566.【達人聊產業】從半導體材料業者，走進第一線 AI 產業分析 ft. SemiVision 創辦人 Jett

財報狗 · 2026-09-20

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從材料貿易到矽光前線：SemiVision 揭密半導體產業分析師的實戰筆記

半導體產業研究團隊 SemiVision 創辦人 Jett 分享從家族材料貿易背景到創立國際級分析平台的歷程。他指出，隨著 AI 需求爆發，先進封裝與矽光子技術已成為未來三到五年的產業熱點，但標準化缺失與產能滿載仍是新創面臨的巨大挑戰。

從工程師到分析師：SemiVision 的創立與台灣半導體材料的國際推手

在台灣，半導體知識幾乎已成為全民常識，但在海外仍有許多國家對這個領域極為陌生。SemiVision 的創辦人 Jett 表示，團隊成員原先都是半導體業界的工程師，因為深感產業高壓，加上希望推動台灣半導體材料的自主化，於 2024 年底正式成立了這個品牌。

有別於一般分析機構，SemiVision 主要撰寫英文內容，目標受眾是海外客戶。Jett 提到，團隊初期只是不斷在社群平台上強調台灣半導體的重要性，沒想到引來大量外國企業的私訊諮詢，這讓他們決定將公司正規化，專門提供產業分析服務。

Jett 自己的背景也相當特別，大學在澳洲就讀，回台後因家族從事半導體材料貿易，代理美國化學品，讓他對半導體後段材料非常熟悉。他觀察到，前段製程已被大廠壟斷，機會有限，但先進封裝與矽光子領域正處於百家爭鳴的階段，充滿各種可能性。

半導體材料科普：永久財與間接財的投資門檻

談到半導體材料，Jett 解釋了「永久財」與「間接財」的關鍵差異。永久財是指製程完成後會留在晶片上的材料，例如用於車用或 AI GPU 相關的元件，其信賴性要求極高，驗證時間可能長達三千甚至一萬個小時。

他進一步指出，永久財最難的門檻在於需要終端客戶認證。由於台灣的晶圓代工或先進封裝廠都是按照客戶的「泵表」（BOM，物料清單）進行採購，代工廠不會自行更換材料。這意味著材料商不僅要說服代工廠，還必須打通美國等終端客戶的關卡，才能順利量產。

相較之下，間接財如切割膠帶、研磨膠帶等耗材，雖然不會留在產品上，但同樣扮演關鍵角色。Jett 認為，隨著先進封裝技術的發展，後段材料的機會遠大於前段，這也是 SemiVision 專注於此領域研究的原因。

從工廠品質到產業視野：分析師的 Channel Check 與 SemiCon 展會觀察

從業界工程師轉變為全職分析師，Jett 最大的感受是視野的轉變。以前在工廠只專注於品質穩定與交貨，現在則需要大量參加會議、認識更多人脈，進行所謂的「Channel Check」，以比對資訊並判斷未來趨勢。

談到剛結束的 SemiCon 展會，Jett 直言人潮越來越多，三天展期根本看不完，建議主辦單位明年可考慮延長為四天。他觀察到，技術論壇與攤位同步進行，使得時間非常緊湊，但這也反映出半導體產業的熱絡程度。

對於展會內容，Jett 認為先進封裝與矽光子雖然已討論許久，但今年的量子專區讓他印象最為深刻，顯示量子技術未來極具潛力。

量子技術與產能瓶頸：新創在滿載時代的生存法則

Jett 特別提到 SemiCon 今年新設的量子專區，認為量子技術在軍用與研究領域潛力無窮，但需要國家力量投入才能推動。他透露，政府已成立量子技術推廣辦公室，意味著將有預算投入，但台灣目前面臨人才外流的問題，許多量子領域的博士生選擇前往美國從事國防相關工作。

