群創股價狂歡背後:一張SpaceX訂單是轉型機會,還是魔王關卡?
群創股價狂歡背後:一張SpaceX訂單是轉型機會,還是魔王關卡?

群創因 SpaceX 訂單題材,股價2個半月暴漲近1.3倍。帶動它翻紅的關鍵,是未來可望用於AI晶片的面板級封裝(FOPLP)技術,然而,它還有3道魔王關卡需要突破。當資金熱潮湧入,這個讓三星碰壁、友達不願大舉投入的技術,是面板業翻身救星,還是另一場過度想像?

在 SpaceX 訂單題材加持下,面板雙虎之一的群創,在短短兩個半月內,股價與市值暴漲128%,11日更帶量漲停衝破30元關卡,讓面板這個過去屬「冷灶」的產業,突然出現熱哄哄的景況。

市場對群創如此著迷,是因為其拿下SpaceX 訂單的關鍵技術:扇出型面板級封裝(FOPLP,以下稱面板級封裝),似乎正在開花結果。事實上,近期在市場不斷熱議下,外界已將這項未來有望用於AI晶片的先進封裝技術,視為面板廠擺脫「慘業」泥淖的救命稻草。

它幫晶片蓋「高速公路網」,封裝成本可望大降

究竟「面板級封裝」是什麼?為何它會讓大廠三星(Samsung)鎩羽而歸、友達不願大舉投入,它的技術難度、商業門檻又在哪裡?這個未來的先進封裝技術,會變成面板業的「救星」嗎?

面板級封裝,用白話說,就是在玻璃這塊大盤子上,蓋起晶片的「高速公路網」。具體來說,它由兩個關鍵技術組成:第一個是「扇出」(Fan-Out),由於現在晶片的對外接腳(訊號孔)越來越多,晶片表面根本擠不下,扇出技術就是在晶片的外面,用面板製程拉出一圈導線,像幫晶片擴建一個「大陽台」,讓更多訊號能順利進出。

第二個是「玻璃通孔」(TGV),傳統的封裝方式,是把晶片平鋪,但現在,為了省空間,因此要用類似「往上蓋大樓」的封裝工藝,把晶片「堆」疊起來。玻璃通孔就是在一塊玻璃基板上,用雷射精準「鑽」出成千上萬個微小孔洞,再填入銅導體,類似在大樓裡挖出電梯井,讓樓上與樓下的晶片能用最短距離、最快速度,傳輸彼此的訊號。

近年紅透半邊天的CoWoS封裝技術,是用圓形的矽晶圓當「盤子」,然而,隨著AI 晶片越做越大,矽晶圓的空間利用率低,邊角料浪費嚴重,加上矽基板成本昂貴;未來,面板級封裝導入後,改用大面積、正方形的玻璃基板,將一次封裝多出數倍的晶片量,有望大幅降低單位的封裝成本。

據研究機構Yole Group估計,在2022至2028年間,面板級封裝市場的年複合成長率超過30%;只是,就產值來看,預估2028年的產值僅11億美元左右,顯示仍屬於起步階段的市場。

這項技術多難?三星碰壁、友達觀望

儘管初期產值還不大,但這項技術,其實已經醞釀許久,並且有國際級的電子巨頭投入。

群創投入面板級封裝的濫觴,是2017年,當時在經濟部技術處A+計畫的支持下,該公司攜手工研院切入研發,當年的出發點,是希望幫漸漸失去競爭力的舊世代面板生產線,尋找新出路。

放眼全球,該技術落地的先行者,其實是三星集團。2018年,三星當時最新款的智慧手錶,就在手錶的處理器(AP)裡,用上面板級封裝。然而,由於良率偏低導致成本高居不下,讓負責開發該技術的三星電機,最終決定棄守,並把相關的設備投資賣回給母集團。

