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【覓跡尋蹤潛力股】致新在AI伺服器PMIC周邊與輔助供電寡占護城河? 也是致新目前獲利最豐厚的黃金主場?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 致新在AI伺服器PMIC周邊與輔助供電寡占護城河? 也是致新目前獲利最豐厚的黃金主場? 【致新伺服器周邊與輔助供電之寡占格局】㊀ 產業鏈位置(伺服器神經網絡與散熱末梢的樞紐 = 在AI伺服器的周邊供電與微型馬達驅動生態圈中，致新處於高度集中的咽喉位置。 ⓵ 上游 ：晶圓代工廠(主要依賴台積電、世界先進、聯電8吋/12吋BCD製程)與封測廠。 ⓶ 中游(致新所在位置) ：周邊電源與馬達驅動IC設計。致新實質(台系雙頭寡占)，壟斷了全球大半的伺服器與PC風扇控制IC市場；而在DDR5 PMIC領域，則與少數幾家取得JEDEC認證的同業競逐。 ⓷ 下游 ： ❶ 記憶體模組廠：金士頓、威剛等(針對DDR5 PMIC）。 ❷ 散熱模組/風扇廠：建準、台達電、奇鋐。 ❸ 系統組裝廠(ODM)：廣達、緯穎、鴻海等。 ㊁ 核心護城河(寡占格局的三大技術與商業壁壘 = 致新為何能在這個黃金主場建立寡占 ? 核心在於以下壁壘： ⓵ 轉換成本帶來的排他性 ：AI伺服器的BMC(基板管理控制器)韌體異常複雜。致新的數位PWM風扇控制器(如G76x系列)需要與伺服器廠花費半年以上時間進行I2C/SMBus通訊協議的調校與極端溫度測試。一旦寫入Reference Design(參考設計)，ODM廠基於穩定性考量，極難更換供應商。 ⓶ BCD製程的類比+數位混合訊號Know-how(專門技術) ：要在同一顆晶片上，同時處理伺服器環境中的高壓突波(類比硬體能力)，又要精準執行數位通訊與閉迴路運算(數位邏輯能力)，需要極深的BCD製程調校經驗。這是新進者難以用砸錢快速彎道超車的專利與技術池。 ⓷ 生態系認證壁壘 ：以周邊供電DDR5 PMIC為例，必須通過Intel、AMD、Nvidia平台的嚴苛驗證。致新因為起步早，已經穩站第一梯隊，形成了強大的先發優勢。 ㊂ 定價權(高容錯成本造就的價格保護傘) =觀察致新在伺服器產品線的表現，定價權極強，這點從它整體毛利率能穩守在 8%-42%就能看出端倪。 ⓵ 不對稱的風險與成本 ：一顆高階風扇控制IC或周邊LDO佔一台數十萬美元AI伺服器的BOM成本可能不到0.1%。但是，如果風扇停轉導致GPU燒毀，或是DDR5供電不穩導致運算中斷，損失是災難性的。 ⓶ 轉嫁能力判斷 ：在這個黃金主場，客戶買的是...
