專訪|台積電也是客戶!銳澤要上櫃了,解密聖暉小金雞:憑哪些策略躋身海外建廠先鋒?
專訪|台積電也是客戶!銳澤要上櫃了,解密聖暉小金雞:憑哪些策略躋身海外建廠先鋒?

櫃買市場再添半導體新股,高科技廠房氣體製程供應商銳澤實業近期通過上櫃審議會,將於10月17日(周四)舉辦上櫃前業績發表會,預計11月由興櫃轉上櫃掛牌。

成立於2007年的銳澤,以科技廠氣體二次配管工程服務起家,客戶包含台積電、美光、力積電、南亞科、世界先進、台亞、台勝科等。

半導體生產製程中,需運用到的氣體種類繁多。其中,從設備機台連接到廠房管路的「氣體二次配」工程量大且複雜度高,有時光是一台設備,就有上百個接口,僅有少數業者專門投入。

國內廠房氣體二次配供應商主要包括銳澤,以及成立於1990年、較老牌的漢唐轉投資漢科系統,還有成立於2018年、今年1月登錄興櫃的新兵聚賢研發等,可謂甚為寡占的領域。

參照氣體二次配業者去年營運表現,銳澤以9.02元的每股稅後純益(EPS),優於聚賢的8.74元、漢科的5.46元,至於營收及毛利,銳澤居於兩者之間。

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國內氣體二次配供應商的EPS比較
圖/ 數位時代

台積電、美光、南亞科都是客戶!銳澤併入聖暉集團後一同組隊出海

回顧銳澤的發跡歷程,身兼銳澤總經理及創辦人的周谷樺,創業前曾在南亞科、現已併入美光的華亞科負責建廠規劃,從中熟悉氣體系統建置技術與分工流程,他看準未來建廠趨勢將持續擴大,決定自立門戶。

未料,公司設立隔年便遇上金融海嘯,資金快速見底,「公司差點就收掉!」周谷樺說,當時銳澤為了活命,還承攬了機場捷運的機電工程,所幸到2010年需求回升,逐漸打平先前虧損。

2012年,銳澤拿到台積電主系統工程訂單,隨後於2014年取得台積電氣體二次配工程資格,正式打入台積電供應鏈。2012~2017年之間,銳澤業務迅速成長,5年內營收由新台幣1億多元爬升到約10億元規模。

2021年,銳澤併入聖暉集團旗下,帶來更廣泛客戶,2022年營收首度突破20億大關、達近23億元,並與集團成員一同搶進日本、新加坡等海外市場。

國內少數半導體氣體二次配供應商,什麼是「二次配」?

氣體在半導體業應用廣泛,主要用於「動力」及「原料」2大類:在動力方面,例如乾燥空氣可驅動機器作為氣動發電、高純度氮氣可用來清潔反應槽;原料則包括用於晶片製作過程中,產生化學反應的上百種氣體,像是蝕刻、離子植入等製程。

至於「一次配」、「二次配」等術語,周谷樺解釋,前者指於工廠建設初期,根據預計設備數量和佈局,規劃並建置的氣體供應主系統,好比「由配電盤連接到辦公室的插座」。至於「二次配」,則是將設備連接到主系統的管線接口,就像「使用延長線將電腦連接到辦公室插座」。

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氣體二次配是什麼?
圖/ 數位時代

周谷樺並提到,由於對半導體製程熟悉者,從看到使用哪種氣體,就可能猜得出廠房業主買哪一台設備、做哪一個製程,攸關商業機密,因此通常到要進廠前才會知道施工細節,十分考驗供應商應變能力。

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銳澤3大策略搶單

策略1、相較海外廠商多出10倍經驗值,施工效率高

氣體配管需要高度技術及經驗,人才培養時間長,其中擁有完整半導體生態系、持續有擴廠計畫的台灣,讓供應商鍛鍊出得天獨厚的一身武功。

「T公司1年平均蓋3座廠,國外的公司可能3到4年才蓋一座廠,可以說台灣訓練的機會,是國外的10倍。」周谷樺認為,台廠不只拿到協助建廠訂單機會多,與海外廠商最大的差異,就是練功的經驗值與效率。

周谷樺說,在機台搬進去的第1天,業主無非不希望明天就可開始投片生產,剛好二次配又是工程中的最後一段,因此流程規劃設計切得很細。而台灣尤其厲害的是「5、6個工種可以同時進場施工」,周谷樺直言,「在國外要裝好一台設備可能要至少一個月,但台灣可能就一星期就必須要裝好。」

策略2、集團夥伴分進合擊,組隊打國際盃

在聖暉集團中,母公司聖暉工程為無塵室機電工程整合商,旗下朋億聚焦水氣化系統整合、銳澤則專攻氣體二次配,可說是各有所長且互補。

周谷樺說明,台灣半導體業的建廠,一般採業主主導發包的方式,在機電工程、水氣化等各領域都有領先的幾家公司,難有一家公司包下全部的建廠環節。

不過,他也指出,團隊作戰對於出海建廠至關重要,一方面,「拿到訂單後再分包其他廠商,跟由本來就有專業技術的人去做,效果不一樣。」此外,海外市場的人才、法規文化差異、語言障礙等難題,也都需一一克服。

策略3、自研粉塵分離設備,開創差異化營收來源

今年9月的國際半導體展(SEMICON Taiwan)中,銳澤展出與工研院合作研發的「氣固粉塵分離設備」,以主動式氣旋分離技術,可避免粉塵堆積在管壁,造成設備無預警當機,有助提高晶圓良率、生產效能及降低設備維修成本。

周谷樺說,設備預計將於明年3月前開發完成,後續將到客戶端展示,期望為銳澤帶來新的成長動能。

銳澤實業
成立:2007年
主要業務:氣體二次配工程
成績:2023年營收17.8億、EPS 9.08元;2024年前9月營收13.2億元
董事長:梁進利
總經理:周谷樺
員工:約220人

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #半導體
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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