中華精測Q2營收、獲利雙創高！EPS 15.02元、HPC營收年增近8成，追加資本支出擴產

AI與高效能運算（HPC）晶片測試需求持續升溫，推升中華精測（6510）第二季營運再創高峰。中華精測今（29）日召開線上營運說明會，第二季合併營收16.40億元、歸屬母公司稅後淨利4.94億元，每股純益（EPS）15.02元，營收、獲利及EPS均改寫單季歷史新高；其中，HPC相關營收較去年同期成長近八成，占整體營收比重更由第一季45.1%躍升至56.3%。面對AI晶片測試需求快速攀升，精測董事會已決議追加今年資本支出，新增產能也已陸續開出。

中華精測第二季合併營收16.40億元，季增20.8%、年增34.9%；毛利率57.5%，較第一季提升0.7個百分點、較去年同期增加1.7個百分點。受惠營收規模擴大、產品組合改善及成本控管，第二季營業利益率升至34.7%，較前一季增加5.4個百分點。

在營運槓桿效益進一步放大下，第二季歸屬母公司稅後淨利達4.94億元，季增44.5%、年增129.1%，獲利增幅明顯高於營收增幅；EPS則由第一季10.43元升至15.02元，連續兩季賺逾一個股本。

累計中華精測今年上半年合併營收達29.97億元，歸屬母公司稅後淨利8.36億元，EPS合計25.45元。

關於第二季營運成長引擎，總經理黃水可表示，主要來自全球雲端服務供應商持續擴大AI基礎建設投資，帶動高速運算晶片及相關測試介面需求升溫。

第二季HPC相關營收占比由第一季45.1%提升至56.3%，已超過公司整體營收的一半；相關營收較去年同期成長近八成，主要來自美系客戶需求擴張。這也意味著，AI與HPC業務已不只是短期訂單來源，而是逐步成為中華精測營收結構中的核心支柱。

​黃水可指出，隨著AI及HPC等結構性需求推動半導體產業進入多年期擴產週期，「AI相關需求已由短期急單轉型為長期成長動能」，測試介面市場也將伴隨AI晶片效能提升及先進封裝演進，迎來更長期的需求。

隨著大型語言模型與代理式AI（Agentic AI）逐步落地，AI算力需求也從過去以模型訓練為主，進一步擴展至更廣泛、持續發生的推論工作負載。如何以較低功耗與成本完成大量推論，正成為雲端服務供應商下一階段的競爭重點。

除持續採用GPU外，全球大型雲端業者也加快開發具備低功耗及高性價比優勢的客製化ASIC，帶動AI運算架構朝CPU、GPU、APU、ASIC與TPU等多元路線發展。

黃水可表示，對於測試介面業者而言，不同AI晶片架構、運算效能及先進封裝設計，意味著測試產品必須處理更高頻率、更複雜的訊號，以及更嚴格的訊號完整性要求。AI競賽因此不只帶動晶片出貨量成長，也同步拉高高階測試介面的技術門檻與產品價值。

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為因應客戶AI測試需求快速成長，中華精測董事會已決議追加2026年度資本支出，進一步擴充先進製程產能、升級設備，並強化智慧製造基礎建設。黃水可指出，目前新增產能已陸續開出，藉此提高產能調度彈性及交付能力。

中華精測並持續在生產流程導入AI智慧製造，藉此提升製程技術、生產效率及成本控制能力。從第二季營業利益率提高至34.7%來看，除了高階產品占比增加，智慧製造及規模經濟效益也開始反映在獲利表現。

不過，公司此次並未揭露原先資本支出規模及追加金額，後續市場關注焦點，將落在新增設備與產能開出速度，以及擴產效益何時進一步反映在營收。

在技術布局方面，黃水可表示，公司正持續投入高階測試介面產品研發，並逐步通過客戶次世代AI運算晶片驗證，同時導入新世代材料與精密製造工法，以因應高速運算及先進封裝晶片的測試需求。

隨著AI晶片朝小晶片、異質整合及更複雜的先進封裝架構發展，封裝內整合的運算與記憶體元件數量增加，測試介面必須兼顧更高腳數、高頻傳輸、訊號完整性及精密度。晶片設計愈複雜，驗證及量產測試難度也隨之升高，有利於具備高階測試技術、精密製造能力及客戶驗證經驗的供應商。

中華精測引用世界半導體貿易統計組織（WSTS）最新預測指出，受記憶體及AI基礎設施需求推動，2026年全球半導體市場規模預估將達1.51兆美元、年增89.9%；2027年可望進一步增至約1.91兆美元、年增26.6%。

HPC市場同樣進入快速擴張階段。依據中華精測引用的Yole預測，在不計TPU出貨量的基準情境下，2026年全球HPC市場規模，包括APU、CPU、GPU及AI ASIC在內，預估將達5,230億美元、年增46.2%；2027年進一步突破7,250億美元，年增38.6%，2025年至2029年複合年增率估達27.1%。

若進一步納入TPU出貨量，中華精測自行估算，2026年全球HPC市場規模可達6,140億美元、年增47.2%。

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​黃水可認為，AI應用正由雲端資料中心向外延伸至工廠自動化、機器人、智慧製造及日常生活，將擴大AI晶片種類及測試情境。後續營運能否延續成長，除取決於美系客戶HPC需求，也須觀察新增產能開出、次世代AI晶片驗證進度，以及高階產品組合能否持續支撐毛利率與營業利益率。