它不是妖股,但今年股價暴漲逾100%!PCB老廠大量科技靠2大應用轉型重生
它不是妖股,但今年股價暴漲逾100%!PCB老廠大量科技靠2大應用轉型重生

深耕PCB產業多年的鑽孔機大廠大量,透過董事長王作京對市場敏銳的嗅覺, 卡位AI伺服器用鑽孔機、半導體量測設備兩大新應用,帶領公司成功轉虧為盈。

在產業景氣急凍、中國競爭者崛起的雙重夾擊下,PCB(印刷電路板)設備業者大量科技,為何業績能逆勢成長,今年股價暴漲超過一倍;董事長王作京甚至發下豪語,旗下高階鑽孔機與半導體用檢測設備,2025年營收都可望翻倍。

1980年創立的大量,最早是以生產光學鏡片的研磨皿起家,21世紀初期開始轉做打卡鐘上的字輪切割,奠定轉做PCB產業的基礎。

早在20年前剛打入PCB產業時,王作京就很清楚,切割、鑽孔設備的困難。歐美大廠因掌握有如心臟般的控制器,因此能供應性能較佳的高階產品,但對台灣終端廠商來說,外國設備的控制器未必完全符合需求,一旦出了問題,維修更是曠日費時,王作京因此萌生自行開發控制器的大膽想法。

看準送修費時繁瑣 轉而自研精密控制器

台灣海洋大學輪機系畢業的王作京,專業背景和科技完全扯不上邊,他畢業後先進貿易公司、後加入螺絲工廠三星科技,為自己賺進了第一桶金,才與幾位大學同學一起創立了大量科技。但直到2003年前,他都只是大量的投資人,並未實際主導經營。

這位沒有技術背景的董事長,很願意向外求才。當年,剛從清華大學動力機械研究所畢業的簡禎祈,正因為碩士論文題目是CNC控制器軟體,就被王作京找進大量上班,如今一路做到公司總經理。

因為這樣的決心,大量在○四年就開發出第一具台灣製的控制器及軟體,由於可替客戶量身打造能精細控制鑽孔強度的機台、價格又只有歐、日品牌的三分之二,快速取得台灣大廠信賴,一度穩居全球PCB切割機、鑽孔機市占率雙龍頭。

儘管技術領先,但中國同業透過抄襲、將控制器改為簡易的馬達控制等策略,搶攻低階市場,大量的鑽孔機市占逐年流失,迫使王作京認真思考公司的第三波轉型策略。

擁有敏銳產業嗅覺的王作京發現,快速興起的AI伺服器產品,也需要用到相當多PCB,只是AI伺服器用的PCB,一片要價動輒數千甚至上萬美元,且無論鑽孔數量與堆疊層數,都比手機、筆電等消費性電子產品要多得多;客戶原本慣用的鑽孔機,用在AI產品上的良率和效率都不夠理想。在王作京眼中,這猶如天賜良機。

他不等客戶提出需求,在2023年主動研發出結合相機與軟體功能的鑽孔設備,能夠將拍到的影像傳回電腦,再讓電腦判斷鑽針應該放置的正確位子、要鑽多深。

搭AI伺服器熱潮 高階鑽孔設備搶市

這項新產品,正巧趕上輝達帶動的AI伺服器熱潮,也獲得金像電、瀚宇博德等客戶肯定。一位伺服器板客戶就指出,「在高階鑽孔機市場上,領導品牌還是日本日立,但試用大量設備以後發現效能不錯,未來也會繼續使用。」

大量在法說會上透露,高階鑽孔機今年出貨量已較去年翻倍成長,預估明年還能再翻一倍。

除了傳統PCB,大量在全新跨足的半導體設備業務上,也有所斬獲。

王作京曾擔任台灣電子設備協會(TEEIA)理事長,2018年他在一場活動上,與台灣科技大學(簡稱台科大)晶圓平坦化創新研究中心執行長陳炤彰聊天時得知,台灣半導體大廠正為了無法掌握磨平晶圓用的耗材「研磨墊」壽命,深感困擾。

這塊研磨墊換得太晚會影響良率,「但用肉眼無法判斷壽命剩多長,晶圓廠希望能找到精準監控耗材變化的方式。」陳炤彰解釋。

儘管研磨墊在半導體製程中所占的成本比率不高,但王作京認為這是大量切入半導體設備市場的大好機會,於是立刻拿出兩千六百萬贊助台科大,與半導體大廠合作進行三方實驗,研發相關技術。

因本身擁有軟體技術,大量先設計出能夠判斷研磨墊表面型態的設備,再寫出分析影像資訊的演算法,並依晶圓代工廠反饋即時調整。經過四年反覆修正,終於在2022年開發出令雙方都滿意的量測研磨墊耗損技術,客戶能更精準掌握替換耗材時機,在維持良率與控制成本間取得平衡。

4年磨合,換來的不只是設備訂單,更博得了客戶信任;今年起,這家半導體大廠又給了大量另一個機會,在產線中導入大量提供的自動光學檢測設備,進行如CoWoS瑕疵檢測等應用。

目前,半導體設備占大量全公司營收1成左右,但隨著兩項設備皆打進重要客戶,這項事業營收從今年下半年就已有起飛趨勢,預期明年業績也將翻倍成長。

從小小的打卡鐘雕刻機出發,王作京帶領公司多次轉型,現在雖已經打進AI伺服器、半導體供應鏈,卻仍持續布局如AR眼鏡、玻璃基板等新應用。因為他深信,不斷找出新商機,才是公司持續成長茁壯的不二法門。

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本文授權轉載自:今周刊

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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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