鴻海劉揚偉：AI 算力需求未見放緩，ASIC 開發週期已縮至 9 個月
面對近期市場對雲端服務供應商（CSP）資本支出續航力的疑慮，鴻海董事長劉揚偉在法說會上明確表示，終端對 AI 的算力需求持續增加且未見減緩跡象。受惠於大型 CSP 積極擴大自研晶片佈局，鴻海第三季 ASIC AI 伺服器出貨量年增高達 1.5 倍，成長動能顯著超越 GPU 伺服器。劉揚偉指出，隨著 AI 應用從模型訓練逐步擴展至推論階段，ASIC 開發週期已縮短至約 9 個月，帶動客製化機櫃需求快速攀升。此外，鴻海透過自動化與垂直整合有效消除新世代 AI 機櫃的量產陣痛期，並同步推進 CPO 光通訊與電動車長期佈局。
期中選舉後的產業變化，劉揚偉：短期影響有限
針對外資與媒體關注美國期中選舉後政經變數是否影響客戶拉貨，劉揚偉指出，他們所看到 AI 的需求是持續不斷地增加，他將 AI 算力使用者劃分為模型開發商（Model Maker）、CSP、政府及企業四大類。目前主力需求雖集中於模型開發商與 CSP，但政府與企業端正加速導入 AI 應用，強勁的終端需求直接推升 CSP 與 NeoCloud 業者的算力建置意願，短期內不僅未見縮減，已下單客戶甚至加速部署。雖於現在期中選舉還有產業的一些變化，但他認為在短期內影響有限（已經下了訂單、確定要建設算力的客戶，甚至可能會加速把算力提供出來）；但是對於長期的影響則需要再持續觀察。
ASIC 開發週期縮至 9 個月，推論需求帶動 CPU 成長
隨著 AI 應用由訓練轉向推論及 AI Agent 普及，大型 CSP 紛紛加大自研晶片（ASIC）投入，從規格制定到晶片產出僅需約 9 個月。鴻海第三季 ASIC 伺服器出貨年增 1.5 倍，未來在推論需求帶動下成長速度有望超越 GPU。由於 ASIC 高度仰賴客製化系統架構、液冷散熱與電源設計，鴻海憑藉垂直整合優勢囊括主要 CSP 專案；雖部分採寄售（Consignment）模式使帳面營收佔比低於出貨佔比，卻大幅提升資金使用效率。
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自動化消除機櫃量產陣痛，微米級精密加工搶攻 CPO 商機
回應外資對新一代 AI 機櫃放量（Ramp-up）順暢度的提問，劉揚偉強調集團透過高度自動化與垂直整合，已大幅降低傳統伺服器組裝瓶頸，新產品製造完全無轉換期陣痛。同時，因應大型語言模型對記憶體頻寬的嚴苛要求，資料傳輸「電轉光」趨勢確立。鴻海已率先出貨共同封裝光學（CPO）交換器，並以「微米級（Micron-level）」超精密加工技術解決多光纖對準難題，完整覆蓋從線材到交換器的光通訊解決方案。
穩健佈局第二成長曲線，策略投資三菱瞄準 EV 與機器人
在全力衝刺 AI 基礎建設的同時，鴻海亦持續推進電動車（EV）與機器人等中長期成長動能。針對外界關心 EV 投資是否產生資金排擠，劉揚偉表示電動車投資佔比相對 AI 較小，集團將審慎觀察產業節奏並備妥產能，靜待大規模切入時機。透過與日本三菱等國際夥伴進行策略性長期投資，鴻海正為未來營運打造第二與第三具成長引擎。
風險提示
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