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【覓跡尋蹤潛力股】致新高階數位PWM風扇控制器需求持續上升核心驅動因素? AI伺服器與資料中心架構的劇變，高階數位PWM風扇控制器成為營收增長的主戰場?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 致新高階數位PWM風扇控制器需求持續上升核心驅動因素? AI伺服器與資料中心架構的劇變，高階數位PWM風扇控制器成為營收增長的主戰場?  為什麼致新數位PWM風扇控制器G76x系列會成為營收增長的主戰場? 因為AI伺服器的架構劇變，已經把風扇控制的難度推升到了前所未有的境界。 【致新數位PWM控制器G76x系列的戰略價值】 ㊀ 核心驅動因素(AI伺服器架構的三大劇變) = 過去的通用型伺服器散熱相對簡單，但AI伺服器(特別是搭載HGX甚至GB200架構的系統)帶來了根本性的改變： ⓵ 極端TDP與熱遲滯不容忍 ：AI晶片功耗動輒700W-1200W，系統對溫度的容錯率極低。一旦溫度超標引發降頻 ，算力就會暴跌。因此，風扇的反應時間必須從過去的秒級縮短到毫秒級。 ⓶ 高轉速帶來的共振與聲學干擾 ：AI伺服器採用高達20,000 - 30,000RPM的對轉風扇。如果各風扇轉速不同步，產生的拍頻和巨大震動會直接損壞旁邊的高速光通訊模組(CPO)或硬碟。這需要極度精準的PWM訊號控制。 ⓷ 動態負載與BMC深度綁定 ：AI負載是突發性的(Bursty)。伺服器的BMC(基板管理控制器)需要不斷透過SMBus/I2C介面與風扇控制器溝通，實現動態精準溫控。 ㊁ G76x系列產品線解碼(從規格看致新的演進與護城河) = 致新產品線針對上述痛點的升級軌跡： ⓵ G760A / G761(基礎智慧控制) ： ❶ 技術亮點：具備SMBus介面，支援可編程的PWM頻率與Spin-up(啟動)控制。 ❷ 分析視角：這是取代傳統類比控制的敲門磚。它解決了風扇在低電壓啟動時容易卡死的問題，並讓BMC可以透過數位指令直接介入控制，適合用於伺服器機箱的系統風扇。 ⓶ G762 / G763(閉環轉速控制) ： ❶ 技術亮點：這是一個巨大的跨越。內建硬體閉迴路控制，透過讀取風扇的TACH(轉速計)訊號，自動微調PWM佔空比(Duty Cycle)，確保風扇維持在絕對指定的轉速，而非只給一個模糊的電壓值。 ❷ 分析視角：這是解決伺服器共振問題的核心武器。電壓波動或風扇老化都會導致轉速偏移，G762/G763的硬體級閉迴路能確保所有風扇同頻共振，這對於AI伺服器的高密度機櫃來說是絕對的剛需。 ⓷ G764 / G765(高階多路與細膩度提...
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【覓跡尋蹤潛力股】資料中心與AI伺服器擴張氣冷轉向高功率氣液混合過程(致新-風扇驅動晶片)需求持續上升核心驅動因素? AI伺服器全面轉向48V直入(48V Direct)，致新的高壓Buck驅動將成為主角?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 資料中心與AI伺服器擴張氣冷轉向高功率氣液混合過程(致新-風扇驅動晶片)需求持續上升核心驅動因素?    AI伺服器全面轉向48V直入(48V Direct)，致新 的 高壓Buck驅動將成為主角?  致新在AI伺服器與AI運算領域的風扇驅動佈局，G99x系列線性風扇驅動晶片，正是應對AI伺服器從氣冷轉向高功率氣液混合過程中，對冷卻效率與電源穩定性極度苛求的產物。目前2026年資料中心擴張中，G99x系列線性驅動晶片需求上升的核心驅動因素，主要源於四個維度： ㊀ 1. 12V高效能風扇與電壓增益的剛需 = AI伺服器(如NVIDIA B300或Rubin系列)的功率密度極高，單機櫃功耗已突破120kW，這要求機櫃內部的輔助氣冷風扇必須具備更高的推力與轉速。 ⓵ G994/G9941(4XGain) ：這是針對12V DC風扇設計的高壓線性驅動器。透過4倍的電壓增益(VOUT=4×VSET)，能讓控制系統(如BMC)以較低的控制電壓精準拉升12V風扇的轉速。這在AI伺服器需要瞬間拉升風壓以對抗熱斑時至關重要。 ⓶ G990/3/6(1.6X Gain) ：則適用於5V系統或輔助冷卻模組，提供精確的低壓差調節。 ㊁ 抑制AI節點的湧浪電流 = AI伺服器在滿載運算的瞬間，電力分配單元(PDU)的負荷已接近極限。如果數十顆高轉速風扇同時啟動，產生的湧浪電流會對系統電壓產生劇烈擾動。 內建軟啟動 ：G993、G995與G996具備內建的軟啟動功能，能平滑地拉升風扇轉速，避免瞬間大電流造成DDR5 PMIC或GPU電源軌的欠壓保護觸發。這對於提升AI訓練的連續性(Uptime上線時間)極具戰略價值。 ㊂ 線性驅動對比PWM極致的電磁干擾(EMI)優化 = 在極高密度的AI機櫃中，訊號完整性是第一優先。傳統PWM驅動會產生高頻切換雜訊，可能干擾到周邊的高速傳輸線路(如NVLink或PCIe 7.0)。 線性控制的優勢 ：G99x系列採用的線性調節方法，輸出電壓平滑，完全無切換雜訊。對於追求極致低電磁干擾的AI運算節點來說，線性驅動器是保護高頻通訊品質的核心零件。 ㊃ 全天候監測與保護機制 = 資料中心營運成本極大，任何零件損壞都可能導致整台機架停機。 全方位保護 ：全系列產品皆整合了過電流保護與過溫度保護。在AI伺服器...
