2360 致茂 10/30 收盤價：1,755 元-190 (-9.77%)

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致茂主要提供精密電子量測儀器與自動化測試系統，核心價值是協助客戶在產品研發、驗證及量產階段，確認電子零組件與系統的性能、可靠度及安全性。

主要業務可分為兩大塊：

• 電源與電力電子測試

  • 測試電源供應器（PSU）、電池備援系統（BBU）、高功率電容、車用／儲能電池、充電器及電力轉換設備。
  • 在 AI 資料中心領域，產品可用於伺服器電源、機櫃級供電與高壓直流供電（HVDC）的驗證；隨 AI 伺服器功耗提升，測試所需功率、精度與整合複雜度也同步提高。

• 半導體與光通訊測試

  • 提供晶片系統級測試（SLT）、老化測試、散熱與溫控測試，以及光通訊相關測試方案。
  • 應用涵蓋 GPU、CPU、AI ASIC、TPU、網通交換器等高效能運算晶片；重點在於模擬晶片長時間、高功耗運作條件，篩選量產後可能失效的產品。

簡單說，致茂不是生產 AI 晶片或伺服器本身，而是供應「讓電源系統與高效能晶片能被可靠驗證、順利量產的測試設備」。目前頁面內容顯示，電源測試與半導體測試是兩個主要營收支柱，AI 應用則是近年最重要的成長動能。

市場目前看致茂（2360）的核心，不只是「AI 概念」，而是它能否同時吃到 AI資料中心的電力升級、AI晶片測試複雜化，以及高速光互連 三條需求線。主要題材可分為以下幾項：

1. AI伺服器高功率電源測試

   • AI機櫃功耗快速上升，電源供應器（PSU）、備援電池（BBU）、儲能與高壓直流（HVDC）架構都需要更多、更高功率的測試設備。
   • 從傳統較低功率到GB200約100～120kW、未來更高功耗平台，測試不僅設備數量增加，也需要多機並聯與更高規格的電源模組，因此有「量、價」同步提升的邏輯。
   • HVDC是尤其重要的中長期題材：資料中心若改變電力架構，通常須重做認證與建置，設備需求的持續時間可能較長。

2. AI／HPC晶片系統級測試（SLT）

   • GPU、CPU、ASIC、TPU及網通晶片的功耗、設計複雜度持續上升，晶片出貨前要在更接近實際運作環境下驗證穩定性，帶動系統級測試需求。
   • 市場關注的關鍵不只是晶片出貨量，還包括測試時間是否拉長、SLT滲透率是否上升，以及高功率溫控能力的技術門檻；這些因素都會推升每顆晶片所需的測試設備資源。
   • 未來需求也可能由AI訓練用GPU，擴大到推論用CPU與ASIC；單顆推論晶片未必更高價，但部署數量可能更大。

3. CPO／矽光子測試：高速傳輸的下一波選擇權

   • AI叢集擴大後，資料傳輸的頻寬、功耗與散熱成為瓶頸，CPO（共同封裝光學）與其他光互連架構，可能提高光電元件、光引擎與晶片級測試的需求。
   • 這塊目前仍屬較早期的題材，市場更在意從試產（Pilot Run）走到量產的節奏。若客戶導入順利，CPO對營收的貢獻有機會在2027年以後加速；反之，量產時程延後，短期貢獻就會低於預期。

4. 先進封裝量測、FT Handler與Die Burn-in

   • AI晶片朝更大尺寸、更高功耗與更複雜封裝發展，先進封裝的量測需求上升，致茂亦布局相關量測設備。
   • 後段測試方面，市場在看其從SLT延伸至最終測試（FT）Handler的進度；另因傳統板級老化測試可能面臨功耗與散熱限制，Die-level Burn-in有機會自2027年起成為新需求來源。

