「2025會是強勁成長的一年!」魏哲家否認CoWoS砍單:看好年營收成長25%
「2025會是強勁成長的一年!」魏哲家否認CoWoS砍單:看好年營收成長25%

台積電1月16日舉辦法說會,公布2024年Q4營收新台幣8684.61億元,季增14.32%、年增38.84%。稅後純益約3746.8億元、每股盈餘(EPS)14.45元、毛利率59%,皆創下新高,主因在於較高的產能利用率和生產力增加。

回顧2024全年,台積電營收達2兆8,943億800萬元,年增33.9%

台積電董事長魏哲家對此表示,2024年是全球半導體復甦的一年,AI需求強勁,其他應用如手機、消費性電子則溫和復甦,若以美元計,台積電的營收年增30%, 「成長幅度超過整體晶圓製造產業。」

魏哲家:2025全年營收預計成長接近25%

展望2025年, 魏哲家看好「又會是強勁成長的一年」,以美元計全年營收預計成長接近25% (mid-twenties),2025年第一季合併營收預期介於250~258億美元,季減5.5%、年增34.7%,符合外界預期;毛利率預計介於57%~59%,與上季預測持平。

魏哲家也提到, 2024年AI加速器(AI GPU、ASIC、HBM控制器等)貢獻營收約佔15%,2025年更有望翻倍 ,未來2024~2029年,AI營收的年複合成長率(CAGR)約為45%,整體營收年複合成長率則接近20%。

《數位時代》以下盤點法說會5大重點:

重點1:上修今年資本支出至380~420億美元

台積電2024年資本支出實際運用297.6億美元,低於先前預期的略高於300億美元;台積電2025年資本支出為380~420億美元,高於外界先前預估的380億美元。

台積電財務長黃仁昭表示,2025年資本支出中,約70%用於先進製程技術,約10~20%用於特殊製程,約10~20%用於先進封裝、測試、光罩製作等。預計2025年折舊費用將比去年同期增加7~9%百分比(high-single digit),主要原因為新發生的折舊,將有部分被其他製程節點的滾動折舊所抵消。

重點2:否認CoWoS砍單,持續擴產滿足客戶需求

日前市場傳出輝達(NVIDIA)下修CoWoS需求導致砍單,引發外界關注CoWoS產能與需求。

對於法人的提問,魏哲家回應,這只是謠言,台積電正在非常努力擴產滿足客戶需求。也有法人詢問,將來是否會有更多非AI運用,也使用到CoWoS先進封裝技術?

對此魏哲家表示,現階段都是用於AI應用且供不應求,其他產品也會逐漸採用(Non-AI Application is coming),但沒有給出明確時間點。

針對CoWoS在營收的占比,黃仁昭補充,未特別細分出其營收,僅表示先進封裝約占2024年營收超過8%,2025年預計約占10%,毛利率並超過公司平均。

延伸閱讀:輝達砍單CoWoS?魏哲家:謠言多,持續擴產!CoWoS是什麼?概念股有哪些?

重點3:美國政府晶片禁令影響尚可控

美國總統拜登在卸任前推出新AI禁令,1月13日頒布名為「人工智慧擴散臨時最終規則」(Interim Final Rule on Artificial Intelligence Diffusion)的管制措施,將全球各國分成三級進行出口管制;15日並傳出,16奈米以下成熟製程晶片出口,亦可能將受到限制。

延伸閱讀:拜登擴大晶片禁令!中俄等22國「AI模型也禁輸」:AI擴散規則有何效應?輝達變苦主?

法人關心AI出口管制相關議題,對於台積電客戶、中國市場影響。對此魏哲家表示,台積電還未完成所有的分析,但初步看來影響並不顯著,尚可控制。

他也提到,台積電正在為受到限制的客戶申請特殊許可,只要他們不屬於AI領域,有信心會獲得許可。

重點4:海外建廠都在正軌,「先進製程一定從台灣開始」

魏哲家提及海外擴廠進度,皆在正軌持續推進中。首先在美國亞利桑那州,一廠2024第4季已進入量產,有信心能提供和台灣廠區同等的良率;二廠已建置廠房、正在進駐設備,三廠並將於今年動工,會根據客戶需要,採3/2奈米或A16製程。

而在日本熊本,一廠2024年底已開始量產,二廠今年將開始動工,德國德勒斯登廠則於去年下半開始動工。

法人也詢問,台積電先進製程赴海外設廠規劃,是否與「N-1」、「N-2」(海外廠晚於台灣廠1或2個世代的製程節點)規範有關?

魏哲家回應,由於最先進製程的量產必須緊跟著研發,因此最先進製程,一定是先在台灣量產,並不是全然因為「N-1」、「N-2」等限制。魏哲家也提到,台積電和美國目前及未來的政府都有密切溝通,「但我只能說這麼多。」

重點5:CPO在1年半內還不會貢獻營收

也有法人詢問台積電在矽光子、共同封裝光學(CPO)相關技術進展,以及合作夥伴等。

魏哲家並未正面回應技術進展與合作夥伴,只提到初期結果挺不錯(Good result),客戶很開心,並預期CPO在近1年~1年半內,還不會貢獻到營收。

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責任編輯:李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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