活動_補丁科7947_兆豐法說逐字稿_20261012

校正紀錄

本檔為現場錄音的 AI 語音轉寫（中文），錯字多，逐字稿保留原樣未逐句改字；數字以簡報照片為準。主持人開場稱「閉門法說」，主辦為兆豐證券資本市場部。

• 常見誤聽對照：福丁／普丁／古丁／福京客機 → 補丁（PieceMakers）；南科／藍科／南克／Nia科技 → 南亞科；趙豐 → 兆豐；艾古 → 愛普（AP Memory）；利器電 → 力積電；華爸／華寬 → 華邦電；臺西建／臺系電 → 台積電；D-REN／D-Rain／Devain／Deer & → DRAM；Hypo-M／Hyper-Dashless／HB-S／hybo-m → HiBaLL-M／HiBaLL-S；HBL → HBLL；IECC／ISCC → ISSCC；Iso 9001 跟 P4001 → ISO 9001、ISO 14001；Long-Kood-Dide／弄不帶／None Good Die → Known Good Die（KGD）；Sudo／Supro SM → pSRAM；Possess Union → Process Unit；WaveRound／Wayfront Ways → Wafer-on-Wafer；Bundry／Poundry／房具／Dapp → foundry／DRAM fab；TEPA → tape-out；JDAB → JEDEC；CGate、SGate → Seagate；Tanky／Termpies → Turnkey；蛋餅（收入）→ AI（收入）；低潤 → DRAM（「會超過低潤」＝AI 收入有機會超過 DRAM）；Telabine → Terabyte；Lanity／Latacy → latency。
• 數字待確認：散熱段「POWER 都是 HBM 的四分之五大甚至更小」語意不通，研判為「五分之一」；HiBaLL-M 段「100mL 左右、16gb 左右、大於兩個 TB 一層」研判為每層約 100mm²、16Gb、>2TB/s；開場主持人稱「今年到九月份業績大概已經有四倍的成長」；簡報後段「Q3 大概有 43% 左右」研判為 3Q26 營收 QoQ 約 +43%（9 月營收公告後核對）。
• 簡報 EPS 與櫃買登錄簡介口徑不同：簡報 112／113／114 年度 EPS (3.00)／(1.00)／3.40 為以現行股本 60,363 千股追溯；櫃買簡明損益表為 -7.07／-1.87／3.76，兩者並存不衝突。

已驗證圖片清單

使用者現場以 iPhone 拍攝的簡報照片（2026-10-12 14:34 起），逐張檢視；以下 5 張為真資料圖存入 attachment（縮至 1600px）。其餘 14 張為大綱、公司簡介、沿革、組織架構、市場示意與策略文字頁，內容已轉寫於下方「簡報重點」。

簡報重點（照片轉寫，原文）

p4 簡報大綱：公司簡介、市場概況、競爭優勢、主要產品及應用、經營實績、未來展望。

p6 公司簡介：補丁科技 PieceMakers – A Fabless DRAM Design & IP Company；Jan 2006 Founded；Hsinchu, Taiwan HQ；90+ Employees；NT$604M（US$19M）Collected Capital；ISO9001、ISO14001。R&D：Capability—complete function across design, layout, CAD, device, PE, TE, System and FAE；Headcount 70+ engineers, >65% with master degree or above；Patent & Publication—Company: 43 patents granted, 29 patents under application, 1 ISSCC publication；Personal: 118 US patents, 113 Taiwan patents, 14 publications。海外代理：Marseille、Istanbul、Israel、Shanghai、Shenzhen、Seoul、Tokyo。

p7–8 公司沿革：2006 公司設立；2008 與 foundry 合作開發 100nm DRAM 製程，TO 64Mb LPDDR in 100nm（1st cut work）；2010 與南科簽訂「投資協議書」，TO 64Mb SDR in 90nm（60M parts sold）；2011 TO 16Mb SDR in 90nm（32M parts sold）；2012 TO 128Mb DDR／DDR2 in 42nm（1.2M parts sold）；2013 TO 256Mb DDR／DDR2 in 42nm（20M parts sold）、TO 512Mb DDR／DDR2 in 42nm（200M parts sold）；2014 HBLL-RAM 計畫通過經濟部 A+ 企業創新研發淬鍊計畫；2015 TO 64Mb SDR/DDR in 42nm（120M parts sold）、TO 128Mb SDR/DDR in 42nm（10M parts sold）、ISO9001；2016 TO HBLL-RAM in 30nm（1st cut work）、ISO14001；2017 Publish HBLL-RAM in 2017 ISSCC（co-authors: Intel & ITRI）；2019 TO 4Gb DDR3 in 25nm（12M parts sold）；2020 TO 128Mb SDR/DDR in 30nm（27M parts sold）、TO 2Gb DDR3 in 25nm（16M parts sold）；2021 TO 64Mb SDR/DDR in 30nm（65M parts sold）、TO 1Gb DDR3 in 25nm（3M parts sold）；2023 TO 64Mb PSRAM in 30nm（1M parts sold）；2025 Signed custom design SOWs in advanced technology nodes；2026 Kickoff IPO preparation process。

p9 組織架構：董事長丁達剛（兼任技術長）；總經理李曉雯；執行副總楊吳德；稽核楊嘉蕙；產品工程及應用吳俊鵬；研發謝永清、王明弘；元件技術及品保陳宏名；財務及會計姜驊容；行政及法務呂玟慧；營運李訓豐；行銷潘逸民；業務一林茂生；業務二潘逸民；策略業務陳靚輝；Tau 業務李訓豐。

p11 AI 持續推動 DRAM 需求：DRAM Forecast Revenue（US$B）2025 144.5 → 2026 159.2 → 2027 175.5 → 2028 193.5 → 2029 213.2 → 2030 235.0 → 2031 259.0 → 2032 285.4 → 2033 314.5 → 2034 346.6 → 2035 381.7（CAGR ~10.2%）；Projected CAGR by Applications through 2034：HBM units 32.6%、Automotive 15.9%、DDR5 overall 6.8%、Industrial/IoT 6.5%、Server/Data Center 6.4%、Mobile/Consumer 3.5%；引述黃仁勳 2026-01／03／05／06 談記憶體需求與短缺。

p12 PieceMakers – AI Memory Solution Provider：HW FLOPS 60000x／20yrs（3.0x/2yrs）、DRAM BW 100x／20yrs（1.6x/2yrs）、Interconnect BW 30x／20yrs（1.4x/2yrs）（TrendForce 引 Gholami et al. 2024, AI and the Memory Wall）。

p13 3D Stacked Near Memory Solution：2.5D off-chip memory（HBM＋base/logic die＋silicon interposer，long and loss bus）→ 3D stacking near memory（Hybrid Bonding、Memory Core Stack 疊在 PU 上）：More Data、Faster Speed、Power Saving。

p14 Memory Hierarchy：SRAM >tens of TB/s、<10ns、<0.2pJ/bit、few MB；3D Stacked DRAM（Best choice for AI Inference）>few TB/s、~10–20ns、0.2–0.5pJ/bit、few GB；HBM few TB/s、>40ns、2–3pJ/bit、tens of GB；CPU DRAM（DDR5、LPDDR5X）tens–hundreds of GB/s、>40ns、1.5–3.5pJ/bit、hundreds of GB；Local SSD few GB/s、~few µs、~100pJ/bit、few TB；Storage ~MB/s、~few ms、~few nJ/bit、tens of TB。

p16 技術實力與策略合作的雙重優勢：核心技術團隊超過 20 年平均資歷（First Cut to Production、創新設計架構高頻寬＆低功率、熟悉 DRAM technologies、專精各種 DRAM 產品、發展完整 KGD 技術）；策略關係：與 Foundry Partner 建立全面的策略關係、與客戶深度合作開發新產品。

p17 Key Technologies for Near Memory Solution：特殊記憶體架構（超高頻寬、低延遲、客製化 DRAM 架構）；3D WoW 堆疊（Hybrid Bond Fine Pitch → 增加 IO → 提高頻寬；3D 堆疊 → 加大容量；與晶圓廠合作開發，協同客戶設計界面）；KGD 技術（修補架構提升良率；DFT、DFR、DFM KGD 設計；完整的測試流程，確保堆疊後的品質）。

p19 Innovations in Memory Architecture：AI Pieces—HiBaLL-M: High Bandwidth, Low Latency, and High Density 3D WoW Multi-DRAM Layers Stacking Memory；HiBaLL-S: Ultra High Bandwidth, Ultra Low Latency and Ultra Low Power 3D WoW Single-DRAM Layer Memory。DRAM Pieces—Standard DRAM: Easy to use；KGD DRAM: Highly Reliable；pSRAM: Simple and Ultra Low Power。