5. AI營收占比與產品組合改善

   • 致茂的電源測試與半導體／光子測試，已形成雙引擎；近期營收成長也顯示資料中心電力測試、HVDC與光子產品開始帶來實質拉動。
   • 市場會追蹤高毛利的半導體測試、光子測試占比能否提高，因為這不只影響營收，也關係到毛利率與獲利成長能否延續。第三季營收創高的主要動能，即被歸因於資料中心電力測試設備與CPO開始放量。

要留意的風險則是：AI資本支出降溫、HVDC或CPO導入遞延、GPU良率提升而縮短SLT測試時間，以及客戶改變測試流程或提高自製比率。由於目前估值已反映相當程度的AI成長預期，後續股價對「出貨是否持續超預期」會更敏感。

致茂目前公開揭露的產品營收，主要可分為兩大核心事業，且都與 AI 基礎建設擴張密切相關。

第二季的結構也大致相同：量測及自動化檢測設備占 56%、半導體／Photonics 占 39%、統包約 1%、其他約 4%。

兩大產品線怎麼看

• 量測及自動化檢測設備是目前最大營收來源
  這一類以電源測試為主，受惠 AI 資料中心機櫃功耗上升，涵蓋 PSU、Power Shelf、BBU、HVDC 與儲能相關測試。2026 年上半年占比升到 57%，反映 AI 伺服器電源測試需求是今年最強的成長來源。Power Testing 業務中，約六成營收已來自 AI Data Center 應用。

• 半導體／Photonics 測試是第二大產品線，且下半年成長角色更重要
  內容包括 AI/HPC/ASIC 晶片的系統級測試（SLT）、高功率溫控與測試分類、先進製程量測，以及光通訊和 CPO 測試。第二季此事業營收 43.86 億元、年增 99%，增速高於上半年平均；公司當時預期下半年主要由半導體測試、SLT 與 CPO 光通訊測試帶動。

• 統包與其他業務占比小，短期不是業績主軸
  2026 年第二季統包解決方案僅占約 1%、其他約 4%，對整體營收影響相對有限。

與 2025 年相比的結構變化

2025 年全年，量測及自動化檢測設備營收 105.45 億元、半導體及光子測試解決方案 97.59 億元，兩者比重較接近；到了 2026 年上半年，前者占比拉升至 57%、後者為 38%。這代表短期營收重心明顯偏向 AI 電源測試與高功率電力電子設備。

不過，這些是公司對外揭露的「大產品線」分類，不能直接把量測及自動化檢測設備全數等同於 AI 電源，也不能把半導體／Photonics 全數視為 CPO 營收；公司尚未進一步拆分 HVDC、SLT、CPO、先進封裝量測、電池測試各自的精確金額。較合理的解讀是：AI 電源測試目前是最大推力，而 SLT、CPO 與先進量測則是半導體事業後續的成長選項。

致茂後續展望的核心，是由「AI 資料中心電力升級」與「AI 晶片／高速光通訊測試」兩條主線共同推動；2026 年下半年動能仍強，2027 年則看新產品放量能否接棒。

1. 電源測試：HVDC、AI 伺服器與儲能支撐中期成長

AI 機櫃功耗提升，帶動 PSU、BBU、高功率電容、機櫃級供電到 HVDC 的測試規格、測試數量與設備單價同步上升。HVDC 架構雖仍需要客戶認證、導入期較長，但目前出貨並未顯示明顯放緩；儲能系統相關統包案也將採分月交貨，對營收穩定性有幫助。電源測試需求預期可延續至 2027 年。

這條業務的觀察重點不只是 AI 伺服器出貨量，而是電力架構是否由元件測試，逐漸擴大至機櫃、叢集甚至資料中心層級測試；若發生，致茂可承接的單案價值將提高。

2. 半導體測試：SLT 從訓練晶片，延伸至推論、CPU 與 ASIC

高功耗 AI GPU、CPU、TPU 與 ASIC 的系統級測試（SLT）需求持續提高。晶片功耗上升、測試時間拉長，以及客戶擴大，使設備台數與使用強度都有提升空間。公司目前的客戶組合已不只集中於單一 AI 晶片供應商，並延伸至其他 CPU、雲端服務與 HPC 客戶，降低單一客戶拉貨波動的影響。

