白話科技|台積電傳研發「類EMIB」!和CoWoS-L差在哪?潛在受惠台廠一次看
白話科技|台積電傳研發「類EMIB」!和CoWoS-L差在哪?潛在受惠台廠一次看

先進封裝又有新方向?近期市場傳出台積電正在開發一項內部稱為「EMIB-like」的先進封裝技術,方向類似英特爾(Intel)的EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge,嵌入式多晶片互連橋接技術)《The Information》7月30日引述知情人士報導,截至2026年8月,台積電尚未正式發布相關技術。

台積電原本已有CoWoS-S、CoWoS-L等2.5D先進封裝技術,英特爾EMIB則是另一條已量產多年的路線。兩者都用來把運算晶片、小晶片與HBM等元件整合在同一個封裝中,在AI、高效能運算等市場服務相近需求。2026年5月,聯發科便表示同時支援台積電CoWoS與英特爾EMIB,由客戶自行選擇封裝平台。

「類EMIB」消息曝光後,市場關注也延伸至封裝基板供應鏈。景碩有相關開發消息,欣興已有英特爾EMIB實際合作經驗,南電則持續提升高階ABF載板規格,成為這波題材下受到關注的台灣廠商。

本文重點

  1. 類EMIB仍處開發消息階段,台積電尚未公布正式架構與量產時程。
  2. CoWoS-L採用正反面具RDL的模塑中介層,並嵌入局部矽互連(LSI),英特爾EMIB則把矽橋直接嵌入封裝基板。
  3. 景碩有類EMIB相關開發消息,欣興已有英特爾EMIB合作經驗,南電則具高階ABF載板技術布局。

台積電類EMIB是什麼?

台積電類EMIB是市場傳出的一項橋接式先進封裝研發方案,工程團隊內部稱為「EMIB-like」,方向類似英特爾EMIB。

《The Information》2026年7月30日引述知情人士報導,台積電正在開發新的AI晶片封裝技術,台積電工程師內部將這項計畫稱為「EMIB-like」。截至2026年8月,這項技術尚未出現在台積電公開的3DFabric產品線,正式名稱、互連結構、合作供應商與量產時程都尚未公布。

白話科技類EMIB

台積電已有CoWoS-L,為什麼還要做「類EMIB」?

CoWoS-L與EMIB都是2.5D先進封裝技術,目的是讓多顆晶片在同一個封裝內高速交換資料,兩者最大的結構差異,在於負責局部高速互連的矽結構放在哪裡。

所謂2.5D先進封裝,可以簡單理解成把GPU、AI加速器、小晶片與HBM等不同晶片放進同一個封裝,再利用高密度線路讓它們快速交換資料。台積電的CoWoS與英特爾的EMIB都服務這類需求,也因此在AI與高效能運算封裝市場形成競爭。

先看CoWoS-L。晶片下方原本就有封裝基板(substrate),負責承載晶片,並將電源與訊號連接至下方電路板;CoWoS-L則在晶片與封裝基板之間加入RDL(Redistribution Layer,重布線層)中介層(interposer),讓不同晶片之間可以配置更密集的線路。

CoWoS-L還會在RDL中介層內嵌入LSI(Local Silicon Interconnect,局部矽互連)。LSI是一小塊具有高密度銅線的矽片,只放在需要高速傳輸的位置,負責連接SoC、小晶片與HBM。相較CoWoS-S使用一整片大型矽中介層,CoWoS-L只在關鍵互連區域使用矽,其餘訊號與電源則透過RDL傳輸。台積電首款3.5倍光罩尺寸的CoWoS-L已於2024年量產。

英特爾EMIB也使用局部矽片,但直接把小型矽橋(silicon bridge)嵌入封裝基板。製程會在基板形成凹槽,再把矽橋放入其中,讓相鄰晶片透過矽橋高速連接,不需要另外配置大型矽中介層。英特爾表示,EMIB自2017年起量產,已應用於伺服器、網路與HPC產品。

因此,CoWoS-L可以理解為「RDL中介層搭配局部矽片LSI」,EMIB則是「直接把局部矽橋嵌入封裝基板」。英特爾官方資料顯示,EMIB只有矽橋附近需要採用較密集的微凸塊(microbump),其餘晶粒核心區域可維持較大的凸塊間距,並以小型矽橋取代其他2.5D方案常見的大型矽中介層。

類EMIB傳聞出現時,台積電CoWoS先進封裝產能正處於吃緊狀態。2026年7月16日法說會上,分析師兩度問到英特爾EMIB-T帶來的競爭,董事長暨總裁魏哲家表示,台積電後段封裝產能已緊張到限制部分客戶成長,因此歡迎市場增加其他封裝選項,分擔部分封裝負載。

類EMIB若後續成為正式產品,台積電將在既有CoWoS之外增加另一種先進封裝架構,客戶也會多一種整合運算晶片與HBM的技術選項。

延伸閱讀:FOPLP是什麼?概念股有哪些?FOPLP跟CoWoS差在哪?

類EMIB、Intel EMIB、CoWoS-S、CoWoS-L差在哪?

