Lattice Semiconductor：AI 伺服器僅是成長故事的一半，搭載率與 AMI 整合重塑成長演算法
KeyBanc 科技領導力論壇，2026 年 8 月 11 日
Lattice Semiconductor 財務長 Lorenzo Flores 在 2026 年 KeyBanc 科技領導力論壇上，深入剖析了一項遠超單純 AI 伺服器敘事的成長故事，並詳細說明了收購 AMI 如何為該公司的 FPGA 晶片業務疊加更高價值的軟體業務。Flores 在與 KeyBanc 分析師 John Vinh 的爐邊對談中，針對通訊與運算部門本季超過 80% 的成長動能，提供了迄今最詳盡的拆解，並解釋了為何管理層認為當前的週期在結構上不同於以往的 FPGA 擴張期。
通用伺服器貢獻的成長與 AI 不相上下
本次論壇最令人意外的重點在於，Lattice 在資料中心領域的爆發性成長並非僅靠 AI 運算驅動。Flores 解釋，業界整體的伺服器出貨量預測在今年經歷了大幅上修，從 2026 年初預估的約 1,500 萬台（AI 佔比約 20%），提升至目前的約 2,000 萬台，且 AI 佔比更高。但他明確指出，Lattice 訂單的加速成長，不僅來自 AI 伺服器，還包括他所稱的「推動代理式（agentic）工作流程廣泛部署的標準基礎架構，即基於 CPU 的伺服器」。換言之，為支援代理式 AI 工作負載而進行的通用運算基礎設施建設，所產生的 FPGA 增量需求，與 AI 加速器機櫃不相上下。這一動態將 Lattice 的潛在成長市場（TAM）擴大，遠超賣方分析師過去所建構的狹隘 AI 資料中心模型。
Flores 謹慎指出，與 AI 相關的營收已成長至「佔整體業務的高 20% 水準」，但他強調，由於 Lattice 出貨的是零組件而非終端系統，因此無法完全掌握終端用途。這種缺乏細節的狀況，結合基礎業務的強勁表現，可謂是被市場低估的正面因素：Lattice 同時從兩個獨立的長期趨勢中獲利，而非僅僅依賴 AI 資本支出的週期性波動。
搭載率成長逾三倍，下一步瞄準管理功能
本次論壇最可量化的新數據，是 Lattice 每台伺服器的搭載率（attach rate）軌跡。Flores 表示，該數值已從四、五年前的約 1 倍，成長至「2 倍、3 倍，目前甚至更高」。他詳述了推動此趨勢的功能演進：早期的搭載幾乎全用於 I/O 擴充與橋接，隨後是安全與信任根（Root of Trust）部署的浪潮，現在則是電源、散熱及更廣泛的管理應用。在出貨量成長的基礎上，隨著客戶從 MachXO2 和 XO3 轉向 XO5 及 Nexus 系列產品，產品組合的平均售價（ASP）也隨之提升，Flores 指出這將混合 ASP 從每單位約 3 美元推升至 4 美元。
出貨量增加、機櫃搭載點增加，以及每個搭載點的 ASP 提升，共同創造了 Flores 所謂的「乘數效應」。他明確表示，在 3 到 5 年的週期內，由搭載點擴張帶動的單位出貨量成長，而非 ASP 的擴張，將持續成為 FPGA 業務的主要驅動力。對於建立業務模型的投資人來說，這是一個重要的區別，因為這意味著成長演算法具有韌性，且由出貨量驅動，而非依賴產品組合向高價晶片的持續轉移。
AMI 收購案核心邏輯：「1 加 1 大於 3」，軟體解決方案是真正獎勵
Flores 花了相當多時間解釋為何收購 AMI 具有戰略加成作用，而非單純的併購。他形容 Lattice 的 FPGA 在伺服器啟動順序中歷史性地處於「最先啟動/最後關閉」的關鍵位置，這與 AMI 的啟動與系統管理韌體完美契合。他表示，合併後的實體現在能為超大規模資料中心（hyperscalers）提供整合解決方案，涵蓋正常運行時間管理、安全性、電源與散熱優化，其中包括 18 個月前客戶幾乎不重視、但現在卻成為「極關鍵應用」的洩漏偵測功能。
