報告_凱基_補丁科7947_20260908

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原始內容

KGI

凱基投顧

沈漢軒

886.2.2181.8005 hanhsuan.shen@kgi.com

潘俊宏 886.2.2181.8706 Felix.Pan@kgi.com

王婉懿

886.2.2181.8715 vera.wy.wang@kgi.com

重要免責聲明，詳見最終頁

補丁科

(7947 TT, 未評等)

重點摘要

Memory Wall為AI效能瓶頸；相較Training仍以HBM為主， Inference更重視Latency與Energy Efficiency，且未來需同時服務大量 Users，因此需要兼具高頻寬、低延遲、低功耗與足夠容量的新型記憶體架構，補丁科主要產品線即為該領域提供解決方案。
補丁科自2014年即投入高頻寬、低延遲DRAM，2017年相關成果登上 ISSCC。公司以Hybrid Bonding、3D WoW、KGD及跨 DRAM/Logic 製程協同設計為核心競爭力；HiBaLL-M 可透過多層堆疊兼顧容量與頻寬，HiBaLL-S 則進一步追求接近 SRAM 的 Latency/Energy Efficiency。南亞科持股約35%，補丁科與南亞科共同進行製程、技術及專案合作。公司認為長期 Know-how、 Learning Curve及生態系合作關係構成該領域主要競爭門檻。
AI Pieces營收占比已由2023年接近0%提升至1H26約40%，現階段主要來自 NRE，相關專案自 2024 年開始洽談、2025 年進入設計，管理層預期 2027 年起陸續量產，屆時營收模式將延伸至 Royalty/Turnkey，帶動 AI 營收占比逐年提升；管理層看好 2H26 營收將優於1H26，並正向看待2027年展望。

結論

補丁科為南亞科 WoW 重要客戶的設計合作夥伴，我們正向看待相關專案於 2027-2028 年逐步放量，搭配南亞科 5A 新廠產能開出，補丁科有望受惠 Royalty 及 Turnkey 收入放大，推升 AI 業務進入新一波成長階段。公司將於9/16以每股740元參考價登錄興櫃。

公司概況與研發團隊

 公司成立於2006年1月，總部位於新竹，目前員工超過90人、資本額約NT$6.04億元，已通過ISO 9001與ISO 14001認證；公司定位為Fabless DRAM Design & IP Company，R&D為核心能力。
 公司具備完整研發團隊；研發人員超過70人，其中約65%具 Master或PhD學歷。
 公司已取得或申請中專利超過70件，並曾發表重要ISSCC Paper；除新竹總部外，在日本、韓國、東南亞、中國與歐洲設有代理商或業務代表，北美市場則以Direct Account為主。
 公司過去20年使用多種DRAM製程開發不同DRAM產品，多次達成First Cut to Production，並順利量產、導入多元應用市場。

KGI

 2010年與南亞科簽訂投資協議，當時南亞科持股15%；該協議於 2017年結束後，雙方仍維持Foundry與Customer合作關係；因應 AI 記憶體需求，南亞科於 2025 年再度投資補丁，目前持股約 35%，為公司最大股東；雙方關係並非單純 Foundry/Customer，在技術合作、客戶服務與專案管理等層面均可進行彈性且深度的合作。

高頻寬、低延遲記憶體技術起源

 2014年Intel為HPC產品尋找Last Level Cache solution； Intel當時與台灣多家DRAM公司洽談後，最終選擇補丁作為合作夥伴。
 公司於2014年以高頻寬、低延遲記憶體計畫申請經濟部A+創新計畫，管理層表示當年度僅該計畫通過審核；2016 年順利完成產品開發，First Cut即量測到所需效能。
 該4Gb DRAM可達144GB/s頻寬；管理層表示，相較當時最先進 HBM2 需多顆堆疊，公司單顆產品效能即可高於其多顆合計表現；相較現今HBM約僅其三分之一；

公司於 2016 年將成果投稿 ISSCC，並於 2017 年 2 月在舊金山 ISSCC Conference發表；管理層認為此研發成果獲全球認可，亦成為2024年後AI大廠尋找客製化Memory solution時，公司能取得客戶青睞的重要基礎；

