FOPLP是什麼？概念股有哪些？FOPLP跟CoWoS差在哪？|數位時代 BusinessNext

FOPLP（扇出型面板級封裝）是近來非常受矚的先進封裝技術，在本周登場的國際半導體展（SEMICON Taiwan 2025），市場將聚焦FOPLP、CoPoS、以及CoWoP等技術進展。

但FOPLP技術到底是什麼？為何市場傳出台積電已訂定以「方」代「圓」目標，甚至有它是「下一個CoWoS」的說法傳出？

針對FOPLP，《數位時代》以下為您解密產業關鍵字，並盤點FOPLP受惠台廠名單！

FOPLP為何是先進封裝新希望？

AI熱潮正夯！而為發展如ChatGPT等大型語言模型（LLM），全球雲端巨頭無不廣設資料中心，準妥「算力軍火庫」。然而，要打造具備生猛效能的AI晶片，先進封裝就是個中關鍵！

先進封裝意味著將不同種類的晶片，包括邏輯晶片、記憶體、射頻晶片等，透過封裝及堆疊技術整合在一起，以提升晶片性能、縮小尺寸、減少功耗。例如，台積電針對7奈米製程以下的CoWoS技術，就是代表性的先進封裝技術。

而FOPLP接棒台積電CoWoS備受關注的原因，在於透過「方形」基板進行IC封裝，可使用面積可達「圓形」12吋晶圓的7倍之多，達到更高的利用率！白話來說，就是同樣單位面積下，能擺放的晶片數量更多。

台積電PLP技術突破，2027年進入量產

《日經亞洲》報導，傳出台積電面板級裝技術（Panel-level packaging，簡稱PLP）的開發已經進入尾聲，這項技術將能夠提高運算性能滿足AI時代的新需求，被認為是封裝領域邁向新技術的關鍵一步，預計2027年可以逐步進入量產階段。

台積電此舉不僅是技術上的突破，更意在為面板級封裝設定行業標準，引導從設備製造商到材料供應商的整個晶片供應鏈進行調整，以適應方形基板的生產。

FOPLP和CoWoS差在哪？

現階段的先進封裝技術可分為「覆晶封裝」、「2.5D/3D IC封裝」、「扇出型封裝」等類型：

-「覆晶封裝」（Flip-Chip）透過把晶片翻轉倒置，將IC直接與基板上的接點相互連接；

-「2.5D/3D IC封裝」在中介層上垂直堆疊各類晶片，由此縮小接點間距，減少所需空間及功耗， CoWoS便是屬於此類 ；

-「扇出型封裝」（Fan-Out Packaging）則是相對於「扇入型封裝」（Fan-In Packaging），兩者在晶片設計的重分佈層（Redistribution Layer, RDL）佈線方式有所不同，扇入型為向內佈線，訊號輸出及輸入的「I/O接點」數量受到限制；扇出型則是向內、向外佈線皆可，從而 提升I/O接點的數量及密度 。

扇出型封裝可再細分為兩種分支，分別是已投入應用多年的扇出型「晶圓級」封裝（Fan-Out Wafer-Level Packaging, FOWLP），以及 本文主題的扇出型「面板級」封裝（Fan-Out Panel-Level Packaging, FOPLP）。

垂直堆疊的CoWoS封裝，目前主要運用在先進製程的AI運算晶片、AI伺服器處理器的晶片封裝，而FOPLP就各業者現階段的描述，主要用於成熟製程為主的車用、物聯網的電源管理IC等，兩種封裝技術的應用有所不同。

FOPLP優勢｜方形基板利用率高

「晶圓級」扇出封裝的FOWLP，自2009年開始商業化量產，2016年，台積電率先將「整合扇出型」（Integrated Fan-Out, InFO）封裝運用於蘋果iPhone 7處理器，加速了高I/O數、功能強大的處理器採用FOWLP的趨勢。

「面板級」的FOPLP則奠基於FOWLP基礎， 將封裝基板從圓形改為方形 ，如此在同樣面積的基板上，能擺放更多的晶片，不僅生產
效率提升，切割過程中浪費的材料也更少，成本相對降低。

根據經濟部先前說明，FOPLP以面板產線進行IC封裝，方形基板利用率可達到95%，具備「容納更多的I/O數」、「體積更小」、「效能更強大」、「節省電力消耗」等技術優勢。

不過，FOPLP技術還在發展中，尚未大規模量產，面臨的困難主要來自於面板翹曲、均勻性與良率等問題，有待相關廠商與設備商合力優化，短期內要挑戰台積電CoWoS封裝的地位，並不那麼容易。

FOPLP概念股｜哪些台廠正在投入？

群創（3481）

在經濟部技術處（現經濟部產業技術司）A+計畫支持下，面板大廠群創自2017年即開始投入FOPLP研發，近三年群創推動「More than Panel」（超越面板）轉型，並定調今年是跨足半導體的「先進封裝量產元年」。

因應龐大需求，群創今年邁入FOPLP第二期擴產階段，已送樣海內外多家客戶驗證，目前試量產產線月產能約1,000片，今年下半年可望量產。市場消息並傳出已拿到荷蘭半導體巨頭恩智浦半導體（NXP Semiconductors）、意法半導體（STMicroelectronics）訂單，FOPLP產能已滿載。

力成(6239）

記憶體封測大廠力成在FOPLP佈局甚早，於2018年便興建全球第一座FOPLP生產基地，當時並喊出FOPLP將改變未來封裝產業。

日月光（3711）

封測龍頭日月光也投入FOPLP，研調機構Trendforce先前指出，國際大廠包括超微（AMD）、高通（Qualcomm）針對FOPLP，分別洽談PC CPU、電源管理IC等產品為主。

東捷(8064)

面板設備大廠東捷為FOPLP提供雷射應用方案，包括切割機、線路修補機等，長期是群創設備供應商。

友威科(3580)

同為面板設備大廠的友威科，則針對FOWLP、FOPLP，提供「水平式電漿蝕刻設備」。

鑫科(3663)

中鋼旗下材料廠鑫科，近年拓展半導體材料布局，據傳所生產的特殊合金載板，已開始供應群創及歐系IDM大廠供應鏈。

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責任編輯：李先泰

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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