解析輝達 B200 護城河:為何 Stiffener 與 MCL 機構件擁有比組裝廠更高的暴利?

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投資理財內容聲明

📝 前言:AI 晶片最大的敵人不是算力,是「翹曲」

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大家都在談 CoWoS 產能不足,但你有沒有想過,當輝達的晶片(Blackwell B200)越做越大,甚至把兩顆 GPU 黏在一起時,最大的物理挑戰是什麼? 答案是:熱漲冷縮導致的「翹曲 (Warpage)」。

晶片是矽做的,基板是樹脂做的,散熱蓋是銅做的。這三種材料受熱後的膨脹係數(CTE)不同。 一旦晶片運作發熱,整顆 IC 就會像洋芋片一樣「彎起來」。只要一彎,底下的幾千顆錫球就會斷裂,整顆幾萬美金的晶片就報銷了。


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1. Stiffener (補強板):晶片的「外骨骼」

  • 是什麼? 它是一個裝在晶片基板周圍的金屬框(通常是銅或不鏽鋼)。
  • 功能:你可以把它想像成「脊椎側彎矯正器」「鋼骨結構」。它的硬度極高,強制把基板「抓」住,不讓它因為受熱而彎曲。
  • 技術門檻:你以為只是切一塊鐵?錯。它的平面度要求是「微米級」的。如果補強板自己不平,晶片也會跟著不平。此外,它還需要極精密的電鍍技術來幫助散熱。

2. Ring Solution (晶片扣環):封裝的「密封圈」

  • 是什麼? 在 CoWoS 或更先進的封裝中,為了支撐上方的散熱蓋(Lid),需要在晶片周圍圍一圈「牆」,這就是 Ring。
  • 功能:除了結構支撐,它也是散熱的第一道防線。它必須緊密貼合,將廢熱從基板快速導向散熱器。

3. MCL (Molded Coreless / Multi-layer Coreless):基板的新戰場

  • 是什麼? 這是指基板(Substrate)的結構技術。傳統基板有厚厚的「核 (Core)」,很硬但訊號傳輸慢。新的 AI 晶片為了快,採用 Coreless 技術,基板變得像紙一樣薄。
  • 痛點:為了訊號跑得快,基板層數變多但厚度變薄,導致剛性不足。就像一張紙撐不住上面的積木,所以必須在外面加裝一圈 Stiffener(金屬骨架) 來強制固定形狀。
  • 結論:這就是為什麼基板技術越先進,賣鐵框的反而賺越多!

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1. 晶片面積變大

輝達 B200 的面積是 H100 的兩倍以上。物理定律告訴我們:面積越大,翹曲越嚴重。 以前可能不需要補強板,現在變成了「標配」,而且需要更厚、更平、更貴的材料。

2. 均熱片的升級

以前的均熱片只是一塊銅板,現在為了配合水冷頭,演變成複雜的 3D 均熱片 (3D VC)。 這需要極高的冷鍛技術能在不破壞金屬結構的情況下,把它壓成複雜的形狀。這正是台廠的拿手絕活。

3. 進入門檻極高

這不是傳產鐵工廠能做的。要進入輝達供應鏈,必須經過長達 1-2 年的驗證。 一旦 Design-in,客戶就不會輕易換人,因為沒人敢拿一顆 3 萬美金的 GPU 去賭那幾塊錢的價差。


誰是這些領域的王者?

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  • 地位:毫無疑問的龍頭。它是 AMD 與 Nvidia 最核心的均熱片與扣環供應商。
  • 優勢:擁有極強的模具開發冷鍛技術。當同業還在沖壓時,它已經在做高難度的鍛造。
  • 觀察:「看財報會輸」指的就是健策。因為它的股價是反應 2026 年 B200 放量後的規格升級,而不是去年的 EPS。
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  • 故事:原本做 LED 導線架(毛利低),近年成功轉型做均熱片散熱門檻
  • 亮點:千瓦級的高階散熱產品已送樣驗證。隨著產能擴充,有機會成為健策之後的第二供應商(Second Source),符合供應鏈分散風險的邏輯。
  • 風險:技術良率與大廠認證進度,是觀察重點。
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  • 定位修正:雖然它是做銅箔,但其 RG 系列特殊銅箔 並非為了解決散熱,而是為了解決 訊號損耗 (Signal Loss)
  • 關鍵技術:在 PCIe Gen 5/6 的高頻傳輸下,銅箔表面必須非常光滑(Low Profile),訊號才不會跑掉。
  • 比喻:它就像是 「高速公路的頂級柏油」。路平了,車子(資料)才能跑得快。這是 AI 伺服器主板不可或缺的關鍵材料。

📝 總結:在不起眼的零件裡找黃金

投資 AI,不一定要去擠大家都在看的伺服器組裝(ODM)。 像 Stiffener 這種「不起眼」的機構件,因為有物理極限的剛性需求,反而擁有比組裝廠更好的毛利與議價權。

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⚠️ 免責聲明 (Disclaimer)

本文內容僅為個人產業研究筆記,旨在拆解技術趨勢與供應鏈關係,並非個股買賣建議。 所提及之個股(如健策、一詮、金居)僅作為技術分析案例,不代表未來股價走勢之預測。 投資有風險,請務必獨立思考並審慎評估。


🔑 關鍵字 (Keywords)

#Stiffener #補強板 #健策 #一詮 #金居 #RG銅箔 #CoWoS #翹曲 #MCL

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馬克大叔的沙龍
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在這個雜訊爆炸的時代,你缺的不是「新聞」,而是「判讀真相的邏輯」
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