台積電的中國夢,起跑!
台積電的中國夢,起跑!
2004.11.15 | 科技

廠房前寬敞的路面,切割出好幾座大小不一的噴水池,和台積電在新竹科學園區的工廠前一樣潔淨,若不是寫著簡體字的「台積上海」,根本看不出來這裡位於大陸,是台灣第一座「合法登陸中國」的晶圓廠──台積十廠。
這也是中國第四座八吋晶圓廠首度曝光。很難想像這座曾讓台灣朝野炒得火熱的廠房,現在安靜的佇立在上海松江區的沖積小平原上,包括「製造外移」的憂慮、「產業空洞化」及「人才出走」等議題,似乎都已隨廠房的建成而煙消雲散。
10月28日,上海秋高氣爽,甚至還有一點悶熱。一班一班從上海及杭州開來的巴士載來了工程師們,參加台積電的科技論壇,大約有兩千多名工程師來參加這次活動。

**機會大,挑戰更大

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台積電過去在美國、矽谷、日本每年都會辦過技術論壇,和IC設計公司分享未來台積電的技術發展方向,這也是台積電在中國第一次分享自己的技術,由台積電副執行長曾繁城、研發資深副總經理蔣尚義、業務副總經理胡正大等親自領軍。
台積電的大手筆,主要還是為了更長遠的市場經營。根據半導體產業界估算,中國半導體市場大約是200億美元,包括通訊產品、個人電腦、消費家電,中國半導體市場將呈現每年20%的複合成長,遠高於世界平均值;而麥肯錫公司研究則指出,2010年中國半導體需求將達到450億美元。
也因為這是中國半導體史上技術演進的重要里程碑,身兼台積中國董事長的曾繁城也在技術論壇之際,特別舉辦中外媒體記者會,廠房也首度正式開放媒體參觀,而在台積電這第一場的中國正式記者會中,記者的發問中英夾雜,有的中國記者甚至連台積電是否會有「輻射線污染」的問題都出現了,說明了台積電眼前面對的,是一幅全然不同於台灣的陌生景觀--機會大,挑戰更大,台積電總算正式開始進入「經營中國」的階段。
在台積十廠的展示間裡,可以看見中國大廠的系統晶片,從有中國Cisco之稱的華為(大哥大基地台晶片)、到海爾(家電)、大唐(通訊)、中興(通訊)等等,都是台積電的重要客戶。中國半導體協會就在今年預測,「未來10年,中國會出現數家10億美元的大IC設計公司!」

**進軍中國目標一:瞄準市場

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經營中國,首要目標當然是瞄準市場。曾繁城就指出,大陸的「系統產品」(例如手機、家電、汽車)實在很強,主要就是有市場的規格做後盾。「台灣發展十多年的設計業,目前也只有兩家達到過10億美元,」曾繁城感慨的說,先天的環境讓兩岸產業有不同的發展條件。
爭取「規格制定」的加盟權,也是全球科技公司不得不來大陸市場的一大原因,像是3G的TW-CDMA、通訊安全及數位電視等等,而大陸一些科技大廠在規格的主導和市場的開發仍不遺於力。像大陸最大網路設備公司華為就致力於特殊系統單晶片(ASIC),研發團隊有200位研發工程師。甚至有人認為,大陸在五年內系統單晶片(將不同功能的IC整合到同一塊晶片上的技術)的能力,就可以追上台灣。
過去台積電美國的客戶許多都在PC產業,而中國市場在通訊及消費電子的開發能力,是和過去最不一樣的地方。台積目前也積極的扶持這些「非PC客戶」,台積電除了己有中星微電子、海爾等客戶,台積電的另一項戰略,就是投資當地的IC設計公司,直接和IC設計客戶一起成長。即使2005年半導體成長不被看好,但大陸半導體產業的成長動力仍舊存在,從大陸是「世界工廠」到最大的家電基地,負責大陸佈局的曾繁城更預言,中國大陸市場在全球半導體的需求量在3年內將突破10%,僅次於美國的27%和日本的20%。

**進軍中國目標二:人才

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為了對準市場,台積電「進軍中國」的第二個目標,當然是人才。
「中國80%以上半導體來自進口,未來市場還很大,歡迎大家來競爭,」台積電對手的中芯執行長張汝京說。這片偌大的處女市場,不只是張汝京的新大陸,也是全球半導體業者的新大陸,像過去5年大陸吸引了不少台灣的人才到大陸尋找第二春。主要還是半導體業的「資本密集」和「技術密集」特性,從資金、國際市場、先端技術、到生產效率,都要靠人才完成。而中國的留學生開始紛紛回國,加上臺灣過去發展半導體的經驗,現在大陸幾乎每一座晶圓廠,都有臺灣人擔任要職,像上海先進半導體的執行長劉幼海等。
「不出10年內中國一定會出現比我還優秀的廠長!」台積中國廠第一任總經理趙應城,過去在台灣曾負責台積十二廠,是台積電最強悍的一線戰將,他認為中國的發展給予當地半導體人才大好的學習機會。而負責人員招募的人資經理張正樸更明白指出,「我明年就要到西安及東北去做校園徵才了!」