2027 年的重要變化是 AI 市場由訓練逐步擴展到推論。推論晶片的單顆功耗可能較低，但部署數量可望更大；因此，SLT 的下一段成長邏輯可能從「單機規格升級」轉為「測試需求量增加」。

3. CPO／Photonics：最具彈性、也最需驗證的成長選項

光通訊測試是未來一到兩年最值得留意的新動能。既有可插拔光收發模組需求仍在，CPO 則已進入試產與初步出貨階段；公司在光學引擎（OE）測試環節具備布局，預期 CPO 的部分測試設備自 2026 年第四季起提高出貨，2027 年有機會放大貢獻。

不過，CPO 仍在早期導入階段，真正的關鍵不在「是否有試產案」，而在於能否順利從試產走向量產、客戶是否擴大建置。因此它對營收的上行潛力大，但時程與規模的不確定性也較高。

4. 2027 年的新接棒：FT、先進封裝量測與 Die Burn-in

除 SLT 與 CPO 外，公司也布局高功率 FT 分選機、先進封裝量測，以及晶粒級老化測試（Die Burn-in）。隨 AI 晶片尺寸與功耗提高，傳統板級老化測試面臨限制，若客戶於 2027 年開始導入 Die Burn-in，將成為半導體測試的新增量來源。

這些產品目前較接近「選擇權」性質：短期營收主力仍是電源測試與 SLT，但新產品若按認證時程放量，可使成長來源更分散，降低公司過度依賴單一產品線的風險。

5. 營收很強，接下來更要看毛利率與營收品質

第三季營收達 179.3 億元、年增約 180%，顯示 AI 相關測試需求仍非常強勁；但第二季毛利率曾降至 60.5%，反映零組件成本與產品組合的壓力。後續若高毛利的半導體／光通訊設備占比提高、規模經濟顯現，毛利率回升將是獲利能否跟上營收的重要驗證。

主要風險

• AI 資料中心資本支出降溫，或 HVDC、CPO 導入時程遞延。
• GPU 良率提升或測試流程改變，造成 SLT 測試時間、設備需求低於預期。
• CPO、FT 與 Die Burn-in 等新產品認證未如預期轉入量產。
• 原物料上漲與產品組合變化壓抑毛利率。
• 海外營收比重高，匯率波動可能影響帳面獲利。

整體而言，致茂正從「AI 電源測試受惠者」擴展為橫跨電力、AI 晶片與高速光通訊的測試設備供應商。短中期基本盤是 HVDC 與 SLT，2027 年的增長斜率則將取決於 CPO、推論晶片測試與 Die Burn-in 能否如期放量；同時，毛利率能否回穩，是高成長能否轉化為高品質獲利的核心。

為確認最新已實現獲利基礎與市場預估是否一致，還需要比對致茂近季 EPS 與目前的預估資料。

致茂（2360）未來兩年 EPS 預估

綜合近期多份市場預估，較適合採用的市場共識區間為：

市場整體預期 2026 年 EPS 約 45.9 元、2027 年約 67.1 元；不同模型的預估分歧仍存在，樂觀情境則分別可達 50.2 元與 69.9 元。

成長動能

• AI 電源測試：AI 伺服器功耗與資料中心電力架構升級，帶動 PSU、BBU、儲能與 HVDC 等測試需求；此業務預期可延續成長至 2027 年。
• SLT 系統級測試：GPU、CPU、ASIC 功耗提高、測試時間拉長，設備的單價與需求量都有提升空間。
• 光通訊與 CPO：預期自 2026 年第四季起逐步放量，若客戶認證、出貨進度順利，將是 2027 年獲利上修的重要來源。

