AI應用從模型訓練延伸至推論，鴻海（2317）的ASIC AI伺服器出貨也加速成長。董事長劉揚偉今（12）日在法說會透露，第三季ASIC AI伺服器出貨量年增1.5倍，高於GPU的約70%。他認為，隨推論與AI Agent應用增加，ASIC成長速度有機會更快，而客製化機櫃與高速互連需求，也將帶動電源、液冷散熱、連接器及光通訊等零組件商機。
這項比較指的是鴻海第三季的出貨量成長；年增1.5倍，即增加150%。劉揚偉預期，2027年GPU與ASIC都會持續成長，其中GPU在大型模型訓練與通用運算仍是市場主流，ASIC則隨不同應用與客戶需求擴大，增加系統及零組件客製化的機會。
推論與AI Agent帶動需求，ASIC增加客製化機會
劉揚偉指出，大型CSP及模型開發商持續增加自研晶片投入，AI應用也從模型訓練逐漸擴展到推論，帶動ASIC需求快速增加。鴻海目前與主要CSP客戶在ASIC專案上都有不同程度合作，看重這些專案帶來的長期成長與附加價值。
不同於單純比較伺服器出貨數量，劉揚偉更強調客製化需求的廣度。從系統架構、主機板設計，到電源、液冷散熱、高速連接及整個機櫃整合，都可能隨不同ASIC專案而調整；這些環節，也是鴻海希望透過垂直整合增加參與的領域。
「我們不只是組裝業務的增加，我們在零件業務上面也會持續增加。」劉揚偉表示，客製化需求正是集團能發揮垂直整合優勢的地方，也是CSP廠商尋求合作的重要原因。對鴻海而言，ASIC業務擴張的意義，除了機櫃出貨增加，也在於能否供應更多客製化零組件。
但ASIC的出貨占比，未必直接反映在營收占比。劉揚偉說明，不少ASIC專案採取consignment，也就是客供料模式，因為晶片由客戶提供，相關晶片成本並未計入鴻海營收，因此ASIC營收占比可能低於出貨量占比。
他認為，這種交易模式有助降低營運資金占用，提高資金使用效率。也就是說，評估ASIC業務成長時，除了營收規模，還須一併觀察出貨量、零組件參與程度及資金效率，才能理解不同合作模式對公司的實際影響。
看好電轉光趨勢，超精密加工切入CPO
除了ASIC，分析師也追問共同封裝光學（CPO）及光通訊的成長機會。劉揚偉表示，大型語言模型規模持續擴大、對頻寬的要求提高，支撐訊號傳輸由電轉向光的發展方向，「電轉成光的這個趨勢，我覺得這是不會改變」。接下來要處理的，是光纖、連接器與光電轉換等工程問題。
他指出，光通訊對精密加工有很高要求，尤其光纖與光學元件需要精準對準，才能完成相關連接。這些需求讓鴻海過去累積的加工技術，有機會進一步應用在AI系統的高速互連。
依劉揚偉說明，鴻海精密模具加工精度可達2微米，光學鏡頭與光通訊元件的加工精度更可小於1微米。隨下一代AI伺服器對光通訊、連接器及微光學元件的精度要求提高，這些能力也成為集團切入關鍵零組件的基礎。
劉揚偉表示，鴻海在科技日已展示從線纜到CPO交換器的產品布局，集團具備相關供應能力，對這個領域的成長機會抱持樂觀看法。不過，這次回答並未進一步揭露CPO交換器的具體出貨量或量產時程。
支撐這些布局的，也包括設計與製造資源。鴻海簡報列出12.2萬名工程人員、年度941件新產品導入專案，以及超過50%的零組件供應能力。劉揚偉表示，透過上下游整合，一方面縮短產品從開發到量產的時間，另一方面優化成本，讓集團在AI系統升級過程中爭取更多附加價值。 （相關報導： 估2027年AI機櫃出貨高雙位數成長！鴻海劉揚偉：明年擴大NeoCloud客群、拚市占提升 ｜ 更多文章 ）
從ASIC客製化到CPO高速互連，鴻海此次法說會呈現的布局重點，是在AI機櫃需求增加之際，提高系統設計與零組件供應的參與程度。未來能增加多少獲利貢獻，仍須隨各項專案進入出貨與規模化階段持續觀察。
