Agentic AI催升CPU需求 ABF及CCL供應鏈迎升級潮

理財周刊/新聞中心 2026-08-17 12:30

▲圖片來源:ChatGPT製圖


生成式AI投資熱潮正從GPU逐步擴散至CPU、ASIC、記憶體與高速網路,隨著AI Agent及推理型工作負載快速增加,原本在AI伺服器中扮演輔助角色的CPU,重要性也重新提升。美銀全球研究預估,2030年伺服器CPU潛在市場規模可望突破2,100億美元,相較2025年約350億美元接近6倍成長,年複合成長率達36%,台灣ABF載板、銅箔基板(CCL)及高階銅箔供應鏈有望迎接新一波規格升級商機;理周投研部表示,過去兩年AI硬體投資焦點多集中於NVIDIA GPU、Google TPU及AWS Trainium等AI加速器,但Agentic AI的出現,可能使市場由過去單純的「GPU超級循環」,逐步轉變為「GPU、CPU、ASIC、記憶體與高速網路同步擴張」,其中最直接受惠的台股供應鏈,可優先觀察欣興(3037)、南電(8046)、景碩(3189)、台光電(2383)、台燿(6274)、聯茂(6213)及金居(8358)。

因傳統大型語言模型訓練大量工作集中於GPU矩陣運算,因此一台AI伺服器可以配置大量GPU,再搭配相對較少的CPU負責控制及資料處理;但AI Agent的運作模式不同,一個Agent可能同時執行資料庫查詢、網頁搜尋、程式運算、API呼叫、檔案處理、RAG檢索、權限驗證,以及不同Agent之間的工作協調。

上述工作並非全部適合交由GPU執行,其中大量系統層級、序列式及控制型運算仍必須依靠CPU處理,因此隨Agentic AI應用增加,CPU可能由過去AI伺服器中的輔助角色,重新成為推理系統的重要運算資源。

美銀最新推估也反映這項趨勢,未來AI資料中心CPU與GPU的配置關係,可能由大型模型訓練階段偏重GPU,逐步朝提高CPU配置比例發展,也使Server CPU重新進入高速成長週期。

CPU出貨翻倍 ABF載板最直接受惠

理周投研部指出,Agentic AI帶動CPU需求增加,台灣最直接的受惠產業就是ABF載板。

高階伺服器CPU、GPU及ASIC均需透過ABF載板連接晶片與主機板,因此每增加一顆高階Server CPU,原則上就會同步增加一組高階封裝及ABF載板需求。若AI伺服器CPU出貨量由2026年約3,800萬顆,逐步增加至2030年約8,200萬顆,單從數量觀察,CPU相關ABF載板需求便具有一倍以上成長空間。而真正值得注意的不只是「CPU顆數增加」,而是新世代CPU所使用的ABF載板面積、層數及製程難度也同步提升。

新一代伺服器CPU陸續導入Chiplet、多晶粒整合、更高I/O數量、更寬記憶體通道,以及PCIe、CXL等高速介面,使封裝尺寸持續大型化,ABF載板也朝更大面積、更多層數及更細線路發展。

全球高階IC載板龍頭Ibiden亦積極擴產,公司於2026年宣布,2026至2028年度將投入約5,000億日圓,擴充AI伺服器及高效能伺服器IC載板產能,顯示高階載板需求已由景氣循環復甦,進一步轉向結構性成長。

換句話說,未來ABF需求可能同時受到:

CPU顆數增加 × 單顆載板面積增加 × ABF層數增加 × 製程難度提高

四項因素推動,因此ABF產值成長速度,甚至可能高於CPU實際出貨量增幅。

欣興(3037)、南電(8046)、景碩(3189) 成ABF三大受惠股

欣興同時布局ABF載板、高階PCB及HDI,如果Agentic AI帶動CPU Server及AI Server同步增加,公司除可受惠處理器載板需求外,高階伺服器PCB及高速運算板需求也可能同步成長,產品布局相對完整。

南電的受惠題材則更加集中於高階載板。2026年AI GPU、ASIC及CPU需求同步增加,高階ABF載板供需逐步轉緊,公司也持續提高高階製程與新產線投資,AI相關產品成為後續營運主要成長動能之一。

景碩則同時具有ABF及BT載板布局,在高階ABF供給逐漸吃緊下,產能利用率及產品組合均具有改善空間。如果AI Agent進一步推升通用伺服器及高階CPU需求,ABF景氣循環可望進一步延長。

理周投研部表示,過去市場主要擔心「GPU搶ABF產能」,未來若進一步演變為「GPU+ASIC+CPU同時增加ABF需求」,高階載板產業可能迎來第二波供需收緊。

CCL吃的是「伺服器增加+材料升級」

相較ABF直接使用於CPU封裝,銅箔基板CCL的受惠模式則較為間接。

CPU本身並非大量使用CCL,而是在CPU安裝至伺服器主機板後,主機板、交換器及各式高速PCB均需要CCL作為基礎材料。

因此CPU需求增加對CCL的傳導路徑為:

Agentic AI增加 → CPU需求增加 → 伺服器及CPU Socket增加 → 主機板與網通板增加 → 高階PCB增加 → 高速CCL需求提高。

而且新世代CPU效能越高,周邊資料傳輸速度也必須同步升級。

CPU必須與DDR5、未來DDR6記憶體、GPU、AI ASIC、SSD、NIC及交換器大量交換資料,使PCIe、CXL及高速Ethernet規格持續提高。

當訊號傳輸速度越來越快,PCB訊號損耗問題也更加明顯,CCL因此必須由一般材料升級至Low Loss、Ultra Low Loss,甚至M8、M9等級高階材料。

聯茂也持續開發伺服器使用的超低損耗與低介電材料,以因應高階雲端伺服器及高速網路需求。

因此Agentic AI帶給CCL產業的真正商機,不只是伺服器數量增加,而是:

伺服器台數增加+PCB層數增加+板面積擴大+CCL材料等級提高。

其中材料升級尤其值得注意,高階M8、M9材料單價及產品組合優於傳統伺服器材料,一旦滲透率提升,對CCL廠營收及獲利的貢獻可能高於單純出貨面積增加。

高階CCL族群中,台光電(2383)領先 台燿(6274)、聯茂(6213)同步受惠

台光電目前在AI伺服器高階材料布局最為領先,2026年7月營收192.07億元、年增129.4%,累計前7月營收995.49億元、年增89.4%;第二季基礎設施相關產品營收比重已達75%至80%,M7以上高階材料占比約60%至65%,產能利用率維持高檔。

如果Agentic AI使CPU Server重新進入快速成長期,台光電的市場將由目前GPU、ASIC等AI伺服器,進一步向高階CPU Server主機板擴散,受惠範圍也將更加全面。

台燿則長期布局高頻高速CCL,M8等級材料已陸續切入ASIC伺服器、交換器等產品。未來CPU數量增加,同樣會推升高速主機板、網卡及交換器需求,因此也將受惠整體資料中心傳輸規格升級。

聯茂則可觀察高階伺服器及PCIe相關材料滲透率,如果Agentic AI帶動通用Server重新恢復成長,相較單純GPU平台題材,公司反而可能獲得更廣泛的伺服器主機板需求。

CCL再往上游延伸,另一項值得注意的產品就是高階銅箔。

隨PCB傳輸頻率提高,高頻訊號會受到Skin Effect影響,銅箔表面粗糙度越高,訊號傳輸損耗也越明顯,因此AI伺服器及高速交換器逐步增加HVLP等低粗糙度高階銅箔用量。

台灣相關受惠者以**金居(8358)**較受到市場注意。

金居目前積極提高HVLP3、HVLP4等高階銅箔產能,並規劃新廠增加HVLP產線,以因應AI伺服器、GPU及高速交換器需求。

如果Agentic AI帶動CPU伺服器數量增加,並同步促使PCIe、CXL及高速Ethernet規格升級,HVLP銅箔需求將由原本GPU伺服器逐步向整體資料中心擴散。

AI硬體進入第二階段 CPU成ABF新增量

理周投研部指出,過去市場談到AI載板,第一時間多想到NVIDIA GPU、Google TPU與AWS Trainium等AI加速器,但Agentic AI快速發展後,Server CPU可能成為2026年以後另一條重要需求曲線。

這項改變對ABF產業尤其重要。

GPU及AI ASIC本身已大量使用大型、高層數ABF載板,如果未來CPU需求由每年3,000萬至4,000萬顆規模逐步提高至8,000萬顆以上,同時CPU又朝Chiplet、大尺寸及高層數封裝發展,ABF產業可能由過去AI GPU單一動能,進一步演變成:

GPU+ASIC+CPU三條需求曲線同步向上。

全球龍頭Ibiden已透過大規模資本支出提前布局,台灣欣興、南電、景碩也持續投入高階載板產能,反映供應鏈對高階運算載板的長期需求能見度正在提高。

從台股產業鏈來看,Agentic AI帶動的CPU復興,受惠順序可依序觀察:

第一層:ABF載板——欣興、南電、景碩

CPU出貨增加即可直接推升高階載板需求,加上Chiplet、封裝大型化及多層化,單顆CPU載板價值也同步提高。

第二層:高階CCL——台光電、台燿、聯茂

受惠伺服器數量增加,以及PCIe、CXL、高速Ethernet規格升級,帶動M8、M9及超低損耗材料滲透率提高。

第三層:上游高階材料——金居及高階玻纖布供應商

受惠HVLP銅箔、低介電玻纖布等材料升級,成長動能來自高速傳輸規格提升,而非單純伺服器台數增加。

理周投研部表示,目前市場對ABF的投資印象仍主要集中於GPU與ASIC,但如果2030年Server CPU市場規模真的朝2,100億美元發展,未來高階載板新增需求來源將不再只有AI加速器;AI硬體超級循環可能正從第一階段的「GPU增加」,逐步進入第二階段的「GPU、CPU、ASIC、記憶體、高速網路與整台伺服器同步升級」;相較只依靠GPU出貨增加,這種全面性的資料中心系統升級,對台灣PCB產業鏈影響可能更加廣泛,也有利ABF載板、高階CCL、HVLP銅箔及高階玻纖材料的需求週期進一步拉長。

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