p20 AI Near Memory Solutions：HBLL-RAM with 2D（8 channels；Integration example ASIC + HBLL-RAM x2）→ HiBaLL-M（SoC／HB／DRAM／TSV 多層）：Very High Bandwidth >2TBps/per stack、Very Low Latency <20ns、Low Energy Efficiency ~0.5pJ、High Density through 3D stacking；HiBaLL-S（SoC／HB／單層 DRAM）：Ultra High Bandwidth >30TBps、Extremely Low Latency <15ns、Exceptional Energy Efficiency ~0.2pJ。

p21 Applications for AI Pieces：Cloud Inference—serve millions of concurrent users；Priority: decode-memory bound, TTFT critical；Market: $50B+ chips in 2026（inference only）。Edge Inference—AR/VR, smartphones, AI PCs, robots；on-device, no cloud round-trip；Priority: power-constrained, low latency, low cost；Market: $25B→$119B Edge AI（21.7% CAGR）。

p22 Applications for DRAM Pieces：Legacy DDR2/DDR/SDR（long-term support；consumer, automotive）；DDR3/DDR4（cost effective & high volume；industrial, automotive, networking）；pSRAM（ultra low power & small form factor；IoT）；出貨型態 Discrete＋KGD for SIP/MCP。

p23 主要生產合作夥伴：Fab Partner—Nanya Technology Corporation（NTC）；Assembly/Testing Partners—FATC（Formosa Advanced Technology Co., Ltd.）、晶兆成科技（TeraPower Technology，力成集團）；RDL FAB Partner—瑞峰半導體（Raytek Semiconductor）。

p25 營收—業務類型（新台幣千元）：營收展現強勁成長趨勢，AI 客製化設計業務佔比增加中。

Revenue Ratio（DRAM／AI）：112 年 100%／0%；113 年 96%／4%；114 年 66%／34%；115H1 60%／40%。

p26 經營實績（新台幣千元）：營收 112 年 418,456／113 年 422,567／114 年 822,879／115 年 6 月底 1,087,816；營業毛利 12,560／113,227／382,524／730,290；毛利率 3%／27%／46%／67%；本期淨利 (180,933)／(60,405)／205,328／564,165；EPS (3.00)／(1.00)／3.40／9.35（每股盈餘以目前股本 60,363 仟股追溯調整）。

p28 三大策略驅動未來成長：持續 AI 記憶體研發（高頻寬、低延遲、低功耗；3D 堆疊設計解決方案；配合晶圓廠製程 roadmap 採用先進製程；加強專利佈局）；擴大設計服務（積極招募研發人力；強化 IP 建置及驗證流程；加強後段供應商合作，確保 Turn-key 方案產能與持續降低成本）；深耕與客戶技術連結（深化客戶合作，開發最佳記憶體介面；成為客戶長期信賴的技術及生產夥伴）。