**進軍中國目標三:產能

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台積電第三個「進軍中國」的目標則是「產能」。
「其實來大陸,人工實在省不了多少錢,」當許多記者質疑台積電晚來中國,在成本的競爭力會下降時,曾繁城就指出,高科技廠商競爭的是不同市場,而不是只競爭成本而己。根據外資研究機構的估算,台積電首號對手中芯2002年年產量約8萬片8吋晶圓,2003年已達48萬片。而目前中芯平均每片晶圓平均報價(ASP)約733美元,比台積電的1000多美元要便宜30%以上。
雖說中芯的產品不如台積電技術高階,但也衝擊了2003年全球半導體的價格:最近這一波景氣來臨,但大公司都不敢漲價,「中芯趕上了這一波競爭,讓大家心情都很緊張,」一名臺灣半導體業者進一步解釋,雖然工廠訂單滿載應該調整價格,但是怕更多顧客跑到中芯,所以也很難漲價。
依照估計,中國未來還有10條8吋晶圓生產線,將在未來3年內加入生?行列,如果中芯可以搶到大客戶,也代表其他中國10條8吋廠也有機會,全球半導體生產勢將供過于求,價格勢必還要下跌,台積電董事長張忠謀2年前所言,「中國是下一波不景氣的元凶,」似已正在準備成真。
所以台積電即使不是為了成本,也必須為大規模的產能找新基地。像台積十廠有兩個無塵室空間,馬上就可以進行擴產,「只要需求起來,一年內擴增兩個廠房不是問題,」趙應城說。但另一方面,台灣業者也佈局也小心翼翼。主要是大陸籌資還是相對不易,投資也有限制,再加上進口先進設備也有國際限制,所以,都是以現有設備為主。像這次台積電的進軍,也是以原先台灣七廠的德基設備為主。

**進軍中國目標四 : 進行全球大競爭

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第四個「進軍中國」的主要目的,還是進行全球大競爭。當中國內陸有和艦及中芯,外有IBM及日本半導體東芝、富士通來搶代工訂單時,全球晶圓市場雖然一片大好,也進入了競爭最白熱化的階段。台灣工研院經資中心彭茂榮就指出,如果台灣12吋廠如果沒有達到預期的良率和效能,則中國大陸的8吋廠的確會造成台灣半導體產業的威脅,反之,台灣則可以繼續從技術和資金優勢,保持優勢,「12吋直接牽動台灣8吋晶圓的外移策略,」彭茂榮說。
這次台積電移植十廠快速而成功,也是未來全球競爭的一顆「定心丸」。特別是全球12吋產品仍在調整當中,在不景氣之下技術及市場都有待考驗,而另一方面,今年6月中芯上市籌得的15億美元,明年還準備投入13.7億美元的資本支出,來和中國的半導體廠競爭,台積電在上海松江的布局,加上台灣及新加坡的12吋廠,足以應付更殺戮的產能及成本競爭。
2002年第二季的麥肯錫季刊就指出,大陸未來發展半導體的軌跡,還是從IC設計開始,而非走類似台灣資金及技術密集的晶圓廠路線。從這個角度來看,上海雖有條件發展半導體製造,但未來的主流為何,如何和台灣第一流的晶圓廠互補,將是上海半導體發展要思考的課題。

**中國,我們來了

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事實上,中國市場這塊「新大陸」還在開墾的階段,像台積電已有0.18以下較先進製程的下單客戶,中國也有400家IC設計公司做後盾,2003年只有4家IC設計公司杭州士蘭、中國華大、華晶矽科和大唐四家營收超過1億人民幣,而中國大陸的IC設計公司總營收,大約只等於全球第十IC設計公司一年的營收,台積電要等「大客戶」還要一點時間。
挑戰仍多而艱難,但台積電還是跨出了第一步。像台灣在8吋時代,總共蓋了22座廠,也開始趕上了歐美的水準,現在在中國這個決勝戰場,台灣可以會進一步超越其他公司嗎?答案雖不明朗,但每一個台積電的第一線戰士不禁在心中納喊:「中國,我們來了。」

台積電晶圓10廠小檔案
建地面積:4720坪
最大產能:每月3.5萬片8吋晶圓
目前員工人數:1400人
主要製程技術:0.35與0.25微米(相當於5年前台灣技術規格)
主要產品應用領域:通訊系統、消費性電子

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

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以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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