PCB
作者：
製造新觀點
更新日期：
2025 年 12 月 9 日
AI 伺服器的需求如同海嘯般席捲而來，為台灣的 PCB 和 CCL 產業帶來了前所未有的「量價齊揚」榮景。當我們看到台光電、台燿等供應鏈指標股價屢創新高，並被譽為 AI 浪潮下的最大贏家時，我心裡卻浮現一種深深的隱憂：
光環背後，台灣製造業正在承擔一種極其危險的系統性風險。
這場風險並非來自市場需求不足，而是源自兩個關鍵的結構性挑戰，高階材料的寡佔壟斷和極端下的 PCB 成本螺旋，這意味著關鍵 Ultra Low Loss 材料的供應權，集中在少數台灣廠商手中，成為全球 AI 供應鏈最脆弱的單點，而且為了滿足 GPU 的嚴苛要求，PCB 產業被迫進入「極端」模式，這導致良率風險與高資本支出的惡性循環。
從小編的觀點來看，如果我們不能正視這兩個問題，並將傳統的人工排程思維升級為智慧決策中樞，那麼台灣 PCB 產業很可能會從獲利者轉變為高風險的承擔者。於是製造新觀點試著拆解這場系統性製造風險，並找出我們的生存底線。
AI 帶來的「量價齊揚」假象
從 Low Loss 到 Ultra Low Loss
隨著 Nvidia、AMD 的 GPU 運算速度達到 TB/s 級別，PCB 作為承載訊號的基板，其高速傳輸的要求也達到新的極限。我們正處於 M9 時期的關鍵轉折點。無論是層數翻倍的挑戰，AI 伺服器的主板要求已從過去的 8 層板，躍升至 20 層板以上的高速多層板。這不僅是單純的堆疊，更要求每一層訊號的完整性（SI，Signal Integrity）達到前所未有的高度。還是 CCL 的革命，為了應對極高頻率的訊號衰減，CCL 的材料必須從主流的 Low Loss 升級到 Ultra Low Loss。這使得供應商必須掌握特殊的高頻樹脂配方與 T-Glass 玻纖布等關鍵材料技術。
我認為，平均銷售價格的顯著提升並非偶然，它清晰地反映了製造難度的幾何級數增長，這場價格戰，其實是技術門檻戰的結果。
寡佔市場的甜蜜與毒藥
由於 Ultra Low Loss 材料的技術門檻極高，全球能穩定供貨且被國際大廠認證的供應商寥寥無幾，這使得台光電、台燿等台灣廠商在該市場形成了高度集中的寡佔市場，台灣來到了所謂的甜蜜點，高毛利的確立，讓台灣廠商擁有巨大的議價權和獲利空間。這是對過去幾十年技術積累的最高回報。
但相對的，高毛利背後的風險，是當全球 AI 算力都依賴這少數幾家台灣供應商時，我們就建立了 AI 供應鏈最脆弱的單點。一旦這些關鍵廠遭遇天災、火災、人為疏失或地緣政治干擾，對 Nvidia 和微軟等終端巨頭的衝擊將是毀滅性的。
寡佔帶來了短期暴利，卻極大程度地削弱了全球供應鏈韌性。
PCB 成本的困局
從排程到報廢的風險累積
當 PCB 廠商為了滿足 AI 的苛刻規格而被迫進入極限製造模式時，我們正面臨一場空前的「成本螺旋」危機，當薪資上漲、物料上漲，又必須維持利潤的情況下，就會造成價格和成本不斷上升的惡性循環。
AI 運算對主板的要求已從過去 6 層板的伺服器規格，一舉推高到 20 層板、甚至 30 層以上的高速多層板。這已經不只是層數的單純堆疊，它是一場工藝革命。
為了乘載高功率、高頻率的 GPU，我們必須將線寬和線距推向更窄的極限，對訊號完整性的要求達到前所未有的高度。每一層的公差壓縮，都讓製程變數指數級增加，每一次失誤都將導致數十層高價值板材的集體報廢風險。這使得傳統依靠經驗的人工排程與時效控管，已無法承受這種「極端製造」所帶來的潛在成本壓力。