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【覓跡尋蹤潛力股】致新液冷伺服器的輔助散熱系統市場趨勢需求持續上升核心驅動因素?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 致新液冷伺服器的輔助散熱系統市場趨勢需求持續上升核心驅動因素? 在2026年這個**液冷為王，氣冷輔助的轉折點，致新這套從G760到G765產品線，並不是過時的氣冷零件，而是液冷機櫃中不可或缺的二線防禦神經與肌肉**。 為什麼液冷普及了，這些輔助散熱系統的需求反而持續上升? 解析四大系列在2026年AI伺服器中的核心驅動邏輯： ㊀ 致新 G76x全系列矩陣(輔助散熱的戰略分工) = 在機櫃級液冷(如NVIDIA Blackwell Ultra / Rubin系列)中，風扇的角色已從主散熱轉為精準控溫與應急補位： ⓵ 產品系列-G760 / G761 ：技術核心-微型化、線性/PWM 雙模。2026年在液冷機櫃中的具體位置-模組化冷卻：用於光模組 、電源艙或硬碟籠的局部散熱，強調安靜與低震動。 ⓶ 產品系列-G762 / G763 ：技術核心-高集成度多路控制。2026年在液冷機櫃中的具體位置-高集成度多路控制。 ⓷ 產品系列-G764 / G765 ：技術核心-高功率、驅動外部MOS。2026年在液冷機櫃中的具體位置-機櫃背門風扇：驅動大型強力風扇，負責將液冷未帶走的20-30%殘餘熱量排出機房。 ㊁ 核心驅動因素：為什麼需求不降反升? (A) 殘餘熱量 的盲區補償 =液冷板雖然能帶走CPU/GPU 90% 以上的熱量，但主板上的PMIC、電感、VRM以及高速訊號連接器依然會發熱。 驅動點 ：這些零件無法貼上液冷管。因此，機櫃內仍需大量由G760/G761控制的小型輔助風扇。這類精細化氣冷的點位數量，反而比傳統氣冷伺服器更多、更散。 (B) 混合冷卻成為主流標準 = 2026年資料中心PUE要求極嚴。 驅動點 ：為了極致節能，系統不再讓風扇全速運轉。G762/G763的閉迴路精準控制技術，能讓風扇轉速精確配合液冷系統的泵浦流量。當液冷效率高時，風扇幾乎停轉；當熱點出現時，風扇立即補位。這種精準補償模式推升了高階控制IC的ASP。 (C) CDU(冷卻分配單元) 的關鍵保護 = CDU是液冷系統的心臟。 驅動點 ：CDU內部的交換機、變頻器與控制電路一旦過熱當機，整座機櫃都會失效。G764/G765這種高可靠度的驅動 IC，在CDU的散熱模組中扮演了保險絲的角色，確保核心控制單元全天候冷卻。 ㊂ 投資洞察(致新的...
