本報告內容使用 AI 技術，根據 台灣證券交易所及櫃買中心法說會之官方影音檔 進行摘要整理。本文件的目標是協助讀者快速理解各公司法說會之重點，包括營運狀況、財務表現及未來展望。
1. 營運摘要
京元電子 2023 年第三季營運表現穩健，受惠於 AI 相關產品需求強勁及部分庫存回補，營收季增 5.2% 至新台幣 85.9 億元，毛利率因成本控管得宜，提升至 35.6%。展望第四季，公司預期營收將與第三季持平或微幅下滑，全年營收預估年減超過 10%。
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2023Q3 財務表現:
- 營業收入為新台幣 85.9 億元，季增 5.2%，年減 4.7%。營收增長部分受惠於匯率貶值約 1-2%。
- 毛利率為 35.6%，優於預期，主要歸功於對直接材料、間接材料及加班費等變動成本的有效控制。
- 營業利益率為 23.8%。
- 稀釋後每股盈餘 (EPS) 為新台幣 1.25 元，與前一季持平。
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主要業務發展:
- AI 業務: 2023Q3 營收貢獻顯著，實現雙位數季增長，預計佔全年營收約 5-6%，有效抵銷了其他領域的下滑。
- 記憶體與手機: 客戶庫存回補帶動封裝業務增長。
- 車用電子: 歐洲客戶訂單增加，但整體市場進入庫存調整期。
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展望與指引:
- 2023Q4: 預期營收與第三季持平或微幅下修；毛利率亦可能持平或微幅下滑。AI 及手機業務預期仍有約 10% 的季增長，但車用業務將趨緩。
- 2024 全年: 第一季客戶投片態度仍保守，能見度有限。長期來看，AI 產品將是主要成長動能，預計產能將在下半年顯著開出。手機、車用及 PC 市場的回升力道則需待第一季後進一步觀察。
2. 主要業務與產品組合
京元電子為專業半導體後段封測廠，業務涵蓋晶圓測試、成品測試、封裝服務及預燒測試，產品應用分散於消費性、通訊、資料處理及車用等領域。
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依製程別分析 (2023Q3 營收佔比):
- 成品測試 (Final Test): 45.3%。受惠於 AI 產品強勁需求，此業務季增 3.6%。
- 晶圓測試 (Wafer Test): 32.7%。主要由歐洲車用客戶訂單帶動，微幅季增 0.7%。
- 封裝服務 (Packaging Service): 16.1%。受記憶體客戶庫存回補影響，季增 13.0%。
- 預燒 (Burn-in): 2.3%。因應 AI 與車用產品需求，季增達 11.5%。
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依產品應用別分析 (2023Q3 營收佔比):
- 消費性 (Consumer): 35.2%。客戶組成較雜，整體微幅季增 1.1%。
- 通訊 (Communication): 29.1%。受網通及 PA 客戶需求放緩影響，季減 2.3%。
- 資料處理 (Data Processing): 19.5%。在 AI 晶片需求的強力驅動下，季增達 24.2%，為本季最主要成長動能。
- 車用 (Automotive): 11.0%。受惠於歐洲客戶及 GPU 相關產品補貨，季增 4.9%。
3. 財務表現
公司在 2023 年第三季展現了優異的成本控管能力，使毛利率在營收僅溫和回升的情況下仍有顯著改善。資本支出趨於保守，現金流狀況預期將轉佳。
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關鍵財務指標 (2023Q3):
- 營業收入: 8,593.7 百萬元
- 營業毛利: 3,061.9 百萬元 (毛利率 35.6%)
- 營業利益: 2,048.1 百萬元 (營業利益率 23.8%)
- 歸屬母公司淨利: 1,539.0 百萬元
- 稀釋後 EPS: 1.25 元
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驅動與挑戰:
- 毛利率提升主因: 公司自 2022 年第四季景氣下行以來，持續強化對變動成本的管理，包含直接/間接材料、零件及加班費等。第三季變動成本下降幅度較大，是毛利率優於預期的關鍵。
- 負債比下降: 負債佔總資產比率由去年同期的 53.2% 降至 47.7%。主因是公司在 2019-2021 年因應 5G 及聯發科需求進行較大資本投資後，近年資本支出趨於保守，財務結構持續改善。
- 現金流量: 第三季因支付約 40 餘億元現金股利，導致自由現金流量為負數。公司預期第四季將轉正，且 2023 全年自由現金流量應為正數。
- 資本支出: 2023Q3 資本支出為 19.6 億元，全年資本支出相對減少，主要用於 AI 及手機客戶的設備升級，以及車用客戶的投資。預計 2024 年資本支出規模與今年相當或更少。
4. 市場與產品發展動態
AI 應用為公司當前最重要的成長引擎，其測試流程複雜度高，為京元電子帶來更高的業務價值。公司憑藉在預燒 (Burn-in) 測試領域的技術優勢，成功掌握關鍵客戶訂單。
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AI 測試:
- 高階 GPU 的測試流程複雜，涵蓋晶圓測試 (CP)、成品測試 (FT)、預燒 (Burn-in) 及系統級測試 (SLT) 四個階段，相較於傳統晶片，整體測試價值鏈貢獻更大。
- 京元電子在預燒製程具備領先技術，其自有機台可支援高達 2,000W 的功耗測試，滿足高階 AI 晶片因功耗提升而產生的嚴苛測試需求，此為公司核心競爭力之一。
