台積電、聯電到中芯都進軍成熟製程,背後有三大原因,暗藏哪些警訊?
台積電、聯電到中芯都進軍成熟製程,背後有三大原因,暗藏哪些警訊?

在晶圓代工漲價的趨勢持續下,龍頭們紛紛擴產,新產能多集中在明年下半年與後年開出。

但在這場瘋狂擴充產能的競賽中,供不應求的狀況能否持續,晶圓廠榮景又有多長?

「夯」了超過1整年的晶片荒,還會無止境地供不應求嗎?產業反轉的警訊,是否已悄然顯現?

半導體
圖/ shutterstock

11月9日,晶圓代工龍頭台積電正式宣布,將在明年同步啟動高雄廠、日本廠的建廠計畫,屆時兩座廠區重要的新增產能都將是成熟製程;無獨有偶,晶圓代工大廠聯電也在幾周前,被爆出將在新加坡擴產,傳聞中投產目標,也是成熟製程。

事實上,回顧過去1年,包括中國最大晶圓廠「中芯」、總部位於美國的「格羅方德」,也分別宣布將砸下110億美元、60億美元,擴產各自的成熟製程。

若再進一步觀察,可發現無論是台、美、中的晶圓廠,都選擇28奈米製程,這個已問世10年的製程進行擴產。市調機構「以賽亞調研」更統計,兩年後,全球5大晶圓代工廠的28奈米總產能,將至多成長近6成。

需求、價格、製造工藝,讓28奈米製程變主力

究竟為什麼,大廠們都將擴產目標,集中在成熟製程?這背後有3股驅動力,推動了當前這個發展。

首先是需求。簡單來說,採28奈米製程的晶片,是目前全球需求最強、更是造成這波半導體「大缺貨潮」的主要晶片之一,舉凡筆電、平板、電視的顯示晶片,或是汽車、遊樂器、家電的電源晶片,都是使用28奈米製程打造。

其中光是電動車的出貨量,今年上半年就較去年同期大增1.6倍,各界更看好,到了2025年,全球電動車的出貨量,將較去年水準再翻4倍、衝至1200萬輛,這個市場對晶片的需求,也被預期有同樣倍數的成長。

其次是價格。由於這波由缺貨引發的漲價潮,特色是:製程愈成熟,價格就漲愈多。微驅科技總經理吳金榮觀察,這個現象,拉近了28奈米與比它更成熟製程、如40奈米的價差,帶動IC設計廠改選擇前者投片,其產能也隨之更緊俏。「客戶的負擔沒有增加太多,但28奈米(的效能)可以做到更多!」

晶片
圖/ 愛范兒

第3,是28奈米的製造工藝,進可攻退可守的特性。資策會資深產業分析師鄭凱安說,28奈米製程使用的設備與製造工藝,是能「相容」製作更成熟的製程,如40奈米、60奈米,「你擴充好,你也可以往40奈米向上相容。」意即,這對晶圓廠來說是最具效益的擴產方式。

上述3股驅動力,讓全球晶圓廠無不傾力擴充該製程產能,尤其是中國業者。

在中美對峙的政治氛圍下,美國政府阻擋先進製程的半導體設備出口中國,如一台要價逾一億美元的極紫外光顯影(EUV)設備。而急於擺脫半導體「掐脖」風險的中國,製程較成熟、但也較不敏感的28奈米製程,就成為力拚半導體自主的中國,先求有、再求好的擴產首選。

以賽亞調研便發現,「中芯」與「上海華力微電子」這兩家中國晶圓代工廠,未來兩年將提升的28奈米產能,都可能較目前水準提升1倍。

以往被輿論看不上眼的成熟製程,儼然進入大廠重金投入的「大擴產時代」。然而,投資人可能更關心的是,這波成熟製程的擴產浪潮,會不會重演過去在記憶體業、面板業發生過的,因為過度擴產,導致產業變「慘業」的悲劇?

擴產浪潮是否暗藏悲劇?長期趨勢仍在、綁約保需求

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台積電晶圓廠以全台連線方式運作,效率最高,但意外也造成病毒感染擴散快速。
圖/ 台積電

以各家晶圓廠的布局來看,新產能多集中在明年下半年與後年開出,這段時間的需求若無法跟上,就會有供過於求的風險。

儘管有分析師認為,5G、AI、電動車的發展,晶片需求是長期往上,近期筆電、電視的晶片需求下滑,屬短期現象;只不過,從業界現況觀察,這樣的短期波動,已逐步鬆動晶圓代工業過去兩年幾乎是賣方市場的宰制力。

業內人士指出,由於晶圓代工價格的持續調升,導致需求端,即IC設計廠開始出現下單縮手的現象。「以前(IC設計廠)是要不到產能,但現在(晶圓代工廠)會說可以增加一○%產能給你(指IC設計廠)。」不僅如此,先前大缺貨時,IC設計廠下訂單後就不能取消的措施,現在也有了調整空間。

這也是為什麼,近期晶圓代工廠開始以「長約」,一手綁住客戶,另一手確保將來的新產能不會沒人投片,像近期不斷與客戶締結長約的聯電,目前長約客戶占所有客戶的比重就來到70%。群益投顧董事長蔡明彥認為,透過長約確保的需求,將使得產能利用率維持一定程度的高檔,連帶的好處還有能夠降低單位成本,進而確保新產線的獲利。

反過來看,如果晶圓代工廠無法透過這個策略,確保未來新產能的「出海口」,那麼,再龐大的投資金額或產能規模,恐怕都會是業者走向風險的警鐘。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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