聯電法說會｜砸千億搶AI商機！矽光子擴產至2030　TFLN技術領先同業

以下為聯電法說會法人問答環節重點整理：

矽光子月產能規劃1.8萬片　新加坡、台南分工擴產

針對追加資本支出及未來產能規劃，王石表示，聯電正加速特定投資，主要因新成長業務從技術開發邁向商業執行的速度，快於原先預期的產能路線圖。

隨AI基礎設施提高對頻寬、電源供應、記憶體效能及系統整合的要求，客戶合作已從認證階段推進至量產爬坡與產能規劃，部分產品進入量產，其他產品也陸續完成設計定案及客戶驗證。

依現行規劃，聯電矽光子月產能目標為1.8萬片、3DTC深溝槽電容及矽電容2.2萬片、TFLN調變器2萬片。

生產基地方面，矽光子將以新加坡廠區為主要據點，矽電容集中於台南廠區，TFLN則由既有8吋晶圓廠負責。

相關設備預計2028年底開始安裝，延續至2029年，目標2030年達完整規模。聯電正與設備供應商協調，希望加快設備交付及安裝時程。

王石強調，此次並非全面性擴產，而是將資金投入具有客戶需求支持的成長機會。

12吋PIC支援1.6T光通訊　TFLN開發進度領先同業

針對矽光子技術競爭力，王石表示，聯電當初決定直接投入12吋光子積體電路（PIC）平台，而未先經過8吋平台開發，目前已展現成果。

王石指出，12吋PIC技術在多項關鍵參數展現優於競爭對手的效能，包括傳播損耗（propagation loss）等指標，製造良率也已達量產水準，可支援現階段1.6T光學應用及下一代產品需求。

聯電近期更取得重要里程碑，包括多家大型雲端服務供應商完成1.6T光收發器平台驗證。

至於TFLN，聯電開發進度明顯領先同業，客戶也看好TFLN調變器與12吋PIC平台整合的效益。

聯電先前已宣布旗下子公司聯穎光電與Hyperlight合作，隨著技術成果逐步獲得驗證，目前除了Hyperlight，也有多家不同客戶對TFLN解決方案表達高度興趣。

此外，聯電布局的混合鍵合（Hybrid bonding）及晶片對晶圓（chip-to-wafer）先進封裝技術，也有助於提高整體解決方案競爭力。

3DTC完成設計定案　矽光子擴產需求仍超過供給

先進封裝方面，王石指出，聯電針對AI及伺服器應用，採用獨立3DTC解決方案的首款中介層（interposer），已完成與主要客戶設計定案，客戶討論重點也從技術驗證轉向產能與需求規劃。

此外，聯電客製化記憶體堆疊解決方案已通過初步客戶驗證，以滿足AI推論日益增加的記憶體頻寬需求。

針對法人關注同業同步擴充矽光子及先進封裝產能，是否造成未來供過於求，王石表示，目前不認為聯電擴產速度超前市場，因為相關AI基礎設施需求成長，仍快於經認證產能增加速度。

不過，聯電將持續觀察同業擴產、產業新增供給時程，以及終端市場需求與整體產能增加的速度。

王石強調，聯電採取分階段、審慎且有紀律的擴產策略，相關投資均有客戶需求支持，並與產品路線圖及量產規劃連結。

即使完成目前規劃的擴產，依現階段客戶需求評估，預期需求仍將超過聯電規劃產能。

矽光子2027開始放量　新業務毛利率優於公司平均

法人關注，聯電追加資本支出後，未來幾年的實際支出時程，以及矽光子、TFLN與矽電容等新業務逐步放量後，能否維持高於公司平均的毛利率。

王石表示，目前董事會已核准相關投資預算，公司正與設備供應商協調，希望加快設備交付及產能建置時程。

由於不同技術的產能將分階段導入，相關設備與投資時程仍在協商，因此目前尚無法提供更明確的年度資本支出數字，預計2027年第一季可進一步說明下一階段規劃。

王石指出，矽光子業務預計2027年開始放量，先進封裝則因技術成熟度不同，預計2028年接續成長。不過，2027年仍受限於現有產能，新增產能要到2028年底才會陸續到位。

至於獲利能力，王石表示，依目前財務模型估算，這些新業務的毛利率將高於聯電現有公司平均水準，即使考量新增產能帶來的折舊負擔，仍預期對整體獲利具有正面貢獻。

財務長劉啟東補充，若在相同條件及製程節點下比較，新業務的獲利曲線也優於過去22／28奈米製程。

聯電押注1.6T升級3.2T光通訊

法人關注，近期資本市場對AI基礎設施投資的持續性出現疑慮，包括融資及相關資本支出問題，若未來AI資料中心建設放緩，是否影響聯電相關業務需求。

王石表示，聯電加速投資的AI業務並非泛指整體AI市場，而是聚焦特定技術及應用，包括矽光子、光通訊與先進封裝等領域。

王石指出，光通訊市場目前才剛開始放量，矽光子屬於聯電及整體產業正在進入的新市場，相關技術具有取代既有解決方案的機會，包括聯電布局的PIC平台及TFLN技術。

隨著產業逐步邁向1.6T光通訊，未來進一步升級至3.2T，聯電預期相關需求將持續強勁。

先進封裝方面，深溝槽電容（DTC）及矽電容解決方案，可應用於不同系統的電源整合，相關需求也將持續推動產業發展。

王石強調，真正驅動需求的是運算能力、電力及傳輸速度，聯電關注的並非一般GPU需求，而是支援未來AI系統發展的技術升級，包括更高速的光學連線及更高效率的系統電源整合。