一顆新5G晶片的誕生會經過哪些步驟?白話文解析IC產業鏈全貌
一顆新5G晶片的誕生會經過哪些步驟?白話文解析IC產業鏈全貌
2020.03.02 | 5G通訊

隨著5G時代的來臨,近期各大封測廠都動作頻頻,深怕錯過這個難得一見的大機遇,例如台灣的半導體封測廠日月光投控(3711)、京元電(2449)、矽格(6257)都宣布大幅增加其資本支出,以因應客戶大量的訂單需求。今天這篇文章將詳細介紹整個IC封測業,再加碼分析有哪些類股/公司能在5G時代實質受惠。

讀完這篇文章,你將知道以下幾件事:

  1. IC產業鏈的全貌 — 你手中的智慧型手機是怎麼做出來的?
  2. 淺談IC封裝,SiP和SoC,哪種技術能在5G時代勝出?
  3. 什麼是IC測試?

IC製程 — 你手中的智慧型手機是怎麼做出來的?

大家可能常聽到晶圓代工、5奈米、7奈米、IC設計、封測等半導體業的專有名詞,那麼這些到底是什麼意思呢?要回答這個問題就必須由整個半導體產業談起。

其實半導體製程就是由IC設計、IC製造及IC測試、封裝等幾個步驟組成。

以智慧型手機的CPU為例,假如現在IC設計公司高通推出了最新的SnapDragon 5G晶片,會經歷這些過程:

  • step 1. 首先必須將晶片的電路結構設計好
  • step 2.再交給晶圓代工商例如台積電(2330)製作
  • step 3.這時候台積電會和最上游的矽晶圓供應商,例如環球晶(6488)、Sumco來購買製作晶片的裸晶或是磊晶
  • step 4.再將設計圖的電路複製製作到晶圓上
  • step 5.製作完成的晶圓再交給封測廠封裝及測試晶圓性能是否正常
  • step 6.而最後的成品再交還給高通
  • step 7.高通再賣給下游的手機廠商例如HTC、小米、OPPO
  • step 8.之後手機商再將晶片、螢幕、鏡頭、麥克風等各種零件交給像是鴻海(2317)的組裝廠組成完整的手機,再賣給消費者。

整個過程中只要一個細節沒注意到,例如設計不良、代工時偷工減料或是測試時沒把不良品淘汰都會導致智慧型手機在使用中發生問題, 因此整個IC製程都是環環相扣缺一不可的,彼此的合作非常緊密。

延伸閱讀:跟4G不一樣在哪?5G白話文快速看懂技術差異

以上的流程,又分為2種:IDM與專業分工

而目前IC製造主要分為IDM(Integrated Design and Manufacture)及專業分工兩種模式。

A)IDM就是從晶片設計到製作、封測都自己來, 這種方式最大的優點就是能彈性有效掌握自家產品的發展,且技術不會外傳。不過因為半導體的製程越來越複雜,成本及研發費用也越來越高,IDM公司必須擁有非常雄厚的資本才能應付如此龐大的支出。也因此越來越多的廠商都改採專業分工的模式,目前較有名的IDM廠僅剩Intel、三星及德州儀器等幾個規模較龐大的國際巨頭。不過越來越多IDM廠都開始將部分業務委外,例如歐洲的Infineon就在近日宣布未來5年將擴大委外訂單規模,並不再興建自有測試廠。

B)而專業分工則是每個步驟都由不同的廠商來完成,例如高通、聯發科(2454)、博通只專注於晶圓的設計,而台積電、中芯科技、聯電(2303)只負責晶圓代工,而日月光、力成、Amkor則負責後段的封測。彼此各司其職並發揮自己的專業,所以不論在成本或效率上都會較IDM還要優異,但缺點就是會受制於其他廠商,因為一間代工廠可能同時知道好幾間 IC設計廠的秘密,不過目前普遍保密措施都做得很好,這個疑慮也逐漸消失了,因此專業分工模式是目前也會是未來的趨勢。

示意圖
圖/ 理財果汁機

IC封測:IC製程最後的守門員

以上就是整個IC製程的概要,今天的文章則主要聚焦在IC封測上。首先介紹晶圓封裝的部分:

封裝簡單來說就是把IC晶片的電路腳和其他像是電路板或是插槽等外部元件連接 。一般有以下流程:

切割(將晶圓代工公司送來的片狀晶圓切割成一顆顆的IC)→ 黏貼(將IC黏到PCB上)→ 銲接及模封(把IC的小接腳銲接到PCB上並封起來)

而封裝的種類非常多樣,不同產品也會使用不同封裝方式,封裝的技術也一路從一開始的DIP(Dual In-Line Package)、QFP(Quad Flat Package)演變到以IC載板為主的閘球陣列PGA(Pin Grid Array Package)、BGA(Ball Grid Array Package)再到晶圓尺寸封裝CSP(Chip Scale Package)及MCM(multi-Chip Module),另外還有最近較紅的SoC(System-On-Chip)及SiP(System-In-Package)等較高階的技術。

圖片
圖/ 理財果汁機

SoC和SiP封裝分別有什麼優勢?誰是未來的主流?

