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AI消息滿天飛游龍戲鳳

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相關個股:南港(2101)

陳良基:台灣端的AI非常強 有發展性
2017/5/31 14:34

(中央社記者邱柏勝台北31日電)科技部長陳良基今天參訪2017台北國際電腦展,他受訪時表示,台灣AI在「雲」的部分確實難以跟世界大公司競爭,但在「端」的部分非常強,這是大數據擷取的觸角,台灣仍有發展性。

陳良基今天赴南港展覽館參訪2017台北國際電腦展(COMPUTEX 2017),參訪10餘個廠商展區,途中接受媒體採訪。他表示,應用AI人工智慧的產品陸續出現,這次電腦展看到很多產品的設計,都有AI的影子在裡面,且軟硬體整合非常強,顯見台灣科技業的產品設計,已經跟得上世界的腳步。

媒體提問,日前創新工場董事長暨首席執行官李開復提及,台灣沒有條件發展AI。對此陳良基表示,人工智慧的範疇很廣,而且20年前大家在談「網路是什麼東西」,當時也有人說台灣在網路沒有機會,結果現在每個人都在用網路相關的東西,「AI其實也是」。

陳良基說,AI包含「雲的AI」與「端的AI」。在雲的AI部分,特別是系統整合,需要很多大數據,台灣確實難以跟世界上的大公司競爭。但相對而言,台灣在「端的AI」部分非常強,如果能讓端點與人工智慧相結合,這是大數據擷取最重要的觸角,台灣還是很有發展性。「我也看到李開復的臉書,那就是個期許吧,台灣在未來AI產業應該要適當選擇」。

陳良基表示,科技部已向行政院持續爭取每年10億元左右的經費,協助AI核心技術與產業鏈開發,希望在AI科技研發上,做產業的最強後盾。他指出,目前AI核心部分投入預算約50億元,智慧機器人也有20億的經費投入,未來希望相關產業鏈核心技術部分,每年能有10億元以上的投入,4年希望能達到將近40至50億元左右。

對於台灣AI人才外流,陳良基認為,AI市場本來就在全世界,台灣也是放眼國際市場,8成以上廠商都是以國際市場為標的,「對台灣來講,沒有舞台大小問題,只有產業在做技術研發時的企圖心大小問題。」科技部會與產業努力營造適合的環境,讓尖端AI人才能在台灣掌握軟硬體整合的強項,如此人才就會往台灣聚集。1060531

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7年前 陳良基部長 就看到未來 加緊培訓人才

2024/05/28 11:05:30
經濟日報 王郁倫/台北即時報導

出租算力的雲端服務商成AI時代新商業模式!輝達(Nvidia)正大力扶植 GPU 雲端託管商,並投資雲端串流服務業者,以推動各國雲端算力基礎建設,業界認為,隨北美四大雲端巨頭都自研AI晶片,輝達正積極優先提供H100及B100等繪圖卡給各國在地雲端服務商,業者估一座 GPU 資料中心投資18~24個月就能回本。

正崴(2392)集團董事長郭台強27日宣示,將向華碩(2357)採購千張H100顯示卡,打造全台最大AI算力中心,業者指出,亞洲出租算力的「雲端託管型資料中心」如雨後春筍,預估投資18∼24個月就能回本,已成AI時代最新生意,正崴與優必達合資共管「優崴超級運算公司」,而瑞昱集團也投資弘憶(3312)砸6億元左右建立55台H100伺服器的算力中心。

不只是正崴或輝達看好雲端託管商,目前國際市場對投資AI運算中心都興致勃勃,不少更是先前加密貨幣挖礦業者「轉行」,如新創 CoreWeave 就剛完成融資,計畫年底前興建14資料中心,Lambda Labs、Together AI也都擴張 GPU 機房建置並獲得大量注資。

優必達持是雲端串流服務商,此次持有優崴超級運算中心49%股權,本身在日本跟台灣有自建 IDC(資料中心機房),今年3月才剛獲得輝達逾1億元的投資,由於手握遊戲與電信類大客戶,優崴算力一但上線,預期很快可以開始有收入。

