鴻海攜手 OpenAI推進下一代AI基礎設施：GB300超級電腦與資料中心系統整合的營運策略解析

鴻海260元還能追？AI拉貨外，市場重估關鍵曝

2026-05-17 11:50 鴻海股價為什麼會走到260元？ 有一段時間，市場一直把焦點放在「AI伺服器拉貨」這四個字上。可是如果只看這一層，通常會低估鴻海股價重新被評價的原因。 鴻海一度站上260元，背後真正支撐股價的，不只是出貨量增加，而是市場開始重新看待它的產品組合、獲利結構，以及它在AI供應鏈裡的位置。當OpenAI帶動新應用持續擴散，雲端服務商和系統廠就不得不加快擴產、備料，鴻海作為重要代工與整機供應鏈，自然先反映在營收與出貨節奏上。接著，財報裡毛利率回升到6.18%，這才讓市場更願意給出新的估值。 先不要只看「拉貨」，要看市場怎麼定價 很多人看到股價上漲，直覺會以為是因為單一訂單、單一題材，甚至只是短期市場情緒。但股價通常不是在反映「現在有多少貨」，而是在反映「未來可能有多少獲利」。這裡的差別很重要。 如果公司只是出貨變多，但毛利率沒有改善，那市場通常不會長期給更高的評價。可是如果出貨增加的同時，獲利品質也變好，法說會的展望又偏正向，這就不是單純的景氣循環，而是評價重估。 對鴻海來說，市場看的其實是兩件事： 1. AI需求放大：雲端資本支出增加，帶動伺服器、機櫃、資料中心相關需求。 2. 獲利結構改善：毛利率回升，代表市場開始相信這波成長不只是「忙」，而是「賺得比較好」。 這也是為什麼鴻海漲到260元，不能只用「AI伺服器拉貨」一句話帶過。真正重要的，是市場開始把它看成AI基礎建設鏈條裡，少數具規模、交期與整合能力的核心玩家。 為什麼大公司更容易吃到這波評價？ 這裡可以反向思考一下。 如果兩家公司都接到AI相關訂單，為什麼有些公司股價反應更強，有些卻比較慢？差別往往不在題材，而在規模、客戶黏著度、交期能力，以及能不能把單純組裝，延伸到機櫃整合、資料中心周邊、散熱、測試等更完整的業務。 鴻海的優勢，不是只有「有接單」，而是它本來就站在全球電子製造的核心位置。當AI伺服器需求上來，這種大型供應鏈的角色就會被重新定價。市場不一定只是在買今年的獲利，也是在買明年、後年的延伸想像。 所以，260元不是一個單純的數字，它比較像是市場對鴻海 AI 業務的一次重新計價。 接下來要觀察什麼？ 如果你想理解這波漲勢能不能延續，重點不是去猜股價會到哪裡，而是回到三個基本面觀察點： 1. AI伺服器需求是否持續 如果只是短期補庫存，拉貨會比較快反映，但延續性未必強。 2. 毛利率能不能維持回升 這是市場最在意的訊號之一。因為營收成長不代表一定更好，毛利率才更接近獲利品質。 3. 法人籌碼是否穩定 外資與法人如果持續認同，通常代表市場對這個評價區間還有共識。 重要的不是某一天漲了多少，而是雲端業者的資本支出是不是持續擴大。只要這條線還在，AI伺服器就不只是一次性題材，而是會牽動零組件、組裝、散熱、測試、擴產的整體產業鏈。 結語 鴻海股價站上260元，反映的不是單一消息，而是市場對它在AI供應鏈中的位置、產品組合與獲利結構，正在重新估值。 如果只看「拉貨」，容易看得太短。若把它放回AI基礎建設的全貌來看，才會理解為什麼市場願意給出新的想像空間。 也許對投資人來說，更值得思考的不是「漲了多少」，而是這家公司能不能把出貨量，轉成更好的獲利品質。這才是股價背後真正的關鍵。

網通族群跌 3.37%，神準漲停還能追嗎?