逐字稿（中文，AI 轉寫原文；時間為錄音起算）

[00:02] 各位統治先進好 大家校服好我們趙豐資本市長度是非常榮幸我們這次的立門法座邀請我們肯定客氣的旅程還有經理團隊一起來參加我想各位從快九月份話新貴以來應該對公司已經有特別注意到公司的表現不管是在比較還有在業績上的表現我想公司最重要的可能有幾個觀察的重點第一個就是說他在做的這塊技術包含KGD還有Mia Memory這塊的部分他是為了移民未來產業方面的局勢是從AR訊練模型直到推入這一塊再加上他背後又跟他的大股東Nia科技在WAVLA和WAVLA還有在Mia Memory這塊的技術上面人齊的合作策略聯盟再加上跟國內領級的大廠經驗大廠在做這個邏輯製程上面的一起合作最重要的大家可以從他的這個背後的整個業績的表現跟去年的狀況比較都是有呈現不只是單純一倍兩倍的成長甚至在今年的上班一直到九月份的業績大概已經有四倍的成長大家可以從公開諮詢觀眾站上都可以看得到那代表他背後的一定是非常有實力的客人那我想從這幾個觀察的重點大家應該對這個福京客機充滿了好奇跟信心那今天我就不跟我講我就請林總兩位各位在針對公司的整個未來的發展還有技術的眼鏡上面來說一個更詳細的簡報和說明好 謝謝大家 [01:56] 各位同志先進大五萬很高興今天有這個機會跟大家介紹的事情我想大部分人第一次聽吧我剛剛都一講太多次了好 那這個名學分明就大家開照一下 [02:16] 我先跟大家介紹一下福丁這個名字福丁的話是這個是我們導師長選的他上次講說福丁也則善補之人也 善補人之不足善補己之過失聽不到 後面聽不到是不是 [02:33] 喂 OK [02:36] 所以基本上我們福丁是一個設計記憶體的公司那我們知道D-REN它是由非常非常多的CELL所謂D-REN的CELL所形成的那在這麼複雜的製程裡面沒有經過修補D-REN 的EA 是零所以我們說我們福丁是一個非常善於修補的人那善補人之不足呢我們要補什麼不足之外我想過去 我們要補記憶體牆的不足那記憶體牆是什麼我想記憶體牆就是我們過去二三十年來發展的CPU GPU的發展速度它遠比意外要跨所以久而久之就形成一個所謂的記憶體牆那我們福丁要提供的AI記憶體就是要補這個記憶體牆的不足 [03:31] 我們要補一個SLOGET我們叫做一片福丁十倍數AI意思是說使用我們福丁提供的AI記憶體會比目前State of the Art所有的記憶體SLOGET能夠提供給AI系統十倍以上的處理 [03:53] 那既然我們說我們是一個AI記憶體的公司我們就循著這個主機來跟大家介紹福丁科技介紹AI記憶體的市場改革我們的競爭優勢跟我們現在主要產品的應用目前的經營時期及未來的展望 [04:11] 福丁成立到今天已經有二十年了我們是2006年1月成立目前Hack Quarter我們是在新竹員工人數有超過90個人資本額6億約400萬那已經透過Iso 9001跟P4001的認證那現在我們說福丁是一個高國人詞的IP跟設計公司所以我想重中之重就是我們的RTN8能力所以我們的福丁不僅有很強的設計團隊我們在Layout CAD、Revice甚至在規選驗證的PET加上系統FAB我們有完整的功能那目前跟這個Involve相關的功能有超過70個員工佔大多數其中65%我們都是MasterhoodBSE degree我們有很多的Pathlet包括有一些已經approved的有一些正在申請當作放我們目前沒有跟外面任何公司買Pathlet是我們這些員工自己開發的甚至我們這些員工過去個人含有的紀錄都已經超過100多年了那其中呢除了這些Pathlet我們還有一個非常重要的Paper是ISCC Paper等一下再跟大家仔細介紹這個Paper我們公司的Headquarter在新竹在全世界各地包含東南亞、日本、韓國跟中國歐洲我們都設有代理上在北美的部分我們主要是Direct Cup [05:52] 那這頁跟大家介紹一下我們公司年格公司20年了那我想主要有三個重點跟大家一起那裡面我寫了非常多的Coin這個就是要告訴大家我們股定有非常多的經驗運用不同的Direct製程設計不同的Direct產品那我們每一次都是First Card Work而且都能夠順利量產我們產品已經推到市面上各種不同的應用了那第二個要跟大家提的是我們跟南科的關係那剛剛保護總也跟大家講了南科跟我們有投資上的關係事實上這個關係要推到2010年2010年南科當時就曾經是我們的母公司他當時投資超過50%那這個關係呢到2017年結束那2017年結束的時候我們雙方能維持Bundry跟客戶的關係所以時至今天從頭到尾我們都是南科最大的Bundry的特務那到了2024年開始恰難2025年是因應AI記憶體客製化的來源那我們更需要雙方不管在策略上在合作上更深度的合作這間南科再度投資股所以目前南科是我們最大的股東他目前支度大概35%左右那第三個要跟大家提的是就是2014年這個高頻寬低延遲基體的計畫這個計畫的原由是當時Intel他要為他們未來的產品高頻寬電器的產品找一個last-level cache那我們知道last-level cache通常做cache他必須要有的特性要很像SRAM 高頻寬低延遲一般Memory 事實上是打不到的他就是希望用DRAM來做一個相較於一般DRAM能夠提供更高頻快低延遲的方案那時候Intel來臺灣跟臺灣所有的設計團隊都談過我們最後他選擇了普丁跟他們合作我們那一年也以這個計畫去跟經濟部申請A-Plus創業計畫那一年也只有普丁透過這個計畫我們經過了兩年 三年跟Intel每個禮拜開會的議題順利在2016年我們TEPATEPA 當下我們也是Fresh Tower然後馬上就量到了我們要的幾個非常重要的採索第一個大概就是平凡我們當時這個設計是一個4GB的設計差不多0.5GB在這個4GB裡面我們能夠當時達到的平觀是144GB per second那這個數字的意義是什麼是在當時比當時最先進的HDM24顆加1顆我想HDM 才多人知道是因為最低的4顆加1的Band位才要高我想其中另外一個更重要的引數就是延遲我們的延遲當時量出來只有17NL second那HBM2或2E甚至到今天的HBM它的延遲大概就是40到50NL second我們都要比它快它就不到它的三分之一所以當年我們就以這個結果成果發表到IECC2017年2月在舊青山發表了這件Paper [09:37] 我想證據很多業界的人知道IECC事實上就是設計業的奧利皮特每一年它只選全世界各個領域在設計裡面最優秀的Paper去發表那每一年我想到十字經濟人士第一位大概每一年都是Samsung 還有NCM所以福丁是很特殊的不僅是臺灣唯一家也是全世界很少除了三大家能夠去發表的那談這一個除了說我們有很多的成就我們在運票的東西能夠做出來以外更重要的是在2024年當AI元年來的時候很多大客戶來找審物群的時候古丁能夠很快的被選上的七中原本非常重要的就是我們自己研發在這個架構事實上是剛好不能講得很好就是我們準備好所以在2024年很多客戶來談我們就2025年開始就很好奇的SOW簽訂然後就在進行有的已經在目前為止進行的階段 [10:55] 接下來跟大家介紹一下我們組織架構 [10:59] 我們董事長是丁達剛他也建議我們基礎長 [11:05] 在英文業界的人大概很少人不認識他因為我想的將校我剛剛應該是名名其實 [11:16] 臺灣第一任設計界的教徒 [11:20] 他是臺大軍系畢業到美國回臺灣之前他曾經在Intel標誕很多大堂做過他當時是響應四維比情況還會來臺灣所以今天台灣在設計業的很多的工程師都是他派出案他有帶過好幾個公司包括帶在Utron超過17年他也在南科擔任過資政埠中他也是代理團隊他只是跟美光做建立體育他代理也待了五年除了在我的公司以外所以很多的設計界的工程師都曾經跟他一起同事過我本人是臺大武器畢業我到Severer留學以後我在當國際總經理前我主要的經歷是做製程做Program Management跟做自治人道理我們的研發團隊新鮮王廟和吳俊鴻他們都是我們曾經合作過二十幾年 三十年的設計團隊我想做第一任設計有一個很重要的就是互相之間的信任跟合作過期所以我們這個團隊有非常多的所以才能夠我剛才講說很多產品都Riverse power我想我們今天的財務長 法務長還有我們的計合都在這裡我想這個就是我們的 [12:56] 我想市場概況我想那邊都是投資先行我們很多對於AI的這種推動力跟它的實際狀況我想都非常地瞭解現在更多我剛才提到我們是北美客戶現在事實上除了北美以外其他國家我也只能講說因為美國自然有它的先行支出其他地方也感受到大家在所謂的AI的競賽裡面想要的氣質心所以很多甚至包括歐洲 日本也都是叫做有時候只能是說甚至請國家之力想要在這方面一較長短我們也知道AI這個東西推動的第二人的需求我們古丁要做的東西其實就是我剛才講的最熱門的AI記憶體 [13:52] 剛剛跟大家提到AI記憶體跟有什麼不一樣我剛提的就是剛有跟大家提一下沒有沒有過這個圖再跟大家解釋一下這個圖的橫走跟重走一個是Normalized Performance一個是年我們可以看到從過去30年以來這一條線就是CPU GPU的發展它大概隨著每兩年成長上倍你看到Memory是這一條大概每兩年成長1.6倍 [14:25] 所以1929430年來它就形成了一個Guy那我們就叫它叫做The Manic WarThe Manic War在AI的狀況底下對非物理的需求底下就形成了很多的大部分的賽口都在講D2的FM [14:42] 那我們補丁要提供的Solution就是要想辦法縮短這個Guy [14:49] 