全球半導體業颳寒風,台積電為何能保持營收亮眼、砸金2千億蓋廠房?
全球半導體業颳寒風,台積電為何能保持營收亮眼、砸金2千億蓋廠房?

根據WSTS針對全球半導體產業的統計發現,今年第二季全球半導體市場銷售值982億美元,雖比起上一季微幅成長0.3%,但與去年同期相比卻大幅衰退16.8%。且再細看個別市場的表現也是一片慘澹,美、日、歐洲甚至是中國大陸等市場,與去年第二季同期相比皆是呈現衰退,其中又以美國市場衰退最為嚴重、達到29.5%。

縱然時序走到俗稱旺季的下半年Q3、Q4,也有眾所期待的5G、AI人工智慧等議題的力道加持,但是晶圓代工廠龍頭台積電卻仍在第二季法說會上表示,今年整體半導體預估將衰退3%、晶圓代工則將衰退1%,看來全球半導體業並沒有因為迎來旺季而要「旺」起來的跡象。

不過反觀工研院產科國際所對於我國今年半導體的預估,倒是是相當樂觀。

何麗梅台積電tsmc
台積電財務長何麗梅表示,由於先進製程技術領先,將能帶動台積電第三季營收成長18%。
圖/ 簡永昌

原先在第一季時評估今年台灣IC產業產值將可上看新台幣25850億元、較2018年衰退1.3%,卻在第二季時改口、上調整體產值,預估今年台灣IC產業產值將可達到新台幣26214億元,較2018年還能逆勢成長0.1%。這也回應台積電在第二季法說會上財務長何麗梅的說法,她認為台積電的整體表現將會因為先進製程的技術,帶動整體逆勢成長、第三季營收也預估將成長18%。(轉戰歐亞業務,台積電何麗梅扛4,000億元心法

第二季表現不俗,現金股利2.5元

即便不看好全球半導體市場,為何台積電依然有信心預估第三季營收將成長18%,且第四季將比第三季好?

先從現金股利來看,台積電於昨(13)日公布第二季每股現金股利為2.5元,相較第一季的每股現金股利2元來看,第二季獲利可以說較第一季的表現來得佳,顯示在非旺季的上半年度就有如此成績,即便下半年遭逢中美貿易等眾多不確定因素影響,台積電仍看好下半年表現。

從剛公布的7月份營收報告中也可發現,合併營收為新台幣847億5800萬元,較上個月減少1.3%、卻較去年同期增加14%;且縱觀今年每月的表現,不論是營收金額或是年度增(減)比例,7月都是僅次於6月的第二高。

撥款大興土木,市場對先進製程需求強勁

同時台積電也宣布將核准資本預算約新台幣2009億931萬元,執行包括興建廠房,建置、擴充及升級先進製程產能,並建置特殊製程產能,以及今年第四季研發資本預算與經常性資本預算等用途。

台積電晶圓代工
即便大環境對今年半導體成長表現不利,但擁有先進製程技術的台積電,在面臨5G、AI人工智慧的到來,市場需求依舊強勁。

在上個月第二季的法說會中,台積電也表示目前市場對於7奈米的需求依舊強勁、產能很滿之外,更由於受到5G的帶動,包括5G基地台、5G手機等都反映在產能需求上,部分資本額支出也會投注在5奈米的產線設置。(台積電預測第三季營收將增加18%,成長動能全靠它

7奈米的需求強勁也不是台積電嘴上說說而已,從7奈米重要客戶AMD(超微)的表現就可略知一二。

AMD除上個月推出新一代電腦CPU「Ryzen 3000」採用台積電7奈米技術,一上市便在日、韓擠掉Intel搶下市占率外,更盛傳在亞馬遜上賣到缺貨;近日AMD又於美國發表的第二代EPYC伺服器處理器,也同樣採用台積電7奈米技術,更獲得包括Google、Twitter的青睞而導入各自的平台系統。(AMD二代EPYC處理器Rome迎來空前勝利,蘇媽狠打臉回鍋IBM謠言

AMD_蘇媽_蘇姿豐
AMD在日前推出第二代EPYC伺服器處理器,同樣採用台積電的7奈米技術。
圖/ AMD Twitter

當然不止AMD,即將迎來的5G時代也讓台積電需要提前布局5奈米。在今年半導體不被看好的狀況下,台積電依舊大興土木,靠的還是其先進製程的技術領先;在半導體龍頭撐腰之下,工研院產科國際所才在第二季上調今年我國IC產業產值。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #台積電 #AMD #5G
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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