網通族群整體下跌 3.37%，但神準卻能直接亮燈漲停，這件事其實很有意思。因為現在的資金，早就不是看到「整個族群一起漲」才興奮，而是更喜歡找那些有明確故事、也有機會變成業績的公司。神準漲停反映哪些題材？多半會被市場聯想到 AI 伺服器網通設備、Wi‑Fi 7、5G 專網，以及資料中心升級這幾條線。說白了，大家買的不是熱鬧，而是未來幾季有沒有機會真正落地。 為什麼神準能在族群走弱時特別搶眼？ 我覺得，這就是資金偏好的改變。以前可能是看產業一起輪動，現在則是看誰能先拿出答案。神準這種走法，反映的不是網通族群本身全面轉強，而是市場先把目光放在產品升級、客戶合作、接單進度這些比較具體的東西上。你會發現，越是有機會搭上 AI 應用與高速傳輸需求的公司，越容易在大環境偏弱時被先拉出來。這不就是資本市場很現實的一面嗎？先講想像，再等數字來驗證。 漲停背後，看的是預期，不是已經完成 很多人看到漲停，就會直覺以為基本面一定很強。其實，未必。市場常常是在提前交易未來，而不是等財報全部漂亮了才動手。神準這樣的表現，比較像是資金對接下來幾季的提早下注：AI 伺服器網通需求會不會繼續放大？高速網路設備會不會持續升級？5G 專網與資料中心建置會不會帶來新的訂單？這些問題，才是股價會不會繼續被追的核心。 後面要看什麼？不要只盯著一天漲停 如果要判斷這波強勢能不能延續，我認為重點不是那根漲停本身，而是後面有沒有持續驗證。量能能不能守住，回測時有沒有承接，產品組合有沒有真的往高附加價值走，這些都很重要。對短線的人來說，先看成交量和市場追價意願；對看比較遠的人來說，還是得回到營收、毛利率、訂單能見度這些比較實在的地方。 FAQ 神準漲停代表基本面已經很強嗎？ 也不一定，很多時候只是市場先把預期買進去。 網通族群下跌時，強勢股還有機會續強嗎？ 有機會，但前提是題材還在、量能也沒有太快退潮。 觀察神準後續，最重要的是什麼？ 我會先看營收、毛利率、訂單進展，還有資金是不是還持續聚焦在這個方向。

代理人AI推升AMD 1200億美元市場，CPU還能追?

生成式AI正進化為可自主執行任務的「代理人AI」，推動資料中心從「靠GPU算力」轉向「GPU＋高核心CPU」雙引擎。AMD身為伺服器CPU龍頭，看好市場規模自先前預估的600億美元翻增至1,200億美元，帶動高階處理器需求與單價齊升，掀起新一波硬體投資超級循環。 人工智慧熱潮並未降溫，反而正進入更具顛覆性的下一階段——「代理人AI（agentic AI）」。這一波技術，不再只是輸入一段文字、產生一張圖或一篇文章，而是讓AI主動執行一連串任務，從幫你自動填滿購物車，到在企業內部扮演虛擬員工，替人類處理繁瑣工作。這樣的轉變，正悄悄改寫雲端資料中心的硬體版圖，也把市場焦點從單一追捧GPU算力，拉回到CPU與整體系統架構的重新洗牌。 在過去幾年，AI投資幾乎等同於購入更多GPU，由於大型模型訓練與推論需要龐大平行運算，Nvidia(NVDA)成為最大贏家。然而，當AI從單點回應進化到可「規劃、協調與呼叫各種工具」的代理人模式，後端運算不再只是單純的矩陣運算問題，而是需要大量流程控制、狀態管理與與外部系統互動，這些正是中央處理器（CPU）擅長的領域。 業界預期，伴隨代理人AI普及，資料中心內GPU與CPU的部署比例將大幅改變。過去一台伺服器機架可能採用「8顆GPU搭配1顆CPU」的架構，未來則有機會走向「1比1」甚至更高的CPU占比。這不僅代表數量需求暴增，更意味著每一顆CPU必須具備更高核心數與更強的任務並行處理能力，高階產品的單價與毛利空間相對可望抬升。 在這場結構性變化中，Advanced Micro Devices(AMD)位置相對關鍵。雖然外界常以「GPU市場老二」來定義它，實際上AMD在資料中心CPU領域已是領先玩家之一。公司直接指出，看好伺服器CPU市場規模到2030年可達1,200億美元，較2023年對外釋出的600億美元預估翻倍，顯示內部對代理人AI帶來的新增需求相當有信心。 技術面來看，代理人AI的運作方式，類似在同一台伺服器上開啟數十甚至數百個「數位小員工」，同時處理不同使用者或不同工作流。每個CPU核心可被視為一個「工作站」，能分配到個別任務執行，核心數越多、任務併發能力越強，就越能支撐大規模AI代理人的協同運作。因此，市場對高核心數伺服器CPU的興趣明顯升溫，AMD也公開表示，CPU需求正開始追上甚至壓過供給，產能吃緊的情況恐在未來幾年變得常態化。 對雲端服務商與企業客戶而言，投資結構也將跟著調整。過去若是用有限的資本集中堆高GPU，以求訓練速度與推論吞吐量，如今則得重新計算「整體AI工作流」的效率——若CPU不足，AI代理人雖然「很聰明」，卻因排隊等指令、等I/O、等外部系統回應而卡住，整體體驗反而打折。這使得資料中心規劃從「GPU優先」轉為「GPU與CPU協同最佳化」，硬體採購也從單一元件競賽演變為系統工學問題。 與此同時，另一家晶片巨頭 Intel(INTC)同樣瞄準代理人AI帶來的CPU升級潮，強調未來資料中心將走向高度異質運算，靠不同類型處理器搭配加速器共構平台。對整體產業來說，這意味著AI紅利將從少數GPU供應商擴散，伺服器主機板、記憶體、儲存與網路設備等相關供應鏈都有機會分享這一輪資本支出循環，只是誰能真正吃到高附加價值的一塊，仍取決於產品性能與生態系整合能力。 當然，也有業界聲音提醒，任何關於「超級循環」的說法都不該被視為直線上升的保證。若整體經濟放緩、企業IT預算遭刪減，或是AI應用商業化速度不如預期，資料中心資本支出也可能出現周期性降溫。此外，軟體端若成功透過演算法優化、模型壓縮，減少對硬體資源的依賴，亦可能部分抵銷硬體需求的爆發力。 儘管存在變數，代理人AI所帶來的產業方向似乎已相當明確：AI將不只是一個「工具」，而會成為能主動執行任務的「數位同事」，而支撐這群「虛擬員工」的，是一座座重新設計、CPU與GPU地位更為均衡的新一代資料中心。對投資人與產業觀察者而言，接下來幾年，關鍵不在於AI話題有多熱，而在於哪一些硬體與平台供應商，能真正把這場代理人AI革命，轉換成可持續的營收與獲利成長。

