散熱零組件
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美關稅＋中國車市需求偏弱 劍麟上半年EPS1.75元 、年減4成
汽車零組件大廠劍麟（2228）於今（4）日公布2026年上半年合併營收24.41億元，較去年同期減少2.98％；毛利率22％，年減2個百分點；稅後淨利1.39億元，年減40.32％；每股稅後盈餘(EPS)1.75元，年減40.27％。劍麟指出，上半年受美國關稅政策影響，以及中國大陸車市景氣需求偏弱雙重因素，汽車事業部分客戶在訂單排程、庫存調節及新車型拉貨審慎，使得上半年營運較去年同期減少。劍麟主營產品主要分為汽車氣囊零組件、百貨展示架及衣架兩大類產品。其中，汽車氣囊零組件主要以生產膝式、側邊安全氣囊與氣簾系統充氣器殼體，預縮式安全帶精密導管、電子動力輔助方向盤轉向系統零件等汽車零組件為主。劍麟表示，集團仍持續穩固既有國際Tier 1一級品牌大廠的客戶合作關係，並積極推進中國市場業務拓展，以維持汽車事業營運穩健基礎，同時，透過台灣、中國及波蘭多區域生產基地布局，精進各據點生產效率，提升對國際Tier 1客戶的服務彈性與接單競爭力，並強化集團因應全球供應鏈區域化發展之營運韌性。劍麟進一步表示，除穩固汽車事業外，亦積極推進AI伺服器散熱零組件業務，作為集團中長期第二成長曲線，旗下南投二廠建置之伺服器精密金屬加工產線已於第二季逐步小規模生產，後續將持續投入相關產品開發、製程調整與客戶驗證，並視市場需求逐步擴大相關產能配置，藉此拓展非車用市場之中長期業務成長空間。展望2026年下半年，劍麟持審慎樂觀看法，將持續緊密配合客戶全球化供應鏈布局及新車型相關產品開發進度，並積極掌握後續新專案出貨機會，以支撐整體營運穩健發展；另一方面戮力推進AI伺服器散熱零組件業務商業化進程，透過「汽車安全零組件＋AI伺服器散熱應用」雙軌策略，期望為集團中長期營運注入新成長動能。
GTC救市／規格升級台廠搶商機！ 集邦：輝達GB300第三季後出擊
地表最大AI盛會、NVIDIA輝達執行長黃仁勳在加州聖荷西舉辦2025年GTC大會，他在台灣時間19日凌晨的演講，介紹輝達下一代AI晶片Blackwell Ultra，性能是Blackwell的1.5倍，預計今年下半年上市。集邦科技（TrendForce）最新的供應鏈調查報告也顯示，預期今年第三季，GB300系統可逐步擴大出貨規模，黃仁勳表示，Blackwell已全面投產，且需求「令人難以置信」，「我們將輕鬆過渡到升級版 (Blackwell Ultra)」。而Blackwell Ultra首批客戶是AWS、Google雲端、微軟的Azure和甲骨文。TrendForce先前報告提到，AI熱潮帶動整個半導體產業集體向上，去年霸主輝達年成長125%，領先者寡占情況越來越明顯。最新的供應鏈調查，預期輝達將提早於2025年第二季推出GB300晶片，就整櫃伺服器系統來看，其計算性能、記憶體容量、網路連接和電源管理等性能皆較GB200提升，因此ODM等供應商需要更多時間進行測試與執行客戶驗證。觀察供應鏈近期動態，GB300相關供應商將於今年第二季陸續規劃設計作業，其中預估GB300晶片及Compute Tray運算匣等將於5月開始生產，ODM廠進行初期ES(engineering sample)階段樣機設計；預期第三季待機櫃系統、電源規格設計、SOCAMM等陸續定案及量產後，GB300系統可望逐步擴大出貨規模。分析輝達今年出貨情況，HOPPER平台目前仍是出貨大宗，新平台Blackwell則於第一季起逐步擴大放量，預計至第三季整櫃系統出貨量將以GB200為主。得益於DeepSeek效應，近期中國市場對於特規版產品H20需求也明顯提升。接續的GB300有多項規格更新，其中，為搭配機櫃系統，GB300 NVL72的網通設計規格升級，以滿足更高頻寬需求，提升整體運算效能。而BBU(battery backup unit)雖然並非為GB300的標配，但隨著伺服器機櫃功耗持續增加，預期客戶將擴大採用BBU配置。在TDP(熱設計功耗)部分，2024年輝達的主流機種為HGX AI server，TDP落在60KW與80KW間，目前主推的GB200 NVL72機櫃因運算密度大幅提升，每櫃TDP達125KW至130KW。TrendForce預估，GB300機櫃系統功耗將再提升至135KW與140KW間，多數業者將持續採用Liquid-to-Air的散熱方式，確保散熱效果。至於散熱零組件設計，目前GB200的水冷板是搭配一顆CPU和兩顆GPU的整合模組型態，到GB300將由整合模組改為各晶片獨立搭載水冷板，因此會使用更多的QD水冷快接頭，過去GB200的QD供應商以歐美業者為主，預期至GB300後將有更多台廠加入供應行列。不過TrendForce也提到，因DeepSeek效應餘波盪漾，AI伺服器的主要客戶CSP將更重視AI投入成本與效益，可能轉向自研ASIC，或設計相對簡易、成本較低的AI伺服器方案，新產品的供應鏈能否如期完成整備也存在變數，後續進度和客戶需求仍待觀察。