業者指出,由於算力投資成本昂貴,許多企業在訓練AI模型或做研究時,會選擇租賃雲端算力,而 AWS 跟 Azure 等雲端服務商費用昂貴的多,一則外電分享,向 CoreWeave 租用 Nvidia A100 40GB的費用為每小時 2.39 美元, Azure 以相同 GPU 的租金每小時為 3.4 美元, Google Cloud 每小時要 3.67 美元,甚至連微軟都跟 CoreWeave 合作。

根據正崴規劃,優崴第一期預估裝置H100-128台AI伺服器,包含建置1024張顯卡,後續也將導入最新的GB200的AI運算基地,總預算20億元,硬體將向華碩採購,而弘憶則是跟美超微採購,華碩集團本身台智雲也有營運算力中心,提供算力租賃服務,台廠目前沒有公布費用計畫,但台智雲先前有推出針對中小型新創的友善費用方案。

AI出租經濟來臨!隨AI應用增加,算力需求暴增,各地興建超級算力中心案量鋪天蓋地,催動伺服器採購一波波,部分業者透露:算力一上架就被買走,由於投資回本快,東南亞電力充足國家如馬來西亞及中東都有 GPU 資料中心建置案發生。

但業者也直言:這樣的商模在東南亞很適合,台灣電力供應是否能負荷過多 GPU 資料中心,未來仍需觀察,而綠電 GPU 算力中心成本如何也待優崴公布。

另一方面,國際也傳出隨四大雲端中心自研AI晶片加速算力供應團隊,成本有望比向輝達採購GPU便宜,未來 GPU 算力租賃費用或將下降,屆時將對這波 GPU 資料中心新創帶來價格壓力,GPU 算力出租會是長期生意抑或會泡沫化,目前仍是爭執不休的話題。


正崴打造 AI 綠能運算中心 較輝達Taipei-1算力翻倍稱霸亞洲
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正崴 有綠能加上GPU 資料中心 股價3級跳
迎接AI世代及大電力時代,正崴集團帶領旗下森崴能源打造台灣成為人工智慧(AI)革命基地,將建置台灣最大的AI綠能運算中心。

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游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:45:31


買一座LTPS設備,要700億,量產不保證能賺錢.
買一座AI資料中心的設備,不知要幾百億?

黃仁勳估計,資料中心業者一年將花超過 2,500億美元 升級至輝達專門研發的加速運算元件。他相信,這個市場一年有望成長最多25%。


微軟表示,上季資本支出140億美元,預計將因投資AI基設而「大幅增加」。
Alphabet本季支出年增91%至120億美元,預期下半年將「達到或超過」該水準。

Meta想積極投資AI研究和產品開發,預計今年資本支出高達350億至400億美元。


游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:47:46


Nvidia 上季財報重點
營收: 260.4億美元,比去年同期增長262%
淨利: 148.8億美元,比去年同期增長超過七倍
EPS: 6.12美元,遠高於華爾街分析師預期的5.60美元
資料中心業務收入: 226億美元,較去年同期增長427%

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游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:48:58


AI技術持續神速突破,正貫穿軟硬體並跨各行產業應用,由數位化升級到AI化,帶來人類生活與產業的各種變革。

AI技術持續神速突破中,已然成為全球數位化的主流,也正貫穿軟硬體並跨產業應用,從關鍵零組件、智慧裝置、軟體、平台、應用服務等,正在形成人工智慧產業生態。AI技術持續進步,融合各種新舊技術如雲端、物聯網、大數據、VR/AR/XR等成為各種AIoT新應用,AI成為各行各業的數位化升級到AI化,帶來人類生活與產業的各種變革。

AI整體趨勢方向:市場規模預測與重點投資項目

全球市場規模軟體占大宗,亞太市場正崛起中。根據IDC分析,全球人工智慧整體市場營收(涵蓋軟體、硬體、服務),2021年達3,169億美元,預估2022 年將達4,328 億美元,年成長率近20%,也預估2025年將破7,000億美元。軟體仍占大宗,涵蓋四個次軟體領域,以2021年為例,各自市場占比優先順序為: AI應用占近49%位居第一、其次AI系統架構軟體占35%、第三是AI應用開發與部署軟體占12%、第四是AI平台約4%。而在亞太市場正開始崛起,2021年營收達766億美元,占全球AI軟體市場1/4,顯示亞太地區的AI軟體發展也居全球舉無輕重的地位。
全球投入人工智慧重點項目與優先順序