CoWoS-S使用大型矽中介層,CoWoS-L改用RDL中介層搭配局部LSI,英特爾EMIB則直接把局部矽橋嵌入封裝基板;類EMIB的正式結構尚未公布。

技術 開發商 主要互連方式 是否使用大型矽中介層 局部矽結構位置 技術成熟度 公開資訊狀態
類EMIB 傳為台積電 尚未公布 尚未公布 尚未公布 媒體稱仍處開發階段 台積電尚未正式發布
Intel EMIB 英特爾 局部矽橋搭配封裝基板 嵌入封裝基板 2017年起大量製造 英特爾官方已公開
CoWoS-S 台積電 大型矽中介層提供高密度互連 不適用 CoWoS平台自2012年量產 台積電官方已公開
CoWoS-L 台積電 RDL中介層搭配LSI LSI嵌入RDL中介層 3.5倍光罩版本2024年起量產 台積電官方已公開

為什麼市場先點名ABF載板廠?

如果類EMIB採用接近英特爾EMIB的基板嵌橋架構,封裝基板將直接參與晶粒之間的高速互連,因此具備高階ABF載板與橋接式基板製造能力的業者受到市場關注。

ABF載板是高階CPU、GPU與AI晶片常見的封裝基板,負責承載晶片,並將訊號與電源向下連接至電路板。EMIB則進一步把局部矽橋直接整合進基板,使封裝基板本身也參與相鄰晶粒之間的高速連接。英特爾官方也指出,EMIB與標準封裝流程的主要差異集中在基板製造。

隨著AI晶片整合更多運算晶片與HBM,封裝面積與布線複雜度持續增加,高階載板也往更高層數、更大尺寸與更細線路發展,玻璃基板則是市場關注的另一條材料路線。若類EMIB採用相近架構,具備高階ABF製造能力與相關基板經驗的廠商,也會成為供應鏈的主要觀察對象。

類EMIB概念股有哪些?景碩、欣興、南電為何被市場點名?

截至2026年8月,台積電尚未公布類EMIB供應商。台灣市場主要關注景碩、欣興與南電,其中景碩有類EMIB相關開發消息,欣興已有英特爾EMIB合作經驗,南電則具備高階ABF載板能力。

景碩與這次台積電類EMIB消息的關聯最直接。《The Information》報導稱景碩參與台積電類EMIB開發,但台積電與景碩均尚未公開證實合作關係。欣興則已實際參與英特爾EMIB供應鏈,因應英特爾先進封裝需求投入興建EMIB廠。南電目前的連結主要來自高階ABF載板技術,但目前沒有公開的專案合作證據。

公司 產業位置 與類EMIB的連結 公開佐證 是否為已確認供應商
景碩(3189) FCBGA、ABF載板 相關媒體消息指向參與類EMIB開發 高階FCBGA應用涵蓋GPU、ASIC,具細線路、小間距與高層數能力 否,台積電尚未公布
欣興(3037) ABF載板、PCB 已參與英特爾EMIB 公司公開談及與英特爾合作EMIB,並投入相關產能 否,台積電尚未公布
南電(8046) ABF載板 具高階ABF載板製程能力 官方技術藍圖持續往高層數、大尺寸與細線路發展 否,台積電尚未公布

投資類EMIB概念股有哪些風險?

類EMIB仍處開發消息階段,台積電尚未公布正式架構、供應商與量產時程,各家概念股距離實際商業化的程度也不相同。

第一,類EMIB尚未成為台積電正式公布的3DFabric產品,正式技術名稱與規格仍未公開。

第二,類EMIB的矽橋位置、基板結構與製程分工仍沒有台積電官方資料。矽橋放置位置、基板結構與製程分工,將直接影響基板、材料與設備需求。

第三,台積電已經擁有量產中的CoWoS-L。CoWoS-L自2024年投入量產,且持續擴大中介層尺寸,類EMIB後續若成為正式產品,兩種架構的產品定位與客戶分工仍待台積電公布。

第四,從工程開發、客戶驗證到正式量產存在時間差,供應鏈業者的營收貢獻則取決於實際訂單、良率與產能利用率。

FAQ

類EMIB和CoWoS-L有什麼不同?

台積電尚未公布類EMIB結構,目前無法比較。可參考的是英特爾EMIB把矽橋嵌入封裝基板,CoWoS-L則把LSI嵌入RDL中介層。

台積電公布合作廠商了嗎?

尚未公布,目前景碩有相關開發消息,欣興已有英特爾EMIB合作經驗,南電則具高階ABF載板技術布局。

Intel EMIB概念股等於台積電類EMIB概念股嗎?

不完全相同。英特爾EMIB已有量產供應鏈,台積電類EMIB仍處開發消息階段,部分具橋接式封裝或高階載板能力的業者可能重疊。

類EMIB何時量產?

截至2026年8月沒有公開量產時程,台積電也尚未正式發布這項技術。

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    AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
    AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

    當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

    AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

    儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

    不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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    威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
    圖/ 數位時代

    真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

    這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

    依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

    當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

    從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

    AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
    依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

    中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

    模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

    不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

    「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

    QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

    同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

    從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

    本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

    後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

    這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

    但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

    而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

    哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

    能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

    工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

    「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

    依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

    可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

    因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

    企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

    QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

    至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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    「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
    圖/ 數位時代

    「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

    QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

    AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

    QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

    活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

    活動時間:09:20–16:00

    地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

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