NBIS收入年增841%還能追？Nvidia 20億投資後怎麼看

Nebius Group N.V.（NASDAQ: NBIS）這次走強，表面上看起來像是財報數字太亮眼，市場順勢追價。實際上，背後的邏輯沒那麼單純。當 AI cloud revenue 年增 841% 這種數字出現時，投資人真正會先問的，不是「漲了多少」，而是兩件事：這個成長是不是真的來自企業端需求？還是只是短期題材堆出來的高基期現象？ Nebius 這次讓市場更有信心的地方，在於它不是只丟出一個漂亮的營收增幅，而是同時端出幾個可以串起來的訊號：與 Meta、Microsoft 相關的多筆大型 AI compute agreements，再加上規劃在密蘇里州打造 gigawatt-scale data center campus。這種組合很重要，因為它讓人開始相信，Nebius 不是在講一個「雲端故事」，而是在做一個可以持續擴張的 AI 基礎設施故事。 很多人看到 NBIS 大漲，第一反應會是：營收年增 841%，當然會漲。但如果只看這一層，其實很容易低估市場真正買的是什麼。 市場通常不只看當期數字，還會看三件事：收入可見度、客戶層級，以及資本支出是否跟得上。AI 基礎設施不是輕資產生意，資料中心、電力、伺服器、網路架構，每一項都需要大量投入。成長很快是一件事，能不能撐住這種成長，又是另一件事。 Nvidia 對 Nebius 的 20 億美元投資，也被市場拿來放大解讀。這類消息之所以重要，不只是因為金額大，而是因為它提供了一種「產業位置被確認」的感覺。大型合約代表營收有機會延續，策略型投資則像是在說，這家公司站的位置，至少在 AI 算力供應鏈裡，有被看見的價值。 但真正重要的，不是高成長，而是高成長能不能活下來。Nebius 的故事像一棟正在蓋很大的房子，地基看起來很漂亮，設計圖也很吸引人，但如果水泥、鋼筋、電力和工班成本都持續上升，房子蓋得越快，不一定代表越早賺錢。這就是 AI 基礎設施公司的本質：營收成長快，資本支出也可能更快。 因此，觀察 NBIS 時，不能只盯著年增率，還要一起看大型客戶是否續約、密蘇里州 gigawatt-scale data center campus 的建置進度，以及毛利率與現金流是否跟得上。市場把它重新定義成 AI 算力和資料中心擴張的受惠標的，這種身份轉換常常比單一財報數字更能驅動股價。

LFUS 財報亮眼仍跌 3.02%：446 美元還能追嗎?

