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|數位時代 BusinessNext

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

5G、人工智慧興起墊高對晶片數量需求，此時又受到疫情攪局影響晶片生產速度，半導體產業出現20年來罕見缺晶潮，促使晶圓代工相繼擴產，背後隱藏那些隱憂？

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。

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）。

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」。

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。

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。

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

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。