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【覓跡尋蹤潛力股】致新數位溫度感測器晶片市場趨勢需求持續上升，Chiplet(小晶片)與MCM(多晶片模組)需要多點溫度感測器的核心驅動因素?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 致新數位溫度感測器晶片市場趨勢需求持續上升，Chiplet(小晶片)與MCM(多晶片模組)需要多點溫度感測器的核心驅動因素? 在致新的產品矩陣中，G7811正為了應對Chiplet(小晶片)與MCM(多晶片模組)複雜熱分佈而生的多通道精準監控核心。致新G781是單點偵測的尖兵，G7811是能夠同時掌握全局多面手。 ㊀ 為什麼G7811是Chiplet與MCM架構的核心驅動因素? 在NVIDIA Blackwell(B200/B300)或AMD MI300/325這種將GPU、HBM與I/O Die封裝在一起的架構下，單一溫控點已無法保證系統安全。G7811的出現，解決了三個最棘手的技術痛點： ⓵ 3點監控的一站式方案(2Remote + 1 Local) = G7811與前幾代最大的不同在於它支持2組遠端感測通道加上1組在地感測。 ❶ Chiplet應用場景：在一個MCM封裝內，將兩個遠端通道分別連向兩顆核心運算Die(如GPU 0與GPU 1)，而在地感測則監控封裝基板或周邊PMIC的溫度。 ❷ 效益：單顆G7811就能完成原本需要兩顆感測器才能做到的事，這在寸土寸進的AI伺服器主板上，具備極高的 空間利用率。 ㊁ 解決先進製程的Beta補償 = 隨著晶片進入3nm / 2nm 製程，內建感測二極體的電性特徵(Beta值)會隨之改變，導致溫度讀取產生巨大誤差。 G7811的核心技術 ：它具備自動Beta補償功能與串聯電阻消除。這意味著即便感測點距離G7811較遠，或者是在極細微的先進製程下，它依然能維持±1℃的極致精度。這就是所謂的算力保險，讓晶片敢跑在效能紅線上。 ㊂ 數位化與抗噪的(數據餵養) =在 MCM封裝中，高速訊號極多，類比干擾嚴重。G7811的SMBus/I2C數位介面與內建的濾波器，能確保餵給後端DDR5 PMIC或智慧風扇模組的數據是乾淨、無誤的。這避免了系統因為雜訊誤判過熱而導致無預警降頻。 ㊃ 分析視角(營收天花板的再修正) = 從財務與市佔率角度看，G7811的普及代表了致新兩個轉變： ⓵ 單機價值再次墊高 ：在Rubin世代，一個機櫃中會有上千個Chiplet(小晶片)組件。若將G7811定義為多通道標配，這意味著致新不再只是賣一顆顆感測器，而是賣一個個監控節點。ASP(平均單價)與...
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【覓跡尋蹤潛力股】 AI伺服器與資料中心溫度管理與多晶片模組普及Chiplet與MCM設計需要多點溫度感測器的核心驅動因素? 致新G780核心競爭優勢：為什麼它是資料中心的標配?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 AI伺服器與資料中心溫度管理與多晶片模組普及Chiplet與MCM設計需要多點溫度感測器的核心驅動因素? 致新G780核心競爭優勢：為什麼它是資料中心的標配? 致新G780數位溫度感測晶片，在AI伺服器與資料中心內部的角色，更像是**大規模分佈式監控的神經末梢**。在2026年Chiplet(小晶片)與MCM(多晶片模組)百花齊放的時代，G780需求上升有其必然的技術與市場邏輯。解析G780如何在先進封裝潮流中，成為不可或缺的核心驅動因素： ㊀ Chiplet與 MCM設計下的熱梯度管理需求 = 在AI運算晶片(如 NVIDIA Blackwell系列或AMD MI系列)中，封裝內不再是單一核心，而是由多個運算單元與HBM 堆疊而成。 ⓵ 非均勻熱分佈 ：不同的Chiplet(小晶片)在執行不同任務時，熱量產生的速度與位置完全不同。G780具備遠端二極體感測功能，能透過微小走線直接讀取MCM(多晶片模組)封裝內部特定核心的溫度。 ⓶ 多點監測的剛性 ：過去只需測整顆晶片，現在需要監測每一顆小晶片。這導致單一伺服器主板對G780這種體積小、數位輸出的感測器需求量呈現倍數增長。 ㊁ G780核心競爭優勢：為什麼它是資料中心的標配? ⓵ 數位化與系統整合 ：G780採用SMBus/I2C介面。相較於傳統類比感測器，它能直接與基板管理控制器(BMC)溝通，免去了電路板上的複雜模擬電路與校正程序。這對追求快速設計的廣達、緯穎等ODM廠極具吸引力。 ⓶ 高精度的算力保險 ：G780提供高精度的數位讀值。在資料中心，這1°C 的誤差決定了系統是否要採取降頻保護。精準的G780讀數能讓AI伺服器在不冒燒毀風險的前提下，維持更長的高頻運作時間，這就是算力的變現。 ⓷ 低功耗與微型化 ：在極度擠壓的AI伺服器空間中，G780的小封裝(如DFN或MSOP)與極低的工作電流，使其能大量佈置在主板的各個熱點位置而不增加功耗負擔。 ㊂ G780帶來量能突破= 意義在於**市場滲透率的橫向擴張**： ⓵ 從高階向下滲透 ：雖然G788是旗艦款，但G780的性價比使其成為資料中心內(通用型)監測的首選。除了運算晶片，存儲單元(SSD Array)與高速交換機也開始大量採用G780。 ⓶ 單機價值(Content per Box單機搭載容量)的...
