台灣半導體產值飆升至2.93兆!MIC:產能持續吃緊,但小型業者恐面臨生存危機
台灣半導體產值飆升至2.93兆!MIC:產能持續吃緊,但小型業者恐面臨生存危機

資策會產業情報研究所(MIC)於近日開跑《34th MIC FORUM Spring新局》線上研討會,預估2021年全球半導體市場規模成長10.9%,達4,883億美元;成長態勢將延續至2022年,有望再創下12.7%成長率。MIC表示,驅動半導體產業的四大動能,為 筆電、5G、高速運算(HPC)與車用電子

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資策會MIC資深產業分析師鄭凱安,在線上論壇上帶來半導體產業的分析與預估。
圖/ 資策會產業情報研究所(MIC)

中長期應關注:中美關係走勢,產能成國際戰略物資趨勢漸長

對於2021年的台灣半導體整體產值,MIC預計將再創下11.4%的年成長,高達3.26兆元。資策會MIC資深產業分析師鄭凱安表示,上半年成長動能來自筆電與顯示器需求,加上全球填補庫存,半導體產能滿載;而下半年動能主要為5G滲透率提升,以及車用、物聯網應用對半導體元件需求回溫。但未來仍須觀測疫情的控制狀況,預期需求將持續成長。

展望接下來的產業趨勢,鄭凱安提出短中期可觀測的三大重點:

一、疫情的控制與否,將直接影響2021年下半年的庫存調整狀況,例如半導體製造廠、資訊終端、車用IDM(整合元件製造)等,而產能分配對市場需求的影響,仍需密切觀察。

二、面對缺貨嚴重的晶片類型,部分IC設計業者已開始將8吋晶圓製程轉向成本較高、產量較大的12吋晶圓製程,有望緩解部分需求。

三、因應全球晶圓製造產能吃緊,中美關係的走勢也是一大關鍵點,將顯著影響國際IC設計業者選擇晶圓代工地點。

鄭凱安以中美關係的近期事態舉例,像是美國在2021年第1季放寬對中芯國際在成熟製程上的採購禁令,顯示美中關係可能因為晶圓產能需求而有所改變;但在4月新增的實體管制清單,又反映出美國阻止中國取得高階運算晶片的堅決態度。而美中關係的改變,不光只是在兩國間產生影響,更關係著亞洲的半導體業,即便是美系半導體公司也會受其影響。

至於長期趨勢的觀測,鄭凱安認為,半導體產能成為各國戰略物資已經成為大趨勢;長期而言,新建產能在配套的基礎設施、上下游供應鏈的配合下,可望形成新的半導體產業聚落,改變全球供需分布。

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資策會MIC指出,半導體如國際間的戰略物資,必須持續密切關注中美關係走勢。
圖/ 台積電

半導體營收成長雖可觀,但又面臨什麼問題?

綜觀MIC的數據,2020年台灣半導體整體營收創新高,產值大幅提升至2.93兆元,成長率達22%。其中最主要原因,除了疫情改變生活人們型態,對筆電和HPC的需求上揚,智慧型手機和汽車市場也順勢回溫。以及美中貿易戰下,第1季美國將中芯國際納入管制,也讓IC設計廠增加中國以外的訂單,讓8吋、12吋晶圓製造訂單快速漸長。

新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)改變全球人們的生活型態,2020年全球對筆記型電腦的需求量暴增25%,讓PC產業供應鏈反應不良。鄭凱安指出,2021年半導體面臨更加劇的產能不足與排擠問題,像是顯示驅動IC面臨代工順位延後而缺貨,車用晶片訂單回溫也會導致產能更加吃緊,預計要到2021年第三季才會稍微緩解。

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遠端工作和學習模式讓筆電買氣旺,是推動半導體產業持續上揚的一大主因。
圖/ 華碩

鄭凱安指出,供不應求已從晶圓代工延伸到封測產業,排擠效應對於小型IC設計業者造成隱憂,然大廠議價能力較強影響不大,小型業者卻可能因此面臨生存危機。

鄭凱安分析,在供給產能方面,8吋廠擴產以併購及擴增產線為主,而12吋廠擴產以新廠建置為主。他認為8吋、12吋晶圓程的成熟製程產能利用率持續攀升,也讓多元應用所需晶片的產能受到排擠效應。

責任編輯:蕭閔云

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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