測試系列：AI 晶片的測試關卡，京元電包了大部分

AI 晶片的測試關卡：京元電
一顆 AI 晶片出貨前要過四道測試，京元電包了大部分

從晶圓到出貨的四道測試（示意）：

1. CP 晶圓測試：切割前用探針卡逐顆點測，先擋掉壞的晶粒（京元電營收 30%）
2. FT 成品測試：封裝後放進測試座，確認封裝沒有產生新缺陷｜<5 分鐘（京元電營收 61%）
3. Burn-in 預燒：高溫高壓連續跑，把早夭的晶片篩出來｜3–8 小時（京元電營收 8%，自製預燒爐）
4. SLT 系統級測試：插上系統板開機跑真實負載，抓間歇性問題｜30–120 分鐘（併在成品測試內）

營收占比：2Q26（BofA、中信）；各站測試時間：產業資料整理

測試時間越拉越長
同一家的 AI GPU，三代之間 FT 測試時間拉長約 7 倍

NVIDIA GPU 各代測試時間（Hopper＝1）：

Burn-in：Blackwell → Rubin 約翻倍；資料：野村（2026-07）

測試成本占晶片成本：Hopper 1.9%、Blackwell 2.5%、Rubin 3.3%；占比看似不高，但晶片本身也更貴，測試金額是倍數成長（野村）

1. 越複雜：多顆晶片＋8–12 疊 HBM 封在一起，要測的電路和介面倍增；京元電說 Rubin 比 Blackwell 測試時間多 50% 以上
2. 越熱：B300 約 1,400W，Rubin 上看 1,800W 起，高功耗要更久的預燒和系統測試
3. 越貴：一顆壞片裝進整櫃伺服器才發現，損失遠大於多測幾分鐘

測試時間＝京元電賣的「機時」；時間拉長、機台更貴，兩者相乘就是測試廠的營收

封裝後三站比一比
越貴的站測越快，越便宜的站一次塞越多顆、測越久

資料：產業資料整理

• FT｜靜態毛病：直流、功能、交流三段電性測試，確認封裝沒把晶片弄壞
• SLT｜跑起來才出現：開機跑真實軟體，抓間歇性、跟負載有關的缺陷
• Burn-in｜早夭晶片：高溫高壓加速老化，把出貨後很快會壞的篩掉

AI 晶片三站都要做，而且每站都在變長；京元電三站都接，Burn-in 是最難被取代的那一站

一個測試站，誰提供什麼
京元電賣「機時」，設備和耗材由一整串供應商供應

FT 成品測試站（示意）：

• 測試機 ATE：送電訊號、判好壞（Advantest、Teradyne）
• 分選機＋溫控 ATC：取放晶片、壓進測試座、控溫（鴻勁、致茂）
• 測試座 Socket：晶片和電路板之間的橋（穎崴等）
• 介面板 DIB：訊號轉接板，零件中單價最高（精測、旺矽、雍智）

資料：產業資料整理

實例：Google Axion CPU 怎麼測（野村 2026-07）：創意 GUC（接單與物流）→ 京元電 FT 站（Advantest 測試機＋鴻勁分選機）→ SLT 站（致茂分選機）

1. CP 晶圓測試另外要探針卡：探針卡廠旺矽、精測；晶圓越多、針越密，探針卡越貴
2. 測試時間拉長，整串一起受惠：測試廠多賣機時，設備廠多賣機台，測試座、介面板等耗材也跟著換新

京元電賣機時，設備廠賣機台；AI 晶片越難測，整條測試供應鏈一起動

京元電靠什麼接單
自己做預燒爐，再用預燒把其他測試一起帶走

1. 自製預燒爐（技術壁壘）：AI 晶片規格多又複雜，很少測試廠能自己設計、製造高品質的客製化預燒爐。這件事吃力不討好，對手很難模仿（示意：多槽預燒爐＋液冷）
2. 用預燒綁單（以強帶弱）：客戶因為預燒只能找京元電，就順便把 FT、SLT 也一起交給京元電，接單份額跟著放大（預燒帶動其他測試訂單）
3. Consign 模式（資本效率）：NVIDIA 的預燒爐由客戶擁有、承擔折舊，京元電負責客製化設計與營運，折舊風險低、毛利穩（NVIDIA：買設備、扛折舊；京元電：設計＋操作營運）

