【商業解讀】不做 AI 晶片,中華精測為什麼能讓本業獲利成長八成?

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一顆 AI 晶片做出來,不代表它已經能交到客戶手上。供電是否穩定、訊號能不能正確傳送、在高溫與高負載下會不會出錯,都要測過才知道。晶片越昂貴,越不希望把問題留到後面的封裝、組裝,甚至資料中心裡才發現。

中華精測科技(6510,以下簡稱精測)做的,就是連接晶片與測試設備的測試介面。它不生產 AI 運算晶片,卻參與了晶片從開發走向量產的關鍵環節。

2026 年第二季,精測營收約 16.40 億元,年增 34.9%;營業利益約 5.70 億元,年增 81.5%。收入增加三成多,本業獲利卻增加八成,顯示這一波成長,不只是把產品賣得更多。

資料來源:精測 2026 年上半年合併財報:第二季單季損益(PDF 第 6 頁)。

這篇要回答的是:精測把什麼賣給誰?AI 晶片變得更難測,為什麼有機會讓一張板子、一組探針更值錢?而獲利成長之後,還要跨過哪些成本與現金的關卡?

資料截至 2026/10/18。本文以精測合併集團為範圍,完整財務資料採上半年財報,並分析第二季單季表現;營收更新至九月。第三季完整財務與獲利數字尚不納入分析,官方預定於 10/28 舉行第三季營運說明會。除另有說明,金額均為新台幣;6510 為台灣上櫃股票。

資料來源:精測官方營運說明會時程。

先認識精測:晶片與測試機之間,需要一座客製化的橋

可以把測試機想成負責出題與判分的設備,晶片是受測者,測試介面則負責把題目、電力與回傳訊號送到正確的位置。如果連接不穩、訊號在途中變形,就可能影響判斷;即使測試機很好,也要有適合這顆晶片的介面。

在晶圓還沒有切割時,探針卡利用細小探針接觸晶粒上的焊墊或凸塊,讓測試設備判斷電性與功能。先篩出有問題的晶粒,就能降低不良品繼續進入後段製程的浪費。封裝完成後,則有 IC 測試板/Load Board等介面,配合設備檢查成品的功能與性能。

資料來源:精測官方探針卡功能說明。

資料來源:精測官方 IC 測試板功能說明。


精測官方 AI Load Board 產品圖:測試介面包含多層板、密集走線與供電設計。這是 2026 年二月法說展示的產品規格,並非整家公司所有產品的共同規格。

資料來源:中華精測 2025 年第四季官方法說簡報,2026/2/6(PDF 第 9 頁)。

這張官方圖讓「一張板子」變得具體:圖中的 AI 測試板有密集元件與連接區,規格列出 80 層板、10 毫米厚度及超過 2,000 瓦的功率能力。這不是每款產品都具備的規格,而是說明高階測試介面必須一起處理走線、供電與製造精度。

誰是客戶?可以分成兩種角色理解:決定晶片與測試規格的一方,以及在產線實際執行測試的一方。典型流程涉及 IC 設計業者、晶圓製造與封裝測試業者;有些公司自行整合多個環節。規格、驗證、使用與採購未必都由同一家公司負責,不能只看晶片品牌就推定貨款由誰支付。

精測提供的是客製化產品與相關服務。晶片腳位、電力與訊號需求改變,就可能需要重新設計介面;量產規模增加,也可能帶來追加與維護需求。但一張介面可以重複使用,並不是每測一顆晶片就賣出一張卡。

財報也呈現這個收入結構:上半年約 29.03 億元是商品銷貨,勞務及維修約 0.94 億元。所以分析精測,應先看產品開發、驗證與交付,不能直接把晶片出貨增幅當成它的營收增幅。

資料來源:精測合併財報:客戶合約收入(PDF 第 29 頁)。

了解它在供應鏈的位置,下一步才能問:同樣是把測試機連到晶片,精測為什麼要把這麼多製程自己做?