根據調查全球私部門投資在人工智慧項目中的前五大依序為:醫療和保健類、資料管理、處理和雲端運算、金融科技、零售、影音視訊,如圖2所示。值得注意的是,多數企業體認到資料在發展人工智慧的重要性,將相對過去更願意投資在資料領域,不論是大數據、小數據(Small Data)、厚數據(Thick Data)、快數據(Fast Data)等都有AI的角色,特別是在發展資料驅動型人工智慧(Data-Driven AI)最初都要從原始數據(Raw Data)開始,再一步一步進行不同階段的資料分析,如描述型分析、診斷型分析、預測型分析及指示型分析等再結合不同的AI演算法來達到。


游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:49:38


AI未來四大發展方向:分散式AI、生成式AI、可信任AI、永續AI

歸納AI市場趨勢與長期AI技術發展觀測,預估AI未來二至三年將朝向四個發展方向:分散式AI、生成式AI、可信任AI、永續AI,以下個別分析如下。

分散式AI:Edge AI 2.0 是邊緣協作的關鍵

邊緣AI由於不用上雲端,達到即時回饋、隱私保護、彈性客製化等。目前Edge AI發展已從AI晶片層次邁向AI演算法在邊緣端、裝置端處理分析終端或網絡上所產生或收集的數據,因此企業可以在邊緣端做不同等級的AI運算、分析和模型,如圖4。因永續議題興起,也開始追求減少AI模型訓練時間及資源需求(如算力、時間、資料等),達到低資源需求的分散式運作,此建議兩種思維作法:
1.追求最適化算法:隨著資料量持續成長下,深度學習DL擅長處理巨量且非結構數據,傳統機器學習ML仍然比DL更為實用,ML更透明、具可解釋性、較節能,ML 和 DL 各有優點互補,因此需考量應用場域中的資料特性和限制、算力需求等,結合並用;
2.減少訓練AI之消耗:如現況數位裝置的普遍問題是App支援跨裝置,缺乏彈性,造成部分能耗,如從高階到低階手機,不同硬體資源適合的最佳AI神經網絡架構差異很大,為因應各種裝置情況須從零開始重新訓練,加上大數據處理及AI模型訓練建置等成本,多導致過度能源消耗。因此可以建置一個訓練支持多場景配置架構(Once-For-All,OFA),設計一次性網絡,直接部署在不同架構配置下,分攤訓練AI成本與能耗,讓AI模型架構須能依據狀況進行彈性調整達低能耗。


游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:50:08


歸納未來AI分散式運作系統架構軟體發展三面向

1.分散式系統架構:增強AI系統韌性與安全、顧及隱私保護、異地備援等,將朝向去中心化部署;
2.邊雲協作:目前多運用聯邦式學習的特點在於不同邊緣裝置可以在不分享本端資料的條件下,也能在雲端上共同參與AI模型訓練與學習,並持續追求AI模型最佳化,在各地邊緣裝置也能同步從雲端下載最新、最好的AI模型。同時依據資料運作的層次來決定聯邦式學習的運作層次,例如在終端(On-Device)、邊緣(Edge-Based)、雲端(Cloud-Based)這三種層次上,都可以進行AI模型訓練與學習,達到邊雲協作的境界,如圖4所示。
3.虛實整合:能運用AI軟體快速進行各種感測器與智慧裝置的AIoT化等布建,並能依據各種情境設計出實體與數位同步運作的人機協作之AIoT系統,以因應未來數位分身(Digital Twin)及元宇宙等應用。


游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:50:46


生成式AI:正在快速衍生新應用市場

Generative AI目前幾乎是AI創造力的代名詞,其原理是透過生成網路(Generative Network)與鑑別網路(Discriminating Network)進行博弈競賽,AI藉此過程中創造出各種虛實多元的可能性,如圖5。目前生成式AI可以處理文字、語音、聲音、圖像、音樂、視訊、生理感測等,可以寫文章、編故事、虛擬人物、影音創作、數位設計、資料擴增、程式設計等,也可以發展各種數位工具,正快速衍生各種新應用市場,如智慧醫療影像、新藥開發、實體商品虛擬化、機器人模擬器以及現在很熱門的元宇宙。

