格芯失寵,超微牽手台積電,全球半導體版圖將有哪些大洗牌?
格芯失寵,超微牽手台積電,全球半導體版圖將有哪些大洗牌?

全球第二大晶圓代工廠格芯(GLOBALFOUNDRIES)宣布,將暫停開發七奈米技術,要把資源用於改善和擴充現有十二與十四奈米技術,強化製程及差異化提振獲利能力。緊跟著格芯的大動作,全球第二大微處理器廠美商超微公司(AMD)也表示,所有七奈米產品包含伺服器處理器與繪圖晶片,都將交由晶圓代工龍頭台積電代工。

這兩則全球半導體業的大新聞,同時間讓超微及台積電兩家美、台掛牌的半導體上市公司,股價大幅飆漲,其中超微盤中漲至27美元,創下2006年以來的新高價,台積電盤中則攻上歷史新天價268元,市值接近新台幣七兆元。

為什麼格芯不繼續投資?為何超微將訂單交給台積電?而超微與格芯過去的緊密關係,未來會如何演變?超微的新動作又將如何牽動與英特爾及輝達( nVidia)兩家大廠的競爭關係?這些都是非常值得深究的議題,讓我為各位仔細拆解分析一下。

除了燒錢,最關鍵核心在技術能耐

首先,格芯不再投資七奈米高階製程,顯然是產業進入障礙愈來愈高,不論從投資金額、製造良率、人才、研發等,格芯都已無力繼續投資,宣布放棄有跡可循。

以投資金額來看,根據台積電資料,預計七奈米製程技術的投資額將超過五千億元,至於未來在五奈米與三奈米又要分別砸下七千億及八千億元,這種天文數字的投資額,全世界只剩台積電、三星或英特爾等極少數公司才有能力做。格芯雖然擁有中東阿布達比與杜拜等有錢大股東,但以一家私人未上市公司的型態,面對這種永無止境的燒錢遊戲,金山銀山也支撐不了。

除了燒錢,其實最關鍵核心在技術能耐。半導體製程技術不斷推進到十奈米以下,線寬愈來愈小,良率愈來愈低,已快接近物理的極限,對企業研發與製造的考驗嚴苛,尤其是生產良率的學習曲線愈拉愈長,不僅讓格芯無法及時交貨給客戶,讓客戶產品失去競爭力,鉅額投資長期看不到獲利回報,也逼著格芯回頭固守舊製程,放棄根本沒能力做的高階製程。

其實,晶圓代工產業早已是台積電一家獨強,二線廠除了格芯打退堂鼓,聯電早在一年前就宣布不再投資先進製程,至於中芯還在努力提升28奈米製程良率,差距更大,能夠在高階技術與台積電較勁的,僅剩全球最大的半導體公司三星。

因此,超微為何宣布將七奈米訂單交給台積電?答案就非常清楚了,因為能夠做到七奈米良率穩定的晶圓代工公司,就僅剩台積電、三星兩家,而台積電在微處理器、繪圖晶片又有世界一流的客戶基礎與技術累積,加上投資規模與產能擴充都更能提供保證,因此讓台積電成為超微攜手合作的不二人選。

格芯初期的快速成長,也曾給台積電帶來壓力

值得探討的是,其實超微與格芯有很緊密的關係,事實上,格芯根本就是超微的親生兒子。2009年,超微將原本內部的晶圓製造廠獨立出來成為格芯,並取得阿布達比及杜拜的大筆投資,隔年再合併新加坡特許半導體,2011年,超微將僅剩的持股全部出清。2014年,格芯又收購IBM公司的晶圓製造業務,2016年起又在大陸的重慶、成都宣布多項十二吋廠投資合作案。去年中,格芯甚至還與三星、IBM宣布已共同研發出五奈米製程技術,聲勢確實很嚇人。

格芯初期的快速成長,也曾給台積電帶來壓力。讀者若還有印象的話,2009年是許多產業轉折很關鍵的一年,當年是金融海嘯最慘烈的時刻,台積電也面臨客戶訂單大幅萎縮、總執行長蔡力行裁員的危機,幾乎同時間格芯成立,加上三星也宣布切入晶圓代工,兩大強敵虎視眈眈要搶攻台積電的大餅。