製造難度每增加 10%，失敗風險可能增加 50%。
高昂投入與低良率的惡性循環
雪上加霜的是，這場技術競賽的關鍵材料，正處於供不應求的困境。稀缺資源的爭奪就像是高頻樹脂（T-Glass）和特定等級的 ABF 增層膜，市場上已是搶破頭的稀缺資源。
ABF 載板的良率魔咒，特別是為 AI GPU 設計的 ABF 載板，由於其面積大、走線密、層數多等複雜特性，導致其良率天生低於一般產品。PCB 成本螺旋的鐵三角困局，每一片報廢的板子，都代表著高昂的稀缺材料、高資本機台時間，以及寶貴的產能的同時損失。面對這種高風險、高成本、低良率的困局，傳統的成本計算模型已經完全失效。
我們賺的是 ASP 提升的利潤，但卻承擔著成本螺旋的巨大潛在風險。
良率管理的失衡
在傳統 PCB 製造中，人工排程主要基於交期和機台負荷。然而，在極端製造的環境下，這種模式變得盲目且危險。
我們得認清，我們無法依靠人力去精準預測不同批次的稀缺材料在不同高資本機台上的良率變動趨勢。同樣也無法在幾秒內，調整排程以分散集體報廢風險。所以資源必定會浪費，並且讓我們的時效控管完全失衡。
企業戰略與轉型
智慧排程的唯一生存底線
我們的觀點是明確的，PCB 製造不再是「手動排程」來分配產能，而是需要一個智慧決策中樞來精確計算良率風險、管理昂貴材料的投入時機。面對高階材料壟斷與成本螺旋的雙重夾擊，台灣 PCB 產業需要從根本上進行戰略轉型。
智慧排程的價值必須能夠利用 AI 演算，結合機台歷史數據和材料特性，預測不同規格產品在不同工藝步驟的良率。它必須在最短時間內，完成最佳化排程。並透過數據驅動的生產管理，像金像電、華通等大廠必須將其高資本機台的數據全面數位化，從過去的事後分析轉向即時預防，確保每一分投入的資本都能獲得最大化的產出與利潤。
這是我們維持在 AI 供應鏈中競爭力的唯一生存底線。
供應鏈韌性的兩難
對於台光電、台燿這樣的 CCL 龍頭來說，如何管理其寡佔市場帶來的潛在風險，是長期戰略的重點。他們必須認知到，Ultra Low Loss 的技術門檻並非永久。來自中國或日本的競爭對手，正在加速對高頻樹脂的研發。台灣廠商必須將獲利投入到下一代的關鍵材料研發，持續拉開技術領先優勢。
而對於風險的策略，雖然高毛利集中在 AI 伺服器，但廠商也應將部分資源與產能投入到具有高增長潛力的利基型市場，如車用 PCB 或高階通訊設備，以分散對單一 AI 市場的依賴，確保營收的供應鏈韌性。
最後，政府的責任在於，不應只將目光放在 PCB 成品，而應投入資源扶植更上游的關鍵材料生態系。當 T-Glass 玻纖布和高頻樹脂的技術掌握在台灣廠商手中時，我們才真正掌握了 AI 供應鏈的技術主權。
台灣製造業的下一張考卷
AI 伺服器的浪潮，為台灣 PCB/CCL 產業帶來了巨大的財富，但同時也為我們出了一張關於「製造韌性」的考卷。我們不能讓高階材料的寡佔成為全球 AI 供應鏈的定時炸彈，更不能讓極限製造的壓力，最終演變成拖垮我們的成本螺旋。
我們的觀點很簡單，放棄傳統製造的僥倖心態。 誰能最早建立起能夠管理良率風險與稀缺材料的智慧決策中樞，誰才能真正鞏固在 AI 供應鏈中的競爭力。這才是我們在 AI 時代真正的生存底線，您認為呢？
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