在AI元宇宙生態系架構中,可協助元宇宙發展軟硬整合的平台,AI在跨軟硬體可同時發力, AI晶片負責支援不同的算力需求,而AI演算法從感測資料、認知學習、模型建立與維運,去連結具體應用場景,特別是能依據不同的終端設備入口與介面來設計人機互動方式並且創造新服務,如圖7。AI是元宇宙的大腦,會成為元宇宙的管理者,但關鍵在於是否能發展出可交換或協作的AI工具或標準,同時在虛實整合的世界裡必須要以人類使用者體驗為中心,達到AI個人化體驗。


可信任AI:將促使AI新解決方案或驗測工具興起

人工智慧的黑盒子是AI發展的痛點之一,隨著AI應用百花齊放,企業也開始評估導入AI所帶來的問題如網絡安全、人身安全、合法性、可解釋性、隱私保護、資料偏誤、公平性、多元性、對環境所帶來的負面影響等,這些皆屬於可信任人工智慧(Trusted AI/Trustworthy AI)範圍,國際上從2018年迄今從可解釋AI(Explainable AI)、負責任AI (Responsible AI)、可信任AI等相關議題持續演化,歐美等及國際組織等已研擬AI規範或標準,加上隨著AI應用遍地開花,也伴隨著AI風險隨之升高,因此導致企業導入AI時會產生疑慮或技術障礙。故從2020年開始迄今,可信任人工智慧議題也從倫理道德層次朝向工具化、技術化落實。如此一來,一方面為了提升AI被導入的意願,也許會間接加速AI應用市場擴展,另一方面成為AI新商機,也觀察到國際大廠或新創發展出各種可信任AI工具或解決方案,也是AI新應用市場。但每個應用所需要可信任AI的需求程度不同,如圖7所示。簡言之,目前全球產官學研積極布局可信任AI,未來將左右AI技術發展與應用市場,台灣業者宜及早布局。


永續AI:全球需要AI-based 工具協助有效全面淨零減碳

前三項AI都必須與永續AI扣合,全球需要AI-based 工具協助有效全面減碳,並進行綠色與數位雙軸轉型。但若要運用AI需要有數位化的設備及大數據基礎等,因此先進國家和開發中國家才有機會充分利用AI,如歐、美與東亞具有大量高科技人力、數據與技術,可以導入AI來協助。目前這方面的AI較多運用在協助精準生產、提升企業營運效率以及自動化方面。

值得注意的是,AI雙軸轉型哲學在於先掌握AI發展的一體兩面,即能評估運用AI帶來的正負影響,方能善用AI融合ESG驅動雙軸創新轉型策略。根據聯合國調查分析AI在 SDGs 134個指標之中,有近80%可以帶來正面影響,特別是在智慧製造、智慧農業、衛星影像辨識、環境感測、智慧城市等五個應用,而另一方面,AI也會帶來一些負面影響,例如數位落差加劇、資料偏差帶來歧視、取代勞力威脅、先進AI需大量運算資源、模型缺陷與濫用、操控輿論、對民主與人權造成威脅等。此以發展AI技術三大要素-算力、算法、數據為核心,並從供給面、需求面、製造面、環境面切入AI可以協助淨零永續的面向,如圖8所示。


結論與建議

AI跨域多元,從晶片、演算法、大數據、基礎架構及商業模式等,AI都面臨著不同層次的問題與挑戰,如在裝置端或邊緣端,在不犧牲算力的條件下達到低功耗、發展出可以追蹤或監督資料所導致監督模型偏誤的工具或平台、善用生成式AI產生合成資料以解決數據不足的問題、運用分散式架構避免運算或傳輸資源的浪費等,如圖9所示。AI技術本身仍在發展中,所遇到各種的挑戰中,也隱藏著AI技術創新機會或潛力商機。


游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:52:14


2024/05/27 09:45:39
經濟日報 記者楊伶雯/台北即時報導

鴻海(2317)集團三路進擊全球機器人商機,加上台北國際電腦展(COMPUTEX 2024)開展倒數,「AI教父」輝達(Nvidia)執行長黃仁勳提前來台,機器人持續為市場關注焦點,鴻海27日開高走高,一度衝達185元,為2008年4月以來、16年的高點,鴻準(2354)也飆上漲停。

