白話科技|玻纖布是什麼?為什麼最近大缺貨?玻纖布用途、概念股一次看
白話科技|玻纖布是什麼?為什麼最近大缺貨?玻纖布用途、概念股一次看

10/7更新

高階玻纖布缺貨至今仍未緩解。《日經新聞》報導,日東紡社長林壽信表示,T-Glass需求非常強勁、已供不應求,產線處於滿載生產,「接獲的需求大到擴產速度都趕不上」。日東紡正於台灣工廠增設玻纖絲熔爐、在日本福島增設玻纖布工廠,目標2028年度產能擴增至2025年度的3倍,並將2026年度電子材料事業營業利益目標由260億日圓上修至280億日圓,年增44%。

過去鮮少被點名的「玻纖布」材料,如今可能成為牽動整個AI硬體產業擴張速度的「卡脖子」環節。《日經亞洲》直指,玻璃纖維布供應受限,已連帶引發印刷電路板(PCB)供應吃緊,一名業內人士更形容,這正逐漸形成「2026年電子產品製造與人工智慧產業面臨的最大瓶頸之一」。

隨著AI伺服器與高效能運算晶片需求爆發,原本隱身在電路板深處的玻璃纖維布,開始浮上產業檯面,成為左右供應鏈節奏的新變數。玻纖布是什麼?為什麼近期受到這麼多關注?《數位時代》為你一次解析。

玻纖布是什麼?為什麼最近大缺貨?

玻纖布全名為玻璃纖維布(glass cloth),是將玻璃拉成極細纖維後織成的工業用布料,具備耐熱、不導電與高強度等特性。從智慧型手機、筆電,到伺服器與資料中心設備,都能看見玻纖布深埋其中,過去卻很少被外界討論。

實務上,玻纖布通常會與樹脂、銅箔結合,製成銅箔基板(CCL),再由CCL加工為印刷電路板(PCB),成為各類電子設備中承載電路與晶片的基礎結構。玻纖布可說是銅箔基板的骨架,負責支撐整塊板子的結構,讓電路在高溫、高負載運作時不容易變形。而在AI浪潮崛起之前,高階玻纖布的主要需求來源集中在消費性電子產品。

玻纖布是什麼?

近年隨著AI伺服器與高效能運算晶片快速成長,高階玻纖布的重要性也隨之被放大。一方面,AI伺服器電路板層數持續增加,玻纖布的用量自然隨之提高;另一方面,伺服器功耗攀升,讓電路板長時間承受的熱能壓力明顯加重。再加上封裝面積普遍擴大,更容易產生翹曲風險,CCL結構內的玻纖布是否會因熱脹冷縮影響結構、是否具備足夠剛性,逐漸成為選材時不可忽視的條件。

玻纖布的角色也不再只限於結構支撐,其織布結構是否均勻,也會影響訊號穩定度。若纖維排列不穩,容易在高頻下造成訊號抖動或干擾。也因此,玻纖布逐漸從單純的傳統結構材料,轉變為影響高速訊號傳輸品質的重要材料之一,市場對其需求量與技術品質的要求也同步提高。

根據《日經亞洲》報導,蘋果(Apple)早在人工智慧應用尚未大規模發展前,就已在iPhone中導入高階玻纖布,用於支撐晶片載板與電路板結構,當時玻纖布的供應情況並未出現明顯壓力。然而輝達、Google與亞馬遜等AI產業主要業者,近年陸續加入高階玻纖布的採購行列,原本供應給消費性電子體系、尤其是蘋果的材料產能,需要同時應付AI運算相關需求,供應壓力隨之升高。

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玻纖布的重要性是什麼?為什麼現在都在搶T-Glass?

目前市場爭奪的並非一般玻纖布,而是特定規格的高階玻纖布,正式名稱為低熱膨脹係數(Low CTE)玻纖布,業界多稱為T-Glass。

T-Glass最大特點在於不易受熱膨脹影響,符合AI伺服器對材料穩定性的使用需求。高階玻纖布目前幾乎由日本廠商日東紡(Nittobo)供應,現階段呈現供不應求的狀態。

《日經亞洲》指出,這一領域的技術進入門檻極高,每一根玻璃纖維的直徑都比頭髮還細,且必須維持完美圓形、不能有任何氣泡,新進業者在產能與品質穩定度上仍面臨不小挑戰。由於玻纖布位於載板與電路板的內部結構,一旦品質出現問題,後續製程難以補救,這也讓科技業者在選用高階玻纖布時格外謹慎。產業高層也直言,沒有任何一家科技大廠,願意冒著影響最終產品品質的風險,將高階晶片安裝在品質不夠穩定的載板材料上。

日東紡新產能預計要到2027年下半年才會投入,在此之前,蘋果傳出已派員赴日本與相關材料商協調供應,也嘗試尋找其他來源,並請供應商協助輔導替代供應商改善品質;輝達與高通亦被報導曾拜訪日本其他玻纖布供應商,希望緩解材料壓力。在市場短缺的情況下,台灣的玻纖布製造商開始受到大量關注。

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台灣廠商有哪些?玻纖布概念股整理

在高階玻纖布供應吃緊之際,台灣廠商也開始加快布局腳步。台玻已宣布投入22.5億元,將高階玻纖布產線由原本4條擴增至12條,預計2026年產能將倍增,同時其Low CTE玻纖布產品已通過客戶認證,被市場視為具備切入高階玻纖布供應鏈的重要條件。

南亞則於2025年11月底指出,特殊玻纖布需求大幅攀升,市場供不應求情況日益明顯。為因應此一趨勢,南亞與日東紡攜手進行特殊玻纖布的策略合作,透過產能互補方式擴大供應能量,以滿足快速成長的市場需求。建榮作為日東紡子公司,亦被視為日東紡集團在台的重要布局之一。

其他台灣業者也試圖透過差異化切入高階市場。德宏鎖定石英纖維產品,自2020年開始布局,歷經2023年小批出貨、2024年進入多家客戶認證後,於2025年宣布正式量產,主打與一般玻纖產品的區隔化應用。富喬方面,其Low CTE玻纖產品已於2025年第四季起開始少量出貨,並同步擴大客戶認證進度。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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