從設計到組裝自己做,賺的是整合能力,也承擔整合成本


精測官方 All in House 流程:研發、設計、PCB 製造、零件組裝、探針卡組裝與服務。它呈現公司整合的工作範圍,不代表所有外購材料都由公司自行生產。

資料來源:中華精測官網 All in House 服務說明。

順著這張圖看,精測把研發、設計、電路板製造、零件組裝、探針卡組裝與售後服務串在一起。公司稱之為 All in House:客戶遇到問題時,由同一個團隊處理不同環節的協調。

它的價值很容易用實際情境理解。測試時發現訊號不穩,問題可能出在走線、材料、接觸或機構變形。若每段由不同供應商負責,確認責任與反覆修改可能拉長交期;掌握更多環節,則有機會縮短找問題與修正的時間。這是商業上的優勢來源,實際效果仍取決於工程與製造執行。

精測官網另說明,公司自行研發探針材料與製造工法,也具備測試專用 PCB 及空間轉換器(ST)的設計製造能力。ST 可以理解為把細密接點連到較大間距電路的轉接結構。客戶買到的價值,因而包含材料、訊號與機構設計的配合。

資料來源:精測公司簡介:探針、PCB 與 ST 能力。

不過,自己做不等於成本自然較低。精測要先養工程師、買設備、建立製程,再承擔試做、返工與品質保證的成本。訂單不夠時,這些資源仍要維持;複雜產品若難以量產,售價提高也可能被更高的製造成本吃掉。

因此,單位經濟可以先從一個客製化專案、一批合格介面來看:收入扣除材料、加工、組裝、測試與交付成本,再看留下的貢獻能否負擔研發、業務與廠務等投入。同一設計能否重複接單、合格率是否穩定、後續維修負擔多少,都會影響最後的回報。

這與客戶的帳有關,卻不是同一本帳。客戶希望更快完成驗證、降低誤判與停機風險;精測則要把這份價值轉成合理售價,並控制自己每批產品的成本。公開資料沒有提供各卡款的單價與毛利,本文不以集團毛利率替某款 AI 探針卡估價。

當 AI 晶片增加接腳數、供電與高速訊號需求,這套整合能力更有用。但需求究竟落在哪些產品上,要回到法說的兩種分類一起看。

七成多收入來自晶圓測試卡,卻不能全部算成完整探針卡


第二季晶圓測試卡占營收約 76%;上半年累計約 73%。這是產品別分類,和另一張「探針卡營收」應用分析的範圍不同。

資料來源:中華精測 2026 年第二季官方法說簡報,2026/7/29(PDF 第 11 頁)。

第二季,財報中的晶圓測試卡收入約 12.42 億元,約占總營收 76%;IC 測試板約 3.00 億元,技術服務及其他約 0.97 億元。晶圓測試卡比去年同期增加約 4.46 億元,是這季產品別收入增長的主力。

資料來源:精測合併財報:產品別收入(PDF 第 29 頁)。

但法說還有另一張「各應用探針卡營收比重」,第二季列出的探針卡營收是 3.81 億元,年增約 69%,季減約 6%。它與 12.42 億元顯然不是同一個範圍。閱讀時應保留公司兩種分類,不能把較大的晶圓測試卡項目,全都稱為完整探針卡銷售。

資料來源:精測官方法說:探針卡收入與應用分類(PDF 第 13 頁)。

應用分類也要留意分母。以整體營收來看,第二季 HPC 占比達 56.3%,去年同期為 42.5%;以探針卡收入來看,同季 HPC 占比是 30.4%。兩個百分比回答不同問題,不能互相替換,更不能把 HPC 全部視為單一 GPU 客戶的收入。

資料來源:精測官方法說:整體營收的應用分類(PDF 第 12 頁)。

HPC 指高效能運算,包含多種晶片與應用。公司將本季成長主要連結到 AI 與 HPC 需求,並表示動能來自美系客戶擴張;這提供了需求方向,沒有揭露足以還原個別客戶採購金額的資訊。