Littelfuse（LFUS）第一季需求強勁，業績超出華爾街預期，帶動財報公布後股價顯著上揚。管理層將亮眼的營運成果，主要歸功於資料中心與電網基礎設施市場的銷售成長，同時近期收購的 Basler 也為營收帶來實質貢獻。 Littelfuse（LFUS）執行長 Greg Henderson 強調，公司在安全與高效電能傳輸領域具備領導地位，這使得團隊能夠充分把握「更高功率與高能量密度架構」的市場商機，特別是當客戶正加速轉向電氣化的進程。此外，公司全新的市場策略與針對性的營運改善計畫，也成功推動了核心業務部門的利潤率擴張。 展望未來幾季，市場分析師將密切關注三大營運重點。首先是 Basler 併購案的整合進度與營收協同效應的實現情況；其次是 Littelfuse（LFUS）在資料中心與電網基礎設施等高成長市場中，獲取更多設計訂單的能力；最後則是面對原物料成本壓力時，各項營運優化措施是否能持續支撐利潤率的擴張。這些執行力將是維持成長動能的關鍵。 回顧近期美國股市表現，營收呈現爆發性成長的科技股往往能吸引資金青睞。例如受惠於人工智慧浪潮的 Meta（META）、CrowdStrike（CRWD）與博通（AVGO），都曾展現出驚人的市場爆發力；而市場指標股輝達（NVDA）及相對低調的 Exlservice（EXLS）也都在特定期間內繳出亮眼的長期投資回報。這顯示出在快速變動的市場中，具備強勁營收動能的企業依然是市場關注的焦點。 Littelfuse（LFUS）是為運輸、工業、電信和消費電子終端市場提供電路保護產品的主要供應商，產品包含保險絲和繼電器等。該公司持續擴大其功率半導體業務，主要服務於工業終端市場，並正在進軍電動車充電基礎設施，目前在全球擁有 17,000 名員工。Littelfuse（LFUS）15日收盤價為 446.11 美元，下跌 13.88 美元，跌幅 3.02%，成交量 935,940 股，成交量較前一日增加 63.03%。

資料中心流量暴衝 1.6T、800G 供應鏈還能追?

