台積電9月營收破1500億大關,Q3季增11%優於預期!3奈米量產時機看準一件事
台積電9月營收破1500億大關,Q3季增11%優於預期!3奈米量產時機看準一件事

10月8日更新:台積電9月、Q3營收

台積電今(8)日公布 2021 年 9 月營收報告。2021 年 9 月合併營收約為新台幣 1,526 億 8,500 萬元,較上月增加了 11.1%,較去年同期增加了 19.7%。累計 2021年 1 至 9 月營收約為新台幣 1 兆 1,492 億 2,600 萬元,較去年同期增加了 17.5%。

第三季營收約4146.7億元,季增11.4%,年增 16.3%。依照台積電先前的Q3業績展望,單季合併營收在146~149億美元之間,財測區間為4073.4~4157.1億元,季增幅度介於9.5~11.7%,毛利率預計落在49.5~51.5之間。基於此財測狀況顯示,台積電Q3營收將優於預期。

以下為7月16日報導

全球晶圓代工龍頭台積電昨(15)日召開線上法說會說明第2季營收狀況。受到車用晶片與HPC(高效能運算)的帶動下,第2季營運持續維持成長,然而受匯率與庫存成本上升影響,毛利率50%較上季減少2.4百分點,仍達49.5% ~ 51.5%財測區間但已為低標,勉強守住50%大關。

台積電第2季業績EPS 5.18元,低於市場預估5.2~5.38元水準,第3季營收預估也將低於市場預期。台積電預估第3季營收成長10.99%,毛利率為49.5~51.5%,對比外資第3季營收成長介於11~20%、毛利率回升至51.5~52.5之間、每股盈餘有望突破6元的預估,台積電展望相對僅觸及低標而已。

政治、疫情因素尚未解決,產能緊缺持續至2022年

另一方面,在產能緊缺問題上,受疫情、政治與結構性需求成長的多重因素影響下,今年產能緊缺問題持續發酵,預期仍會延燒至2022年。

但長期而言,5G與HPC需求仍會帶動新進製程。看好接下來的產業發展,台積電上修2021年全年展望,扣除記憶體市場,半導體市場年成長率達17%,晶圓代工成長約20%,而台積電將優於20%。

圖/ Flickr CC by Sandia Labs

疫情驅動地緣政治,台積電擴產布局備受關注

2020新冠疫情肆虐,意外的引爆全球晶片荒問題,同時也驅動各國地緣政治的發展,身為晶圓代工龍頭廠商,台積電的擴廠布局狀況眾所注目。

劉德音表示,台灣未來仍是台積電研究先進製程的重鎮,5奈米和3奈米的擴產將持續在台灣進行,而美國亞利桑那州擴產仍持續進行,未來會以5奈米為主,預計2022年才會移進機台,2024年初產量產。

至於中國南京廠,則是以成熟製程導入為主,新廠可望於2022年量產28奈米,預期2023年中可達14K/m水準。

日本部分,台積電則表示,晶圓擴廠計畫目前還在評估中,考慮增加特殊製程產能,但尚未下最終定論。而3D IC研發中心已與日本超過20家廠商合作,主要是合作材料、載板等相關項目。

MCU產能提高6成,Q3車用「晶片荒」獲緩解 

汽車應用主要晶片為MCU產品。面對車用產能緊缺問題,魏哲家表示,整個車用產品從晶片到製作完成到OEM耗時約6個月,目前已成功增加MCU產能,相比於2020年Q1增加30%,因此2021年整體MCU產能預期會增加60%。換言之,車用產能可望於第3季獲得緩解。

台積電表示車用MCU缺貨狀況將在第3季獲得緩解。
圖/ 現代汽車

另外,針對近期可看到諸多IDM大廠陸續增加車用產能,是否會對台積電造成訂單衝擊問題?台積電總裁魏哲家則表示,不可能,因為部分55nm、40nm、28nm的產能需要台積電達成,且產能緊缺到2022年的狀況仍不變。

綜觀全球汽車市場,朝智慧化、電動化發展已是大勢所趨,伴隨而來的是半導體相關零組件數量大幅度成長,特別是在特殊製程上,需求會更加龐大;此外,矽(Silicon)含量的增加量是接下來觀察重點。雖然從財報上來看,台積電第2季汽車產業營收僅佔整體營收的4%,但從季成長率來看,卻足足提升了12%,後市可期。

技術挑戰大,3奈米2022下半年量產

先進製程規劃維持相同進度,5奈米量產已邁入第2年,營收貢獻18%,7奈米技術也持續量產中,營收貢獻31%。而同屬5奈米家族的4奈米製程,採用的機台與5奈米相同,預計年底進行風險性試量產,2022年正式量產。

而主要應用領域在手機的3奈米,則預估2022下半年才開始量產,在時程規劃上似乎有點緩慢。台積電對此表示,3奈米的設計非常複雜, 需要等客戶有明確的使用需求,才會開始進行量產 ,故時間點安排在明年下半年。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #台積電(tsmc)
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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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