用目前股價看預估本益比

以頁面股價 2,035 元 粗估：

• 以 2026 年 EPS 45～46 元計算，前瞻本益比約 44～45 倍
• 以 2027 年 EPS 67～68 元計算，前瞻本益比約 30 倍

這代表市場目前並非只交易當期獲利，而是已提前反映 2027 年 AI 電源、SLT 與 CPO 放量的相當大部分期待。即使 EPS 預估維持高成長，評價是否合理仍會高度取決於營收能否持續超預期、毛利率能否由 2026 年第二季的 60.5% 回升，以及 CPO 實際量產時程。

結論：較中性的兩年 EPS 路徑可看作 2026 年約 45～46 元、2027 年約 67～68 元；偏樂觀情境則是 50 元／70 元以上。2027 年是否跨過 70 元，核心不只在 AI 電源需求持續，也在半導體 SLT 擴張與 CPO 能否如期轉成實質營收。

致茂所處產業的前景可概括為：AI資料中心投資，把測試需求從「出貨前檢查」升級成「高功率、高可靠度、高速光互連的關鍵基礎設施」。對致茂而言，未來 1～3 年的主要機會來自 AI 電源、SLT 系統級測試、CPO／矽光子測試三條線。

1. AI 電源測試：功率提升帶動設備數量與單價同步增加

AI 伺服器機櫃功耗已由 H100 世代約 33～40kW，提升至 GB200 的 100～120kW，下一代平台有機會超過 200kW；單顆電源模組規格也從過去約 3～5.5kW，提高到 8～12kW。功率提高後，客戶不僅要買更高規格的測試設備，也可能需要多台電子負載設備並聯，直接推升設備的採購數量與單機價值。

產業進一步的結構性變化，是 AI 機櫃開始導入 HVDC 高壓直流架構。這並非單純替換一個零組件，而是涉及 PSU、BBU、Power Shelf、電容、機櫃配電與整體安全可靠度的重新驗證，因此會拉長設備建置和認證週期。雖然終端架構切換速度仍有不確定性，但只要新電力架構方向確立，前置測試與驗證的資本支出通常會先發生。

產業判斷： - 2026～2027 年仍是 AI 電源從高功率化走向 HVDC 的設備投資期。 - 儲能、電動車與新能源測試可提供額外需求，但 AI 電源是目前最強成長來源。 - 風險是資料中心資本支出放緩、HVDC 認證遞延，或電源供應鏈短期調整庫存。

2. 半導體 SLT：AI 晶片愈複雜，測試從「篩選」走向「壓力驗證」

AI GPU、ASIC、CPU 結合 HBM、Chiplet、CoWoS 等先進封裝後，傳統晶圓測試與成品測試不足以完全驗證實際運作狀況。SLT 是將晶片置於接近真實系統環境中，進行高溫、高功耗、長時間與高負載的壓力測試，因此 AI 晶片功耗越高、封裝越複雜、可靠度要求越高，SLT 的重要性就越高。

致茂的 SLT 客戶已由過去主要聚焦單一 AI 平台，擴展至 NVIDIA、AMD、Google 與其他 CSP／HPC 業者。晶片測試時間增加，代表同樣的晶片出貨量需要更多測試機台與更高測試產能，這是設備需求成長快於晶片出貨的關鍵。

未來市場也可能從「訓練型 AI」延伸到「推論型 AI」：推論晶片單顆功率不一定更高，但部署數量通常更大，且會擴大 CPU、ASIC 與網通晶片的測試需求。因此，SLT 的下一階段動能可能從單機規格升級，轉為更多晶片平台與更大測試量。

產業判斷： - SLT 是致茂目前半導體業務中能見度最高、最接近量產的成長線。 - AI 晶片測試時間拉長、高功率散熱與溫控需求提升，有利高階 SLT 設備的單價與進入門檻。 - 風險在於客戶改採自製測試方案、平台驗證遞延，或 AI 晶片供需循環造成設備資本支出波動。

3. CPO／矽光子：高速互連的中長期成長曲線

資料中心網路正由 800G 邁向 1.6T，高速傳輸面臨銅線功耗、訊號衰減與散熱限制，因此可插拔式光收發模組、CPO、NPO、CPC 等光互連架構，都會在未來幾年並存。

