全球AI算力狂潮推高晶圓製造與檢測需求，Onto Innovation(ONTO)火速擴產並豪砸7.1億美元入股X光龍頭Rigaku，Schrödinger(SDGR)靠雲端軟體與AI平台搶攻藥物研發，Atomera(ATOM)則鎖定GAA與GaN功率元件長線導入，三路勢力在「量測＋模擬＋材料」交會處，正重塑半導體與高階製程競局。

人工智慧浪潮讓晶片算力成為新時代石油，但真正決定良率與成本的，往往不是最亮眼的GPU，而是藏在產線背後的量測、模擬與材料技術。從Onto Innovation(ONTO)在先進封裝檢測大幅領先，到Schrödinger(SDGR)用雲端軟體與AI協助藥廠加速分子設計，再到Atomera(ATOM)以新型MST材料切入gate‑all‑around(GAA)及GaN功率元件，三家公司最新財報與法說內容，勾勒出一場圍繞「精準量測＋計算模擬」展開的半導體軍備競賽。

首先是直接吃到AI晶片需求紅利的Onto Innovation。執行長Michael Plisinski直言，AI運算熱潮推升前段製程與先進封裝需求，公司第一季營收達2.92億美元，所有關鍵財務指標都超越原先財測上緣，營收季增近一成，毛利率拉升至55.7%，營業利益率也提升到26.7%。財務長Brian Roberts預期，第二季營收將落在3.2億至3.3億美元區間，年增約兩成，2026年全年營收可望突破13億美元，且第四季營業利益率要站上30%以上，等同宣示要在AI設備熱潮中搶下高獲利成長曲線。

支撐Onto樂觀展望的核心，是先進封裝與先進節點雙主軸。Plisinski明確給出數字：2026年整體營收要成長逾30%，先進封裝營收要大增逾50%，先進節點業務則成長約25%。在實際產品上，新一代Dragonfly G5光學檢測系統已通過一間重要2.5D邏輯客戶認證，出貨進度超前，公司手上已累積超過15種應用、橫跨10多家客戶的需求管線。管理層透露，部分客戶甚至主動要求提前交貨，顯示G5在AI封裝產線的導入正在加速。

雖然目前G5佔先進封裝成長貢獻僅約5%至一成，但Plisinski強調，這只是起步，真正的毛利率改善要到2027年才會明顯反映。更具戰略意味的是，Onto宣布將以約7.1億美元現金取得X光量測領導廠Rigaku 27%股權，並取得董事會席次，目標結合光學與X光，打造所謂「hybrid metrology」混合量測方案。公司預期，未來軟體授權與Rigaku股利可抵消現有利息收入損失，短期雖然是資本支出壓力，但中長期瞄準的是接近10億美元的新市場空間。

然而，積極擴產與併購背後也藏著風險。Roberts坦言，原物料與燃料成本出現逆風，公司同時還要加大研發與服務投資。供應鏈方面，Plisinski指出，雖然局部仍有瓶頸，但透過延伸工廠與精簡供應商管理，目前尚未影響交貨與客戶承諾。分析師在會中一方面肯定管理層「real strong execution」，一方面則追問2027年需求拉貨是否會稀釋後續成長。Plisinski回應，目前出貨提前並未犧牲2027年訂單，反而看到比2026年更強的需求能見度。

與Onto同樣押注「計算驅動實體研發」的，還有軟體＋藥物雙軌的Schrödinger。執行長Ramy Farid表示，公司今年開局不錯，第一季年經常性合約(ACV)達2,840萬美元、年增12%，總營收5,860萬美元，其中軟體營收3,560萬美元，且雲端託管(Hosted)營收佔軟體比重已達34%。財務長Richie Jain強調，積極將客戶從傳統授權轉移到託管模式，會短期壓抑已實現營收與毛利(軟體毛利率從80%降至69%)，但能讓收入更貼近實際使用量，打造更可預測的財務結構。

