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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

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舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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