CPO 的意義，在於將光學元件與交換器等晶片更緊密整合，以降低高速傳輸的功耗和訊號損失。但它需要同時處理電性、光學、對位、散熱、可靠度與高速訊號品質，測試設備的技術門檻與客製化程度都高於一般電子測試。

致茂已切入 Optical Engine 測試，並完成不同測試插入點的布局；CPO 現階段正由研發驗證走向試產，後續是否能在 2027 年開始更明顯放量，取決於客戶良率、封裝流程與系統平台導入進度。

產業判斷： - CPO 是致茂中長期最具想像空間的成長來源，但短期營收確定性仍低於 AI 電源與 SLT。 - 未來 2～3 年可能是多種光互連架構共存期，反而有利不同型態光學測試設備的需求。 - 最大風險是技術路線變動、量產時間延後，以及客戶僅停留在試產驗證、未形成大規模設備採購。

4. Die-level Burn-in：下一個待驗證的延伸需求

AI 晶片功率和尺寸持續升高，傳統板級 Burn-in 的散熱與測試效率逐漸遇到瓶頸，因此市場正評估把部分老化測試提前到裸晶粒階段。若 2027 年起陸續導入 die-level burn-in，將增加高功率溫控、測試治具與自動化設備的新需求。

這條線目前仍較偏新技術導入，對致茂的意義是：若能與既有 SLT、FT Handler 與光電測試平台整合，將擴大單一客戶的設備滲透率；但尚不宜視為已成熟的營收支柱。

整體結論

致茂的產業前景可分三個層次：

因此，這不是單純景氣循環型的測試設備需求，而是 AI 伺服器功率上升、晶片可靠度要求提高、資料中心傳輸架構升級所帶來的結構性需求。不過，設備業的特性是訂單和營收仍會受到客戶資本支出、認證時程與新平台量產節奏影響，季度波動通常會比終端 AI 使用量更大。

致茂的客戶橫跨AI／HPC晶片商、雲端服務業者、電源供應鏈，以及晶圓代工與封測廠；由於設備供應商通常受保密協議限制，公司並未完整公開客戶與各自營收占比，但幾個核心客戶與輪廓已相當明確：

最關鍵的三個 AI/HPC 客戶是 NVIDIA、AMD、Google。
其中，NVIDIA原本是致茂 SLT 業務的重要客戶；2026 年 AMD 與 Google 的導入與拉貨，代表客戶結構正從單一 AI 晶片平台擴大為多平台。這很重要，因為設備商的營收通常受客戶新平台驗證、擴產與資本支出節奏影響，多客戶化可降低單一客戶調整訂單所帶來的波動。

電源測試方面，致茂客戶則較偏向供應 AI 資料中心的電源與系統廠。AI 機櫃功率由過去數十 kW 提升至百 kW、甚至未來逾 200 kW，PSU、BBU、Power Shelf 與 HVDC 都要重新測試與認證；因此客戶不只增加採購台數，也更需要高功率、可並聯的測試系統。

需留意的是：公開資訊雖可確認上述大型客戶與客群，但無法確認各客戶的營收比重、訂單金額與綁定期限。因此，投資上更應看三項變化：

• AMD、Google 等新增 SLT 客戶是否持續擴大量產測試。
• NVIDIA 在 CPO 光學引擎測試由試產走向量產的速度。
• AI 電源供應鏈導入 HVDC 後，是否帶動新一輪驗證與設備資本支出。

目前可見致茂的客戶結構已從以 NVIDIA 為主的 AI 測試需求，逐漸擴展到多家 CSP／HPC 平台與 AI 電源供應鏈，這是它近年成長品質改善的重要訊號。

致茂的競爭不是單一對手，而是依產品線分成電源測試、半導體 SLT／FT、CPO 光電測試與量測幾個戰場。它最大的特色是能把「電源、溫控、自動化、光學測試」整合成方案，正好對應 AI 伺服器與高功耗晶片測試愈來愈複雜的需求。

