onsemi(ON)與Palantir(PLTR)財測上修，交期與毛利率能否續強？

 

AI需求把電力、晶片與資料主權一起推上前台

今年8月4日這篇財報與法說，講的其實是同一件事：生成式AI把需求壓力一路往上推，先推到功率半導體，再推到資料中心電力，最後連企業軟體都被迫重新思考主權與成本結構。這種變化不是單一公司爆發，而是基礎設施、供應鏈與商業模式同時被拉緊。

我會先看供給端，再看資料端，因為這兩條線正好把AI時代的瓶頸說得很清楚。

 

onsemi把焦點放在AI資料中心與功率供給

onsemi(ON)第二季營收16億美元，非GAAP毛利率39.3%，每股盈餘0.74美元，都優於預期。這組數字的重點不只是在「超預期」，而是公司自己也承認，供給在多個成長領域開始吃緊，交期拉長，客戶催貨變多。

AI資料中心成長速度是這次法說最關鍵的訊號。onsemi把AI資料中心營收的2026年成長預期，上修到較前一年成長超過一倍。這代表它已經不是邊緣應用，而是公司成長主軸之一。它同時擴大在NVIDIA(NVDA) MGX生態系的角色，也拿下中國Great Wall兩項電源平台訂單，並在AWS的AI部署中取得電源與備援系統設計勝出，說明AI電力鏈已經開始從概念走向實單。

財務面也能對上這個節奏。第二季自由現金流拉到4.25億美元，產能利用率從77%升到83%，毛利率也連四季擴張。這種組合通常代表，需求不只是存在，而且已經足夠強，強到可以把工廠利用率和價格一起往上推。

 

高效率功率模組背後，是AI吃電壓力

onsemi另外把能源儲存系統(ESS)營收預期，拉到2026年年增約40%，並推出新一代EliteSiC混合模組，宣稱效率可到99.3%。這裡的重點是，AI資料中心不只需要更多電，也需要把每一度電用得更有效率。對雲端客戶來說，功率模組的效率差一點，最後就是長期電費與碳排壓力差一截。

不過，供給吃緊不是完全可以靠加班解決。財務長Thad Trent說得很直接，不是所有產能都可互換，特定製程與封測仍有瓶頸。AI訂單暴衝後，公司也坦言優先出貨AI資料中心，短期會從其他業務挪走一部分供給。這對汽車與工業客戶的實際影響，onsemi認為有限，但它也承認需要時間重平衡。

這裡要留意的是，這種優先供貨與後續漲價，短期有利毛利率，長期卻也會把供應鏈的緊繃感往外擴散。當AI客戶開始吃掉產能，其他終端市場就會先感受到交期與價格壓力，這和過去幾輪半導體擴產循環很像，只是這次拉動需求的不是手機或PC，而是資料中心與電網。

 

Palantir把AI競爭拉到主權與鎖定風險

如果說onsemi講的是「電力與硬體主權」，Palantir(PLTR)講的就是「資料與模型主權」。Palantir第二季營收年增93%至19.35億美元，創新高，美國市場占比超過八成，其中美國商業營收年增149%。這組數字代表的不是單純成長，而是企業端真的在加速採用AI平台。

公司同季簽下220筆單筆超過百萬美元的合約，淨留存率157%，表示既有客戶不是只試用，而是在加碼。這對軟體商來說很重要，因為它反映的不是一次性採購，而是平台黏著度在提高。

技術長Shyam Sankar把話題拉高到「主權AI」，意思是企業希望自己能掌握模型權重、metadata與推理軌跡，避免被大型前沿模型綁住。這不是口號，而是企業在算力供給緊、模型選擇多、外部依賴高的環境下，對風險控制的直接反應。執行長Alexander Karp補充，公司的平台可以一鍵切換不同模型，核心是替客戶建立自己的評估機制，而不是只看實驗室式的benchmark。

 

token計價模式正在碰到企業成本紅線

營運長Ryan Taylor的提醒也很直白。現行按token計價的模式，正在把企業預算壓得很緊，客戶等於把最重要的商業機密交給外部模型，最後還可能幫忙把自己所在的產業商品化。這句話背後的意思是，AI商業化不只看模型性能，還要看企業能不能守住資料、成本與議價權。

這和onsemi的供給緊張是同一個邏輯，只是落點不同。前者是硬體端的稀缺，後者是資料與軟體端的鎖定風險。AI越往企業滲透，越不只是「誰的模型比較強」，而是「誰能同時控制電力、晶片與資料」。

 

資本流向開始分成成長與防守兩條線

從資本市場看，這一輪資金並沒有只往AI成長股集中。onsemi第二季創造4.25億美元自由現金流，並回購3.32億美元股票，這類現金流與股東回饋，讓它更像是成長與紀律並存的供應鏈公司。另一方面，Watts Water Technologies(WTS)、Western Union(WU)、Postal Realty Trust(PSTL)，以及Citizens Financial Group優先股(CFG.PR.I)這類有配息或高殖利率特徵的標的，持續在市場中被提起，也反映投資人一邊追AI故事，一邊仍在找穩定現金流來對沖估值波動。

這種分流很像歷史上幾次科技資本支出周期。當新基礎設施開始擴張，資金會先追成長，但當利率偏高、資本開支拉長、回收期變不確定時，防守型現金流就會重新被重視。AI也不例外，尤其當電力、資料中心與晶片都變成高資本支出產業時，現金流品質會比故事更重要。

 

交期、補貼與併網，才是後面幾季的關鍵

onsemi預估第三季營收16.5億至17.5億美元，非GAAP毛利率可望升到40%至42%，也坦言AI需求加速後，未來幾季交期仍會偏緊。Palantir則把2026年全年營收預估區間上修到約81.5億美元，並宣稱未來18個月要維持甚至超越目前美國商業業務的成長速度。

這些數字告訴我們兩件事。第一，AI需求仍在擴張，而且已經開始穿透到電力設備、功率半導體與企業軟體。第二，能否持續擴張，不只看需求，還要看產能、併網、成本與客戶願不願意持續買單。補貼退場、利率偏高、長天期基礎建設回收期拉長，這些壓力一旦出現，最先受影響的往往不是需求消失，而是擴張速度放緩。

所以我會把這篇法說解讀成一個警示型訊號：AI正在把電力、晶片與資料主權綁成同一條投資鏈，但這條鏈的瓶頸也會越來越清楚。你們若只看到需求爆發，容易忽略供給瓶頸；若只看到高成長，也容易忽略資本開支與成本壓力。接下來真正值得盯的，不只是訂單，而是交期、產能利用率、毛利率與企業端導入速度能不能一起跟上。