SoC(System-On-Chip,系統單晶片)顧名思義就是把包括處理器、記憶體等不同功能都集結封裝到同一個晶片裡,所以最後的產品就只有一片晶片。

而SiP(System-In-Package,系統單封裝)則是SoC的延伸,不同處在於SiP是將各種不同功能的晶片直接整合封裝到一個模組裡,因此最後的產品是一個系統,裡面會有許多不同的晶片。

不過一般來說,SoC主要只整合了像AP(Application Processor,應用處理器,會負責大部分應用程式的執行)之類的邏輯系統,而SiP則是用疊加的方式集成了AP+mobile Dram(動態隨機存取記憶體,就是大家常聽到的DDR3、DDR4等等),甚至是RF(Radio Frequency,射頻模組,負責接收訊號)、CMOS影像感測器(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor,簡稱CIS,顧名思義就是感測影像並回傳給CPU,使拍照品質更高)等。隨著技術越來越好,之後emmc(內嵌式記憶體)、也有可能集成到SiP中。 因此某種程度上SiP其實就等於SoC再加上其他例如Dram等的元件 。以下是兩者的比較:

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圖/ 理財果汁機

以目前的趨勢來說,雖然SoC的效能比SiP更高,但因摩爾定律的限制以及產品的複雜度越來越高, SoC的設計難度及研發費用也越來越高(且通常SoC的研發時間為SiP的兩倍左右),因此目前較多是高階、生命週期較長的產品例如PC、智慧型手機的CPU、GPU、RF 等才會用SoC;而其他像是智慧家電、智慧手表、TWS等IoT產品因為效能不需那麼高,在考量成本下通常使用SiP。

話說SiP其實也不是什麼新技術,但因為近幾年IoT的高速成長,且確定會是未來幾年的主流趨勢,再加上 最近很火紅的AirPods Pro及Apple Watch也都使用SiP封裝,以及5G時代的多頻段特性也都讓SiP有更大的發展潛力 ,例如前段RF SiP,天線整合封裝(Antenna in Package,AiP)等,上述原因都使得SiP又成為市場的寵兒,各家廠商也都開始專注發展加強自己的SiP封裝業務。

總結來說,SiP由於研發難度低、成本較低、設計彈性較大等原因,且很多時候SiP裡甚至也可以包SoC,因此在這個萬物都需要聯網的時代,SiP將會走的比SoC更快更普及。

那麼SiP既然不是新技術,廠商競爭的關鍵在哪呢?筆者認為在於廠商能否拿到關鍵IC的能力,比如說iPhone 11的SiC裡包括了裝有CPU及GPU的核心SoC,以及Dram、RF元件等,而封裝廠商最重要的任務就是要能從不同的廠商分別拿到這些關鍵的IC才有辦法進行SiP的封裝。

至於拿不拿得到,除跟本身技術有關外(包含良率高低、設計能力、服務品質等),再來就是跟規模有關,需求量越大,或是越具有品牌規模的公司,往往較能拿到充足且價格較低的晶片進行封裝。

最後一道:IC測試-晶圓測試及成品測試

談完了IC封裝後,再來就是整個製程的最後一道工藝,IC測試了。IC測試主要就是對晶片上的每個晶粒進行針測,在檢測頭裝上探針(Probe)後與晶粒上的接點(Pad)接觸,測試他的電性,不合格的晶粒就會被淘汰。

而IC測試又分為晶圓測試(前段測試) 及成品測試(後段測試)。顧名思義晶圓測試就是在晶圓還沒被封裝前先測試電性是否正常,而等到通過測試的晶圓封裝完畢後再進行成品測試,測試包括功能、電性與散熱等,而通過檢測的產品最後才會被送到客戶的手中。

IC測試廠的護城河在哪?

對IC測試廠來說,其產能多寡及測試品質好壞完全依賴於經營層設備採購 (資本支出)的能力還有公司自身使用、整合各類設的能力與技術。

另外,廠商的規模大小及知名度也會影響其的客戶結構,因爲IC測試是整個製程最後的守門員,不容許出分毫的差錯,因此較大的IC設計廠如高通、聯發科等都只願意和具有一定規模且知名的IC測試廠合作,且一但合作後就不容易再變換, 合作的黏著度很高

高資本支出的門檻讓近幾年來整個IC測試業吹起了一波整併風潮,例如最有名的日月光(全球IC封測市佔率第一)和矽品(市佔第三)合併案;中國的江蘇長電(市佔第六)和新加坡的新科金朋(市佔第四)的併購案,另外還有像是規模較小的矽格併入測試廠誠遠、入股封測廠台星科(3265)等案例。

圖片
圖/ 理財果汁機

台灣的半導體產業其實是非常強的,除了巨頭台積電在全球晶圓代工市場獨霸超過50%的市佔率外,另外從上圖可知,台灣的IC封測廠在全球市場也享有超過50%的市佔率。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:理財果汁機

關鍵字: #5G
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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