AI砸錢何時回本？聯發科蔡力行揭AI投資真相

財經中心／綜合報導

AI熱潮持續推升全球科技業資本支出，然而，近期雲端業者大量開資本支出建資料中心，市場也開始標準拉高，逐一檢視營收報酬與現金流，聯發科蔡力行揭AI投資真相。

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聯發科今（30）日舉行第三季法說會，一方面釋出AI ASIC業務進展佳的訊息，包括第一代AI加速器第四季營收貢獻上看25億美元，比先前20億美元提高，但另一方面，分析師也針對AI投資回收、客戶融資，甚至類似「先買後付」（Buy Now, Pay Later）的付款條件提出疑問，希望從執行長蔡力行的回答中，了解AI產業目前的真實狀況。
先看聯發科本身的營運表現。根據《財訊》雙週刊報導，聯發科第三季合併營收達新台幣1,680.57億元，季增10.4%、年增18.2%，創單季新高，高於原先財測上緣1,598億元。
展望第四季，公司預估營收將落在2,101億至2,218億元，季增25%至32%、年增40%至48%；毛利率預估為45%，上下浮動1.5個百分點，聯發科並預期，全年美元營收成長將超越原先高個位數百分比的目標。
AI資料中心業務無疑是重要成長動能。蔡力行預估，第一代AI加速器第四季將貢獻約25億美元營收，若以AI ASIC單季預估25億美元來看，這部分占第四季營收將近四成，而2027年營收目標約160億美元，則維持原先上季法說的看法。
談AI投資報酬與融資風險
不過，AI投資是否能夠回收，仍是市場關注的問題。法說會上，分析師詢問，部分AI企業是否已經開始採取類似「先買後付」的付款方式，聯發科近期也已透過發債引進輝達、Google等客戶支持，蔡力行表示，如果市場接下來仍有這樣的需求，只要找到合適的客戶，聯發科也不排除持續。
不過，蔡力行也坦言，AI產業從大規模投入資本支出，到企業真正建立穩定、可持續的營收與現金流，中間仍有一段「轉型過渡期」。也就是說，即使AI需求持續成長，企業的投資回收速度仍未必能立即跟上資本支出的擴張，這段期間可能出現資金壓力，也需要供應商在付款條件或融資方面提供一定支持。

但他並不因此看淡AI基礎建設的投資前景。他個人觀察到，過去六季以來，AI相關企業營收相對於資本支出的回報已逐季改善；此外，已有前沿AI模型公司準備申請IPO上市(意指Anthropic、Open AI)，這些都是值得觀察的正面訊號。
《財訊》雙週刊指出，除了資金從何而來，分析師也關心雲端客戶一旦碰到投資回報的波動，採購AI算力時，選擇GPU或ASIC，哪一種投資效益更好？因為GPU具備通用性與成熟的軟硬體生態系，但ASIC則可依照特定客戶的工作負載量身打造，追求更好的效能、功耗及總持有成本（TCO）。
對此，蔡力行並未直接判定哪一種架構必然勝出，而是用聯發科自身為例，認為目前跟客戶合作的ASIC，將在效能、每瓦效能及TCO上帶來數倍提升，競爭力很強，但客戶最終如何配置，仍要看整體算力的效益。
先進封裝成供應關鍵
對聯發科來說，要讓ASIC真正具備競爭力，晶片設計只是其中一環，先進封裝與供應鏈管理同樣重要。
蔡力行表示，「封裝包括載板」已成為重新定義AI晶片的重要技術，聯發科正投入資源建立製造團隊，自己因為從台積電出身，對製造環節非常了解，也找來退休的前台積電同仁負責。
根據《財訊》雙週刊報導，蔡力行強調，目前除了台積電CoWoS，也與英特爾合作EMIB-T封裝，都是因為配合客戶，「公司不會依賴單一供應商，而是必須隨著客戶的技術選擇快速調整。」他也認同，目前供應鏈仍有不少挑戰，基板等關鍵材料是較難取得的項目之一。
ASIC新一代產品未延遲
回到聯發科AI ASIC的商業化進度，第一代AI加速器已於今年9月開始出貨，值得注意的是，資料中心業務目前的毛利率仍低於聯發科整體平均水準，加上供應鏈成本上升，公司也調整了毛利率展望。
不過，蔡力行強調，資料中心業務自第四季起，營業利益率將具有吸引力，甚至高於公司平均水準，他預期2027年整體營業利益率將上看20%，甚至有機會更高，代表AI ASIC初期雖可能稀釋公司毛利率，但從營業利益角度來看，仍有望成為整體獲利成長來源。
在後續產品方面，蔡力行強調，第二代AI ASIC專案正按計畫推進，未如外界預期的延遲，2028年第一季進入量產，他說明，第二代部分晶粒已完成投片，較大型、複雜的晶粒雖稍晚數週，但整體時程沒有改變。
《財訊》採訪得知，外傳聯發科第二代ASIC客戶是臉書(Meta)，公司均不回應。但蔡力行指出，客戶布局不只一個專案，他並明確表示，新客戶並非來自中國，至於第三代ASIC，目前仍在與客戶討論及定義產品規格，預期2029有進展。
目前內部已為了AI轉型，佈局長期技術提高競爭力，蔡力行認為，這塊業務關鍵不在單一技術，而是能否把先進封裝、HBM5、448G高速傳輸及低功耗等技術整合，做成具備量產能力、能夠規模化部署的產品，聯發科也正與輝達合作推進NVLink Fusion，協助客戶更容易整合GPU、CPU及其他自研晶片，縮短從設計到部署的時間，邊端的市場也與輝達在RTX SPARK出貨，希望從雲到邊都能展開AI應用。※本網站及作者所提供資訊僅供參考，投資人應自行承擔投資風險及投資結果。