公司於 2025 年順利簽訂 AI 記憶體相關設計服務計畫，正式展開相關服務。

AI記憶體市場與Memory Wall

 管理層認為自2024年起AI投資持續擴大，各國競相建置AI基礎設施，強勁需求進一步推升DRAM供應吃緊。
 管理層指出DRAM ASP自2025年至今快速上升，且三星部分產能已被鎖定至2030年，並引用Jensen Huang於2026年6月對記憶體短缺仍看不到盡頭的說法，公司將聚焦成長動能最明確的 AI 記憶體市場。
 Memory Wall核心在於運算效能與DRAM效能成長速度長期失衡：管理層表示1996年至今CPU/GPU Performance約每兩年成長 3 倍，而 DRAM 約每兩年僅成長 1.6 倍，長期累積形成巨大落差，導致大量運算Cycle花在等待DRAM提供Data；公司AI Memory solution的目標即是縮小此差距。

3D Stacked Near Memory架構

 公司採用3D Stacked Near Memory概念，認為現行GPU+HBM主要透過 2.5D/CoWoS 方式將 GPU 與 HBM 連結，Memory 仍屬 Offchip，Loading較大；公司則透過 3D Stacking與 Hybrid Bonding，將Memory Stack與PU更緊密整合，以降低延遲與功耗。

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 相較HBM以切割後Die透過Micro-bump互連，公司採用Hybrid Bonding，可將 Pitch 縮小超過一個 Order，因而大幅增加 I/O 數；由於 Bandwidth 約由 I/O 數×頻率決定，大量增加 I/O 可顯著提高頻寬，同時改善Energy Efficiency與Power。
 從Memory Hierarchy 來看，越靠近 SRAM的記憶體通常 Bandwidth越高，但SRAM Cell Size大、Density低，難以提供高容量；公司的3D Stacked Memory希望在Bandwidth、Latency與 Energy Efficiency上接近SRAM，同時提供遠高於SRAM的 Capacity。
 管理層認為HBM現階段仍最適合AI Training，主因Training Model大、容量需求高，且相對能容忍Latency；公司3D Stacked Near Memory則主要瞄準AI Inference，強調推理對Latency與 User Experience更敏感。
 管理層說明Inference差異：在相同GPT Model與較複雜Prompt 下，客戶自有 Solution 可在約 30 秒內回覆，而 GPU+HBM 架構所需時間明顯更長；管理層藉此強調Inference對Latency的要求。
 SRAM雖可提供極低延遲，但當 Inference需要服務Millions of Concurrent Users時，Capacity不足將成為嚴重限制，因此公司認為3D Stacked Near Memory可兼顧低延遲與較高容量，是AI Inference的主要目標市場。

核心競爭優勢

 公司競爭優勢可分為為技術實力與策略合作兩大面向；核心技術團隊平均具20年以上經驗，並累積大量成功開發與First Cut to Production經驗。
 2017年ISSCC發表的特殊記憶體架構為自有創新設計，可依不同客戶需求進行客製化；管理層表示其 Performance 相較其他方案可高出10倍以上。
 公司長期專精不同DRAM Technology與產品，可理解DRAM本身的特性與弱點，並據此替客戶設計最佳 Interface；管理層認為懂 DRAM製程是做好客製化DRAM產品的重要門檻。
 公司具完整Known Good Die技術，20多年前即曾為Seagate供應高品質要求產品；KGD能力對3D Stacking尤其重要，因多層堆疊會放大單層良率問題；
 以單片Wafer良率80%為例，若未進一步篩選與修補，4層堆疊總良率僅約 0.8^4=41%，8 層僅約 16.7%，將難以量產且成本過高；因此公司將持續提升 KGD、Repair 與 Testing 能力，以確保 3D堆疊後仍具合理良率與成本。
 一般DRAM產品多依JEDEC Standard Spec自行設計、Tape-out與 Qualification後再交由客戶認證；公司的AI Memory則從產品初期即與客戶共同定義、共同開發並進行技術整合，因此客戶關係與技術綁定程度更深。