資料來源:精測第二季營運成果說明,2026/7/28。

九月半導體展則展示了這些需求如何變成產品規格:公司介紹可處理 48,000 個接腳的 AI 探針卡,以及 65,000 個接腳的高腳數產品。接點更多的同時,還要顧及電流、訊號與溫度,工程難度不只在「多放幾根針」。這些是公司公布的產品能力,不能直接推算已出貨數量。

資料來源:精測 SEMICON Taiwan 2026 產品發表,2026/9/2。

這也解釋了為什麼 AI 的機會不只在晶片產量:規格升級,可能提高單套介面需要解決的難度。不過,難度提高能否變成更好獲利,還要看精測做得出來、交得準時,以及留下多少成本空間。

營收成長 35%,本業獲利成長 81%:差別在費用攤得更開


精測官方毛利率與營業費用率比較:營收擴大時,費用金額沒有同步大增,費用率因而下降。金額以財報精確數字為準,簡報數字有取整差異。

資料來源:中華精測 2026 年第二季官方法說簡報,2026/7/29(PDF 第 17 頁)。

第二季毛利由去年同期約 6.79 億元,增加到 9.43 億元;毛利率由約 55.8% 升到 57.5%。但營業費用只從約 3.65 億元,增加到 3.73 億元。多出的毛利,大部分留到了營業利益。

結果是:營業利益由約 3.14 億元升至 5.70 億元,營益率由約 25.8% 升到 34.7%。可以把它想成,收入擴大後,原本支撐研發、業務與管理的費用,被更多營收共同分攤。這就是本季財報中看得到的營運槓桿。

資料來源:精測合併財報:第二季毛利、費用與營業利益(PDF 第 6 頁)。

這裡仍有細節。第二季研發費用約 1.98 億元,低於去年同期的 2.18 億元;推銷與管理費用則增加。因此,費用率下降不只是營收分母變大,也包含費用金額與組合的變化,不能假設之後每增加一筆收入,費用永遠都不會跟著上升。

公司將改善歸因於產品組合與製程、生產效率提升。財報確實顯示毛利與營益率改善,但沒有把售價、稼動率、良率與自動化各自的貢獻完整拆開;我們能確認結果,還不能把每個百分點指定給某一項技術。

資料來源:精測第二季營運成果:產品組合與效率說明。

最後的歸屬母公司淨利約 4.94 億元,年增 129.1%,又比營業利益長得更快。其中還有業外的幫助:第二季匯兌由去年同期損失約 6,773 萬元,轉為利益約 452 萬元。所以本業成長八成,與稅後淨利增加一倍多,不能當成同一件事。

資料來源:精測合併財報:母公司淨利(PDF 第 7 頁)。

資料來源:精測合併財報:匯兌損益(PDF 第 30 頁)。

本季確實看得到本業改善,不只是匯率把淨利推高。不過,交貨與認列收入之後,還有一道關卡:貨款什麼時候回來?

獲利創高,現金卻沒有同步加速:先看備貨,再看募資


精測法說的資金圖包含現金與其他金融資產;下方現金流數字為第二季單季。內文另以半年財報核對累計營運現金與募資來源。

資料來源:中華精測 2026 年第二季官方法說簡報,2026/7/29(PDF 第 19 頁)。

法說中,第二季營業活動現金流入約 2.57 億元,扣除公司口徑的資本支出約 0.89 億元後,自由現金流為 1.68 億元。去年同期是 1.95 億元。淨利創新高,並沒有讓同季自由現金流也一起創高。

把期間拉到上半年,營業活動淨現金流入約 6.35 億元,低於去年同期的 8.32 億元。當期應收票據及帳款變動占用約 3.65 億元現金,存貨變動占用約 5.11 億元;應付款等項目則抵銷部分需求。這說明成長過程中,有資金先停在備貨與待收款項。

資料來源:精測合併財報:上半年現金流量表(PDF 第 9 頁)。

六月底存貨約 13.18 億元,高於去年底的 7.87 億元;應收票據及帳款淨額約 10.53 億元,高於去年底的 6.88 億元。這不等於存貨都賣不掉或貨款都收不回來,但接下來要看備貨能否交付、交付後能否回款。

