台積電承諾加速供給!到底車用晶片缺貨缺什麼?調研:這3產線最緊缺
台積電承諾加速供給!到底車用晶片缺貨缺什麼?調研:這3產線最緊缺

編按(2021.1.28 13:30更新):針對車用晶片缺貨問題,TrendForce報告指出,自2018年起車市逐步疲軟,加上2020年受到疫情嚴重衝擊,使主要模組廠的備貨動能明顯不足。然而,2021年全球汽車市場正在復甦,預估整車銷售量將自去年的7,700萬輛回升至8,400萬輛,同時汽車在自動化、智慧化和電動化發展下,對於各種半導體元件的用量將大幅上升,然先前因車市需求疲軟導致車廠備貨量偏低,長短料的現象已嚴重影響車廠稼動率與終端整車出貨。

因此,近期IC供應鏈的缺貨現象,已從消費性電子與電腦資通訊產業(Consumer & ICT),逐步蔓延到工控與車載市場(Industrial & Automotive)。過往車用半導體市場主要以垂直整合製造(IDM)或Fab-lite(即IDM企業將部分製造業務轉由協力廠商代工,是資產輕量化的一種策略)生產為主,例如恩智浦(NXP)、英飛凌(Infineon)、意法半導體(STMicro)、瑞薩(Renesas)、安森美(On Semiconductor)、博通(Broadcom)、德州儀器(TI)等。由於車用IC一般需要高溫高壓的操作環境,以及較長的產品生命週期,故需要高度要求其產品可靠度(Reliability)與長期供貨(Longevity)等特性,因此通常並不輕易地轉換產線與供應鏈。

全球晶圓代工產能滿載,車用半導體喊缺

然而,在全球晶圓代工產能不足的情況下,車用半導體受產能排擠影響顯著,例如12吋廠的車用微控制器(MCU)與影像感測器(CIS);8吋廠的車用微機電系統(MEMS)、離散元件(Discrete)、高性能電源管理IC(PMIC)與顯示器驅動IC(DDI)。TrendForce表示,目前車用半導體以12吋廠在28nm、45nm與65nm的產線最為緊缺;同時,8吋廠在0.18um以上的節點亦受到產能排擠。

隨著自營晶圓廠的資本支出、研發攤提與營運成本較高,近年IDM車用半導體供應商亦擴大委外晶圓代工到台積電、格羅方德(Globalfoundries)、聯電(UMC)、三星(Samsung)、世界先進(VIS)、穩懋半導體(Win Semiconductor)等。其中,台積電(TSMC)就於2020年第四季法說會明確表示,車用半導體去年第三季觸底,第四季開始追單,考慮轉換Logic產能到Specialty IC Foundry,以支持長期合作的終端客戶。

2021.1.28 10:00更新台積電官方聲明:台積電對車用晶片短缺發表聲明,表示緩解車用晶片供應挑戰對汽車產業造成的影響是台積公司的當務之急。汽車產業供應鏈既長又複雜,台積公司已與客戶合作確認其關鍵需求,正在加速生產相關車用產品。在台積公司的產能因各領域的需求而滿載的同時,我們正重新調配產能供給以增加對全球汽車產業的支持。

全球車用晶片大缺貨,導致福斯、奧迪等汽車業者減產,德國經濟部長更寫信向台積電求援。今(27)日經濟部長王美花邀請台積電、聯電、力積電、世界先進等4間國內主要代工廠代表一起吃便當、商討車用晶片缺貨問題。會後與廠商達成共識,將優先解決車用晶片需求,以降低對汽車產業的影響。

經濟部長王美花
王美花邀台積電等4間代工業者討論車用晶片缺貨問題,會後取得共識將努力調產能。
圖/ 經濟部

王美花解釋車用晶片缺貨狀況,源自2020年出現減單狀況,貨量比2019年來得少,大約三、四月的時候,台灣晶片製造商都有提出警告,告知客戶因為新冠疫情而觸發的遠距商機,帶動筆電、手機產品需求提高,若選擇減單,未來恢復很困難。

她說,後續發展果然因為電子產品需求快速增加,加上5G晶片需求也變多,讓台灣4家代工業者的生產線都是滿載,甚至是超載,因此沒辦法提供更多量能給車用晶片,才會對產業鏈造成影響。

王美花表示,今天跟4家業者討論,大致上取得一個共識與三個執行方法,大家的共識是,「廠商了解產業重要性,願意配合政府請求來盡量支援車用晶片,讓美國、歐洲、日本可以得到更多晶片。」

至於三個方向會怎麼做?王美花說,第一,廠商會優化生產線,把本來100%的生產產能拉高到102%、103%,這些多出來的量給車用晶片使用。第二,晶圓代工因為處於供不應求狀況,對不同產業客戶有「supporting rate」(支援率),例如你要100片,我可能只能給80片,但他們同意之後車用晶片部分會是所有業者裡最優先的。第三,代工業者願意跟其他產品的客戶協調,了解是否有機會調動交貨時間與產能,協調後可轉供給車用晶片業者。

王美花強調,車用晶片供應鏈相當長,去年底汽車業需求就產生了,代工業者也有在想辦法處理,但他們就是專注在生產這一塊,所以即便取得共識,也很難要求每個業者一定要生出多少的產能出來,加上廠商有義務先提供原先下訂的業者訂單,所以大家是在必須先履行義務的情況下來想辦法,「這是一個困難的任務,他們會在可行範圍內盡量配合。」

責任編輯:吳元熙

關鍵字: #台積電
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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