專訪|矽光子點亮LED商機!富采攻3大光源:憑光通訊轉型,如何躋身世界Tier 1大廠?
專訪|矽光子點亮LED商機!富采攻3大光源:憑光通訊轉型,如何躋身世界Tier 1大廠?

AI時代下,高效能運算對傳輸速度及能耗有更高追求,過往經由銅導線傳遞電子訊號的方式漸面臨瓶頸。相較之下,運用光纖傳輸光子的速度更快,且較不易產生熱能,讓矽光子技術趨勢近年格外受到關注。

談到矽光子供應鏈,首波被看好受惠的多為光收發模組、測試介面、封裝等類型廠商。事實上,產生矽光子傳輸所需的「光源」領域,亦吸引化合物半導體業者搶進。

「富采一直以來都在做光和電的轉換,這是我們最在行的!」 LED大廠富采技術中心副總經理黃兆年在《數位時代》專訪說道。

面板大廠友達轉投資的富采控股,近年積極進攻車用、先進顯示、智能感測、AI光通訊等高附加價值領域,並是SEMI矽光子產業聯盟成員之一。富采由磊晶廠晶元光電、封裝模組廠隆達電子於2021年換股合作成立,今年2月並宣布,雙方將合併為單一子公司富采光電,加強整合資源、組織優化,合併基準日暫定為10月1日。

富采2024年營收新台幣243.9億元,根據TrendForce研究,其在同時具備光電半導體晶片、封裝技術能力的LED廠商中名列全球第5,也是國際產業鏈中唯一同時整合面板、LED晶片與封裝技術的業者。

富采在光通訊轉型,有何利基與策略?

光進銅退成顯學!「光源」扮演矽光子傳輸什麼角色?

回顧光通訊的發展,黃兆年說道,2000年代其實曾經有一波光通訊泡沫,那時人們認為光纖很快會取代既有的銅線,但並未如預期發生。如今AI的大量數據高速傳輸需求,讓老技術有了新的用途。

針對傳統銅線傳輸的痛點,黃兆年說道,比起傳輸速度及頻寬,功耗更是重點,「未來幾年要建100個資料中心,便要增加數10座電廠才能滿足電力需求。」

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富采於2025 Touch Taiwan展出3種AI光通訊光源技術
圖/ 孫嘉君攝影

黃兆年介紹,富采聚焦於「傳輸距離由長到短」的3種光源技術,並制定出2025年至2028年的技術藍圖:

一、CW-DFB LD
首先是「CW-DFB LD」,其運用磷化銦(InP)材料開發光通高功率雷射,可涵蓋較遠的傳輸距離,適合用在資料中心內部及遠距離的光纖連接,並能作為共同封裝光學(CPO)架構的外置光源(ELS)。富采目標從2025年的70mW、至2028年提升到200mW,逐步提升輸出功率,增強光纖的連接性能。

二、VCSEL
接著是「VCSEL」,它可說是市場應用最廣泛的光源,在中距離傳輸擁有最佳的成本優勢,供應鏈較成熟、在光學整合也相對容易,適合在AI伺服器內部高速傳輸。富采從今年起陸續推出100Gbps傳輸速率產品,並持續開發新一世代的200Gbps產品。

三、Micro LED
另一方面,被視為下一代顯示技術的「Micro LED」,作為光源則適合短距離的高速傳輸應用,具有低成本、耐高溫、壽命長、功耗低等優勢。富采計畫逐步提升Micro LED的數據傳輸速度,目標從2025年的1Gbps,至2028年提升到8Gbps。

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富采聚焦於「傳輸距離由長到短」的3種光源技術,較傳統銅線傳輸有較好的節能表現
圖/ 數位時代
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Micro LED光源(圖中綠點處)
圖/ 數位時代

跨進AI光通製程設備不需「砍掉重練」,生態系尚有待形成

從LED行之有年的照明、顯示及背光等應用,跨足至AI光通訊,黃兆年認為,所需技術和知識大致在相同範疇內,核心製程與設備也不需大規模翻新,多能沿用原有基礎。只是需著重在如何讓傳輸效率更高、做得更小、換不同的材料等,主要挑戰則是來自產業生態系(Ecosystem)的建立與標準的形成。

黃兆年進一步說明,從VCSEL到磷化銦長波長應用的發展相對成熟,隨著高效能運算短距離高速傳輸興起,新的技術規格和產業標準仍在建立中,與過往照明、背光市場已有明確標準的情況大不相同。

他並指出,輝達(NVIDIA)和非輝達陣營,可能走向截然不同的技術路線,牽涉到不同的標準,這就端看客戶如何發揮,「我們也是純粹從光源開始,客戶要怎麼做,我們就搭配客戶的需求,(轉型)沒有想像中要跨這麼大,只是說生態系正在形成。」

國際LED大廠競逐商機,富采上下游整合強化戰力

對於富采在洽談中的業者,黃兆年舉例,一些CSP(雲端服務供應商)廠商有光源相關需求,而CSP除了自行整合各元件與模組,也會希望供應商能協助整合,這部分便是富采的強項,「富采光電成立後,上下游整合更完整了,所以我們就會不只是做光源,也能往下做到模組,一些次系統如果客戶覺得需要,我們就往下做。」

綜觀國際間的競爭對手,黃兆年分析,國外的LED大廠幾乎都是垂直整合的企業。以2024年營收來看,前2名依序為日本的日亞化(Nichia)、奧地利的艾邁斯歐司朗(ams OSRAM),第3到5名營收則落在約新台幣300多億元上下的區間,包括中國的兆馳(MTC)、韓國的首爾半導體(Seoul Semiconductor)和富采等。

國際前幾大的LED大廠,也陸續往光通訊領域發展,黃兆年觀察,其中艾邁斯歐司朗較為積極,一方面該公司知名度高,和歐美關係良好,與光通訊的大廠也較容易有接觸。不過考量該公司近年財務狀況、先前與蘋果的MicroLED合作案生變等,在投資上應會較為謹慎。

黃兆年說,富采要比拚的是世界Tier 1的大廠,台灣業者則都是可以合作的夥伴,「之前我們在光通這邊比較沒有著墨,現在要進來做了,我們就把戰線補齊、資源放進去。」

富采投控(富采光電)
成立時間:2021年
董事長:彭双浪
主要產品:光電整合解決方案,
資本額:新台幣73.79億元
員工人數:台灣及海外員工9,119人(截至2023年底)

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #LED #矽光子
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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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