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3D WoW生態系與合作模式

 公司認為3D Wafer-on-Wafer與Hybrid Bonding並非補丁獨有，真正差異在於完成AI Near Memory專案至少需要四方深度合作：具資本與技術實力的 AI 客戶、可提供先進邏輯製程的 Foundry、適合客製AI記憶體製程的DRAM Foundry(即南亞科)，以及負責特殊記憶體架構與Interface協同設計的補丁科。
 管理層認為南亞科雖規模不及全球前三大DRAM原廠，但具先進製程 Roadmap 與資本支出能力；前三大原廠主要聚焦 HBM、 DDR5、LPDDR5等標準型DRAM，客製化產品Operating Cost較高，因此南亞科在AI Inference客製記憶體市場具有長期合作價值。
 補丁科不僅使用DRAM製程設計Memory，也會將部分DRAM功能或Interface Circuit以先進Logic Process實現，結合Logic與 DRAM兩種製程優勢，共同設計最佳介面，使3D Near Memory效能最大化；公司認為這種跨DRAM與Logic Design能力並非一般 DRAM設計公司皆具備。

產品布局：AI Pieces與DRAM Pieces

 公司產品分為AI與DRAM Pieces兩大類；AI Pieces聚焦AI Inference，建立在過去高頻寬 DRAM 技術基礎上，目前主要產品線為HiBaLL-M與HiBaLL-S。
 過去ISSCC發表的HBLL-RAM採2D Low-cost Solution，已有客戶實際量產，以兩顆 HBLL-M 搭配 SoC 封裝於同一 Package；目前 HiBaLL系列則由此技術基礎進一步發展至3D整合。
 HiBaLL-M透過3D Hybrid Bonding加TSV堆疊多層DRAM，再以 Hybrid Bonding與SoC進行3D堆疊，藉由多層堆疊提升 Capacity/Density。
 HiBaLL-S則以單層DRAM與SoC直接3D整合；管理層表示約 2GB容量即可提供>2TB/s Bandwidth，Energy per Bit低於0.5pJ，並可藉 3D 堆疊進一步增加 Density；在相同面積下，Bandwidth 可再提升10倍以上。
 管理層表示客戶甚至要求公司定義更高等級(petabyte)的規格，並強調HiBaLL-S的Energy Efficiency與Low Latency可進一步接近 SRAM。
 DRAM Pieces涵蓋標準型DRAM、KGD DRAM與pSRAM等產品：標準DRAM主要銷售系統廠，KGD DRAM可供SoC客戶作SiP Solution，pSRAM 則適合 IoT；產品涵蓋 Legacy SDR/DDR/DDR2/DDR3、DDR3/DDR4 與 pSRAM 等，強調 Longterm Support，主要應用於工規、車用與部分Consumer市場。
 AI Inference應用分為Cloud與Edge兩端；Cloud Inference最重要需求包括低Latency、快速Time to First Token，以及未來可服務 Millions of Concurrent Users，公司認為其Near Memory Solution 特別適合此類需求。

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 Edge端包括AR/VR、Smartphones、AI PCs與Robots等應用，具 On-device、No Cloud Round-trip特性，且對Power、Latency與 Cost限制更嚴格，因此亦適合公司的Near Memory Solution；管理層認為Edge AI目前仍處起飛初期，市場年成長率約20-30%。

供應鏈與生產合作夥伴

 南亞科為公司最重要策略合作夥伴及DRAM Fab Partner，公司使用南亞科製程進行設計；先進 Logic 部分的生產則由客戶直接與 Logic Foundry接洽。
 後段封裝測試主要與福懋科策略合作，CP由力成集團旗下晶兆成負責；使用RDL進行SiP Solution的客戶則由瑞峰半導體作為合作夥伴。

