最近整理 AI 硬體供應鏈，覺得「測試」是很值得拆開看的一環。 只看 GPU、HBM 出貨量，可能會低估測試需求的變化。即使出貨顆數相同，只要每顆需要測更多項目、花更長時間，設備負荷就可能增加。 其中有三個原因特別重要。 一、封裝越昂貴，越需要提前找出問題 現在一個先進封裝裡，可能整合運算晶粒、HBM 與其他元件。 如果直到組裝完成才發現其中一顆有問題，損失可能牽連其他合格元件，以及已投入的封裝成本。 所以客戶更重視封裝前的良裸晶篩選，也就是 KGD。 二、HBM 堆疊前合格，不代表堆疊後一定正常 晶粒本身的電性，與堆疊後的接合、互連和熱影響，是不同問題。 這讓測試可能分布在晶圓、堆疊與封裝後等階段，也提高探針卡在細間距接觸、高速訊號與供電上的要求。 三、CPO 還多了光學對位與光電協同測試 傳統电性測試需要穩定接觸；CPO 還要讓光穩定地進出晶片。 光纖沒有對準，量到的損耗就可能包含測試架設的影響。設備除了要測得準，也必須對得快、重複性好，才能配合產線。 這也是為什麼 CPO 商機會延伸到光學儀器、定位、溫控與整套自動化測試系統。 至於台灣廠商，截至 2026 年 10 月初的公開資料： • 旺矽：CPO 設備處於客戶認可與導入階段，部分進度來自法人報導。 • 穎崴：有多個 CPO 專案，晶圓端原型仍在客戶驗證。 • 光焱：已有產品銷售與少量產線導入，量產版 NightJar-H 仍在驗證。 • 致茂：已取得光引擎與 CPO 模組測試相關訂單。 所以看到「切入 AI／CPO」時，我覺得值得再追問：究竟是哪項產品、哪個測試站，以及進度是驗證、接單，還是已經持續出貨？ 另外，平行測試與自動化也能降低單顆測試成本，不能把技術變複雜直接等同設備需求無限增加。