Schrödinger在新藥業務也交出亮眼案例。Farid特別點名，Eli Lilly宣布以23億美元收購由Schrödinger共同創立的Ajax Therapeutics，公司持有約6%股權，將帶來可觀現金與非營業收益，也被視為其計算化學與AI平台能導出高價值分子的最新驗證。研發端方面，管線藥物SGR‑3515在臨床試驗中，在使用100毫克以上劑量的受試者中，疾病控制率達65%；另一款SGR‑1505則在Waldenström macroglobulinemia病患中，維持100%應答率且反應持久。

不過，公司已明確表態未來不會自己把新藥帶到中後期臨床，將在2026年底前完成大部分臨床活動，並尋求合作夥伴接手後續開發。Jain預估，2026年研發支出約1,000萬至1,500萬美元，且全年ACV目標維持在2.18億至2.28億美元成長10%至15%，藥物發現收入則介於5,500萬至6,500萬美元。換言之，Schrödinger正刻意收縮高風險自有臨床投入，把資源集中在高毛利、可規模化的軟體與平台授權。

在AI工具層面，Schrödinger推出的「Bunsen」平台，被管理層視為下一個成長引擎。Farid透露，公司內部已使用Bunsen數月，對生產力提升效果「extraordinary」，而其基於throughput‑based licensing(依使用量授權)模式，預期能隨客戶運算量放大而放大利潤。不過，Bunsen高度依賴大語言模型(LLM)，Farid也坦言，目前LLM表現時而驚艷、時而「做出相當瘋狂的事」，公司必須在早期存取階段持續調校，以降低可靠性風險。

相較於Onto與Schrödinger已在營收上看到AI紅利，材料技術公司Atomera仍處於「技術驗證優先、商業化在後」的長線卡位期。執行長Scott Bibaud表示，公司在先進邏輯、記憶體與GaN等高價值市場都取得實質進展，特別是在GAA晶體管領域，目前全球僅TSMC、Samsung、Intel與Rapidus四家廠商開發GAA，Atomera已與其中兩家進行技術評估，且已拿到與策略合作夥伴共同製作的矽晶結果，並宣稱表現優於現有方案。

在GaN射頻應用上，Bibaud提到，最新初步數據顯示MST可大幅降低寄生通道，一名外部專家甚至稱這是他看過「最佳的sheet charge數據」。由於射頻產品在決策前不一定要完成全套電性測試，Bibaud認為，雖然GaN on silicon for RF切入較晚，但反而可能較快落地商業應用。不過，Atomera目前營收規模仍極小，第一季僅約1.1萬美元，多來自大型IDM客戶的晶圓交付費用，且約4.6萬美元收入遞延至第二季，公司預期第二季營收仍僅5萬至10萬美元。

為了支撐長期研發與客戶導入周期，Atomera在2月完成2,500萬美元現增，扣除費用實得2,360萬美元，使手中現金及短期投資在3月底達4,110萬美元。財務長Francis Laurencio表示，全年非GAAP營運費用預計約1,850萬美元，第一季GAAP淨損6,100萬美元，每股虧損0.17美元。投資人最關心的，是公司何時能從一次性驗證，轉為穩定的權利金收入。Bibaud坦言，客戶導入新技術往往要多次示範、跑完整條產線，GAA電性結果出爐可能要6個月以上，且在RF SOI等領域，如何配合無晶圓廠客戶與代工廠的商業模式，是比技術表現更棘手的課題。

綜合三家公司動向，可以看到一條清晰脈絡：AI帶動的不只是算力需求，也放大了「量測精度」「模擬能力」與「材料創新」的重要性。Onto透過Dragonfly G5與Rigaku聯手，瞄準AI封裝與先進節點的檢測制高點；Schrödinger則用雲端託管軟體與AI平台，嘗試成為製藥業的「研發作業系統」；Atomera則在GAA與GaN這些未來節點埋下技術選項。對投資人與產業而言，真正的問題是：在需求看似無窮的AI時代，誰能在長期資本支出、技術風險與商業模式之間找到最穩健的平衡，才有機會在這場隱形的半導體軍備競賽中笑到最後。

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