後來,台積電創辦人張忠謀迅速地將蔡力行換掉,於當年六月重新回任CEO,並找回已退休的蔣尚義負責研發重任,還將2010年資本支出上調一倍至59億美元,大幅擴充28奈米製程產能。當時全球都還處於金融海嘯肅殺的氛圍中,台積電的大動作讓市場相當意外,沒想到,一○年全球景氣勁揚,半導體業出現歷來最大的三一.八%成長,張忠謀前瞻的擴廠決策,正好趕上這波大成長,一舉取得全球28奈米的八成市場,打出漂亮的一仗。

台積電在晶圓代工的成功,不僅成為許多無晶圓廠IC設計業者如輝達、高通與聯發科的合作首選,更讓許多擁有內部晶圓廠的半導體整合元件製造廠(IDM),甘脆放棄自己蓋廠的計畫,全部交由台積電生產,超微就是這個大趨勢中,一個最新的例子。

超微與英特爾及輝達的競賽

早年超微創立時,與英特爾激烈對抗,從設計到製造都自己做,超微創辦人桑德士還曾經說過一句名言,「有晶圓廠的才是真男人」。如今,超微在2009年獨立出格芯,2011年不再持股格芯,變成一家純IC設計公司,但仍有很多代工訂單仰賴格芯,現在更進一步與格芯完全切割,訂單都交給台積電,而主導人是超微台裔美籍執行長蘇姿豐(Lisa Su),也驗證了時代真的不同了,就算沒有晶圓廠,女人也能獨立當家、撐起一片天。

超微擺脫格芯製造實力落後的問題,務實地將訂單外包給世界最強的台積電,勢必牽動全球微處理器及繪圖晶片的版圖挪移,接下來,超微與英特爾及輝達的競賽,將是最有看頭的產業焦點。

其實,過去超微仰賴格芯生產時,一方面本身在設計能力上就落後,加上格芯製程技術又不夠強,兩者都是影響超微競爭力的原因,但如今超微和輝達同步採用台積電最強製程,未來雙方在繪圖晶片的競爭,就不再是輝達一支獨秀的局面。

輝達受到超微的刺激,不僅今年八月下旬趕緊宣布推出Turing新晶片,預計明後年在台積電的七奈米下單也會加速成長,絕對不讓超微越雷池一步。

至於超微與英特爾的競爭,製程技術更是核心問題。事實上,號稱美國最強半導體公司英特爾,也早就出現製程技術嚴重落後的窘境,原本預計去年要量產的十奈米,一直到現在都還無法順利產生,恐怕時間點還要延至明年,雖然英特爾的十奈米號稱與台積電、三星的七奈米相當,但對於目前主力製程技術仍停留在14奈米的英特爾來說,實在是一個很大的致命傷。

其實,最近幾年超微在微處理器的設計能力明顯加強,去年推出名為Epyc的新伺服器晶片,對幾乎是獨占97%市場的英特爾帶來沈重壓力。今年六月去職的前英特爾執行長科在奇就曾坦誠,英特爾因為製程落後,恐怕得讓出15%至20%的市場給對手,未來超微與台積電的聯手出擊,也將是一個精彩可期的產業大洗牌。

根據德意志銀行的預估,超微在台積電的下單,從今年第四季起開始出貨,明後年數量將明顯增加,預估今、明及後年,超微的訂單將占台積電全部營收的1%至2%、4%至5%及8%到10%,單一家公司占台積電近一成營業額,這絕對是台積電的大利多。至於輝達預計也會加碼下單,再加上蘋果目前iPhone晶片A10及A11訂單全部下給台積電,預料台積電在十奈米與七奈米的高階製程競賽中,將是大獲全勝、贏家通吃的局面。

台積電最大的敵人就是自己

對於後無追兵的台積電來說,目前僅剩下三星或半個英特爾可以給予威脅,但話說回來,與其說台積電沒有敵人,倒不如說台積電最大的敵人就是自己,當企業走到世界領先群時,前面已沒有企業可以追趕模仿,所有的決策、標準都走在世界之先,往往也是最需要嚴格考驗自己的時候。

大家應該都還記憶猶新,八月間台積電發生北中南機台嚴重大當機,一個中毒導致全部生產線停擺,這是重大的管理漏洞,也是對剛接班的管理團隊一大警訊,儘管事件已平息,又有格芯與超微大利多,但台積電能否維持霸主地位,恐怕也不是完全沒有懸念吧!

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關鍵字: #台積電 #AMD
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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