全球資料中心流量暴衝，LightCounting 將 datacom 市場預估上修至 2028 年年複合成長近 35%，1.6T 與 800G 高速模組成主戰場。J.P. Morgan 點名 Coherent、Lumentum、Fabrinet 等光學供應鏈將受惠，並預期產業目前對共封裝光學（CPO）與傳統模組的成長估算「過度保守」，未來數據中心基礎設施投資結構恐迎來大洗牌。 在生成式 AI 帶動雲端巨頭與企業瘋狂擴建資料中心之際，上游關鍵零組件「光通訊」市場正悄悄進入新一輪戰國時代。市調機構 LightCounting 近期大幅上調 datacom 市場展望，J.P. Morgan 研調團隊直接形容，高速光模組需求的成長軌跡「再次被改寫」。 根據最新預測，全球 datacom 市場規模將自 2025 年約 190 億美元，一路飆升至 2028 年約 470 億美元，對應年複合成長率接近 35%。推升這波成長的主力，已不再是過去資料中心主流的 400G 與以下速度產品，而是鎖定 AI 與高效能運算需求的 800G 與 1.6T 超高速模組。這也意味著，光通訊供應鏈的產品與技術布局，正面臨結構性的世代交替。 從速率結構來看，J.P. Morgan 指出，1.6T 產品將是未來數年擴張的「領頭羊」，預估到 2028 年市場規模可望成長至約 210 億美元，年複合成長率高達約 200%；800G 則預計以約 26% 的年複合成長，一樣攀升到約 210 億美元。相形之下，400G 及更低速率產品，則被預期在同一期間出現下滑，產業重心明顯向高階產品集中。 需求爆發背後，是每一顆加速處理器（XPU）所對應的光連結數量明顯增加。LightCounting 整體預估顯示，平均每顆 XPU 的光學 attach rate，將從 2025 年不到 4 組，提升至 2027 年約 4.5 組。不過實務上，各家雲端服務業者的架構差異甚大。報告引述業界專家指出，Google(GOOG)(GOOGL) 因採用 optical circuit switch（光電路交換）架構，每顆 TPU 對應的光學 attach rate 約 1.5 倍；對照之下，以 GPU 為核心的 Nvidia(NVDA) 部署，平均每顆 GPU 的 attach rate 則高達 6 倍，說明不同 AI 架構對光通訊需求的巨大落差。 在此背景下，傳統可插拔式光收發模組與新興共封裝光學（Co-Packaged Optics, CPO）之間的角力也愈演愈烈。產業普遍預估，CPO 在 2028 年的總可服務市場（TAM）約 20 億美元，並有機會在 2030 年放大到 110 億美元。不過，J.P. Morgan 依據 Lumentum(LITE) 最新對外指引指出，單就 Lumentum 一家，其 2028 年 CPO 營收就有機會接近 20 億美元，遠超過目前產業對整體 CPO 市場的共識規模，凸顯現行預估恐過度保守、未來上修空間極大。 值得注意的是，即便 CPO 被視為長期方向，J.P. Morgan 仍認為，非 CPO 的傳統光收發模組市場並不會因此衰退。依照目前產業推算，這一塊市場到 2030 年仍可望維持約 20% 的年複合成長率，整體規模上看 450 億美元以上。換言之，在 AI 驅動的超大規模資料中心投資循環中，「新舊架構並存」將是相當長一段時間的常態，供應鏈能否同時在兩個戰場佈局，將決定未來市占版圖。 在個股層面，J.P. Morgan 持續看好多家光通訊與精密代工廠商。包括擁有完整光電元件產品線的 Coherent(COHR)，以及在 CPO 上展現積極策略的 Lumentum(LITE)，都獲得「增持」（Overweight）評等；而以光通訊代工聞名、在高速模組組裝具有重要地位的 Fabrinet(FN)，則維持「中立」（Neutral）評等。該行同時對 Coherent、Fabrinet 與 Lumentum 給出 380 美元、680 美元與 1,130 美元的目標價，顯示其對相關族群仍抱持偏多態度。 從產業鏈縱深來看，這波高速光通訊升級潮，也為周邊電力與保護元件廠商帶來新機會。例如 Littelfuse(LFUS) 在最新一季財報中，就點名資料中心與電網基礎建設需求強勁，是推動其營收優於華爾街預期的主因之一。該公司強調，其在「更高功率與更高能量密度架構」中的安全與效率解決方案，正伴隨電氣化趨勢持續受惠，顯示 AI 資料中心投資拉動的，已是涵蓋從光通訊、電源到保護元件的整體生態系。 然而，快速成長也伴隨風險。首先，高速光模組規格迭代速度快、資本支出密集，一旦雲端業者調整 AI 擴產腳步，訂單波動勢必放大。其次，新興技術如 CPO 在量產良率、維修模式與標準化上仍有不少爭議，短期內不排除出現導入速度不如預期的情況。此外，關鍵零組件多集中於少數供應商，也使地緣政治與出口管制政策成為潛在變數。 從投資角度觀察，光通訊產業目前呈現「成長確定性高，但技術與周期風險同樣不低」的雙面局勢。J.P. Morgan 直言，現階段多數機構對 datacom 與 CPO 市場的中長期預估偏保守，未來在實際 AI 部署數據逐步開出後，極有可能持續上修。但對投資人而言，更關鍵的是辨識哪些公司具備橫跨多種速率產品、能靈活因應不同雲端架構與技術路線的能力。 隨著 800G 逐步走向量產成熟、1.6T 開始試水溫，市場已經在討論下一代 3.2T 的雛形。AI 算力軍備競賽看似沒有終點，光通訊供應鏈的競賽同樣才剛開打。未來數年，誰能在技術迭代、產能投資與客戶深度綁定三者之間取得最佳平衡，將決定這場「光速戰爭」的真正贏家。對資本市場來說，這不只是單一族群的成長故事，更是全球數據基礎建設重寫版圖的關鍵篇章。

仁大資訊(7767)4月營收2.32億創高，還能追嗎?