那用什麼方式呢我這邊提供一個架構性的概念就是左邊這個組就是現在主流的HPM跟所謂GPU它的應用方式它大概就是這邊是GPU那旁邊呢HPM補面圖來看它就是用所謂的2.5D就是我們知道的COAS其中就是一整個很有名字COAS那臺西現在產能COAS不足的話其實就是很大部分就是被Intel就是被NVIDIAAMD 他們拿去用 [15:32] 那我們要提出來的要解決這個Memory Gap我們的Solution就是我們用所謂的3D stacking來介紹一個叫Near Memory的概念我們在左邊這個組就是一個式組好 左邊 [15:50] 我們把Dram stack在一起然後再跟GPU或是CPU也是用3D stack把它 stack在一起那這個差異是怎樣有兩個比較重要的差異一個是我們跟CPU GPU用3D的方式取代這個2.5D的方式那我們知道2.5D這個Bus比較長比較長它會造成兩個音牌一個當然就是它的AX的卡也會比較窮所以就我們用3D可以降低它的HC [16:24] 第二個它的Login也比較長所以它的Power也比較高所以用3D跟CPU GPU這個Near Memory架構的概念可以解決它的延遲性也可以降低它的Punk [16:39] 另外HBM目前用的它叫MicroBunkMicroBunk的Pitch跟我們現在要採用3D WaveRound WaveRound這種CupRound WaveBunk的Pitch大概是一個order級上的差異那我們透過能夠提供更多的Punking就可以讓它的Io數增加我們也知道頻寬就是等於Io數乘以你的頻率當我們可以透過Io數的增加就有機會大幅提高頻寬所以介紹這個3D Near Memory架構的概念就可以達到我們高頻寬低延遲 低功耗的一個方案 [17:23] 好 那我們用這個3D Stack的TWay我把它放在Hirac體裡面這個應該是Memory的Hirac體架構那我們先介紹一下Hirac體架構這個金字塔往下就是表示我會的Urbbit越高它自己就相當就是說我可以Bemmess我越高 但為了密集越高我就可以達到更高的Bemmess所以大家要不及一下就是說我們一般 CPU的架構就是我們會有SRAM做它的Cache然後我們會用DDR5Low Power DDR5當它的Bugger Memory我有SSD我需要外掛的話就加上PARTD那因為AI的到來所以HBM就是隨之興盛所以HBM是因應頻換的需求可是剛剛商業也講了HBM還是有所謂的Memory Wall的問題 [18:22] 所以怎麼講來我們來看一下這個Cache [18:26] 我左邊把幾個DDR5比較重要的列在右邊簡單來講的話我們今天的AI Training還是大家都靠HBM為主為什麼呢因為相較於SRAM當時沒有3D scale不相較於SRAMHBM能夠提高的capacity [18:51] 可是我們要知道AI Training它在Latacy的容忍度可能還可以接受大家想像在Inference的應用這個Latacy它就變成一個非常重要差異有多大這個是恨福他們拿目前很多人是比方說市面上如果大家知道就是說NVIDIA有去Merge GORG或是說像SRAM的這樣的公司它都不是才有HBM它目前有才有SRAM那為什麼其實就是為瞭解決這種現實性的東西那客戶曾經做過這樣的對比他就說他用了GPU再加上HBM跟客戶A是一個Z的SRAM加上SRAM差異是什麼他說他當兩個平臺都是一樣用一樣的model的時候然後他就說客戶給了一個PROM說請告訴我今天九大星星的執行狀況用了客戶的PROM可能大概十幾二十秒答案就出來了可是用了HBM跟GPU那個延遲性的效果他都不可能去倒杯咖啡回來再休息一下答案才出來了那大概只導這樣的企業是GPU則不能接受所以在Inverse裡面 [20:14] 20d stack DRAM是AI inference最好的解決怎麼說呢因為我們用20d stack DRAM能夠提供的capacity遠高於SRAM所以將來現在目前可以用SRAM可是將來如果運用到需要Million of concurrent users 的時候SRAM的capacity是遠遠不足應付的但是透過我們等一下介紹一下透過我們普丁自己設計的第二的架構跟透過我們用3D stack DRAM的概念的時候我們可以把Famil's latency跟Energy efficiency做得非常接近SRAM所以我們要講說雖然我們跟某些單獨專案不見得超過SRAM可是隻要使用我們整體來講我們的效能事實上不僅比HBM好甚至要比SRAM整個AI的效能都要提升 [21:21] 好 我們講一下我們的競爭優勢跟我們的差異性 [21:29] 第一個 我想剛介紹我們2017年那間很重要的paper跟我們以自己創新的高民觀低功耗的架構在目前為止我們也不斷研發為各種不同的客戶做客製化所以這個是我們我想我們準備很久也是我們被客戶青睞的一個非常重要的原因第二個 我們有提過或者說我們已經有做過非常多的in-read不同的in-read interface的產品那這個有什麼好處跟在目前有什麼差異就是因為我們清空這些東西現在每一個客戶來客製化我們可以幫客戶做設計不同的in-read interface的標準然後跟客戶做最佳的optimation我們可以讓客戶你也分為的效能發揮到極致第三個 我們發展完整的弄不帶進去我想知道的也知道很多人都說會做弄不帶UGSP 然後我就講事實上做弄不帶我跟董事長是一種我們大概二十幾年前不是今天才做我們二十幾年前我們就service像CGate 跟SGate幾乎都是我們應該是全世界第一個做弄不帶可是到後來弄不帶在SGate 上的運用大家也非常熟悉 也非常熟練所以現在很多公司可能都有提供這樣的東西但是我要提的是在3D Stagman 位這個東西是要再被更進一步的提升怎麼說呢比方說我們可以把一片vifernable弄不帶做得非常好 [23:16] 可是當你堆疊四片你沒有做任何出品你的意能自然而然就是隻有80的四次只有41%堆疊到80的分子剩下16.7%所以這樣東西是不能量產的這也是其中一個我不能講所有原因為什麼3D Stagman 為止成熟度其實還不如比如說HB 用的Microbar其中原理不能講全文化所以你要做3D Stagman 為止你必須要在設計上能夠克服很多這樣的問題我們也是一樣能夠提供這樣的成果學品科目接下來我們熟悉 DRAM 不同的NRH [24:05] 我想跟邏輯是一點不太一樣的動物 [24:11] 我剛才講的是 DRAM 沒有修他就一的就等一號問題是你要怎麼修 要修哪裡DRAM 的弱點在哪裡意思是說 DRAM 本身它有很多的弱點你必須要知道它你才能夠做好DRAM的產品所以這個也是我們已經這個團隊贏作很多年我們的優勢對林林總統我們的核心團隊我剛才講我們已經合作20幾年了所以我們有很多first cut to production 的經驗這個默契我想也是我們的競爭優勢 [24:52] 好 艾蘭策略關係那南科的關係我們就不用多講了我們跟南科事實上不是放旅跟一般的客戶剛剛也提到我們跟他有進進出出 [25:06] 有投資又分開 投資又分開沒有那麼多次可是為什麼投資又分開意思是說我們的合作模式在策略上我們會根據不同的需要做彈性的調整我們也不是說分開就是搞外關係如果當時其實如果有不同的需求當有需要我們就再跟經驗步驟做了單事如果在雙方有各自發展的必要可以做調整所以我們的關係是非常深入深度在技術上的深度也非常深入其中有一個重點就是我剛剛講的高瓶寬這個機體比較高那個不是單單靠設計來的是我們如果知道的話D-Rain 有一個叫做Sale那個是大概人家發展一代到一代技術會比較好突破另外D-Rain 的 Array事實上通常一旦一個體格被Freeze大概也會動我們會跟藍科做策略合作為了達到客戶高評判需求做技術上的合作去突破原有的框架那個也是大概不是一般的Poundry Partner能夠提供的就是我們跟他有做深度的技術合作另外我們跟客戶深度合作開發新產品我講一講這個 [26:31] 很不同跟現在很多人會問我你們跟其他人有什麼差異我剛剛講了幾個差異其中還有這個差異很大的差異什麼意思我想D-Rain 以前比較做的是一個大家也會知道有一個JDAB標準所以像Local TDR5DDR5DDR6 都會都是在JDAB 他們有定義標準甚至HPM也有 [26:57] 去制定那原因很簡單因為BiR想要全世界它有Multipable Source所以他們做了這個聯盟所以讓這個D-Rain的標準一代一代一代的都有一個標準化但是現在客戶要在AI裡面操車大家找的都是客製化 [27:20] 所以我們跟以前不一樣以前做標準的產品是我們就看著JDAB的Spec大家就在每個人都會去家裡設計包括像蘇多爾斯人的名士都有一個Spec大家回去設計設計完了以後Tap out 驗證成功了再去送它給客戶我們現在合作大概跟客戶是從一產品interface 怎麼定義產品的規格是什麼到後來我們現在甚至是共同開發什麼叫共同開發 [27:55] 共同開發除我剛才講的Spec 要講好事實上是互相都同一個Spec 以外我剛提的就是我們剛看到出貨主要的D-Rain有一個叫做Possess Union這個Possess Union裡面我們的設計事實上包含要在PU就是Possess Union 跟客戶共同設計下一頁跟大家談一下我們怎麼共同設計談一下怎麼做 [28:22] 所以剛剛是在講策略合作的方面現在在講我們主要的技術那還是要再次強調我們這個超高頻寬低延遲的這個客戶外面的價格是補定補有的然後也是超出現在我們規格都提出來規格都是超出科目要的 [28:45] 第二個是我們用的3D Wave-Found Wave分別這個架構的技術大家剛剛提到我給我的Pitch的縮小我Io數增加我可以提到零環我可以透過3D對比來加大能量 [29:01] 有人就會問這個技術很多人都有那有什麼更別 [29:08] 那誰有很多人都有我現在有先把這題會打完因為很多人問我說那3D對比來加大能量其實全世界蠻多地方有中國我想有臺灣也有包括華方有利器電也有臺系電也會做聯電也會做當然南科也會做大家聽一聽就知道什麼Farm-end的廠只要是Farm-end廠大概只要買了裝置機臺這個目前這個技術是可以做的南科前幾天在宣佈平臨那個廠不是平東那個廠他主要就是要做3D堆疊跟他的測試那大家可以做那有什麼特別好 [29:54] 那第一個我要講說要做我剛剛講用3D去推點做一個客製化產品要怎麼做第一個當然就我們的客戶我們的客戶現在都是什麼客戶我剛剛提的就是我剛剛有跟大家講現在我們的這個技術是在A.I.Inference裡面很重要的一個產品的Sellution for Line所以我們的客戶是誰 [30:21] 那個有人會直接問我們客戶是誰等一下這一題就大家要不猜了不用問了因為那個網路在公告有公告的不是有公告客戶有講的就客戶講客戶沒有講的大家就猜一下都是在A.I.Inference那目前都是雲端的AI想要在A.I.Inference雲端特務來想要找這個Sellution那他們客戶都要目前除了10億牆以外要有足夠大的資本那有些人就說要有多大的資本我不知道 [30:58] 可是算一算你如果要這樣子做我想一個專案沒有100個Million大概也是7塊那他們就是一個都是可以有大的Sell [31:10] 第二個客戶需要用的客戶需要用的需要用的他要用最先進的不要講最先進的非常先進的多子資產那也不用問我是誰因為全世界能夠提供這樣的程度需要讓大家新來的就是隻有目前就是臺積電所以客戶大概都會找臺積電所以先進的資產來使用第三個呢他要有Devain的資產那你要問我我現在不是因為我們跟南科策略關係南科是目前提供 AI 客製化記憶體最好的公司那你不明在訓練我嗎前三大美光 Heilis 跟都以南科調限界可是這三家目前我想在這種 AI 影響比較 niche需要客製化的這個方面他們現在還不願意至少 因為會談這個我不知道不願意大量的工作主要原因是我想這個這個updive cost很高我剛剛講的是Devain基本上就是像在印鈔票一樣所以他需要的是一個大量最好是標準的這種我剛提到就是你坑目很大就算你全世界的這個司法或是誰來目前又是要客製化所以他們沒有那麼願意做這樣的事情所以你在反觀全世界除了這三大以外還有誰 [32:37] 那對岸有可是對岸有很多縣市那你現在就要臺灣臺灣就是我覺得南科大家就知道他在 technology 模板事實上是最先進的所以現在的大客戶都會想要找南科合作 [32:59] 所以南科在積極擴充套件這個是其中一個原因那另外呢那你說補丁呢補丁做不重要補丁非常的重要因為要能夠跟這三家人共同合作開發而且要協同客戶設計介面我剛講的跟客戶這個共同開發跟協同客戶設計介面引爆到什麼時候以前我們是很多人會說那你就是做DRAM跟別人有什麼不一樣我們除了說我們是很厲害的能夠提供高頻寬的DRAM以外我們能夠跟美國大客戶溫作我們現在跟客戶的共同設計是共同用邏輯也要不是直接化也要用邏輯是誰跟他共同開發設計這什麼意思呢意思是說我們會把一部分的DRAM的電路設計用邏輯實現那為什麼要這樣子意思是說你要有兩個問題一個你要達到Mirror Memory的效果的時候你怎麼樣跟客戶的介面整合更靠近這個是一個重點所以我們跟DRAM我們跟客戶雖然用Hive Vounding可是我們DRAM的設計會延伸到邏輯裡面第二個是我剛提了我們要能夠做能滾打 要能夠做測試所以我們的設計我們不是讓客戶在邦輯前能夠測其實我剛每次講邦輯前能夠測就有些人比較知道這一行就知道說你們真的能測嗎因為很多人在外面宣稱邦輯前是不能測的我們是一定能測而且一定要測的第二個是邦輯完甚至跟邦輯邦輯完一共我們仍然要能夠測DRAM不是隻有因為Weber Wave這個製程這種熱的製程過後DRAM還有可能會產生新的Failout Day出來所以你一定要在邦輯完以後還能夠測所以我剛才講說你四天如果不做任何的處理你的業務就自然就是會它的試吃法我們邦輯完能夠測甚至我們幫你們還能夠修修了以後有些東西還能夠再救回來所以我們客戶這種業務才能夠達到所謂的量產的要求所以這些測試的部分的設計也必須要整合到邏輯裡面去做很多的處理甚至我們跟客戶合作還讓客戶能夠在系統上他還能夠再測然後再把議員的不要跟在救回來所以這種東西的協同設計開發叫做我們幾乎跟客戶的那種常常已經叫做兩家公司像一家公司那樣的再設計做開發 [36:01] 你說這個有什麼拿不起我想沒有那樣的實力或是跟客戶無法性的這個東西都是做不到的所以有人會說那裡有幾個客戶我想客戶當然很重要跟客戶有信任長期以來當客戶的ROMAT他在往下發展你就是他往下的做partner我們不是要做一代選王我們是要站在巨人的肩膀上一個巨人很好 我們就很好我們要站在很多個巨人身上我想像一下我們已經站在很多巨人身上雖然看起來我們很小所以我們有機會跟客戶很多個 應該講很多個多數個 好幾個大巨人站在他家當他成功了 發酵了我想只要其中一兩個兩三個客戶成功我想就不得了 [36:56] 好 那這個剛剛提過那不再其中一個重量 [37:05] 好 那個所以我們公司現在目前的產品剛講的非常多都是主義叫做AI pieces這個也是我們從201420242025開始我們公司的重心我們現在幾乎所有的研發量全部都在這裡以剛剛我講的高頻寬DS基底架構我們叫HBL架構我們發展了兩個主軸的系列一個叫做Hypo-M一個叫做Hypo-X這一頁我等一下再跟大家做一個比較仔細的說明另外我想如果給他介紹業績大家就知道說我們還有一部分就是我們過去十幾二十年來累積的一些產品我們今天仍然在量產然後有客戶在出貨那這些我們就叫做Deer & pieces大概有跟這兩類那Deer & pieces我們主要我們也是提示事實上因為我們沒有工廠就是Co-Competence介避在的話是跟客戶的關係所以我們很大在Deer & pieces裡面很大一部分大概超過50%有時候到接近60%是我們提供Long-Kood-Dide Deer &那Long-Kood-Dide Deer &是什麼呢其實就是我們會提供給SoC廠商那什麼叫SoC廠商舉例好了像林亞、聯發哥、Ruroy、玉、或是這些他們就叫SoC廠商 [38:39] 會提供給系統廠像系統廠就是他就直接拿去他的就任系統裡面那這個通常有這幾個Long-Kood-Dide通常就要做一些稍微做一些客製化那我們會客製化幫客戶做SIP的客製化那我們公司也有Supro SM的產品Supro SMP現在應該來就是AIOT會因為無間會使用出的SIP [39:07] 好 那我們介紹一下我們AIP是兩個大類的產品這個我剛剛提就是我們2017年發表的那個Paper那後來這個產品有客戶使用當時我們的客戶我們想要做的東西就是想要提供一個Long-Cost所以我剛剛講說我們一顆我們可以抵HPM2剛講的五顆可是我們客戶會用一顆那時候用的是一顆再加兩顆我們那時候給客戶要提供Long-Cost所以我們用的是2D的Solution我們用organic structure提供的這個主軸我們發展成兩個大主軸一個叫Hyper-Dashless [39:51] 兩個差異是什麼呢就是這個可以是一顆也可以是多顆我們讓它D-RAN多顆堆疊那D-RAN多顆堆疊我們就透過TSBHyper-Bound把它Stack在一起然後呢我們再跟SOC或是說我們Poset我們做3D WebRound WebRound的方法Hyper-Dashless就只有一層 [40:16] 好 那你就說有可以多層為什麼要一層那基本上就是有一些曲捨 [40:24] 那我就用幾個數字來跟大家看就是這個省務群我們可以提供非常高的bringles大概一層舉個例你問我說你大概多少舉個例大概100mL左右大概16gb左右可以大於兩個carb一層 [40:46] 那這個我想已經比現在的HBM差不多或比較高了Lanity我們大概比它好很多我剛剛提過HBM現在是4-5-4我們這個就想要20And Huber-BitHBM大概2-3左右我們可以提供1.5那這個Gangzi呢現在你問我說那現在能夠提供幾層目前能夠提供的大概4層現在在我們8層中所以將來隨著這個技術的進步它的ROMEL大概只會往上推 [41:21] 那這個呢HB-S它只有一層可是它一層在這個相當的面積以下它可以提供的bringles大於10倍以上那所以這個能夠提供多少其實有客戶在跟我們要的是Petabyte一個Petabyte等於1024個Telabine那這個能夠Limitation是什麼所以這上面跟Dignail有關也跟你的Size有關看你要多大所以現在有客戶有的人是小的有人是Dignail有人也可以做Water Scale這個做起來所以我說我們現在客戶能夠達到的事實上已經遠高了這個他要的是好多格的PetabyteLenance 比這個更低它主要是因為都有點差異所以你會做一層這個真的很多層那Energy可以比這個要更好所以簡單來講那你說這個這麼好為什麼不要有這個因為它這個也不能分別所以現在客戶要什麼Solution我只能說我們發展出這兩個大組裝可是每個客戶來呢我們怎麼跟他談客戶先開他要的規格我們根據他的規格去設計出來他調整Solution然後再從那邊開始做設計所以有的客戶選這個並不是哪一個一定會有哪一個所以有這兩個Solution [43:02] 我剛剛已經跟大家講了我們目前正在進行的科目都是Cloud Minutes那為什麼要特別強調因為以前可能早期大家會認為說可能是像我們這樣的公司比較小或是像藍科一直在宣傳他們覺得是很不安可是事實上我們現在的更多都是Cloud Minutes那我剛剛也提的優勢在哪裡當你要Serve Medium Concurrent User的時候SRAM的東西是不行的那HEP的首先剛剛也跟大家提過是不能接受的所以我們這個Solution事實上是目前客戶為了下一個Generation當他需要擴大它的Inference和Service的時候做久可以了 [43:50] 那H-Inference有沒有有現在客戶也都開始在談那主要為什麼H-InferenceMine & Cloud Inference我想這個是不是技術的問題主要是需求性的問題 [44:03] 所以我們現在的AI的應用從Cloud的開始發展再落地到Edge所以這個是我想大家都瞭解這個是一個應用虛勢的落地的先後的問題那H-Inference為什麼需要我想有些H-Inference比方說舉例好了AR、VR它可能是一般你現在標準DRAM的Bandwidth 提供不出來的可是它又對於Pyler對於Cost 和甚至提供所以客戶也會來找我們 [44:33] 為了這個H-Inference的應用那這兩個我想為我再次強調說 [44:42] 我們跟HBM各有HBM現在仍然的主流主要因為它能夠提供非常大的感染對我們而言我們要提供的是超越HBM可是我們的東西在今天為止 [45:04] 我們也探取一下我們DRAM的PCC我們在不同Dansky跟Interface上我們都有解決那我也有Sudo主要我剛提的我們有Diskrie跟None Good Die那我剛提的None Good Die因為我們不是大量所謂不是大量就是不是種那個 commodity 的東西所以None Good Die是我們的重心當然在Diskrie部分我們大概都會找比較比較學利用或是是公共公司的應用來支援 [45:36] 這個是介紹我們主要的合作盤我這邊列的大概都是在D1方面當然南克是我們最重要的合作盤可是剛剛提了邏輯的像臺西建它會跟我們合作但是生產的都是客戶去跟他們定所以沒有列在我們主要的很多生產的派遣我們Sudo-A-Task也是今天都是D1部分可是如果要整個系統客戶完年後他要用不要用客戶平衡用他的Nspill或是用日月光這種那部分是客戶會去定我們RDLPartners主要是我剛才講的就是我們有一些給SIP的客戶然後我們現在是跟會風伴到你這個有點out of date可是因為有些人都看沒有公告那就不好講可是其中有一個倒是可以講我想這個大概分這樣分DRAM跟AI pieces那我這邊秀就是過去6Q的一個成長那Q3的人已經有對他了我想Q3我想大家有看公告所以Q2的Q1Q大概有43%左右所以還是維持一個成長的趨勢到Q3為止 [46:59] 那我們AI的比例我想這個因為需要比較常看所以讓大家長遠的看我們從112年沒有到今天上半年佔40%那這個比例會怎麼產生變化我想接下來目前這個全部都是NRE我們明年應該預期有客戶會進行量產所以開始會有多的Royalty收入那我們也預估可能在後年甚至大後年我們客戶的Termpies的物選也會開始發酵那這個時候我想這個比例的增加只能說時間早晚可是到時候我想我們必須大概在這兩三年內會產生一個非常重大的變化意思是後面DMpies應該會不是倒轉過來可能會類似像這樣所以我們這是因為那是公司未來的重心那意思是說我們在DMpies除了維持20月以外大概不會太多琢磨那可是我們在AIA的部分我剛講我們站在巨人肩膀上當巨人成功了那這些巨人為什麼他會成功我想現在AIA客戶來談的時候都是跟我們講他已經有CSD的大廠跟他們的訂單你那個AIA底下他們在開發過來的產品所以只要產品變正成功通常後面的persons不是跟我們以前不一樣我們以前是說產品做好了再開始推市場那現在他們是BIS在那裡然後我們做execution讓他來實現而且這個東西不是我們都已經在做產品不是一個Prove-of-concept的一個擺盤 [48:53] 所以我們剛剛講的那個營收我想就也看在從這邊來看也是可以從第二個角度看我們從營收毛利率本期經濟跟美股盈餘這個美股盈餘已經用目前的股本來調整那這個我想過去三年半這個趨勢是往上的那目前營收我們看起來已經還是一樣的失去往上其他部分就等公告應該是往好的方向走那這個營收跟毛利率的同步成長我想也貢獻在ETS上半年是9.35%那Q3應該會再往上然後成長的趨勢應該也不差 [49:52] 那等一下會來展望剛剛講的我們是要提供AI記憶體跟AI記憶體客製化跟它的IP所以接下來我們的重心就是我們要持續這個AI記憶體的研發包括我們都有提供的頻寬3D丟解解解決甚至我們要配合晶圓廠的ROMINE不是隻有E-RUN還有Logic廠的ROMINE我們要繼續幫客戶做更好Cost更節省我們要加強Street固域另外現在既然是我們是以設計服務包括IP solution 的provider我們就必須要擴大設計服務的量所以現在公司在集中招募人才我們要強化I-E 建築的流程跟電證我們也要確保跟供應商合作因為在我們Cost-Map裡面提供給客戶的turn key是其中的方式所以turn key 的設計服務方式我們要持續幫客戶安排他們產品跟駕駛成功接下來我想跟客戶的技術合作 [51:04] 我們就要必須帶有彈性因為我們跟不同公司合作他們公司的流程他們公司做事情的方式跟他們採用的一些不同的EDA的託我們都要能夠隨時調整燈扣我們才能夠幫客戶把這個機體介面發揮靈靈靈致讓客戶的Street既然我剛講到花了那麼大的成本做這樣的產品就一定要能夠幫他們在市場上得到先機 [51:41] 這個大概是 [51:45] 以上就跟大家介紹一下我們公司非常謝謝李總的精彩報告我相信後來的AID是離開D-RAMD-RAM是一個非常重要的產業我們主定叫你很好的客戶跟一家公司也非常謝謝李總今天問我們的說明現場投資先進有沒有人想要提問的如果你想要提問的話就麻煩舉手到品情公司第一代客戶給你謝謝 [52:18] 大家看起來會不會比較害羞一點大家看起來會不會比較害羞一點 [52:40] 有人想要提問的嗎有人想要提問的嗎 [52:58] 那怎麼樣請問那個剛剛提到很多客戶化的需求我可不可以理解就是說未來在AID的趨勢下就是說以前記憶體的那種波動性可能會變少就會變得很多客戶化然後貝鐵也上去價格就會比較平穩的狀態 [53:21] 其實答案是我剛剛跟你講南科非常睿智他要做這個東西其實他當時就是做這個原因我想南科現在當然非常好大家看他財報也非常好可是他下定決定做這件事大概是20月20日他當時就是覺得他要在主流市場跟人家競爭那個波動性不是他們這個體量的公司而做做他會選定那通常這種懷截是他不幹客製化的客戶就是其實他的選擇就只有你 [53:58] 所以一旦lock住了其實就是一個長期有定所以我剛剛講說客戶成功我們就成功南科就成功所以對我們來講現在 [54:09] 我剛剛為什麼跟你講說投資很大一個客戶要這麼多意思是我們現在先挑優質的客戶挑好的客戶能夠跟長遠走下去的客戶化能夠降低波動性的客戶化先把這些lock住了那當然以後比如說那你這個這麼高貴以後別人怎麼使用一旦到了HPM的使用我想下一個階段我們就會開始再去想說哪些東西比較適合讓他通用化因為現在客戶來找他不會要你通用化他就是要跟所謂的HPM競爭所以你通用化不是有一點你要是要超越他的超越他的performance價格不能高於他可是你要超越他的performance可是接下來我想就有機會去做這樣比較通用化的東西等到其二是等到市場對這個規格可能大家比較熟練的時候有機會所以順便我就多講因為今天比方好多其實有人問我說那你跟華寬什麼不一樣我想華爸跟我們走的路子可能在這邊有一點不一樣華爸他們拖熱所有的Q所以他在Q就有一點說我推了一個東西出來 [55:27] 我有一個我想要的標準大家來看看能不能夠他們開始走當然他們有沒有一些比較客製化的方法那個可能也有但是他們的底軸所謂的Q就是找這個超越的方向所以甚至他們說我要找一個人來幫我做FaceDive的標準化然後我可能要interface我要走什麼TripleM的方式可能有一個標準這個是他們走的路子所以客戶千挑萬選他會找來客加補病就是有人因為他想要在不僅在機場上他在設計上也能夠提供Match他現在更多的東西所以接下來就是說當這些比較大型的東西或是等候的其實不是隻有我們這樣沒問題來客產的可能是問題所以我只能簡單回答說目前我們挑的客戶會比較穩定然後打量然後他試試試看他現在在試試看我認為會是不能的一些工資在做的 [56:36] 在這個WaferWafer這個擺放上你也現在看見這個Core的Processor這邊的散熱做得很適合你東西再把它疊上去這個散熱會不會是一個更大的一種或者說這有一定的一定的在多少POWER是沒有辦法做這樣的是不許有這樣的一個說法這樣Began 我想POWER在AI是一個重工之一或一個大一種所以對我們來講我們在設計的時候POWER會消耗多少要用多少的PANET使用都是一開始就要設計規劃所以目前所以LOW POWER設計所以客戶來跟我們談其中一個非常嚴格的標準除了你的Fail Wix你的延遲POWER覺得是更不標準那我們的POWER現在至少我們提供的POWER事實上都是HBM的四分之五大甚至更小以這個方式在但另外客戶整個系統它的散熱跟它的配備這個整個系統要討論我只能說現在不是我們GATIMO這個手機群的一個問題現在是這些問題都是可以被解決的你會不會有問題嗎對 