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

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,使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,使得CCL結構內的玻纖布是否會因熱脹冷縮影響結構,以及是否具備足夠剛性,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穩定的結構支撐而已,其織布結構是否均勻,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,導致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。

由於日東紡新產能預計要到2027年下半年才會投入。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四條擴增至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。

南亞則於去年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年開始布局至今已五年,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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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