在量子加密方面，PQC（後量子密碼學）演算法近期備受關注，預計在 2028 至 2029 年將廣泛應用於記憶體加密。然而，Jett 也點出一個現實問題：台灣半導體產能目前極度滿載，無論是先進封裝還是晶片製造，廠商根本無暇顧及新創的小量訂單。

他形容這是一個「稀缺產能的價值」時代，新創公司若拿不到產能就無法成長，但若能卡到一點點稀缺資源，反而會變得非常搶手。

報告選題與讀者偏好：大公司與股票代碼才是流量密碼

SemiVision 至今已發表超過 400 篇文章，Jett 透露選題的關鍵在於觀察讀者喜好。從後台數據與客戶 Email 網域分析，讀者多為業界人士，來自 輝達、台積電、英特爾 等大公司。

他發現，讀者最感興趣的內容是大公司的動態，例如 輝達 或 台積電 在做什麼，因為即使是同公司的員工，也不一定了解其他部門的發展。此外，有股票代碼的公司也較容易獲得關注，冷門或未上市的小公司則較難吸引讀者目光。

在內容產出流程上，SemiVision 緊跟 IEEE、OCP、Semi 等國際論壇的年度活動時程。Jett 也提到，Touch Taiwan 展覽正從顯示器轉型為先進封裝與矽光子展，明年將分為「先進封裝設備展」與「矽光子展」兩個展會，顯示產業趨勢的轉變。

全球展會取捨與台灣全民半導體奇蹟

SemiVision 團隊經常奔波於全球展會，Jett 表示，若論壇報告可線上取得，他們就比較不會親自到場；但若資料未公開，則必須到場聆聽。其中，日本 SemiCon Japan 是他們每年必去的重點展會。

Jett 分享了一個有趣的觀察：一位日本教授來台參加論壇時，驚訝地發現台灣電視主播竟然能講解 CoWoS 先進封裝技術，這在日本絕對不會發生。他笑稱，台灣的半導體知識已成為「全民常識」，這在全球是相當獨特的現象。

這種全民對半導體的高度關注，也讓台灣在全球供應鏈中佔有獨特的軟實力優勢。

媒合角色與資訊可信度：從歐洲新創到台灣供應鏈的橋樑

SemiVision 不僅提供分析報告，更扮演著媒合的角色。Jett 形容自己的工作有時像「相親」，需要為歐洲新創與台灣供應鏈牽線。他坦言，歐洲企業研發能力強，但台灣廠商希望快速量產、立即有收入，雙方觀點不同，因此他常需要先幫客戶「打預防針」，降低期望。

在資訊可信度方面，Jett 認為技術論壇的內容通常較為嚴謹，因為台下坐滿專家，不太可能「碰風」；但募資或產品發表會的內容則需謹慎看待。他特別重視 IEEE 等學術論壇的論文，因為有數據佐證，可從中觀察大公司的技術路線。

談到矽光子，Jett 強調測試是目前最大的瓶頸。由於光測試速度慢且缺乏統一標準，各家設計不同，設備商面臨「壓錯寶」的風險。他認為，在標準化之前，設備商必須與多家公司合作，才能降低風險。

矽光瓶頸與標準化：等待 NVIDIA 的量產訊號

矽光子測試的複雜度極高，需要同時懂光學與電學，Jett 指出，目前有能力投入的廠商不多，且單一公司難以獨立完成，通常需要與 泰瑞達 等多家設備商合作。他認為，最終還是要與 輝達 等終端客戶緊密連結，才能掌握規格方向。

目前矽光子產業最大的瓶頸是缺乏標準化，大家都在等待 輝達 的量產訊號。Jett 解釋，一旦 輝達 的量出來，產業就會有明確的跟隨目標，否則各家只能「兩面壓寶」，同時押注不同技術路線。

他也提到，作為分析師，發文內容需格外謹慎，因為資訊可能被轉貼或竄改，甚至引來大公司法務的關注。因此，SemiVision 的內容多以公開資訊為主，避免觸及敏感細節。