但是我意思說我們總之會預期未來的這個POWER的這個 [58:00] 算力越來越強的時候它的散熱越來越嚴重的時候在上面的一個MEMORY這件事情是不是會有一個POTENTIAL的這個GAS在上面 [58:14] 我們用的是銅就是那當我們有很多的東西Stag在一起我想這個散熱本身我覺得它的BURDEN應該不會比別人少是比它好的在加我們利盒分量要比它低很多所以至少我們目前在四層客戶現在PROJECT到八層以目前的Solution在加上客戶的算力算起來還沒有現在的POWER我想都是很高都平常不是我們的系統可是現在至少客戶整個系統設計起來我們現在幾個客戶都還沒有看到就是把他們的的確是那我想這個BURDEN所以我們自己本身的紅色製成它的散熱度也像也是一個一個使喊 [59:06] 想請問一下我目前看到DURDEN的堆疊是四層回數八層回數那客戶的未來的那個研發的方向是越來越高嗎還是這樣子客戶現在你跟他講你有八層他都要八層只是以目前!Technological maturity來講今年我想四層大家是可以接收到兩層那明年大家會看八層所以這個不是限制在客戶的需求而是在於現在能夠提供的他的他的Wayfront Ways的stacking的process的去的問題那現在至少Forecast看起來他們的roll plan應該都是在往八層走那我們在四層跟八層我們堆疊的兩屢目前狀況是嗎一樣我剛剛講的說這個東西兩屢兩個一個就是他DURDEN本身Wayfront Ways的stack這個程度第二個就是我剛剛講的我們設計的修補能力跟我們怎麼去去把這個業務那個自成技術我想你要問我四層跟八層一定有它再更調整往上的需求那我們目前設計的東西有兩個除了我要怎麼修補它以外每個客戶他在系統上用能夠容忍怎樣的porex的時候也是會再跟他系統每個樣去做調整那明明我覺得八層一定是比四層有他的挑戰要不然他的四層那就是八層的方法那意思是說將來假設客戶定位在八層的時候我想我們在這方面的設計需要隨著不同的層因為你如果把八層的設計應用在四層有時候有overhead因為設計本身一定有overhead所謂overhead就是不管你的area或者是你的測試很多都有overhead所以八層我覺得的確要在對於設計這邊不同的客戶要再給你不同的optimization我還是在最後再請教客戶有給我們四層跟八層目標的兩種類有不合理的定義客戶做後還95%那第二本身製程你去問南科三星還是一次一層都比是95%可是他們要95%那當然這是一個目標可是這個目標在某種運算上在合理假設第一人單程能夠達到95%我們有那個機會Torist Act我不能講達到那邊意思是說他們希望的目標是很接近你單程能夠達到那邊或者說這個東西是設計上是有機會可是要怎麼克服EAN-Inroom大家都知道一個東西有它EAN-Inroom的過程只是通常你會有些東西你會分析看它的能力在哪裡那目前看起來我不要講就是5%就是說至少做到80%或是你那個目標甚至更上是有機會EAN-Inroom到那個程度 [62:15] 我們事實上有一些Polivement Data事實上是有機會的你應該講只是說它總是要一些進行的過程 [62:27] 請問公司對於第二個AI明後年的那個問題上你該了嗎 [62:53] 明年科目是有機會有人量產的後年跟大後年我就跟你講會有多個科目量產所以那個蛋餅的收入我只能說對於它上升我們是覺得那個是不要講必要應該就是有機會會超過低潤的 [63:16] 我還沒有算照理講我應該現在不能講 [63:22] 至少那個是我們農業目標我看 [63:33] 總經理娘我在直播一下就是我在請教一下就是剛剛那個hybo-m就是你們本身的dram的堆疊也是用hybrid bonding就是除了是跟那個sog做hybrid bonding你們本身dram也是用hybrid bonding沒錯這個也是用hybrid bonding是然後可是這個因為你要堆疊所以你要tse好所以它會有tse加d bonding然後這一層跟這一層也是用hybrid bonding看所以這樣就要多層的hybrid bonding那你們有提供不是3D的 [64:06] 就是也是2.5D的解決方案就是不一定是直接堆疊在sogd上面就是你們可能有些像有些運動就是美國科法那個computer memory他們好像有些是2.5D的base stage 這樣的方案但是也這樣立刻之化記憶體的方案提供這樣的技術這樣子我們是一個dram的提供dramsolution provider客戶如果現在客戶事實上他們心情色色變化頭有人會要這樣做這樣做dram本身這一層的bonding我們還是覺得以3D為主比較好可是跟soc要怎麼處理那就看客戶 [64:47] 所以這一個本身我們大概不會做太多的電話可是這邊的電話或是說這邊的電話都可以看客戶系統怎麼樣做對它最好 [64:58] 有問題那最後再請教總體一個問題就是因為我看那個Vidia它的rollman就是它可能未來它本身的那個GPU的晶片它想去做就是上面的stating也有可能是就是直接疊x-frame 這樣那就你們的看法是你們覺得如果它真的去設計這樣就是GPU去堆疊x-frame 這樣的事情那還有LPU存在的必要LPU是就是也是他們做推論的今天就是別x-frame [65:31] 那你們問AVIDIA為什麼要買光 [65:36] 這樣子的確我跟你講那個HBM4以下4E跟往下他們也在考慮於3E3E分別的技術沒有錯然後AVIDIA也是想把它的一些東西放在現在賽興海力士跟美光他們做他們是這個他們假設很多顆他們有一個base-style對不對你知道HBM也有一個base-style [66:01] 也是我幾次成可是他們那個做的主要就是只是在做d-rate比方說要怎麼測d-rate或者是把一些東西放在face-style裡面沒有passer信AVIDIA可能有在我今天不知道我代表AVIDIAAVIDIA可能也在跟他們談要怎麼樣把這個它的passer信整合到裡面一起作戰可能也在討論所以這個是一個方向可是我想AVIDIA至於他們要怎麼做是會做客製化還是會做標準化這個我不想可是我想他們的時程跟時間稍微沒有慢一點那AVIDIA它是不是它的那個processing還是比較genal的processing它的本身它的influence方面我想你說別人要移它一定在influence裡面我這是我個人認為可是AVIDIA它很厲害可是它要打遍天下所有的東西都吃到飽這個我想也是有它的一定的在這支起義其二他們那些CSP大堂也希望有花很多手持不會希望的只有一個那再加上對我們會造成威脅假設這樣問好了 [67:17] 我覺得AVIDIA因為本質真的很大其他人現在是在想辦法跟它分析那AVIDIA要找個做它假設要做客製化假設它要做客製化你要問我們那個PINIS跟Sanzone會不會跟它分析可能也會可是我剛剛講說這個RM cost假設我想他們也會挑可能全世界也會他們兩個這樣子做其他的這些 [67:46] 比較以influence為主的或是其他想要跟它compete的我覺得目前來講還是我覺得我們跟Maincass是蠻好的Scanzone應該這樣講 [68:02] 要投資先進場答問 [68:09] 就是剛剛有講到說目前應該算是100%營收都是屬於NRE的部分對不對AI的部分那現在看得到明年有多少比例會Royalty然後有時候多少會Turnkey那客戶在選擇這兩種商業模式的時候他們的就是他們的這種取捨的他們的想法是什麼站在他們的角度想明年我們預估有些客戶應該Royalty會失陷Turnkey可能要再晚一點那你說客戶為什麼這樣選跟客戶本身 [68:46] 如果客戶本身舉例好了他也是一個比較他在這個後面Turnkey發握後面的這些管理外號商或是跟方機之間或是跟店員之間他會沒有太多的resource的話那客戶可能會選Turnkey可是他如果自己他自己有這些能力那他可能他可能就會選擇Royalty所以選擇客戶自己的scale跟他的Fore-Hop那公司有估算說Royalty跟Turnkey他們各自在就是利潤率的區間是多少Royalty當然就是都是Pure的利潤可是他的revenue一定不會大那Turnkey按照我剛剛提到的我們現在選的都是提供量比較大的客戶 [69:48] 所以是說這個Tanky一旦起來以我們公司不要以南客因為南客本身就比較大以我們公司來講那個Royalty大概不是我們現在的revenue是現在的很多很多倍所以以那樣的話我只能說Royalty的成長是很快的可是在那麼大量底下我想那個Cross Margin就會跟Royalty來比200%可能跟今天來講我們可能就給客戶一個比較不要講對方就雙方WinWin的一個In-Forest Margin來談可是Royalty的成長增加的概念做了兩年的取捨所以我剛剛講那個發酵會稍微完成那個可能要在可能要在兩年到三年左右等到客戶值兩但因為Tanky一旦也是用天亮產品來前面下公司的那個那個跟HBM的報價是大概是成長然後那個效能的話大概是把那些多少這樣子有沒有一個比較大概可以去評比的性價我剛剛提了這樣子我們跟客戶不管是Tanky或者是或者是Sore Royalty我們是以Weber來算我們是不是賣一種的就是我會賣它一天一天然後我賣錢簡單來講State 1的兩綠我們跟Weber就是我Weber我跟你講一天為何要錢所以假設State 1的兩綠是一片就是兩綠跟State 