「整天被追單!」信昌電股價1年半漲至近10倍,Mega Cap憑什麼被大廠包下?
「整天被追單!」信昌電股價1年半漲至近10倍,Mega Cap憑什麼被大廠包下?

被動元件漲價潮延燒,華新科集團旗下信昌電(6173)成為市場焦點。

市場傳出,信昌電的堆疊型電容「Mega Cap」獲電源大廠青睞,相關產能已被包下,主要應用於AI伺服器的可插拔備援電池(BBU),訂單能見度長達12個月。

究竟Mega Cap是什麼?為何AI伺服器需要這種電容?這家從台泥起家的電容廠,又是如何搭上AI商機?

本文目錄

Mega Cap是什麼?為何AI電源需要它?

Mega Cap是一種「堆疊型電容」,簡單來說,就是把多顆積層陶瓷電容(MLCC)疊在一起,再透過金屬支架連接電路板。

它與一般MLCC最大的差別,在於電容量更高,也更能承受電路板彎曲、熱脹冷縮造成的應力。

由於一般MLCC採用陶瓷材料,質地堅硬卻容易脆裂,若電路板彎曲,可能導致電容破裂、短路。Mega Cap的金屬支架就像避震器,能吸收部分應力,降低損壞風險。

比較項目 一般MLCC Mega Cap堆疊型電容
結構 單顆電容直接焊在電路板上 多顆MLCC堆疊,利用金屬支架連接
電容量 取決於單顆規格 相同占板面積下,兩顆堆疊的電容量最多可加倍
抗彎能力 陶瓷可能因板彎或熱應力破裂 金屬支架吸收部分應力,降低損壞風險
價格 一般單體產品價格較低 信昌電BBU用Mega Cap單價約為一般單體MLCC的7至9倍以上

資料來源:信昌電、KEMET產品資料及法說會相關報導;實際性能與價格依產品規格而異。

為什麼AI伺服器需要Mega Cap?

AI伺服器耗電量高,對供電穩定度的要求也更高。其中,備援電池(BBU)負責在停電或電源異常時接手供電,避免伺服器突然中斷運作。

BBU的電源轉換電路需要電容協助平滑電壓、過濾雜訊,降低供電波動。Mega Cap的優勢就在於,能在有限的電路板空間內提供較高電容量,並透過金屬支架降低溫度變化、電路板彎曲造成的損壞風險,適合對穩定性與可靠度要求較高的電源系統。

堆疊型電容並非信昌電獨有,目前TDK、村田及KEMET等大廠也有同類產品。供應鏈業者指出,具備相關產能的業者並不多。

信昌電做什麼的?從台泥起家到華新科旗下

信昌電其實是從水泥集團起家的電容廠。

1990年5月21日,台泥成立信昌電。當時國內第一家生產晶片電容的美大美電子經營不善,台泥買下其廠房與設備,並成立信昌電,跨足電子零組件產業。

信昌電1995年公開發行,同年併入台灣精密材料(現為桃園廠),2002年正式上櫃。

2005年,信昌電迎來經營權變動。

當年9月,台泥以持有的1,200萬股信昌電股票,交換華新科增資發行的750萬股新股。華新科也從公開市場買進信昌電股票,年底持股超過五成。

同年10月,時任華新科董事長焦佑衡接任信昌電董事長,信昌電正式成為華新科集團的一員。

根據2025年年報,信昌電營收主要來自三類產品:

產品 營收占比
晶片電容(MLCC) 62%
介電瓷粉 18%
晶片電阻 16%
其他 約4%

其中,介電瓷粉是製造MLCC的原料,信昌電具備自行生產能力。總經理陳淳學今年5月便以「自給自足」,形容公司的原料供應優勢。

依9月法說會簡報列示的最新應用別占比,工業用占53%最高,其次為網通25%、車用13%。

AI則是近兩年逐漸成長的業務。信昌電2024年第一季的AI營收占比僅2.8%,2026年第二季已提高至9.2%,公司預估第四季有機會達到16%。

信昌電曾3個多月暴跌68%,如今為何翻身?

雖然信昌電搭上AI商機,近年股價大漲,但過去也曾經歷慘烈的景氣反轉。

最劇烈的一次發生在2018年。當年被動元件迎來超級循環,信昌電每股盈餘(EPS)衝上8.62元,股價也在7月12日收在141.5元。

沒想到行情反轉後,同年10月30日股價就跌至45.15元,短短3個多月,暴跌約68%,跌掉超過三分之二。

2021年又迎來一波營運高峰,全年營收達60.1億元,但隨後受到產業庫存調整影響,2023年營收降至36.54億元,兩年減少約39%。

董事長焦佑衡在2025年年報中指出,產業經歷連續兩年的庫存調整後,終端需求才逐步回溫。

2025年4月9日關稅股災期間,信昌電股價更跌至29.65元,創2017年9月以來最低收盤價。

不過,隨著AI伺服器帶動高階MLCC需求,信昌電股價也展開反彈。到了2026年10月22日,收盤價已達293.5元,短短一年半,股價漲至約9.9倍(未還原股利與減資)。

營收也跟著成長。今年9月營收5.27億元、年增54.76%,前三季累計營收40.15億元、年增29.28%。

信昌電這波成長能持續嗎?

隨著AI伺服器帶動高階MLCC需求,法人看好信昌電今年的獲利表現。法人預估,若第四季延續第三季的成長力道,信昌電全年營收有機會達57億元,年增超過四成,EPS上看6.5元。

公司端也釋出正面訊號。

總經理陳淳學今年5月曾以「整天被追單」形容當時的接單情況,並透露訂單能見度已從3個月延長至6個月以上,產能稼動率約85%至90%。

9月法說會簡報也提到,大尺寸MLCC持續缺貨,訂單增加及產品漲價的效益,預計自2026年下半年起逐漸顯現。

為了擴充產能,信昌電7月31日董事會通過15.9億元的廠房與設備資本支出預算,但公告未列出各廠的投資金額。

不過,仍有幾個變數值得留意:

1. 全年平均漲價30%,效益仍待反映

信昌電今年9月表示,在大尺寸MLCC供不應求下,上半年部分產品已調漲約10%至20%,預估2026年全年產品平均價格漲幅約30%。

但30%是公司對全年平均漲幅的預估,不代表所有產品都調漲三成。由於主要漲價效益集中在下半年,實際貢獻仍要觀察後續財報。

2. 股價波動仍大

信昌電7月3日收在350.5元,創掛牌以來收盤新高,但7月30日便跌至132.5元,不到一個月跌幅高達62%,之後才重新回升至近300元。

3. 新廠量產還要等到2027年

信昌電規劃中的楊梅二廠(MLCC)與六甲廠(瓷粉),預計2027年第二季完工、下半年量產。

至於2026年下半年,公司雖預告有新產能陸續開出,但尚未說明具體規模。

從台泥成立的電容廠,到華新科集團旗下的AI電源供應鏈業者,信昌電透過Mega Cap等高階產品,切入快速成長的AI伺服器市場。不過,隨著股價大幅上漲,接下來能否延續成長,仍要看AI訂單、產品漲價及新產能開出的實際效益。

延伸閱讀

資料來源:信昌電2026年9月10日法說會簡報、信昌電官網FE/VE金屬支架電容產品頁、村田KRM產品頁、KEMET KPS規格書

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/林育萱

關鍵字: #AI #被動元件
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
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一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

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此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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