台積電、Intel、三星力拚擴廠,盼明年緩解晶片荒!專家:背後藏兩大隱憂
台積電、Intel、三星力拚擴廠,盼明年緩解晶片荒!專家:背後藏兩大隱憂

半導體缺貨茲事體大,甚至會引發供應鏈「斷鏈」危機,缺少了一顆約莫10美元的晶片,就有可能影響一台5萬美元汽車能否出貨,更遑論是普及於市場的手機,這類消費性電子是否能如期生產出貨,成為各廠關注的焦點。

也因如此,各國將半導體視為重要戰略物資,紛紛想要擁有自己的晶圓廠,或是開出誘人的條件,吸引海外代工、封測大廠擴建。上游晶圓代工及IDM廠的產能也逐步擴增,包含台積電、英特爾(Intel)、三星(Samsung)、聯電、格羅方德(GlobalFoundries)與中芯國際(SMIC)皆開出擴廠規劃。

晶圓代工廠商資本支出及擴產布局策略。
圖/ 盧佳柔製作

這樣的擴廠熱度主要來自三大因素。首先是疫情推動遠距辦公、遠距教學等新常態發展,造成筆電需求高漲;其次為新興應用科技需要的晶片數量明顯增加,包含自駕車、電動車、雲端運算、AI與4G轉5G的建置,諸如此類的結構性需求墊高對晶片數量;第三則為美中貿易戰,使得國際大廠在中國的地方以外重複下單,規避風險。

即便是晶圓廠各地擴建,然而就現階段來說,產能擴充速度仍趕不上供給需求,主要原因在於,近期宣布擴建的晶圓廠都還尚未完成建廠,實際能開出產能時間點大約落於2022年之後,這也意味著要到明年後,產能才將有望舒緩。

但是,在產能緊缺問題獲得解決的同時,其實也反應出供給過剩的兩項危機,也就是擴產數量過多和庫存過剩的狀況發生。

晶圓廠各地擴建,可能出現供給過剩?

根據SEMI(國際半導體產業協會)6月發表的「全球晶圓廠預測報告」(World Fab Forecast)顯示,全球半導體製造商將於2021年底前啟動建置 19 座高產能晶圓廠,2022 年即將開工的高產能晶圓廠為 10 座,且不排除期間又有晶片製造商宣布新建設案(此報告也匯總另 8 個可能同期動工的低可能性建設案資料)。

全球半導體晶圓廠建置時程與產量規劃

也就是說,未來3年將額外增加29座晶圓廠,與現在的數量相比足足增加了四分之一,屆時難以避免會出現產能閒置、供過於求的問題。

不僅如此,瑞信亞洲半導體分析師Randy Abrams分析指出,「為了因應產能吃緊、製造緩衝空間,企業已開始增加回補庫存,半導體庫存量有明顯攀升」。而庫存量需求將可能導致產能不對稱的情況,有些次產業需要的庫存不足,相對也造成某些次產業產能庫存過剩。

整體來看,2023年擴產計畫結束、並進一步提升產能後,晶片業者庫存量可能會出現變化。

如產能供過於求,成熟製程衝擊更大

近一步來看,若未來出現產能供過於求的狀況,首當其衝的將是目前產能建置最多的28奈米,因其無論是技術和成本都相對成熟,且可應用於車用、驅動IC、顯示器和感測器等多元方案,為近期半導體擴廠的首選製程。

工研院電子與光電系統所所長吳志毅指出,正因為28奈米的進入門檻低,當產能充足的狀況下,代工價調降機率會明顯攀升,未來受到的影響恐怕會比先進製程高出許多,「畢竟現今具備先進製程代工能力屈指可數」。

因應產能緊缺問題,半導體廠商相繼宣布擴產計畫,未來若出現產能過剩問題,成熟製程將首當其衝。
圖/ Infineon

台積電產能擴充策略,先進&成熟製程雙管齊下

全球晶圓代工龍頭台積電的策略則是將主力放在先進製程投資上,但先前卻有分析點出,「台積電不投資成熟製程、專注先進製程的失算」等說詞。資策會MIC資深產業分析師鄭凱安則認為,台積電的成熟製程營收,在全台晶圓代工成熟製程營收占比已超過70%,近年來的確積極投資先進製程產能,但不能以此認定晶片短料是台積電的責任。

再者,台積電的考量也可能是成熟製程容易陷入殺價競爭。不過,這個20年難得一見的晶片荒在全球發酵下,反而為聯電、世界先進這些深耕成熟製程廠商帶來一道曙光,晶片在產能緊缺下,獲得更高的議價空間,近期漲價幅度甚至是往年價格的一半。

台積電在宣布於南京投入28奈米計畫後,據傳也將於高雄、日本和德國加碼擴建成熟製程。

也因如此,就連台積電也開始啟動28奈米的擴產計畫,據了解南京廠已準備就緒,而另外兩座廠房據傳可能落於日本熊本和高雄;順利的話,台積電三個新廠總計月產能可超過10萬片,預期2022年底會陸續開出產能。

產能過載遲早發生,供應鏈解決之道在哪?

「產能過載狀況是必然會發生的事,只是時間早晚問題」,業界專家如此分析。

但他也指出,半導體供應鏈面對這樣問題早有一套反應機制,首先,若晶圓代工廠的產能利用率下滑,連帶也影響代工價調降、衝擊毛利率,特別會衝擊到聯電、世界先進等二線的晶圓代工業者,而這些業者早已與晶片商簽署長約,藉此綁住客戶,維持穩定收益。

產能從供不應求到供過於求是必然發生的事實,目前預估發生時間點可能會在2022年下半年之後。
圖/ shutterstock

再來是晶片商庫存過多問題,專家分析,可能會透過降價求售的方式,由代理商或通路商消化,同時也能進一步強化庫存管理機制。

反觀台積電,即便代工價格下滑,幅度也不至於過高,因為到目前為止僅調漲過一次而已。

大幅擴張產能可能帶來的供過於求的狀況,面對未來的潛在威脅,各廠比拚的重點將聚焦於良率、價格、交期與技術支援等層面,進一步提升自我競爭力,才是生存王道。

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責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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