其實,除了群創之外,台灣面板雙虎之一的友達,也曾短暫投入面板級封裝,只是後來終止該技術的開發,而儘管近期市場熱議不斷,該公司也依舊維持觀望態度。

友達總經理柯富仁曾在2024年表示,面板級封裝的「成本效益比」看來並不高。在友達的邏輯中,若投入動輒數百億元的研發資金,卻只能換取微薄的加工利潤,這種轉型未必划算。

市調單位Omdia顯示部門資深研究總監謝勤益認為,同一個技術,雙虎卻呈現截然不同的態度,也隱約透露了這項技術,恐怕仍存在尚未解決的難題。

商周綜合專家評析,面板級封裝的真正落地,背後隱藏著三道、難度極高的「魔王關卡」。

群創想落地,還有3大關卡要過

第一道關卡,是精度斷層。 面板製程的線寬(目前約 1微米)與半導體的線寬以「奈米」(1微米=1,000奈米)計算,精密度的差異、挑戰極大。一位面板廠董座直言,要解決TGV鍍銅與平坦度問題,還需採購更先進、也更昂貴的高階曝光機,每套價格基本都是新台幣3億元起跳。

第二道關卡,是資本支出的矛盾。 其實,群創、友達近年幾乎都出現一樣的狀況,對照每年約200億、300億元的折舊,資本支出僅是折舊的4成至5成,這在財務語言中不叫擴張,而是一種「大幅戰略撤退」——利用舊設備的「餘溫」榨取殘餘價值,而非真金白銀的技術革命。

近日,群創董事會核定2026年資本支出僅130億元,不僅顯著低於2025年的160億元,更創下歷史新低,與外界對於其半導體封裝事業的高度期待,似乎有點不搭調。

第三道關卡,是台積電的態度。 雖然,董事長魏哲家已經明示,台積電已投入面板級封裝,並預期2027年技術將邁向成熟,但,一位日本面板廠的前社長私下向商周透露,要打入先進封裝市場,沒有台積電點頭,釋出可供「參照」的製程資料,其他業者會很難切入。

因為,無論是輝達、AMD的晶片,當中封裝工藝的標準,都是由台積電決定,甚至,如果必須動用委外的封裝廠,也要通過台積電的認證,也因此,像是矽品,就是在CoWoS封裝工藝通過台積電的認證,成為很長一段時間輝達晶片的獨家委外封裝廠。

在投資人瘋狂湧入、「本夢比」發酵之際,群創的大股東鴻海,似乎默默給出了答案。

鴻海子公司出清持股背後…它營收占比、毛利都低

過去一個禮拜,鴻海旗下的鴻揚創投,連續出清群創持股,合計賣了超過13萬張,手中群創股票僅剩下1.5張,一位投資法人打趣的說:「現在看多的樂觀派覺得,沒有賣壓了。」不過,投資市場熱度高是一回事,產業實際的營運挑戰,可能又是另一回事。

從技術趨勢看,面板廠切入先進封裝,方向上也許正確,「但這場賽局的最後贏家,恐怕未必是面板廠,」在面板業資歷超過30年的友達前智權長吳大剛如此表示。

群創董事長洪進揚曾表示,切入面板級封裝,並不是要去跟台積電或是其他封測廠正面競爭。部分分析師也指出,群創會從比較中階的電源管理晶片(PMIC)、功率半導體等產品切入。

一名投信法人指出,全球封測龍頭日月光已將良率、規模做到極致,但其先進封裝的毛利率,也僅在20%左右徘徊, 中階先進封裝市場的毛利率,恐怕沒有外界想像的豐潤

此外,據媒體估計,2026 年面板級封裝對群創的營收占比僅 2%至3%。在營收占比低、毛利不高的情況下,對年營收超過2,200億元的群創來說,這項新事業的業績貢獻,短時間時還相當有限。

面板級封裝是半導體的未來趨勢,面板廠苦思的轉型大計,也確實找對了方向。然而,從「概念」到「獲利」的距離,其實比想像中更遙遠,投資人在看見股價、成交量滿天飛的同時,也許,更應關注風停之後,誰能真正安全落地。

本文授權轉載自《商業周刊》
延伸閱讀:
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關鍵字: #FOPLP
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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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