PCB 躍升 AI 供應鏈要角!大量科技如何靠轉型接住紅利,訂單交期拉長 3 倍?
PCB 躍升 AI 供應鏈要角!大量科技如何靠轉型接住紅利,訂單交期拉長 3 倍?

當全球目光聚焦於 AI 晶片與算力競賽時,卻鮮少人注意到支撐算力背後的關鍵基礎——印刷電路板(Printed Circuit Board,簡稱 PCB)。PCB 作為電子工業之母,不僅是連結所有電子功能的基底,更像是一棟精密堆疊的摩天大樓;樓層(層數)越高,結構與工藝便越複雜。隨著 AI 伺服器對高頻高速傳輸的嚴苛要求,PCB 正迎來技術升級的黃金時刻,也讓支撐這項工藝背後的設備供應商——大量科技,從幕後站上舞台中心。

位於桃園的大量科技(Taliang Technology),是台灣少數能與德國大廠分庭抗禮的 PCB 設備供應商。經歷過疫情期間的囤貨潮與 2023 年的庫存去化低谷,大量科技在 2024 年迎來訂單爆發,交貨期從 2 個月拉長至 7 個月。這家成立近 50 年的設備廠,是如何在紅色供應鏈的夾擊下,靠著「背鑽技術」與靈活的供應鏈策略,成功搭上這班 AI 成長特快車?

以下 Q 為《數位時代》總編輯王志仁提問,A 為大量科技總經理簡禎祈的回答。

Q1:大量科技的主要產品與商業模式為何?

A:大量科技專注於 PCB 相關設備已超過二十年,我們的商業模式很單純,就是提供 PCB 製造廠所需的關鍵生產工具。我們的主力產品可以分為兩大類:

第一是「成型機」: 這是我們最早起家的產品。想像一下,PCB 在工廠生產時,為了效率,通常是一整大片板子(Panel)同時製作的。但是到了消費者手上,不管是手機還是電腦,尺寸都各不相同。因此,最後一道工藝必須將這塊大板子,精準地切割成符合產品規格的小塊,這個過程就叫「成型」。我們的成型機在市場上以耐用聞名,有些客戶甚至用了 25 年還在運轉。

圖片及資料來源取自大量科技官網
圖/ 未來商務

第二是「鑽孔機」: 這是我們目前技術含金量最高的產品。PCB 板上密布著無數個肉眼難見的微小孔洞,這些孔是用來連接不同層之間的線路,讓訊號導通。早期的鑽孔比較簡單,就是從頭鑽到尾(貫穿孔)。但現在隨著 AI 與高頻傳輸需求,我們發展出高階的「背鑽技術」。這不是單純的打洞,而是要配合視覺系統,精準算出位置與深度,只鑽掉多餘的部分以減少訊號干擾。

圖片及資料來源取自大量科技官網
圖/ 未來商務

這兩個領域過去長期由歐美廠商壟斷,後來台灣廠商接手,近年則面臨中國供應鏈的低價競爭。為了跳脫價格戰,我們現在的策略是主攻高階技術,像是在「背鑽」領域,我們是少數能與德國大廠分食市場的台灣公司。

Q2:在這波 AI 伺服器浪潮中,為什麼「背鑽」技術變得如此重要?大量科技如何切入?

A:PCB 的鑽孔多是「從頭鑽到尾」的貫穿孔,這種技術相對成熟,競爭也激烈,利潤空間有限。但 AI 伺服器為了追求極高速運算,對訊號傳輸的純淨度要求極高。如果鑽孔後殘留多餘的導電層(Stub),會造成訊號反射與延遲,這時就需要「背鑽技術」,精準地將多餘的導電段鑽除,只保留訊號傳輸需要的部分。

這項技術的難度在於「精準度」。PCB 在壓合過程中,因為膠合材料的特性,會產生漲縮、變形甚至翹曲(Warpage)。板子不是平的,每一層的厚度也可能因為高溫壓合而改變。如果只用傳統機械座標去鑽,很容易鑽偏或鑽壞。

我們在這塊耕耘了近十年,核心優勢在於結合了「視覺檢測(CCD)」與「深度控制」。機器必須先像戴了眼鏡一樣,去「看」並量測板子內層實際的漲縮位置,建立精準的靶位,再去進行鑽孔。目前在這一高階領域,主要是我們與德國大廠在競爭,這也是我們這波股價與業績爆發的關鍵動能。

圖/ Gemini 產圖

Q3:2023 年是電子業去庫存的寒冬,但大量科技卻在當時做了重要的供應鏈轉型。當時做了哪些改變,使能接住 2024 年的訂單爆發?

