陳奕光專欄－聚焦電子落底產業 放眼AI及檢測商機

另在下行循環下，大家仍採謹慎價格策略，展望毛利率下滑幅度皆較去年下半年小，毛利率再下滑空間有限，對於後市獲利逐季回穩成長有相當大的幫助；一些營運先修正的族羣，景氣先落底的產業，也因爲營運較快回溫，股價出現落底反彈的情況，景氣循環佈局上，可留意後續亦將陸續回溫的族羣。

新技術新應用方面，ChatGPT大量算力需求，推升AI伺服器建置需求。隨着邊緣運算、物聯網、智慧安防、大數據分析及自動駕駛等應用興起，且近期ChatGPT竄紅刺激CSP業者投入AI伺服器的軍備競賽，Microsoft宣佈加碼100億美元投入OpneAI優化ChatGPT及AI研究，Google則推出Bard應戰，百度及阿里巴巴也隨即推出生成式對話產品文心一言及釘釘搶佔大衆眼光。研調機構數據顯示，AI相關伺服器出貨量將以複合成長率10.8％增速，自2022年12萬臺成長至2026年20萬臺。AI伺服器帶動的商機，在目前伺服器下行修正循環當中，帶來一絲中長線的好消息。

生成式AI也帶動ASIC專案需求，在AI被廣泛使用後，以客製化ASIC取代GPU做AI可能成爲趨勢，一來可能將軟硬體按系統廠所需進行最優化設計，二來也能節省更多成本，因此ASIC業者也表示，近期客戶詢問度提高，未來將有更多應用，催生對算力及ASIC的需求。另AI訓練階段與面向廣大應用客羣的推論階段，所需的算力需求是呈現指數型倍增，未來在應用面、用戶數大幅擴增後，加上ASIC取代GPU進行推論，預期明後年IP、ASIC業者將有望明顯受惠於這波AI商機。

檢測分析前景持續看好，先進製程的持續推進，需要龐大研發投入與資本支出的支持，先進製程的開發成本愈來愈高，一旦犯錯的成本也就愈高，因此良率的重要性將更被強調，尤其到了2奈米的技術節點，使用的核心架構也從最初的平面（Planar），到鰭式（FIN），再到繞式（GAA）的多維度元件架構，而核心架構演進意味着檢測分析的技術、難度、單價跟着提升。

根據國際半導體產業協會數據顯示，採用FinFET製程的5奈米晶片設計成本，已是28奈米的近8倍，更復雜的GAA結構耗費的設計成本只會更多。檢測分析需求與半導體研發費用、資本支出、先進製程投入呈正相關，受消費性景氣需求不振影響有限，且商業模式以收取檢測分析服務之收入，並無實體庫存需要去化或跌價之問題，在目前電子供應鏈庫存調整週期下，較不受影響。看好半導體先進製程演進照亮檢測前景，加上其零庫存經營模式，景氣波動影響有限，同時各國半導體自主化、第三代半導體也將有助於推升檢測分析的需求，而臺灣材料分析大廠也以高度資本支出，及長年技術優勢，建立進入障礙，未來將跟上先進製程腳步，大啖高階檢測商機。