軟體-系統整合 仁大資訊(7767)公布4月合併營收2.32億元，創近4個月以來新高，MoM +26.31%、YoY +33.3%，雙雙成長、營收表現亮眼； 累計2026年前4個月營收約7.68億，較去年同期 YoY -0.02%。

美光科技回跌逾5.85%還能追？AI記憶體續航成關鍵

美光科技(MU)這次回跌超過 5.85%，如果只看盤面，很多人第一個反應可能是「是不是漲多了要整理？」但真正重要的不是跌幅本身，而是這一段回檔，究竟只是市場在消化漲勢，還是開始重新衡量 AI 記憶體這條線的成長速度。 從產業角度看，MU 仍然站在 AI 伺服器、高頻寬記憶體、資料中心擴建這幾個受惠位置。像 256GB DDR5 伺服器模組送樣、245TB 企業級 SSD 出貨，這些訊號都在告訴市場一件事：公司不是只賣傳統記憶體，而是往高效能、大容量的需求靠攏。這很重要，因為 AI 基礎建設如果還在往前推，記憶體需求通常不會只看單一季度，而是要看後續訂單、報價、供需有沒有一起改善。 股價修正，不一定是壞事，但要先分清楚是哪一種修正。 對想撿便宜的人來說，MU 的吸引力其實很明確。它不只是記憶體景氣股，也常常是半導體循環、AI 資本支出方向的觀察點。問題也正在這裡，因為景氣循環股最怕的不是波動，而是市場先把未來想像得太滿，結果基本面跟不上。 所以當成交量放大、價格上下震盪時，通常代表市場對後續看法已經出現分歧。這時候與其只問「跌了多少」，不如回頭檢查三件事： 1. DRAM 與 HBM 價格有沒有繼續走強？ 2. 產能供需是不是仍然偏緊？ 3. 伺服器與雲端訂單有沒有真的放量？ 如果這些指標還沒有退潮，那回檔比較像估值修正；但如果需求已經降溫，那即使價格看起來便宜，也可能只是價值陷阱。這種股票最怕的，就是大家以為自己在等折扣，結果等到的是趨勢轉折。 如果你的問題是「MU 回檔後還能不能看」，可以看，但不要只看一天的價格。 更理性的方式，不是因為今天跌了就急著動作，也不是因為 AI 題材熱就直接追上去，而是先確認股價後面有沒有基本面支撐。對 MU 來說，接下來比較值得追蹤的，會是： 1. 記憶體報價是否維持上行 2. AI 伺服器需求能不能擴散成實際營收 3. 高階產品出貨有沒有持續成長 簡單講，短線看波動，長線看供需與產品結構。如果這個核心邏輯沒有變，回檔不一定是壞消息；但如果熱度先行、基本面沒有跟上，那再漂亮的題材也可能只是情緒先跑到前面。 投資不是只看價格便宜不便宜，而是看便宜背後，基本面有沒有真的站得住。你如果把這個順序看反了，很容易把修正當機會，把風險當折扣。 Q1：美光科技(MU)這次下跌代表趨勢反轉嗎？ 不一定。如果 AI 需求與基本面沒有明顯轉弱，這可能只是高波動下的整理。 Q2：AI 記憶體熱度會直接支撐 MU 嗎？ 會有幫助，但還是要看記憶體報價、出貨量，以及整體供需是否持續偏緊。 Q3：回檔後比較該看什麼？ 不要急著猜低點，先看營收、產品出貨、景氣循環這三件事有沒有繼續往上走。

凱衛(5201) 26Q1營收6,113萬創6季新低，還能撿便宜?

軟體-系統整合 凱衛(5201)公布 26Q1 營收6.113千萬元，較上1季衰退27.56%、創下近6季以來新低，比去年同期衰退約 14.46%；毛利率 31.77%；歸屬母公司稅後淨利-2.5931千萬元，EPS -0.67元、每股淨值 16.59元。

精誠(6214) 26Q1營收119.69億創高，還能追嗎？

軟體-系統整合 精誠(6214)公布 26Q1 營收119.6869億元，較上1季成長5.24%、刷下近2季以來新高，比去年同期成長約 21.69%；毛利率 20.4%；歸屬母公司稅後淨利7.1833億元，季增 5.72%，與上一年度相比成長約 164.51%，EPS 2.64元、每股淨值 69.84元。