致茂的核心優勢

1. 跨領域整合能力是護城河

AI設備測試不再只是量電壓或跑基本功能，而是同時處理高電流、高熱、高速訊號、長時間壓力與自動化上下料。致茂能把電子負載、電源模擬、溫控、測試軟體與自動化整合，這比只賣單一儀器或單一 Handler 更貼近客戶需求。現有資料也指出，公司在高功率熱管理、平行測試與系統整合具有競爭力，散熱強化方案可支援最高 10kW 冷卻能力。

1. AI功耗上升，讓既有高功率技術價值提高

從 AI 伺服器 PSU／BBU、400V／800V HVDC，到 GPU／ASIC 的 SLT，測試的功率規格與複雜度同步提高。致茂不是只受惠於出貨台數，而是受惠於每套系統需更多模組、更高功率與更完整的驗證流程；這會推升單機價值與系統整合門檻。

1. SLT切入位置佳

AI晶片從傳統功能測試延伸到長時間、高負載、近似實際系統環境的驗證，SLT的重要性上升。致茂已在 GPU、CPU 與 ASIC 的高功耗 SLT 有實績，且客戶測試時間拉長，通常代表同樣的產能需要更多設備支撐。

1. 電源與半導體兩條成長曲線可互補

若公司只有半導體測試業務，景氣循環與少數晶片客戶的影響會更顯著；致茂同時布局 AI電源測試、儲能、車用高壓測試、SLT、光通訊與CPO，產品組合較多元。尤其 AI 資料中心升級會同時增加電源系統與晶片測試需求，形成交叉受惠。

1. CPO具中長期選擇權

CPO測試需要電性、光學、熱管理與自動化對位的共同整合，並非傳統測試設備能直接複製。致茂在 Insertion 3／4 的光電測試布局，有機會從既有 SLT與光學測試延伸；但這仍屬中長期題材，市場是否進入量產、何時放量比技術展示更重要。

相對劣勢與投資上要注意的地方

1. 在傳統 ATE與FT領域，國際與既有龍頭仍具規模優勢

致茂雖然具備高階測試實力，但大型同業在全球裝機基礎、客戶認證、軟硬體生態系與售後服務網絡更龐大。尤其當致茂拓展 FT Handler 時，會進入競爭者最具既有優勢的地盤。

1. SLT市場的高成長，也會吸引既有對手加碼

高功耗晶片讓 SLT 的技術門檻提高，對致茂有利；但同時高階 Handler、ATE 與測試整合業者都在擴張 SLT。致茂要維持優勢，關鍵在於高功率熱管理的穩定性、交期、良率，以及能否持續跟上客戶下一代晶片架構。

1. 客戶與AI資本支出循環的集中風險

AI測試設備訂單往往單價高、驗證期長，客戶擴產時營收跳升很快；反過來，若雲端業者或晶片商放緩資本支出、產品轉換遞延，設備拉貨也可能明顯波動。這是設備業的典型特性，不宜把單季高成長直接線性外推。

1. 毛利率未必只升不降

高階整合型產品通常有助毛利率，但零組件成本、專案型產品組合與新產品初期量產效率，都可能壓抑獲利率。近期資料顯示，第二季毛利率曾因零組件成本上升與產品組合因素降至 60.5%，因此營收成長之外，毛利率是否回穩同樣重要。

總結

致茂並非在每個測試環節都是最大者，但它的強項是卡在高功率、高熱、高複雜度的測試升級趨勢，並可同時服務 AI 電源與 AI 晶片兩端。這讓它在 AI資料中心投資循環中有較完整的受惠範圍。

不過，競爭格局也正從「技術互補」走向部分產品線的正面競爭，特別是高階 Handler、FT與SLT的邊界逐漸模糊。判斷競爭力是否持續強化，重點應放在：SLT與FT新產品的實際出貨、800V HVDC導入速度、CPO訂單是否從驗證走向量產，以及毛利率能否在營收高速成長下維持穩定。