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【覓跡尋蹤潛力股】AI伺服器全面進入Chiplet(小晶片)與MCM(多晶片模組)的時代，致新數位溫度感測晶片的角色已經從配角變成了算力守護者?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 AI伺服器全面進入Chiplet(小晶片)與MCM(多晶片模組)的時代，致新數位溫度感測晶片的角色已經從配角變成了算力守護者? 致新G781是非常經典且具備高度戰鬥力的數位溫度感測晶片。在AI伺服器全面進入 Chiplet與MCM的時代，G781角色已經從配角變成了算力守護者。解析G781如何成為這波先進封裝趨勢下的核心驅動因素： ㊀ Chiplet與MCM(為何需要G781遠端感測核心)? 在NVIDIA Blackwell(B200/B300)或次世代Rubin平台中，單一封裝內整合了多顆GPU Die、HBM4記憶體以及高速I/O晶片。這種高密度設計帶來了兩個致命問題：熱斑與非均勻熱分佈。 ⓵ 遠端二極體感測技術 ：G781核心優勢在於它不只能測晶片所在位置的溫度，還能透過一對訊號線連接到主晶片(如GPU)內部的感測二極體。在MCM結構中，晶片中心與邊緣的溫差可能高達10-15°C。G781能精準抓取核心最熱點，提供給系統進行即時調度。 ⓶ 多點監控的剛性需求 ：過去一顆感測器管一整個區塊，現在因為Chiplet設計，每一顆Die的熱循環都不同。G781這種高精度、低功耗、反應快的數位IC，能讓ODM廠在有限的主板空間內佈置多個感測點，形成一張**即時熱圖**，避免局部過熱導致的晶片燒毀或降速。 ㊁ G781核心驅動邏輯(從有就好到非他不可) = ⓵ ±1°C的高精度與DVFS效率 ：在2026 年，算力就是金錢。如果感測器誤差太大(例如±3°C)，系統為了安全會提前降頻，這等於白白浪費了5%的算力效能。G781的±1°C高精度讓AI伺服器能緊貼著熱極限運作，榨出最後一絲效能。 ⓶ SMBus/I2C介面的系統簡化 ：G781支援標準數位介面，這讓它能輕易掛載在伺服器的管理系統(BMC)下。在MCM設計中，雜訊干擾嚴重，G781的數位輸出比類比訊號更具備抗干擾能力，這對提高伺服器的可靠性至關重要。 ㊂ 關注用量的非線性成長(致新G781與G788的連動效應) = ⓵ 數量級的跳升 ：以前一台伺服器可能只用2-4顆溫度感測IC。在MCM/Chiplet普及後，單機主板上的感測點位可能跳升至8-16顆。這代表即便ASP(單價)穩定，營收貢獻也會因為單機搭載量(Content per box)的倍增而爆發。 ⓶...
