永擎(7711) 營收年增 182%，AI 需求開始往下一層擴散？
AI 伺服器需求過去主要集中在少數一線雲端大廠，但從供應鏈數據來看，這個結構正在出現變化。
觀察下圖中緯穎(6669-TW) 存貨變化，作為主要供應 Meta、AWS 等一線 CSP 的 AI 伺服器 ODM，自 2024 年第一季開始，存貨規模明顯進入上升循環，並在 2025 年快速放大，反映大型雲端業者率先啟動 AI 基礎建設擴張。
相較之下，永擎(7711-TW) 同樣切入 AI 伺服器，但客戶以二線 CSP 與 AI 新創為主，其存貨循環起點明顯落後，約在 2024 年第二季才開始上行，且真正放量則落在 2025 年第四季。
兩者時間差顯示，AI 建置已從一線雲端業者，逐步往二線客戶擴散。
再進一步拆解永擎存貨結構可以看到，2025 年第四季在製品金額大幅拉升至約 15 億元，顯示訂單已進入實際生產與交付階段，代表後續營收與出貨動能仍具延續。
從「訓練」轉向「推論」
從產品結構來看，2025 年 AI 相關產品營收占比已由 2024 年約 50% 大幅提升至約 8 成，且主要集中在 NVIDIA HGX 平台，2025 年以 B200 出貨、2026 年轉向 B300，顯示訓練需求仍主導成長。
不過，隨著 AI 應用場景擴大，產品分類已出現明顯變化。RTX Pro 與 ASIC 伺服器被獨立於 HGX 之外，並歸類為通用伺服器，反映其主要用途已從模型訓練轉向實際應用端的推論部署。
同時，推論相關產品的出貨時程也明顯提前。RTX Pro 6000 原先預期要到第二季才開始放量，但實際需求優於預期，已提前至 3 月開始出貨，ASIC 伺服器亦同步推進。
公司指出，2026 年通用伺服器（包含 RTX Pro、ASIC）成長幅度甚至有機會高於 AI 伺服器。
而隨著產品結構開始轉向，下一個需要關注的重點，就是毛利率的變化。
2025 年第 4 季，RTX Pro 與 ASIC 伺服器仍屬小量出貨，但已被列為 2026 年主要成長動能。以 GP 類產品結構來看，RTX Pro 約佔 5 成、ASIC 約佔 3 成、通用伺服器約佔 2 成，其中 RTX Pro 預期在 2026 年下半年成長幅度會更明顯。
過去永擎毛利率受壓，主要就是因為 HGX 訓練型伺服器占比快速提升。這類產品雖然單價高，但 GPU 成本與整體 BOM 成本也高，導致毛利率相對偏低。2025 年第 3 季毛利率一度降至 7.9%。不過，隨著新訂單加價、附加價值提升，加上產品組合逐步調整，2025 年第 4 季毛利率已小幅回升至 8.54%。
後續 RTX PRO 與 ASIC 這類推論型產品占比提升，毛利結構有望持續改善；市場預估 2026 年全年毛利率約 10%，營益率約 5.86%，代表永擎接下來的成長重點，將不只是營收放大，還包括獲利品質的改善。
後續觀察重點
近期歐洲 AI 基礎設施業者 Nebius 計畫募資約 37.5 億美元，用於擴建資料中心與擴大 AI 基礎設施布局，並已與 Meta、輝達建立合作關係，顯示 AI 投資正從北美雲端業者延伸至更多區域市場。
隨著永擎切入相關供應鏈，並在美國、日本與歐洲新增多家客戶，客戶需求較先前預期更加樂觀，進一步支撐接單與出貨動能。
公司指出 AI 伺服器訂單能見度已延伸至 2026 年第三季，且 B300 放量後出貨優於前一世代，顯示短期 AI 投資仍處於擴張階段。
從短期來看，HGX 平台的世代交替是關鍵動能。B200 正逐步被 B300 取代，且 B300 單價較 B200 高約 20～30%，2026 年第一季已逐步成為主流產品，預期第二季比重將進一步提升。
這一方面帶動出貨量成長，另一方面也因產品單價提升，推升 2025 年第四季至 2026 年上半年的營收成長表現。
不過，這類動能屬於產品世代切換初期的放量階段，通常集中在導入後的 1～2 年，成長強度高，但後續延續性仍需持續觀察。
最後需要留意的是，永擎主要客戶為 Tier 2～Tier 4 CSP 與 AI 新創，2025 年前十大客戶約佔營收 7 成，前三大約 3～4 成。隨著推論需求從少數大型雲端業者逐步擴展至更多中小型客戶，訂單來源趨於分散，帶來新增需求的同時，也提高對整體資金環境的敏感度。
華擎小金雞
永擎(7711)成立於 2008 年，主要從事伺服器產品的設計與銷售，產品涵蓋主機板、整機系統到機櫃等完整解決方案，應用領域包括 AI 伺服器與通用型伺服器。2025 年第四季營收達 73.65 億元，年增 83.4%、季增 11.6%，成長動能主要來自 AI 伺服器出貨放量；2025 全年營收達 248.75 億元，年增 182.57%。
市場對 2026 年第 1 季營收的預期，由原先的季增 10%、年增 43%，上修到季增 20%、年增 90%，全年營收年增預估也從 64% 上修至 97%。
由於 AI 伺服器多屬專案型出貨，加上關鍵零組件供應與出貨排程的影響，單月與單季營收容易出現明顯起伏。
因此，在觀察營運趨勢時，不要只看短期數字的高低，可以拉長時間週期，例如透過近 12 個月的平均營收來觀察，更能排除短期波動干擾，反映出整體成長軌跡；而中長期仍需回到 AI 資本支出是否持續擴張，才能判斷成長的延續性。
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