趕上台積電?三星內部高管:2022年量產3奈米晶片!擴充市占關鍵在這裡
趕上台積電?三星內部高管:2022年量產3奈米晶片!擴充市占關鍵在這裡

三星電子(Samsung Electronics Co.)傳出已對次世代晶片事業(包含晶圓代工業務)砸下1,160億美元,希望最快兩年後趕上台積電(2330)。

彭博社17日報導,三星一名資深執行主管10月曾在一場必須受邀參加的會議上透露,2022年有望量產3奈米製程晶片。台積電也預定2022年下半年量產3奈米晶片。

三星計畫採用閘極全環場效電晶體(Gate-All-Around FET, GAAFET),能更精準地控制通道電流、縮小晶片面積、降低耗電量。台積電3奈米晶片則是採較成熟的鰭式場效應電晶體(FinFET)架構。

SK Securities分析師Kim Young-soo表示,三星選擇的GAA技術,台積電預料2024年會使用在2奈米製程,惟時間也許會提前至2023年下半年。技術上來說,三星有望在台積電投產2奈米晶片前、於2023年扭轉局面。三星能否擴充市占的關鍵,在於該公司能拿到多少台極紫外光(EUV)微影設備。

一名內部主管透露,大客戶下達的訂單,足以讓三星5奈米生產線在未來幾年保持忙碌。近幾個月來,Nvidia Corp.、IBM Corp.是幾家轉向三星下單的客戶,高通(Qualcomm Inc.)據傳也下單1兆韓圜(8.58億美元)。

三星副會長李在鎔先前就曾出訪歐洲,於10月13日到艾司摩爾(ASML)總公司拜會執行長Peter Wennink和技術長Martin van den Brink等人,商討多項議題,如艾司摩爾出售EUV設備的計畫。

台積電無法滿足所有需求,三星有可趁之機

蘋果在11月10日推出首款自有麥金塔電腦處理器「M1」,且一併發表內建M1的MacBook Air、MacBook Pro及Mac Mini。南韓媒體傳出,愈來愈多業界人士認為,由於台積電產能吃緊,三星可能會在暌違五年後,首度為蘋果代工PC與筆記型電腦處理器。

Business Korea於11月12日報導,蘋果一開始是將所有M1處理器交由台積電代工。然而,分析人士直指,台積電目前難以滿足蘋果所有需求,而三星、台積電是全球唯二兩家能夠以5奈米製程代工晶片的業者。

NH Investment & Securities一名研究人員指出,蘋果M1晶片訂單約占台積電5奈米製程產能的25%,但台積電早已將多數5奈米產能挪去為蘋果代工iPhone 12晶片。蘋果預料會把台積電無法滿足的訂單,轉交給三星晶圓代工部門處理。

本文授權轉載自:MoneyDJ理財網
責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #台積電 #三星
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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