「晶片換疫苗」說法從何來?3張圖看懂全球半導體供應鏈、台積電地位為何重要
「晶片換疫苗」說法從何來?3張圖看懂全球半導體供應鏈、台積電地位為何重要

去年新冠肺炎爆發以來,全球晶片短缺潮至今已滿一年且持續當中,短期內恐難以看到緩解跡象。另一方面,疫情亦促使消費性電子產品需求迅速增長,嚴重擠壓其他產業的晶片需求,讓各行各業開始搶食晶片產能。

由於台灣在全球半導體產業鏈上舉足輕重,所以當「護國神山」台積電(TSMC)低調向中央提出申請洽購 500 萬劑疫苗時,外界紛紛傳出「用晶片換疫苗」的風聲。為何是用晶片換疫苗,而不是其他東西?台灣在全球晶片市場這麼重要?本文將逐步解析全球半導體供應鏈,帶讀者認識晶片製造過程及其運作模式,理解為何會有「晶片換疫苗」的說法。

半導體供應鏈的 2 大特性

1. 高度仰賴專業分工

全球半導體製造模式大致可以分為兩種:

  1. 專業分工模式:將晶片製造由全球進行專業分工,大致可以分為上游(IC 設計)、中游(IC 製造)、下游(IC 封裝)。
  2. 整合元件製造模式(IDM,Integrated Device Manufacturer):亦即包辦設計、製造、封裝到銷售的全部流程,需要雄厚的資本才能支撐此營運模式,如:英特爾 (Intel)、和三星 (Samsung)。
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全球半導體製造模式大致可以分為兩種:「專業分工模式」以及「整合元件製造模式」。(點圖可放大)
圖/ 整理·繪圖 / 張寬渝

延伸閱讀:台積電3奈米傳明年量產!英特爾成最大客戶超越蘋果,iPad有望成首發裝置

早期的半導體公司多是整合元件製造商 (Integrated Device Manufacturer, IDM),從 IC 設計、製造、封裝、測試到銷售都一手包辦,如:英特爾(Intel)、德州儀器 (TI)、摩托羅拉(Motorola)、三星(Samsung)、菲利普(Philips)、東芝(Toshiba),以及國內的華邦、旺宏等。

然而,由於晶片設計和製作愈來愈複雜、投資成本愈來愈高,單獨一家半導體公司,往往無法負擔整條產業鏈上游到下游高額的研發與製作費用。因此,到了 1980 年代末期,半導體產業逐漸走向「專業分工」的模式,有些公司專門做 IC 設計,再交由其他公司做晶圓代工製造,以及封裝測試,被譽為「護國神山」的台積電,就是在這樣的機緣下誕生,不斷專精於晶圓製造領域、精進技術,如今成為全球最高市值半導體公司。

2. 產能過度集中某些地區,容易造成斷鏈風險

根據 BCG 於 2020 年所做的調查顯示,全球 IC 設計主力集中美國,約占全球 IC 設計總營收的 50% ;製造方面,70% 的晶圓產能、80% 的封測產能集中於東亞(中國、台灣、日本、南韓)。

如此「高度集中於單一地區」的特性,顯現出供應鏈的脆弱與風險。換句話說,若某個地區出了問題(如:自然災害、政治摩擦、停工影響),全球半導體生產恐停擺。 因此,世界各國紛紛開始自建產業鏈,朝向在地製造發展,以降低地緣風險。

台灣有何優勢?上、中、下游全包,足以牽一髮而動全身

而身為全球頂尖半導體產業聚落的台灣,最大的優勢便在於擁有完整的半導體供應鏈,包括上游 IC 設計、中游晶圓代工與下游封測,都在世界上占有一席之地,這也成為這場晶片大戰中極為重要的角色,甚至成為國際談判的籌碼。

根據 BCG 統計,台灣晶圓代工市占合計超過 60%,穩居全球第一;封測全球市占率超過 30%,同樣位居世界第一;IC 設計則以 21.7% 的市占率,緊追美國、位居第二 。高階晶片的製造(10奈米以下)更有 92% 集中在台灣,牽動全球 4900 億美元的半導體產值。

晶片製造分工有多細? 2 張圖秒懂,流程就像「做披薩」

首先,利用還原、純化的方法,獲得高純度的「矽」,經處理後得到「矽晶棒」,再經過切割後得到一片片圓形的「矽晶圓」薄片。接著,晶圓代工廠(如台積電、聯電)取得晶圓後,再依照客戶的需求,根據 IC 設計廠(如:聯發科)所提供的設計圖,做出尚未測試、裁切、封裝的晶片半成品,再交由封裝測試廠(如:日月光 )進行最後的晶片測試、裁切和封裝,才得到我們常見的「晶片」。

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晶片的製作過程非常繁複,且全球分工非常細。(點圖可放大)
圖/ 整理·繪圖 / 張寬渝

如果把晶片的製造過程想像成製作出一片美味的披薩(晶片),會更好理解。

首先我們會需要原料麵粉(矽砂材料)來製作餅皮,再慢慢提煉揉成麵團(矽晶棒),但因為麵團太大,所以需要將麵團切割成許多小麵團,並桿成一片片的餅皮(晶圓片),接著根據主廚(上游 IC 設計商)提供的食譜(電路圖),把其他配料加上去(刻上電路設計圖),就完成了一大片披薩(變成晶片半成品)。但這片披薩太大了,不容易食用,於是送到下游人員(IC封裝)再切割成數片扇形披薩(裁切),再用紙盒分別包裝(封裝),一個個大小適當又美味扇形披薩(晶片)就完成了。

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把晶片的製造過程想像成製作出一片美味的披薩(晶片),會更好理解。(點圖可放大)
圖/ 整理·繪圖 / 張寬渝

參考資料:經濟日報、bcg、聯合新聞網、inside

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本文授權轉載自:經理人

責任編輯:錢玉紘

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

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赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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