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【覓跡尋蹤潛力股】致新DDR終端穩壓器市場趨勢需求持續上升，伺服器與資料中心推動AI與雲端運算需要高頻寬DDR4/DDR5記憶體，對終端穩壓器精度與響應速度要求更高成為必備的核心驅動因素?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 致新DDR終端穩壓器市場趨勢需求持續上升，伺服器與資料中心推動AI與雲端運算需要高頻寬DDR4/DDR5記憶體，對終端穩壓器精度與響應速度要求更高成為必備的核心驅動因素? 研究致新拼圖從熱管理(G788)拼到了電力品質與記憶體介面(G2985)。這兩項在AI伺服器中其實是**雙生關係**：散熱做得好是為了讓算力穩定，而穩壓器做得好則是為了讓訊號不失真。針對致新 G2985在DDR4/DDR5時代的角色，從**技術門檻與AI伺服器剛需**來切入： ㊀ 為什麼致新G2985成為AI伺服器的核心驅動因素? 在AI伺服器(如NVIDIA H200/B200搭配的高容量DDR5系統)中，記憶體不只是存儲，更是頻寬的瓶頸。G2985這種DDR終端穩壓器之所以需求上升，主要基於三個底層邏輯： ⓵ 訊號完整性的極限挑戰 ：DDR5的時脈頻率遠高於DDR4(從 4800MT/s起跳至6400+ MT/s)，這意味著訊號窗口(Eye Diagram眼圖)極窄。高精度追蹤：DDR的VTT電壓必須精確維持在1/2VDDQ。G2985的核心價值在於其極高的追蹤精度。任何微小的電壓偏移都會導致訊號判定錯誤，在AI訓練這種需要連續數週不間斷運算的場景下，這是一點都不能退讓的。 ⓶ 超快瞬態響應 ：AI伺服器在處理大規模模型時，記憶體存取是高度突發性(Burst Mode突發模式)。 ❶ 驅動能力：G2985具備強大的Sink/Source(推挽)電流能力。當訊號快速切換產生大量雜訊時，G2985能以極速的動態響應穩定電壓。如果響應不夠快，電壓產生漣波，就會直接造成系統當機。 ❷ 低自損耗：在資料中心極度重視PUE(電力使用效率)的背景下，G2985的低待機電流與高效能表現，符合綠色資料中心的節能趨勢。 ㊁ DDR5架構轉變下的新戰場 = 雖然DDR5將PMIC移到了記憶體模組(DIMM)上，但在伺服器主板端，對於**寄存緩衝器(RCD)與數據緩衝器(DB)**的周邊電路，依然需要獨立且穩定的VTT(終端電壓)供應。 G2985的小封裝優勢 ：AI伺服器主板空間極度擁擠。G2985採用的封裝設計(如SOP-8/EDP)在提供大電流的同時，佔用面積極小，這對於廣達、緯穎等ODM廠在進行機櫃佈局時非常有吸引力。 ㊂ 投資觀點(致新的三位一體戰...
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【覓跡尋蹤潛力股】致新數位溫度感測器晶片市場趨勢需求持續上升，AI伺服器溫度管理的核心驅動因素? 液冷系統CDU與歧管需要大量的數位溫度感測器長尾需求?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 致新 數位 溫度感測器晶片市場趨勢需求持續上升，AI伺服器溫度管理的核心驅動因素? 液冷系統CDU與歧管需要大量的 數位 溫度感測器 長尾需求? ㊀ 致新G788與AI伺服器溫度管理的核心驅動因素 = 在AI運算時代，溫度感測不再只是風扇轉不轉的問題，而是關乎動態電壓頻率調整(DVFS)與系統可靠性。 ⓵ 高精度管理與NVIDIA B200/GB200效應 ：AI伺服器(如NVIDIA Blackwell 系列)單一機櫃功耗已突破100kW，傳統感測器的±2°C誤差已無法滿足需求。 ❶ G788的技術優勢：具備±1°C的高精度，這讓系統能更貼近熱極限運作而不觸發降頻，最大化算力輸出。 ❷ 多路偵測需求：G788支持雙通道(遠端Diodes與在地Local)，可同時監控GPU核心與周邊VRAM或PMIC的熱狀態，這在AI模組化設計中非常吃香。 ⓶ 替代熱敏電阻(NTC)與熱電偶的經濟邏輯 ：降低校正成本是數位感測器滲透率提升的關鍵，這背後有三個財務與製造維度的觀察點： ❶  免校正：傳統NTC熱敏電阻具有非線性特性(B值漂移)，在組裝後需要針對電路環境進行逐一校正與補償。G788在出廠時即完成數位標定，這對伺服器ODM廠(如廣達、緯穎)來說，能顯著縮短測試與組裝工時，直接降低製造費用。 ❷  抗雜訊能力與數位化：AI伺服器內部電磁干擾(EMI)極強。NTC傳輸的是類比信號，極易受干擾導致讀數跳動；G788採用SMBus數位接口，具備內建的Noise-Buster技術，大幅提升信號完整性。這減少了系統端因為假警報導致的當機風險，降低售後維護成本。 ⓷ BOM Cost的結構性轉移 ：雖然單顆G788的單價高於NTC，但數位感測器省去了外部的高精度ADC和運算放大器。從總物料清單來看，數位方案的系統整合成本更具競爭力。 ㊁ 投資觀點與產業洞察= 看致新關注三個維度 ： ⓵ 液冷系統的長尾需求 ：隨著GB200帶動冷板式液冷滲透，冷卻分配單元(CDU)與歧管(Manifold)需要大量的 數位 溫度感測器 來監測進出水溫。G788這種數位型感測器能更輕易地整合到BMC系統中，是致新從PC轉型到AI基礎設施的重要推手。 ⓶ 國產化替代趨勢 ：過去這類高階感測器是TI或ADI的天下。但在2026 年，供應鏈韌性成為核心考量...
