欣興電子董事長簡山傑指出，AI算力需求正以前所未見的速度成長，過去2000年至2010年間，算力約每兩年翻倍，但2012年至2023年已縮短至每7個月翻倍，2024年至今更進一步縮短至每5個月翻倍。隨著大型語言模型（LLM）快速演進，雲端服務業者（Hyperscalers）的競爭，也從過去的模型與演算法，逐漸轉向AI基礎建設的軍備競賽，帶動晶片、記憶體、先進封裝及高階PCB需求同步攀升。
不過，AI需求爆發的同時，供應鏈各環節的擴產速度卻出現明顯落差。根據簡山傑於演講中引用的預估數據，以2024年為基準，至2028年CoWoS先進封裝產能將擴增至6.8倍，雲端服務業者資本支出則增加至6.3倍，但5奈米及以下先進製程晶圓產能僅擴增至2.3倍，載板產能約2倍，DRAM產能更只有1.8倍，顯示AI硬體供應鏈各環節擴產步調並不一致。
簡山傑表示，儘管晶圓製造與載板產業原有產能基期較大，但面對AI晶片對高階載板的龐大需求，供應鏈仍存在潛在缺口，尤其隨著先進封裝尺寸持續放大，對高階材料、製程設備與產能的要求也愈來愈嚴苛。
其中，設備交期拉長已成為擴產的一大難題。簡山傑指出，目前超過80%的設備交期較原先預期延長，其中超過20%的設備交期甚至延長一倍以上，部分關鍵設備前置時間更長達30個月，相當於兩年半。這也意味著，即使業者看好AI需求並決定擴產，仍可能受限於設備供應，無法立即增加產能。
除了設備供應吃緊，材料短缺問題同樣不容忽視。簡山傑示警，2027年部分關鍵材料可能面臨約20%的供需缺口，尤其是低熱膨脹係數（Low CTE）玻纖布、銅箔基板（CCL）及ABF載板相關材料，都是支撐高階AI晶片封裝不可或缺的關鍵材料。
隨著AI晶片整合更多運算晶片與高頻寬記憶體（HBM），載板尺寸不斷放大，對材料的尺寸穩定性、散熱及翹曲控制要求也同步提高，使得高階材料供應的重要性進一步凸顯。
面對潛在的供應鏈瓶頸，欣興也已提前展開因應。簡山傑透露，從去年底開始，欣興營運及採購團隊便偕同客戶，甚至包括「客戶的客戶」，密集拜訪上下游供應鏈夥伴十餘次，希望透過提前掌握終端需求，讓設備、材料與產能擴充計畫相互配合，避免各環節擴產步調不一致。
簡山傑強調，過去PCB與載板業者多半依照客戶提供的規格進行生產，但在AI與異質整合時代，這樣的模式已難以因應技術快速演進。業者必須提前2至3年與客戶、材料商及設備商共同投入研發與驗證，從過去各自單兵作戰的供應鏈，轉向上下游協同合作的產業生態系。
他也呼籲，台灣PCB產業雖具備完整的電子產業聚落與全球領先的製造優勢，但未來仍須加強關鍵材料與設備在地化，並確保土地、水電及人才等資源穩定供應，才能在AI基礎建設持續擴張的過程中，維持全球競爭優勢。