A:2023 年市場確實非常悲觀,訂單幾乎停滯。但我們堅持研發投入不縮水,並利用這段空檔進行了設備結構的重大革新:將機台底座從「鑄鐵」全面改為「花崗岩」。

過去我們的機台底座多採用日系風格的「鑄鐵」,但鑄鐵的缺點是前置期(Lead time)極長。從澆鑄熔鐵、冷卻、熱處理到噴塗加工,流程繁瑣且容易受環保法規限制,備料期往往長達半年。當時我們曾誤判 2023 年景氣會好轉,因此提早下單了大量鑄鐵底座,結果景氣急凍,導致這批鑄鐵的舊材料庫存至今仍在消化中。

我們當時決心轉向競爭對手已在使用的花崗岩(人造石)底座。雖然這需要重新設計機構,但好處是備料期僅需一個月。這個轉型決策在 2024 年 AI 需求暴增、單月產能要衝到 300 台時救了我們;如果當時還堅持用鑄鐵,光是等底座就要半年,我們現在根本交不出貨。同時,我們也推動零件在地化(Localization),縮短供應鏈距離,確保在景氣反轉時能快速調整。

#1 大量科技
圖/ Gemini 產圖

Q4:面對中國「紅色供應鏈」的價格戰,台灣設備廠的優勢在哪裡?

A:中國廠商的優勢在於規模與資金。他們一個月能出貨數千台設備,是我們的十倍以上,且背後有龐大的資本市場支持。如果純粹拚價格,台灣廠商很難有勝算。

但大量科技有一個關鍵護城河:我們擁有「自製控制器」。全球能自製 PCB 鑽孔機控制器的廠商,除了歐洲、日本,台灣就是我們,而中國同業多半依賴外購。

外購控制器的致命傷在於「黑盒子」。當客戶遇到製程問題,或者需要針對新材料(如 AI 用的特殊板材)修改參數時,外購廠商往往無法釐清是機械問題還是軟體問題,且修改程式碼的反應時間可能長達數月。而我們因為掌握核心控制技術,客戶一有新需求,我們幾天內就能調整軟體或參數。在 AI 這種技術迭代極快的領域,這種「技術自主」與「服務彈性」是我們與紅色供應鏈拉開差距的關鍵。

Q5:目前訂單交期已拉長到 7 個月,營收也大幅成長。作為總經理,您最關注的風險是什麼?

A:現在雖然訂單滿手,交期拉長到 7 個月,但我反而比以前更謹慎。歷史經驗告訴我們,景氣好時客戶容易「超額下單」(Overbooking),一旦景氣反轉,這些庫存就會變成巨大的負擔。

此外,我們非常重視現金流管理,避免「黑字倒閉」(指公司雖有獲利,卻因週轉不靈而倒閉)。我們的資本額近 9 億,卻要支撐一年 50 億的生意,槓桿倍數很大。如果我們為了搶單,接受客戶過長的票期(例如 6 個月甚至更久),或者資金回收速度跟不上付款給供應商的速度,公司就算帳面上賺錢,也會因為現金流斷裂而倒閉。

所以現在,我們對於付款條件踩得很硬。在最不缺訂單的時候,反而是我們篩選優質客戶、強化財務體質的最佳時機。我們會進行嚴格的現金流測算,寧可走得穩,也要確保每一筆營收都是能安全回收的現金。

Q6:身為桃園的設備廠,大量科技如何解決人才荒問題?AI 是否改變人才培育方式?

A:確實,人才是我們面臨的一大挑戰。在台灣,機械人才相對稀缺,且多數優秀畢業生首選半導體產業或科學園區。我們的策略是「兩地互補」。在台灣,我們持續深耕,同時利用我們在南京設廠的優勢,與當地的東南大學進行產學合作。南京廠位於相對封閉的區域,人才穩定性反而比深圳高,不易被挖角。

在工作效率提升上,我也在帶頭學習使用 AI 工具。對於我們這種擁有大量歷史經驗參數的機械業來說,如何將資深工程師腦中的經驗數據化(Data),並透過 AI 傳承給下一代,是未來的關鍵。雖然目前還在起步階段,但這是解決技術斷層必須走的路。

(延伸閱讀|EP268. 訂單滿到交貨時間拉長三倍,傳統設備廠如何搭上AI成長特快車? ft.大量科技總經理簡禎祈

大量科技

成立年:1980 年
總公司:位於桃園市八德區
主要業務:聚焦於半導體產業、印刷電路板產業、光電面板產業,為專業半導體產品檢測設備、PCB 設備及 CNC 彫銑機械製造商,提供晶片/圓檢查、PCB 成型、PCB 鑽孔、薄板切割、玻璃面板加工及等專用機械。
官方網站:https://www.tlhome.com.tw

(本文初稿為 AI 編撰)

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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