Lattice Semiconductor FPGA 業務今年有望翻倍，AI 與通用伺服器需求雙雙激增
KeyBanc 技術領袖論壇，2026 年 8 月 11 日
Lattice Semiconductor 財務長 Lorenzo Flores 週二在 KeyBanc 技術領袖論壇上透露了一項驚人的數據：該公司去年的 FPGA 業務營收約為 5 億美元，目前正朝著 2026 年營收翻倍的目標邁進，且成長趨勢將延續至 2027 年。此番言論呼應了近期伺服器需求大增、機架內零件密度提升，以及今年初完成收購 AMI Group 後所帶來的早期綜效。
伺服器出貨量預估持續上修
Flores 坦率地說明了 2026 年整體潛在市場（TAM）的變動速度。今年初，業界預估全年伺服器總出貨量約為 1,500 萬台，其中 AI 伺服器佔比接近 20%；隨著時間推移，該數字已上修至 1,600 萬台。Flores 表示：「就在過去三週，整體伺服器預估出貨量已來到約 2,000 萬台，且 AI 佔比更高。」這是在年底前相當顯著的上修。Flores 指出，Lattice 起初對自身需求訊號相較於業界數據的強勁表現感到驚訝，促使公司深入探究成長背後的真實驅動力。
根據 Flores 的說法，成長不僅來自 AI 伺服器。為了支援代理式 AI（agentic AI）工作負載，通用型 CPU 伺服器基礎設施也在積極擴建，而 Lattice 正同時受惠於這兩大趨勢。該公司在標準伺服器領域長期擁有深厚的市佔率，而 AI 伺服器機架則提供了更多「連接點」（attach points）；Flores 重申，由於系統複雜度增加，每個 AI 機架的連接點可達 100 個甚至更多。
連接率與平均售價（ASP）同步攀升
本次論壇中最關鍵的結構性細節，在於 Flores 對連接率（attach rate）軌跡的分析。四年前，Lattice 每個伺服器的連接率約為 1 倍；隨後提升至 2 倍、3 倍，而「現在甚至更高」。與此同時，隨著客戶轉向更高階的產品組合——從 MachXO2 和 XO3 系列升級至 XO3D、XO5 及 Nexus 系列——混合平均售價（blended ASP）已從約 3 美元攀升至 4 美元以上。Flores 將此描述為「乘數效應」：在產業整體出貨量成長的背景下，連接率提升帶動的單位數量成長，疊加平均售價上漲。他表示，在未來三到五年內，單位數量成長將是 FPGA 獨立業務的主要成長引擎，而平均售價擴張則是次要的推動力。
針對目前的產品組合，Flores 表示 AI 相關營收已成長至 Lattice 總體業務的「20% 後段（high 20%）」，但他謹慎指出，公司無法完全掌握客戶如何部署每一台裝置。「我們知道贏得設計案的地點，也知道客戶出貨的目的地……但對我們而言並非完全透明。更重要的是，我們希望將所有產品交付給客戶，並推動成長，」他說。
連接需求從 I/O 轉向管理與冷卻
Flores 梳理了推動連接率成長的功能演變。早期的連接需求主要集中在橋接與 I/O 擴充，隨後是包含信任根（Root of Trust）在內的安全性功能。近期，Lattice 觀察到應用範圍擴展至電源與冷卻等管理功能——這類應用與 AMI 收購案帶來的韌體能力直接契合。Flores 特別提到「洩漏偵測」作為一個應用範例，他表示：「18 個月前沒人想過這點」，但現在已被視為機架層級的關鍵功能。Lattice 認為，憑藉現有的市場基礎，公司已做好準備搶佔此一商機。
AMI 收購案：「1 加 1 等於 3」
Flores 對收購 AMI Group 的戰略邏輯給出了迄今最清晰的闡述。AMI 的開機與管理韌體，疊加在 Lattice 於伺服器硬體中「最先啟動、最後關閉（first-on/last-off）」的關鍵地位上，創造了他所謂的「1 加 1 等於 3 的現象」。他表示，自收購完成以來，Lattice 已接觸了 100 家不同的客戶，包括超大規模雲端供應商（hyperscalers）、OEM、ODM 及生態系夥伴。客戶回饋的核心在於正常運行時間（uptime）、安全性、電源與冷卻優化，以及管理混合了來自不同 ODM 新舊基礎設施的異質供應鏈能力。Flores 明確指出，整合後的解決方案創造的價值大於各部分之和：「解決方案看起來可能沒變，但我認為整體價值將遠大於個別組件。」他將此機會部分歸類為開拓性市場——超大規模雲端供應商面臨的底層問題，長期以來皆由 FPGA 與韌體解決，但將兩者整合為統一的產品，能釋放單一業務無法實現的全新功能與定價權。
為何 Lattice 認為能抵禦 ASIC 取代風險
當被直接問及經典的「FPGA 被 ASIC 取代」風險（即網路基地台領域曾發生 Xilinx 風格 FPGA 最終被設計出局的模式）時，Flores 主張 Lattice 在 AI 機架中的地位在結構上有所不同。公司刻意避免競爭核心處理能力，而是將 FPGA 定位在 I/O 擴充、感測器聚合與管理功能，在這些領域投入先進製程矽晶片並不符合經濟效益。「你不會想把 2 奈米製程的矽晶片預算花在 I/O 擴充上。用 65 奈米 FPGA 來做才合理得多，」他說。他同時指出，機架設計週期從兩年縮短至 18 個月甚至 12 個月，這對可程式化的靈活性而言是天生優勢，加上 Lattice 產品相較於機架內數百個裝置總功耗預算所具備的電源效率，皆是其競爭護城河。
實體 AI 是真實但尚未顯著的機會
Flores 將實體 AI（physical AI）與機器人技術描述為 Lattice 在資料中心所部署「陪伴」策略的延伸——即聚合感測器數據、進行預處理並驅動實體動作。據 Flores 表示，公司的感測器融合與視覺能力（包括在 Nvidia Holoscan 平台中的角色）使其在「幾乎所有」機器人公司中都佔有一席之地。不過他也提醒，多數機器人客戶在 FPGA 設計上的成熟度不如傳統工業自動化廠商，這要求 Lattice 必須建立更像軟體的程式設計環境。至於時間點，Flores 態度審慎：「我們還不確定，可能要到明年底才會開始看到成效。」與此同時，底層工業需求已在復甦，Lattice 在大幅降低汽車業務曝險後，工業成長率達到了約 20% 的年增率，並預期明年將有類似的成長表現。
交期在飆升至一年以上後趨於正常
在供應端，Flores 坦承 2026 年初隨著需求加速，交期曾一度拉長至一年以上，但目前已回落至 40 週左右的區間。目前的瓶頸在於組裝、測試與封裝，而非晶圓製造，因為 Lattice 使用的是製程較成熟的節點，晶圓廠產能相對寬裕。公司一直在投資測試產能（反映在資本支出中），並積極擴展供應鏈以支援今年規模翻倍的業務。Flores 強調，Lattice 的訂單簿無論在金額還是期限上皆有所成長，預訂已排至 2027 年第四季。他將這種前瞻能見度歸因於更嚴謹的通路庫存管理，而非重複下單風險，公司也持續密切監控。重要的是，他澄清訂單排至 2027 年底並不代表產能已達上限：「我們並非因為無法支援更多需求而排滿訂單。我們有能力支援更多需求。」