鴻海「3+3」轉型策略,分別布局電動車、數位健康與機器人三大未來產業,鴻海集團相當看重機器人產業未來的成長潛力,據了解,鴻海集團已全面進擊,由鴻海領軍,旗下鴻準、樺漢(6414)扮演雙箭頭,三路進擊全球AI人形機器人市場商機。

鴻海集團先前就與日本軟銀合作製造 Pepper 人形機器人,並且持續布局機器人軟硬體整合方案,旗下法博智能(FARobot)推出自主移動機器人(AMR)軟硬體方案,據悉,法博智能的機器人已打進台灣最大化纖業者的工廠產線,並導入面板廠;海外市場也切入美系半導體廠位於馬來西亞的後段封裝測試產線。

鴻海旗下機殼大廠鴻準也積極布局人形機器人市場,在今年股東會致股東報告書中強調,未來將投入資本在新的目標領域,包含機器人與人工智能(AI),目前正針對機器人的精進材料應用與表面處理等相關技術進行研發,期盼能掌握市場先機。

樺漢主要以機器視覺應用在AI機器人為主,如移動機器人 AMR、人型機器人、協作機器人及工業機器人,樺漢旗下超恩也推出 AMR 自主移動機器人解決方案,專注人工智慧高效能機器視覺運算主機開發設計。
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鴻海雙題材 人形機器人 漲9元
有個專家說 TESLA 中國李強同意它 與百度合作 自駕升級 場域 夠大 複雜演算 深度學習
搞起來 成熟了 自駕車子升級的 LEVEL 5 就可轉移為AI人型機器人 車子4個輪子 人2個腳 同樣原理 同時成熟


游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:56:53


輝達封裝進化台鏈沾光 面板級扇出型封裝商機一觸即發

台廠當中,力成(6239)、群創(3481)都已備妥面板級扇出型封裝能量,營運衝鋒。

外資最新報告也證實相關訊息,並點出輝達GB200超級晶片供應鏈已經啟動,目前正在設計微調和測試階段,商機一觸即發。

整體來看,在CoWoS產能供不應求的趨勢下,擴產速度跟不上需求的腳步,業界預期將讓同樣是先進封裝的面板級扇出型封裝,成為紓解AI晶片供應的利器。

業界說明,扇出型封裝有兩個分支,分別為晶圓級扇出型(FOWLP)及面板級扇出型(FOPLP),目前在台灣封測廠當中,力成 布局 面 板 級 扇出型封裝腳步最快,該公司為搶進高階邏輯晶片封裝,已透過旗下竹科三廠全面鎖定面板級扇出型封裝和TSV CIS (CMOS影像感測器)等技術,強調透過扇出型封裝,可進行異質整合IC。

力成先前曾說,正向看待面板級扇出型封裝時代帶來的商機,且與晶圓級扇出型封裝相較,面板級扇出型封裝產出的晶片面積多了二至三倍。

面板大廠群創則看好2024是集團跨足半導體的「先進封裝量產元年」,扇出型面板級封裝(FOPLP)產品線一期產能已被訂光,並規劃於今年第3季量產出貨。

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原來傳統的 封裝廠, 也能 生產 TFT玻璃面板級封裝 喔! 嚇到吃手手

群創的 3.5代廠產能很小,就算全部改成 扇出型封裝,對公司的營收貢獻還是很小,杯水車薪...

如果 將來技術突破,有辦法在產能最大的老舊 5代廠或6代廠 生產 扇出型封裝, 對營收和公司獲利才有具體貢獻.