財務表現&成長策略

 過去六季DRAM Pieces與AI Pieces營收均呈強勁成長；DRAM Pieces除受惠需求增加外，更重要驅動力來自ASP快速上升。
 AI Pieces屬Project-based業務，應以較長期間觀察；自2023年幾乎零營收，至1H26營收占比已提升至約40%，現階段AI Pieces 收入主要來自NRE。
 管理層表示，當客戶Solution完成設計、驗證並進入量產後，未來營收模式將進一步轉向Royalty或Turnkey，因此AI Pieces由NRE 走向量產收入具後續成長潛力。
 公司營收自2023年起快速成長；毛利率由2023年的3%提升至 1H26的67%，帶動稅後淨利與EPS同步改善。
 依目前股本60,363張追溯調整歷史EPS；1H26 EPS達NT$9.35。
 公司未來將持續深耕AI記憶體，尤其聚焦Inference應用，持續投入高頻寬、低功耗Memory與3D Design Solution研發，並配合 Foundry Partner製程Roadmap持續替客戶Cost Down及提升效能。
 公司將持續加強專利布局、擴大Design Service量能並積極招募研發人才，同時強化IP建置與Verification Flow，以支援更多客製化 AI Memory專案。
 為支援客戶Turnkey Solution，公司將提前與供應商協商產能並深化合作，從Capacity與Cost兩方面協助客戶，確保量產供應。
 公司將持續深化與客戶的技術連結，從產品初期共同定義Interface 與架構，以提高客戶黏著度與長期信任；追求客戶成長，補丁就成長之目標。

Q&A

 Q: 公司如何看待記憶體發展趨勢？目前客戶以推論應用為主，未來是否有機會拓展至Edge應用？

KGI

A: AI與記憶體發展仍處於早期階段，公司目前提供的記憶體方案主要聚焦AI Inference，無論Cloud或Edge應用皆適合。目前兩大應用領域均已有專案進行中，部分客戶已進入共同設計階段，亦有部分仍在洽談中。

 Q: HiBaLL目前有多少專案與客戶？預計何時量產？量產後將以何種方式貢獻營收？

A: 由於已與客戶簽署NDA，不便針對個別客戶與專案數量進一步說明。相關專案自 2024 年開始洽談、2025 年進入設計階段，預計 2027 年開始陸續量產。營收模式方面，開發階段主要貢獻 NRE，量產後則將依不同專案採Royalty或Turnkey Solution模式；隨著專案陸續進入量產，預期AI Pieces營收占比將逐年提升。

 Q: 1H26營收明顯成長、毛利率提升至67%，相較去年大幅改善的主要原因為何？2H26能否維持成長？如何看待2027年展望？

A: 1H26營收與獲利明顯成長主要受惠：(1) DRAM整體供不應求，帶動產品需求與ASP提升；(2) 高毛利AI Pieces營收占比增加，帶動產品組合優化。目前 2H26 成長動能仍維持，公司認為下半年營收高於上半年的機會非常高。展望 2027 年仍維持正向看法，除預期 DRAM 供不應求趨勢延續外，既有AI客戶專案持續推進，亦有新的潛在客戶洽談中。

 Q: AI時代下一階段的重要記憶體發展方向為何？公司最關鍵、難以複製的核心競爭力是什麼？

A: AI記憶體技術仍遠未發展完成，未來仍有很大的架構與效能優化空間。3D DRAM並非單靠單一技術即可完成，而需要長時間的技術累積，以及 DRAM、先進製程、封裝與客戶共同開發等多方面條件配合，其中南亞科即為公司重要的策略合作夥伴。

公司自 2017 年前即開始累積相關技術，許多關鍵問題與經驗需要經過長時間開發才能成熟，其他業者若要切入，也必須經歷類似的Learning Curve。同時，公司長期與客戶共同摸索、開發產品，這些經驗亦難以在短時間內複製。

目前 Wafer-on-Wafer 仍在探索不同的技術路徑，而 AI 客戶本身也具備高度技術能力，願意與公司共同嘗試新的架構。DRAM 客製化可調整的空間很大，目前公司已能做到約 10 倍頻寬提升，未來仍有機會透過不同方法朝 100 倍、甚至 1,000 倍改善；但若沒有長期投入這個技術賽道，很難掌握相關 know-how。公司的核心方向仍是持續精進技術，並與客戶共同找出最佳解決方案。

 Q: 後續申請上市的規劃與預計時程為何？在公司治理、營運規模及組織人才方面有哪些準備？

A: 公司目前持續朝上市方向準備，並與會計師及券商共同推進相關作業。公司治理方面，後續將依上市要求引進獨立董事並設置審計委員會；營運方面則將持續擴大規模，積極招募人才，以因應未來市場與業務成長需求。此外，也將進一步強化財務、法務及投資人關係等職能，完善上市所需的組織與制度建置。

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