問題背景
AI GPU / ASIC 的成本結構已從單一邏輯 die，轉向 HBM + CoWoS / 2.5D/3D 先進封裝主導。當缺陷到 FT 才被淘汰，損失的不只是 die，而是已投入的記憶體堆疊與封裝成本。因此測試投資邏輯要同時看 CP / KGD 左移，以及 FT / Burn-in / SLT 右移。
投資重點 memo
| 重點 | 投資含義 | 相關標的 | 信心 |
|---|---|---|---|
| 高階 AI 加速器 package value at risk 上升 | FT 每抓出一顆不良品所避免的損失提高，支撐高階測試設備與耗材 ASP | 6515_穎崴（市）、6223_旺矽（櫃）、6257_矽格（市） | 中 |
| Burn-in 導入率提高 | Burn-in 後通常需要 post-burn-in FT，測試 insertion count 從一次變兩次以上 | 6257_矽格（市）、3264_欣銓（櫃）、2360_致茂（市） | 中 |
| 測試內容右移到 SLT | 高功率 AI / HPC 需要接近真實系統的長時間驗證，SLT TAM 擴大 | 2360_致茂（市） | 中-高 |
| CPO 需要封裝後光電同測 | CP 難以完整測 optical coupling、laser alignment、optical loss、BER、thermal drift，FT / SLT 權重提高 | 6515_穎崴（市）、6223_旺矽（櫃）、技術_CPO | 中 |
| CP / KGD 左移仍必要 | 先在晶圓層篩掉壞 die，避免浪費 HBM 與封裝；但不能取代封裝後高速 / 熱 / 光電驗證 | 技術_探針卡與測試介面、技術_FT_SLT_Burn-in | 中 |
Insight 結論
| 結論 | 投資含義 | 信心 |
|---|---|---|
| AI 加速器測試不是單一「探針卡」題材，而是 CP / FT / Burn-in / SLT / CPO 光電同測的完整受惠鏈 | 受惠排序需看測試時間、insertion count、耗材 ASP 與客戶認證，而不只看晶片出貨量 | 中 |
| FT 成長可優於 CP，核心原因是封裝後測試承擔更高 package value at risk，且高速 / 熱 / 光電項目多數只能在封裝後驗證 | 測試代工、socket / load board、Burn-in board、handler、SLT 設備具同步受惠可能 | 中 |
| CPO 讓 FT 的重要性再提高，因為光電耦合、雷射對位與 BER 等項目不是傳統 CP 可完整覆蓋 | CPO 測試設備與 socket 供應商需列為 2026-2028 追蹤主線 | 中 |
關鍵 Claim
| Claim | 類型 | 來源 | 日期 | 信心 |
|---|---|---|---|---|
| H100 / B200 類 AI 加速器中，邏輯 die 成本約 USD 300-850，HBM 與封裝成本可分別達 USD 1,350-2,900、USD 750-1,100 | user_memo | memo_AI加速器_FT_Burnin_CPO測試_20260530 | 2026-05-30 | 中 |
| Burn-in 對 AI / 車用高可靠度晶片的重要性提高，且可能需 24-48 小時以上高溫加速測試 | user_memo / thesis | memo_AI加速器_FT_Burnin_CPO測試_20260530、技術_FT_SLT_Burn-in | 2026-05-30 | 中 |
| CPO 的 optical coupling、laser alignment、optical loss、BER、thermal drift 多屬封裝後測試項目 | user_memo / thesis | memo_AI加速器_FT_Burnin_CPO測試_20260530 | 2026-05-30 | 中 |
追蹤框架
| 指標 | 為什麼重要 | 觀察頁 |
|---|---|---|
| AI GPU / ASIC 單顆測試時間 | 直接決定 ATE / handler / socket loading | 技術_FT_SLT_Burn-in |
| Burn-in 導入率與時數 | 決定 Burn-in board、post-burn-in FT 與 SLT 是否放大 | 技術_FT_SLT_Burn-in |
| CPO 光電同測量產節點 | 決定測試從傳統電性測試升級到光電整合驗證 | 技術_CPO |
| 客戶認證與量產導入 | 測試設備 / socket 題材需從驗證轉為量產才會進營收 | 6515_穎崴（市）、6223_旺矽（櫃）、2360_致茂（市） |
結論／投資觀點
高階 AI 加速器的測試價值鏈正在「左移 + 右移」同時發生：左移是 KGD / CP 避免壞 die 進昂貴封裝；右移是 FT / Burn-in / SLT / CPO 光電同測承擔更高 package value at risk。投資上應優先追蹤測試時間、Burn-in 導入率、CPO 光電同測節點與客戶認證進度。
待確認事項
- [ ] 找券商或公司法說交叉驗證 H100 / B200 成本拆分口徑。
- [ ] 追蹤 6515_穎崴（市）、6223_旺矽（櫃）、2360_致茂（市） 對 CPO / SLT / Burn-in 的量產節點揭露。
- [ ] 區分 CP / KGD、FT、Burn-in、SLT 各環節受惠公司的實際營收占比，避免把所有測試題材混成同一估值邏輯。