營收結構（2Q26）：FT 61%、CP 30%、Burn-in 預燒 8%、封裝 1%；預燒占比不高，卻是帶動 FT、SLT 訂單的鑰匙

• 14%：全球 IC 測試市占，第 2（BofA）
• 約 40%：2026 年 AI 營收占比（GS）
• 約 6 成：AI 客戶 consign 機台占比（中信）

資料：產業資料整理；營收結構：BofA／中信

預燒爐是京元電最難被取代的地方；越熱的晶片越需要預燒，FT、SLT 訂單也跟著來

誰在找京元電測試
AI 營收占比一年從 27% 衝到約 40%

AI 營收占比（GS）：2025 年 27–28%、2026E 約 40%；先進製程（GPU、CPU、ASIC）營收占比：2025 年逾 50% → 2026 年可能破 65%

NVIDIA GPU 測試顆數（萬顆，BofA）：

Rubin 接棒放量；MS 估京元電 2026 年營收約 4 成來自 NVIDIA

• Google：TPU 出貨（顆）370→700 萬+（2026→2027）；自研 CPU 的預燒與系統測試也找京元電（MS）
• Broadcom：TPU 測試營收（元）26.5→63.5 億（2026→2027，BofA）
• NVIDIA CPU：V 系列 CPU 最終測試與預燒幾乎由京元電包辦，近 100%（MS）

GPU、TPU、CPU 三條線一起長；不只綁 NVIDIA，Google 與 Broadcom 也是成長來源

越熱，預燒越久
功耗衝上 1,800W，預燒時間跟著翻倍

晶片功耗（TDP）：H100 700W、B300 約 1,400W、Rubin 1,800W 起；新一代 ASIC 也普遍上看 1,000W 以上（淡色為業界預估上限；資料：產業資料整理）

• 預燒變長：5–6 小時：次世代 XPU 預燒時間，原估 2–3 小時（MS）
• FT 也變長：800–900 秒：R 系列 FT 時間；CPU 從約 300 秒拉到約 700 秒（MS）
• 液冷預燒爐：單價更高：高功耗晶片要用液冷預燒爐，帶動測試單價提升（永豐）

時間變長＋單價變高＝營收兩頭漲；這是京元電 AI 營收的核心邏輯

產能怎麼跟上
2026 年資本支出 500 億元，年增 58%

2026 資本支出 500 億元（中信）：廠務工程 50%（無塵室）、測試設備 50%；設備：測試機、探針台、分選機；AI 客戶機台多採 consign，京元電自己出的設備錢有限

新產能時間軸：

資料：中信（2026-09）、永豐（2026-10）、BofA／UBS（2026-08）

產能 2026 年底到 2027 年密集開出；接下來看的是客戶拉貨節奏，不是蓋廠速度

營收和獲利怎麼走
營收一季比一季高，2027 年預估再成長四成以上

營收（億元）：

1Q–3Q26 為實績，F＝預估；預估：永豐（2026-10）

• 毛利率約 40%：1Q26 39.7、2Q26 39.5、26F 39.1、27F 41.1；新廠開出壓毛利，2027 年回升到 41%（永豐）
• 2027 EPS 預估 12.7–16.6：永豐 12.7、Citi 13.7、UBS 14.8、中信 15.0、BofA 16.6；各家差很多，主因是對大客戶 2027 年出貨的假設不同
• FT 營收占比 46%→61%：2Q25 46、3Q25 58、4Q25 60、1Q26 59、2Q26 61；AI 晶片帶動成品測試，一年拉高 15 個百分點（中信）

營收、毛利、EPS 都在往上走；但每一季都比原本預期晚一點，節奏是關鍵

要注意什麼
成長邏輯沒變，但節奏一直往後推

券商目標價（元）：

永豐 2026F／2027F EPS 8.07／12.72 元；目標價非投資建議

AI 晶片越難測，京元電越吃香；看點：4Q26 能不能如期放量、新產能多快滿載