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各應用市場動態:
- 車用市場: 景氣循環反應較落後，目前正處於庫存調整階段，預期將持續至 2024Q1，最快可能在 2024Q2 回溫。
- 手機市場: 2023Q4 預期有約 10% 的季增長，但長期趨勢需視 2024Q1 的終端銷售狀況而定。
- PC 市場: 後段封測的能見度較低，仍需持續觀察。
5. 營運策略與未來發展
京元電子憑藉多元化的客戶與產品組合，以及嚴謹的成本管理，在半導體景氣下行週期中展現出較佳的營運韌性。未來將持續聚焦於高階製程產品，以維持長期競爭力。
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長期計畫與成長動能:
- 公司認為，隨著半導體製程往 3 奈米等更先進節點發展，IC 設計複雜度提升，將帶動測試時間與價值的增加，有利於公司長期營收成長。
- AI 產品將是未來幾年最重要的成長驅動力，公司將配合客戶需求，持續投資於高階測試技術與產能，特別是在高功耗的預燒測試領域。
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競爭定位:
- 公司將自身定位於「中型」封測業者，認為此規模在當前市況下具備優勢：相較於大型同業，客戶與產品組合更分散，能抵禦單一客戶訂單波動的衝擊；相較於小型同業，則擁有服務大客戶的技術與產能。
- 半導體產業已呈現寡占結構，從 IC 設計、晶圓代工到後段封測皆然。京元電子在測試領域與日月光等大廠並列，擁有穩固的市場地位。
- 公司的核心競爭力不僅是設備，更在於處理複雜高階產品時累積的實務經驗，能快速解決客戶在新產品導入時遇到的各種測試問題。
6. 展望與指引
公司對短期展望持審慎態度，但對 AI 帶動的長期成長趨勢保持樂觀。
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短期預測 (2023Q4):
- 營收: 預期與 Q3 持平或微幅下滑。
- 毛利率: 預期 持平或微幅下滑。
- 成長動能: AI 與手機業務。
- 挑戰: 車用市場趨緩及蘇州子公司所處的消費性市場仍在調整庫存。
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中長期展望 (2024):
- 機會: AI 晶片需求持續增長，預期 2024 下半年產能將有較大開出。手機市場有望溫和復甦。
- 風險與不確定性: 整體經濟環境仍不明朗，客戶在 2024Q1 的投片策略偏向保守，終端市場需求的回升力道是觀察重點。
7. Q&A 重點
Q: AI 產品對測試產業的影響為何？測試時間或 ASP 是否增加？
A: AI GPU 的測試流程更複雜，包含晶圓測試、成品測試、預燒及系統級測試 (SLT) 共四道程序，因此整體測試價值高於一般晶片。GPU 更側重於晶圓測試 (CP) 階段的成本投入，而手機 AP 則側重於成品測試 (FT)。2023 年 AI 產品約佔京元電子營收 5-6%，對穩定全年營收有極大幫助。
Q: 市場認為 AI 產能吃緊，為何公司對 2024 上半年展望相對保守？
A: 客戶通常會要求供應鏈提前準備產能，但實際訂單量 (Wafer-out) 不會立即達到產能滿載。從晶圓投片到後段測試完成約需 5 個月，因此現在看到的產能需求是為了下半年的出貨做準備。客戶希望京元電在第四季準備的產能較第二季增加 50%，但實際到貨量會有落差，目前產能利用率仍有空間。
Q: AI 測試是否會排擠其他產品的產能？
A: 目前不會。用於 AI 測試的機台 (如 Verigy 93K 系列) 可與手機產品共用，僅需更換部分板卡。由於手機與 PC 市場尚處復甦初期，仍有閒置產能可供調度。若明年下半年手機與 AI 需求同步強勁復甦，屆時才需要採購新設備。
Q: 新測試機台的交期多長？
A: 目前設備商 (如 Advantest) 的交期已縮短，新機台約 4-5 個月可到位。台灣供應鏈效率很高，在客戶急需時有能力壓縮交期。
Q: GPU 功耗提升 (如導入水冷散熱) 對測試有何影響？
A: 主要影響在預燒 (Burn-in) 測試站。京元電子自主開發的預燒爐目前已可支援高達 2,000W 的功耗，這是我們的核心競爭力。若未來客戶產品功耗再度提升，我們的研發團隊會與客戶緊密合作，開發下一代更高規格的設備。
Q: Chiplet (小晶片) 架構對測試業務的影響？
A: 測試的基本原理是接觸到 IC 的輸出/入點 (I/O)，這點不因內部是 Chiplet 或先進製程而改變。但採用 Chiplet 架構的晶片通常功能更複雜，需要執行的測試程式更長，因此會增加測試時間，進而提升營收貢獻。京元電的競爭力在於處理這類複雜產品的豐富經驗。
Q: 公司對中長期毛利率的看法？
A: 毛利率取決於營收與成本。營收端，高階製程 (如 3 奈米) 產品複雜度高，測試時間長，有利於營收增長。成本端，折舊是主要固定成本 (約佔 COGS 四成)，在資本支出受控下，折舊增加有限；而加班費、材料等變動成本是公司持續努力管理的重點。在營收結構優化及成本嚴控下，毛利率隨景氣回升有持續向上的空間。
Q: AI 能否用於改善測試流程？
A: 測試程式由客戶撰寫，我們無法用 AI 修改。但公司內部已導入 AI 與大數據概念，推動「智慧工廠」，用於優化生產排程、提升效率及預防品質問題，持續減少直接人力需求。
免責聲明
本備忘錄之數據及陳述根據現有公開資訊與初步檢核，可能因實際財務報表或管理層後續公告更新資訊而調整。本文件僅作為參考之用，不構成投資建議。
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