1的兩綠有問題或是什麼我們就是那個就是特異我們會去幫客戶做一些很多的可是不會應該講我們不是一根大一根大三隻有一片沒有三個這是幾根所以很難提新價因為HBM它為什麼會很貴有好幾個原因其中一個原因就是它都挑好的帶然後一貫貫貫責它是一張新價比我這邊講說這一個同樣的面積我們能夠提供給它一個月是超過它十倍的一片可是它提供的是很多片被列出來所以這一個的 [72:08] 這兩個我們都覺得都不會比它差可是我們特質貌跟它不一樣 [72:14] 所以之前有人問我來問的問題我回答的是說事實上我們因為我們跟客戶談假設是跨到百萬證明D-RAN設計本身沒有問題如果要我幫你做Service可以可是E-A-R-M-A也可以可是如果發生就像有點像我們以前賣派遇跟我們談的話我們不是跟他談總是有點像我們就像我們也會transfer我會幫他測可是裡面測出來的良率的好的話我們會做一些額可是一旦雖然有一個頁比較我們可能會不提給他可是頁比上我們可能就跟客戶談一片也會對付 [73:07] 剛剛談到說跟保障Q這邊的一些差異公司跟利器電艾古到衛方衛生相關的一些技術技術附線的不容嗎好 [73:22] 我想有兩個你剛才考慮也把利器電談進來因為艾古只跟利器電合作我們只跟南克合作 [73:32] 先談第一個差異第一個就是他跟利器電合作我們跟南克合作我想南克跟利器電大約就一大關係我想南克他在事情上我想要比利器電第一個要先進很多第二個利器電本身未來的網板是不清楚的南克是有一個非常敬定的網板跟他的資本在同時的所以這個已經一個非常大的決定很多客戶沒有辦法跟利器電合作因為沒有網板然後現在就算他現在跟南克合作可能有一些V代或是Pro-Concent的展大客戶很難去跟利器電合作因為他們提供出來的資產沒有承受沒有承受性第二個再提艾古 [74:19] 我剛提了幾個我想第一個對低潤架構各自有各自的方式我只能老王賣瓜一下我們低潤架構我覺得絕對比他有更新我們能夠提供出來的代物資產架構絕對比他有更新第二個也是跟客戶在合作上面我不知道至少我已經一陣子沒有去包一陣子以前 [74:47] 大概兩年左右一起吧現在沒有測試覺得是他們一個大問題他們在管理前沒有之前沒有辦法測那他之後要測我覺得他們也是用一個提供不是跟客戶整合設計而是提供一個ID也跟客戶我跟你講D-RAM很難很這樣子很難做到所謂SERVER等級的化問題你不可能D-RAM不測D-RAM不可能不測Bonding前不測會有問題Bonding後不測也會有問題所以在測試方面我覺得也有一個差異我們的Strategy跟它不一樣第三個我大概就說現在我們跟客戶合作的方式 [75:36] 我不曉得艾谷有沒有我們的方式我想我也很難找到你就算去找一般D-RAM的公司也很難像我們這樣子跟客戶生物的公司我們幾乎事實上我就跟你講在客戶的環境跟客戶合作每一個客戶都這樣子所以這三個我想四個這四個主要的差異我們跟他們有點差異所以現在從客戶群來看有點尤其有點不一樣我們可能他們有這樣的客戶我們的客戶事實上 [76:09] 在目前我們講說 [76:12] 在名聲上或是在未來的企業上我覺得應該應該要好滿多問題 [76:20] 還有再最後一點有人問我說它不被標成IP company你們還有在賣魚人你們回去看一下 [76:30] 按摩業機比我們還要更大比例是來自於SudoSudo就是Zero好吧我們剛剛講我們要Zero意思是說現在因為D-RAM非常的好所以大家說到底這個不是壞事大家都還是還有很多人在這裡可是在於客戶的進展跟成效上面我們已經他有些project被我們造成可是我覺得我們成果也已經很快就已經沒有成果那贊品也不見得比他少 [77:01] 他有一塊是我們沒有的他在做其他生意那一塊那一塊的東西給我們總經理好問一下那個陳協助分就是剛剛你有提到明年有機會有客戶可以量產那我想問這個微客的需求是客戶會跟房具談還是補金正品跟房具談那這是第一問題那第二個我追問就是說如果真的有機會量產的話這個Earthation就是WIFER的Earthation什麼時候會跟確定這樣子好那個RORAT有著不談RORAT是客戶自己會去跟跟Dapp談在TENKEE的部分直接的分子的關係是我們跟客戶所以我們跑不掉我們要去幫客戶做這些 [77:52] 所以我們要去跟Dapp談價格的問題這個跑不掉可是這麼大的分子客戶不會跟我們的房具維持一個關係所以我覺得只能說三方是一個都會討論可是世界的分子關係是我們跟客戶之間的關係那你說什麼時候會去Secure客戶剛剛他在談這個專案我們要讓南哥接受我們客戶的時候其實就要先談公認就是說我客戶加了這樣的需求 [78:22] 可以的話通常才會開始做考驗可是每一年在談的時候還是會一樣Forecast 跟不管你跟哪一個房主理都要這樣談像南哥最近我舉例來講他有時候會固定時間問可是最近會多問為什麼因為假設他有一個場要開始蓋他就會再來問一次再確認一次對不對然後他拿一個場要開始Ramping他就會再問一次所以我只能說這個關係簡單回答是Direct關係當然還是我們跟客戶可是三方是要維持一個連南哥都要引爆很清楚的瞭解客戶的需求我們才能夠考面客戶的方式 [79:08] 那我可以再問一下如果確定要Tenkey的話可能大概提前幾個quarter會可以確認這個委託的Allocation你說Allocation是不是對 [79:21] Allocation一般我們大概是確切的數字我想每一個比較不一樣缺切的數字大概是比方說半年一年或是一個多的Defense on your 東西可是這種比較大的量舉例好了客戶如果要有什麼隨便來我要一萬片或五千片這種通常需要在他們你知道白客在擴賞在他們擴賞的時候他們大概就會確認他們能夠提供的時候來談就算他不能提供他會跟我們講說HP 好了一年後或兩年後我先給你多少千片然後我會足度隨著你的Rentic再提供只能說AgainA Capacity Perny沒有人會convert你不管跟哪一個Fair談只要你是Perny也是大家只能說共通至於確切什麼時候就是下單的時候通常要下單的時候才會確認我只能說像這些大客戶現在我們Capacity Perny至少半年一個過到半年都會做到Fair [80:33] 有這些想要發問嗎 [80:46] 今天機會比較難得因為公司業務這樣的辦法 [80:52] 就是在大廠的閉門法說本來已經沒有要再加開了但是因為實在太熱烈了所以請大家好好把握這次的機會我們可能會盡量讓公司回去專注在他的業務上面 [81:19] 公司您好不知道方便請教一下就是27年會量產的專案用的是南亞科的現有產能還是他們今年Code 5A新廠 [81:34] 我們現在南科的自成它目前量產的日子以後面開始會依稀那它現在今年年級會有一個新的產能出來所以2027年我只能說 [81:51] 你問我會用哪一個產其實都會因為它的新產也可以一幣滴也可以吸我覺得可能都有機會用到它下半年2027年它目前你這個我說明年要量產度它現在事實上已經在排冷所以現在目前當然是用現在的2027年它如果量產放大就已經會用到它新產的東西 [82:25] 所以為一些財務有問題我們回到負債我們等一下回到負債我們看我們年報是4億那這個裡面有大概有NR1的 [82:37] 就是想說問一下財務好 [82:41] 那我們有些客戶是是預付所以就預付買多錢 [82:48] 那有些所以這個題目有為就是有些偶像我們跟客戶入收的NR1的方式跟財報的方式表現不一樣那第一個合約NSOW他所有所招募他會有State Award所有所要做什麼事他會付花錢那做法什麼方式那可以付錢那可是可是財報會展現的是那個快適師他會根據這些State Award需要的時間付出的能力等成本來做直月的刊登他是這樣做那有些客戶他會付很多錢那這個錢就會變成負債那可是就現金就客戶先給現金先給很多現金那就是你不要跑掉就是 [83:50] 我想問一下剛剛有提到那個就是我們就是有些就是目前客製化的需求很多嘛所以我想問一下那我們人力上面目前準備是充足的嗎那明年或是後年沒有增加我們人力有什麼樣的過充計畫謝謝 [84:07] 陳詩問答陳詩問答就是不足所以沒有人命很累所以現在的確我們的其中一個大病題對我來講是要加人那隻會有兩個原因當然是因為我們發覺多還有一個原因就是我剛提的就是我們以前202 4年前我們就是做租人第一就是用租人支援做租人跟他的用的通通都不一樣所以這些有一些人可是也要加速的通通那在這樣議論本身發覺也是一樣客戶來了所以我現在很多人都跑來問我我都可以談嗎我都可以談先談談看談談看如果Standial Mesh我們就結Standial Mesh那通常就是會跟客戶談Stand會有一段時間所以我們通常會這樣很多客戶現在打來我們還是會先跟客戶談Stand把那個弄好然後等到事態的時候有人力出來再開始那的確人力是我覺得應該是人力是我們現在其中一個發動來應該怎樣講那我想請教一下假設假設像明年有些已經轉成像MID或者洛宥田那我們人力會出來了就這個人力會比較多我現在很積極的在找人力我現在沒有不是因為錢的關係那個如果看一下我們才不好了我現在能多我不是缺錢我現在缺人所以要多找人我意思是假設我們進入到下一個階段我們這個階段的人會空出來就是哪個階段的人是需要最多前期最多當然所以你問我說你是能夠做幾個發覺就是Depensa當Stage所以有時候是1.5有時候是2.5那所謂為什麼1.5就是有東西已經在後期了那他在後期我們像我們現在的客戶那個這樣子我們現在有客戶舉例他在社會田野證前面的利益大概就空虛了那不過有些部門他比較去比他就需要前後期他都需要那就是會要人力要安排那是沒錯我們有跟Denide階段特徵階段然後兩層階段當然需要人力所以不一樣謝謝 [86:57] 還有這些電視想訪問嗎 [87:02] 那我看時間差不多那我們今天就到這邊謝謝大家謝謝