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【覓跡尋蹤潛力股】雙鴻2MW CDU專案，已經開始將致新溫度感測器晶片作為主要供應源? 冷板端對於薄膜型感測器與數位IC整合的技術趨勢? 是致新下一個潛在的增長點?

《覓跡尋蹤潛力股"致新"系列》 雙鴻2MW CDU專案，已經開始將致新溫度感測器晶片作為主要供應源? 冷板端對於薄膜型感測器與數位IC整合的技術趨勢? 是致新下一個潛在的增長點?   ㊀ 雙鴻2MW CDU專案(為什麼致新G788能成為主要供應源? 雙鴻在2025年底發表1.6MW系列後，2026年正式推進2MW(兆瓦)級別L2L(Liquid-to-Liquid)CDU，這主要是為了對應NVIDIA下一代更高功耗的機櫃。 ⓵ 主要供應源(Main Source)的戰略轉移 ：過去這類兆瓦級設備的控制板多採用美系(TI或ADI)方案，但致新G788在2026年成功上位，核心原因在於高精度(±1°C)與極強的抗噪能力。在2MW的高電流環境下，電磁雜訊極大，G788能穩定輸出數位信號，且價格比美系方案具備15-20%的優勢，並提供更即時的FAE支援。 ⓶ 系統級整合 ：雙鴻將G788作為Main Source，不只是買一顆晶片，而是將致新的數位感測演算法直接寫入CDU的中央控制韌體中。這種深綁定讓致新在該專案的地位極難被動搖，對致新而言，這意味著長期、高毛利且穩定的訂單流。 ㊁ 冷板(Cold Plate)端(薄膜型感測器與數位IC整合的技術趨勢) = 這是致新**隱形增長點**。隨著晶片功耗超過1000W(如Blackwell/Rubin世代），傳統NTC熱敏電阻因為體積大與反應慢，已無法精準監控冷板與晶片接觸面的熱斑(Hot Spot)。 ⓵ 技術邏輯(為什麼要整合)? ❶ 薄膜型感測器：透過濺鍍或印刷技術，直接將感測元件製作在冷板的銅基材上，其厚度僅微米級，熱阻幾乎為零。 ❷ 數位IC(G788改良版)的角色：薄膜感測器的信號非常微弱且易飄移，需要G788具備免校正與高精度讀取功能的數位IC來進行現場信號處理與數據化。 ⓶ 對致新增長意涵 ： ❶ 從組件變模組：未來致新可能不只賣晶片，而是與散熱廠(雙鴻、奇鋐)共同開發智慧冷板。這讓致新從單純的類比IC設計廠，跨入到散熱感測模組供應商，產品單價(ASP)將從$0.3~$0.5美金提升到數美金之譜。 ❷ 數據價值：在2026年AI機房中，每一片冷板回傳的溫度大數據，是優化液冷流量分配的基礎。致新掌握了這個數據入口，在供應鏈的話語權將大幅提升。㊂ 結論= 雙鴻將致新列為Main Source...
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