當被直接問及合併後的機會是加成還是全新的市場時，Flores 給出了明確回答：「超大規模資料中心面臨的問題是一樣的。他們過去可能分別使用 FPGA 和 AMI 的韌體來解決問題，但現在透過整合並增加更多功能，這是一片全新的藍海。」他補充說，套裝解決方案業務應能產生「比單獨 FPGA 或韌體業務更高的單位營收成長」，將 AMI 的整合定位為合併後公司在利潤率與 ASP 上的槓桿，這遠非兩項資產獨立運作所能達成。據 Flores 稱，Lattice 已與超過 100 家超大規模資料中心、OEM、ODM 及生態系合作夥伴接洽整合產品，其中混合多個 ODM 的新舊基礎設施之異質供應鏈管理，被視為 AMI 韌體層特別強勁的推動力。
管理層認為 FPGA 被 ASIC 取代的風險在結構上較低
Vinh 針對歷史模式向 Flores 提問，即 FPGA 在出貨量達到一定規模後，往往會被 ASIC 取代，正如 Xilinx 時期的無線基地台案例。Flores 反駁了這種推論，認為 Lattice 的「伴隨策略」（companionship strategy）刻意避免與核心處理晶片正面競爭，使其免受該動態影響。他的理由基於三點：將領先的 2 奈米晶圓預算花在 I/O 擴充功能上並不符合經濟效益，而這些功能在 65 奈米 FPGA 上運作良好；機櫃設計週期已從兩年縮短至最快 12 個月，這有利於可程式化的靈活性，而非固定功能的 ASIC；Lattice 的功耗是以毫瓦（mW）而非瓦（W）計算，這在單一 AI 機櫃需容納數百個裝置的功耗預算下至關重要。這是否能跨越多個產品世代仍待驗證，但這明確闡述了投資人應對照 Vinh 提出的歷史先例，重新評估其產品耐用性的看漲理由。
實體 AI 是 2027 年的故事，而非近期催化劑
關於機器人與實體 AI，Flores 確認 Lattice 視其為感測器整合與預處理優勢的自然延伸，包括其在 Nvidia Holoscan 平台（用於多鏡頭視覺串流）上的應用，但他對時程設定了務實的預期：「我們還不確定。我們可能要到明年底才會開始看到成效。」這將任何有意義的實體 AI 營收貢獻推遲至 2027 年底。Flores 也坦言，大多數機器人客戶不像傳統工業自動化公司那樣是資深的 FPGA 使用者，這需要 Lattice 開發更像軟體的程式設計工具來推動採用。另一方面，核心工業業務正在復甦，Flores 指出年增率約為 20%，且全球採購經理人指數（PMI）數據有所改善，同時提到 Lattice 減少對汽車市場的曝險反而成為相對優勢。
供應鏈是限制因素，而非需求
在營運方面，Flores 透露，隨著 2026 年需求加速，前置時間（lead times）一度飆升至超過一年，但目前已回落至 40 週左右。由於 Lattice 依賴較舊且產能限制較少的製程節點，目前的瓶頸主要在於組裝、測試與封裝，而非晶圓製造。他證實 FPGA 業務今年有望從 2025 年的約 5 億美元翻倍成長，這種規模擴張需要供應鏈變得「比現在強健兩倍以上」。對於建立未來營收模型的投資人來說，最值得注意的是，Flores 確認了另一位 Lattice 高層先前的言論，即該公司訂單能見度已延伸至 2027 年第四季，同時澄清這反映的是強勁的訂單能見度，而非產能上限：「我們並非接單接到無法支援更多需求。我們有能力支援更多需求。」這一區別至關重要，因為這暗示若終端需求持續超乎預期，仍有上行空間，而非 2027 年的成長受限於供應瓶頸。