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。

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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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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。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

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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