資料來源:精測合併財報:資產負債表(PDF 第 5 頁)。

圖中另一個容易看錯的地方,是約 74.3 億元的資金餘額。它包含現金與其他金融資產;財報中的現金及約當現金約 54.39 億元,其他流動金融資產約 19.87 億元,不能把兩者都直接稱為現金。

而資金增加也不全是營業賺來的。上半年發行可轉換公司債,扣除交易成本後帶來約 25.63 億元現金。債券面額約 20 億元,採溢價發行,因此募得款項與面額不同。這筆錢可以支撐投資與週轉,但不是營收或獲利;未來還有償還或轉股的安排。

資料來源:精測合併財報:籌資活動(PDF 第 10 頁)。

資料來源:精測合併財報:可轉換公司債發行與組成(PDF 第 23 頁)。

擴產也要分清楚時點。上半年實際購置不動產、廠房及設備支付約 1.06 億元,另有預付設備款淨增加約 0.52 億元。公司七月宣布追加資本支出,屬於後續投資安排,不能全部塞進上半年的現金支出。

資料來源:精測合併財報:投資活動(PDF 第 10 頁)。

All in House 的另一面就在這裡:除了接到更高階的案子,也必須自己準備工程人力、材料與產能。更高的毛利率是起點,資金能否有效轉一圈回來,才會決定這輪擴張留下多少回報。

下一個答案:AI 訂單能不能變成持續、可回收的利潤?

九月營收公告帶來了更新:單月約 6.52 億元,年增 55.9%;第三季營收約 19.05 億元,年增 53.4%;前九月累計約 49.02 億元,年增 35.8%。公司表示 AI、HPC 與 AI ASIC 訂單同步增加,產能利用率維持高檔。這些是已公布的收入與管理層說明,尚不是第三季毛利或淨利的答案。

資料來源:精測九月營收報告,2026/10/3。

接下來,第一個觀察點是需求能否從驗證走向穩定量產與追加訂單。客戶新晶片的工程案,會帶來介面開發機會;但驗證案件多,不代表每一案最後都有同樣規模的量產採購。收入分析也要繼續分開產品別與應用別。

第二個觀察點是更複雜的產品,能否維持製造效率。若新增訂單帶來更高的合格率與資源利用率,營運槓桿才有延續條件;若需要大量重做、增加人力或先投入新設備,費用與折舊就可能重新加快。

第三個觀察點是存貨與應收款能否順利轉成現金。上半年已經看到獲利成長快於營業現金,下一份財報要確認備貨是否轉成出貨、出貨是否轉成收款,而不是只看帳上資金總額變大。

精測也在九月發表內部智慧代理系統 Agent P,協助工程知識運用、模擬與決策。這是公司試圖提升工程效率的做法;公開資料尚未揭露可獨立核對的財務貢獻,也不能把它直接視為新增一條 AI 軟體訂閱收入。

資料來源:精測 Agent P 官方發表。

精測的商業價值,在於讓更複雜的晶片,可以被可靠而有效率地測試。AI 增加的不只是晶片數量,也增加電流、接點與訊號處理的難度;能解決這些問題,才有機會爭取更高的產品價值。

回到開頭:第二季營業利益跑贏營收,已經證明這段期間的收入成長,能在成本與費用之後留下更多利潤。下一步要驗證的是,當新產品、新產能與客戶需求繼續變動,這份利潤能否持續,並且變成真正收回來的現金。

資料與圖片說明:封面及產品圖取自 2026/2/6 官方法說;本期營運圖取自 2026/7/29 官方法說,All in House 圖取自公司官網,均保留原圖。財務數字核對官方合併財報,採用財報精確值計算成長率,可能與簡報取整數字略有差異。產品能力、效率與需求展望以公司說明標示;單位經濟為分析框架,未虛構特定客戶、產品單價、量產金額或 AI 軟體收入。

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