游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 15:59:30


AI帶動供不應求 台積電今年3奈米產能年增3倍
2024/05/23 14:25

〔記者洪友芳/新竹報導〕台積電(2330)今舉行年度技術論壇台灣場,針對擴產進展,今年首度安排南科18B廠、3奈米廠資深廠長黃遠國出面講解,他指出,今年3奈米產能將會較去年增加3倍,

他指出,台積電因應AI需求,今年3奈米先進製程產能將比去年增加3倍,先進封裝產能持續擴增,SoIC產能從2022年到2026年複合成長將超過1倍,CoWoS約60%。EUV機台從2019年正式使用,到2023年台積電在EUV機台數成長十倍,佔全球EUV機台數達56%。,超過一半是台積電採用。

特殊製程從2020年到2024年複合成長率10%。車用晶片出貨複合成長率約50%。

他表示,台積電過去幾年平均1年蓋5座廠,今年將蓋7座廠,包括台灣3座晶圓廠、2座先進封裝廠,還有2座在國外的晶圓廠。

黃遠國指出,台灣新建廠包括新竹二十廠、高雄二十二廠都是2奈米製程,新竹廠正積極進行進機,明年開始量產;台中與嘉義則是先進封裝廠,台中廠去年開始興建,預計明年量產CoWoS,嘉義廠規劃2026年量產SoIC與CoWoS。

海外廠的進展,他表示,美國亞利桑那廠區,進行試產中,2025年將量產4奈米,第2廠也正興建中,預計2028年會量產更先進技術,第3廠規劃接近2030年前準備量產。日本二十三廠繼第1廠之後,第2廠將於2027年量產。德國二十四廠編列24廠,預計今年第4季動工,2027年量產。中國十六廠將會繼續擴充28奈米產能。

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面板過去是每年蓋3座廠, 新產能是每年6%~10%增加,現在是每2年蓋一座廠, 因舊廠陸續關停, 總產能幾乎不增.


游龍戲鳳

  回覆時間 2024/05/28 16:06:09


輝達封裝進化台鏈沾光 面板級扇出型封裝商機一觸即發

2024/05/22 02:09:07
經濟日報 記者李孟珊、李珣瑛/台北、新竹報導

為緩解CoWoS先進封裝產能吃緊問題,供應鏈透露,輝達(NVIDIA)正規劃將其「地表最強AI晶片」GB200提早導入面板級扇出型封裝,從原訂2026年提前到2025年,提前引爆面板級扇出型封裝商機。台廠當中,力成(6239)、群創(3481)都已備妥面板級扇出型封裝能量,營運衝鋒。

外資最新報告也證實相關訊息,並點出輝達GB200超級晶片供應鏈已經啟動,目前正在設計微調和測試階段,商機一觸即發。

外資最新報告預估,從CoWoS先進封裝產能研判,今年下半年估計將有42萬顆GB200送至下游市場,明年產出量上看150萬至200萬顆。


整體來看,在CoWoS產能供不應求的趨勢下,擴產速度跟不上需求的腳步,業界預期將讓同樣是先進封裝的面板級扇出型封裝,成為紓解AI晶片供應的利器。

業界說明,扇出型封裝有兩個分支,分別為晶圓級扇出型(FOWLP)及面板級扇出型(FOPLP),目前在台灣封測廠當中,力成布局面板級扇出型封裝腳步最快,該公司為搶進高階邏輯晶片封裝,已透過旗下竹科三廠全面鎖定面板級扇出型封裝和TSV CIS (CMOS影像感測器)等技術,強調透過扇出型封裝,可進行異質整合IC。

力成先前曾說,正向看待面板級扇出型封裝時代帶來的商機,且與晶圓級扇出型封裝相較,面板級扇出型封裝產出的晶片面積多了二至三倍。

面板大廠群創則看好2024是集團跨足半導體的「先進封裝量產元年」,扇出型面板級封裝(FOPLP)產品線一期產能已被訂光,並規劃於今年第3季量產出貨。

群創董事長洪進揚強調,先進封裝技術(PLP)透過重布線(RDL)連接晶片,滿足要求高可靠度、高功率輸出且高品質的封裝產品,取得國際一線客戶的封裝製程與信賴性認證,良率也獲得客戶肯定,今年即可量產。

【閱讀祕書】面板級扇出型封裝
高階晶片尺寸愈變愈大,但半導體元件尺寸已到了幾乎無法再微縮的地步,用「封裝技術」來提升運算效能與可靠性,包括在玻璃基板上做出特殊薄膜製程與晶片推疊,成為業界主流,藉此進行異質整合封裝布局,以面板級扇出型封裝(FOPLP)為市場新主流。

尤其玻璃基板非常平,能進行更精準的刻蝕,可提高電晶體密度。(記者李孟珊)
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