未來趨勢AI基礎設施
AI工廠投資從GPU外溢到封裝與光通訊，台灣供應鏈迎來擴產週期
結論先講：AI基建競爭正從買GPU擴大到載板、封裝、測試與CPO。輝達揭露的供應鏈規畫中，矽品CPO光引擎產能目標到2028年底放大30倍。這些都是未來目標，需求、良率與交付能否同步仍是風險。
30倍
矽品CPO產能目標
4倍
Amkor中介層產能目標
14天
DSX POD啟動主打時間
[ 3 個快取重點 ]
01
載板、先進封裝、IC測試與CPO四條供應鏈都被列入擴產規畫。
02
DSX POD以預先配線與驗證的模組，把傳統可能六個月的現場整合主打縮至14天。
03
尚未定案：倍數多為2027至2028年的產能目標，實際利用率要看AI需求與產品良率。
01瓶頸正在往外移
GPU數量增加後，資料傳輸、封裝密度與測試能力都可能成為新瓶頸。供應鏈投資因此不再只集中晶圓製造。
02 擴產目標
2027年
京元電子相關產能規畫增至2倍
2027年中
矽品CPO光引擎目標15倍
2028年底
矽品目標進一步增至30倍
全部為規畫或目標，尚未實現。
02速度與利用率要一起看
擴產能搶到交付窗口，也可能在需求降溫時留下折舊壓力。投資人要追的不只是產能倍數，還有訂單與稼動率。
Bottom line
當AI工廠變成系統工程，最稀缺的不一定是單顆晶片，而是把所有零件準時接起來的能力。
- 原始報導
- 科技新報
- 改寫方式
- 快取新聞不轉載原文。我們讀完原始報導後，用自己的話重寫成結論、三個重點與一張圖。數字均取自上列來源，未經我們獨立查證。
- 單位
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