產業研究 vs. 投資研究：AI 時代的資訊價值與法務風險

Jett 清楚區分 SemiVision 的定位是「產業研究」而非「投資研究」。他們不會去計算產能利用率或擴產線等敏感數字，而是專注於技術趨勢與產業方向。他透露，雖然團隊本身不做投資，但有許多投資機構使用他們的服務。

在 AI 時代，Jett 感受到明顯的衝擊。過去他們會製作上百頁的技術報告，但現在客戶直接說「我用 AI 就好了」，轉而要求提供 AI 無法取得的獨家觀點。這促使 SemiVision 更專注於線下 Networking 與資訊源頭的掌握。

他坦言，最大的競爭對手其實是 AI，因為 AI 讓資訊獲取變得極為容易。但半導體領域的複雜性在於，AI 對單一技術很懂，卻不一定能將跨領域的知識融會貫通，這正是人類分析師的價值所在。

台灣供應鏈的無可取代：從 Super Hard Run 到美國成本差距

Jett 對台灣供應鏈的靈活性與效率讚不絕口，形容台灣廠商願意為客戶進行「Super Hard Run」，晚上送件、白天就能交貨，這種速度在歐美幾乎不可能實現。他認為，這也是許多外國公司選擇來台設立據點的原因。

他舉例說明台美成本差異：在台灣，半導體耗材一天可載運三到五趟，但在美國，受限於司機工時保護與距離，兩天才能載一趟，成本差距極大。這種供應鏈的密集與彈性，是台灣短期內難以被取代的競爭優勢。

SemiVision 未來的發展方向將更側重於線下 Networking，因為這種人際網絡的建立是 AI 無法取代的。Jett 認為，掌握資訊源頭才是產業分析的護城河。

未來三到五年熱點：先進封裝與 3D 堆疊的確定性機會

展望未來，Jett 明確指出半導體的研究重心將在先進封裝與矽光子上。他解釋，前段製程如兩奈米以下已幾乎由 台積電 獨霸，其他人沒有機會；但封裝涉及載板、PCB 等多種廠商的組合，變數多、機會也多。

他觀察到，3D 堆疊是今年的熱門話題，特別是記憶體與邏輯晶片的堆疊，如 HBM 相關技術。雖然難度極高且散熱問題未解，但受限於空間，堆疊是必然趨勢。不過他也坦言，目前產能滿載，廠商忙著滿足現有需求，新技術的量產時間可能比預期更晚。

Jett 建議投資人可以觀察 輝達 生態系中的關鍵公司，以及矽光晶片設計商的動態，這些都是追蹤產業變化的領先指標。

AI 時代的學習心法：從《園丁與木匠》看好奇心培養

Jett 推薦《園丁與木匠》一書，認為在 AI 時代，教育應像園丁一樣提供環境讓孩子自由發展，而非像木匠般按圖施工。他強調，好奇心是 AI 時代最重要的能力，因為 AI 可以回答任何問題，但提出好問題的能力需要培養。

他分享自己的學習心態：知識應從日常生活中累積，不要目的性太強。例如在餐廳看到食材，可以透過 AI 引導孩子學習，讓知識在潛移默化中沉澱，終有一天會融會貫通。

對於大學教育的轉變，Jett 觀察到教授們開始要求學生進行實作專案，而非僅撰寫論文。因為 AI 能輕易完成文書工作，但親手做出產品的經驗是無可取代的，這也是未來人才的核心競爭力。

結論

從材料貿易到矽光前線，SemiVision 的旅程反映了台灣半導體產業的縮影。在先進封裝與矽光子技術的浪潮下，台灣供應鏈的彈性與速度仍是全球最強護城河，但標準化缺失與產能排擠效應也為新創帶來挑戰。投資人在關注 台積電、輝達 等龍頭之餘，也應留意封裝材料與測試設備領域的結構性機會。

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