金屬鋰電池單面雙層間隔極板塗佈機。
圖/ 亞泰金屬

亞泰2021年合併營收12.5億元,創歷史新高,2022年在高階CCL含浸設備需求持續增加(台光電、聯茂需求增),加上新產品IC載板基材專用含浸設備挹注,新複合材料(如碳纖)PCB後處理機出貨,今年樂觀業績再拼新高。

亞泰金屬接單滿載,目前已經得靠外包擴充產能,因應激增的需求,公司目前已進行二廠建置工程,預計2023年上半年投產,以軟性銅箔基板(FCCL)、被動元件(MLCC、LTCC)及玻纖、碳纖複合材料等水平塗佈設備為主,新廠產能加入後總產能將增3成,2021年因匯損估EPS5元多,2022年挑戰7元。

責任編輯:錢玉紘

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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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