分析師看2022「中期看好聯電、長期看好台積電」,預言英特爾未來可能賣給台積
分析師看2022「中期看好聯電、長期看好台積電」,預言英特爾未來可能賣給台積

明星半導體分析師陳慧明從區域到全球的角度來看半導體產業,深度分析台灣半導體產業在國際間的定位,以及今年可能會遇到的風險及議題。

時序進入2022年,根據《今周刊》1305期封面《2022全球經濟關鍵報告》的調查,各方經濟投資專家最看好的電子產業仍由半導體居冠。然而,今年半導體產業能否平穩成長、一路看好?

「電子產業下游的存貨水平,還是需要關注。」關注半導體產業逾25年、曾是知名外資分析師,現任聚芯資本管理合夥人陳慧明在《今周刊》專訪中,談到今年半導體產業的風險。「產業本來就需要循環,就算一路看好,還是需要微幅調整。」陳慧明認為,今年最可能的發展劇本,將是下半年開始進行存貨調整。

從1996年,陳慧明開始關注半導體以來,半導體整體產業的複合年成長率約為6%。不過去年成長超過25%,加上2020年成長逾2成,「這是『非有機性(non-organic)』的成長。」陳慧明說。

這兩年半導體產業的大成長,主要是因供應鏈出狀況,其中一個環節短缺,就造成整體供需混亂,導致供需不平衡,他形容,半導體供應鏈也像海運一樣,價格大幅上漲。

舉蘋果與電子產業下游的代工大廠鴻海、和碩、廣達、仁寶、緯創、英業達為例,七家廠商的存貨金額從前年第2季以來,已經增加近45%,他們的存貨金額一家比一家高,但是存貨周轉天數卻沒有增加,就代表營收同步增加。不過,根據陳慧明觀察,下游的銷貨量並沒有大幅增加,「銷貨金額這數字就是虛胖的」,他認為,終端的營收增加恐怕有不少是來自產品價格提升,而非出貨量。

中期看好聯電、長期台積電

TSMC
圖/ shutterstock

陳慧明預測,可能不少廠商在第一季過後,看到存貨依舊太多,5月開始取消部分下半年訂單,再加上今年下半年可能會有半導體產能陸續開出,從這個角度來看,價量回歸正常,陳慧明就對今年半導體的成長力度稍微保守一點。

即使如此,陳慧明並不認為半導體就此悲觀,他注意到,半導體最上游的「矽晶圓」供給有限。晶圓代工這兩年擴產規模都相當大,台積電增加超過六成,聯電甚至增加超過一倍。

他分析,晶圓代工全球家數減少,但是矽晶圓供應廠家數減少的更多。全球前幾大的矽晶圓商信越、勝高、環球晶、世創(Siltronic)等公司都是計畫生產,就算是去年半導體大幅成長,目前預估今年矽晶圓的出貨量卻仍只有6.4%的個位數成長。矽晶圓供給有限,代表即使今年下半年代工產能慢慢開出,也不是每家都能拿到足夠晶圓

總的來說,半導體今年上半年的需求還是大於供給、持續緊繃,但是到了下半年產能慢慢開出來後,市場會要消耗過去二年因產業鏈所累積的訂單與存貨題,半導體需求回歸平衡、成長率就會開始趨緩。

但是又考慮到晶圓代工的產能受限於矽晶圓的出貨量,供給成長量不大,也不至於供過於求、導致供需失調,所以也不需要太過悲觀。至於台灣兩大晶圓代工廠,陳慧明不諱言地說:「中期看好聯電、長期看好台積電。」

英特爾可能賣廠給台積電

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圖/ Intel

首先是聯電,從需求上來看,電動車、物聯網等電子設備很多都是使用成熟製程,未來需求一定會大幅增加。供給面則由於市場上二手機台價格很高,所以成熟製程產能擴充不多,但是聯電於八吋產能擴充非常積極,反而顯現出中短期優勢。

加上聯電估值偏低,目前股價淨值比只有約3.1倍,比起台積電和世界先進8倍以上,都還有不小差距。陳慧明提到,聯電2020年股東權益報酬率(ROE)只有12.3%,只要2021年超過20%門檻,說不定市場會給出更好的評價。

談到大家最關心的台積電,陳慧明認為,台積電最主要的客戶還是在美國,產業結構與美國高度配合,長期以來都跟著美國電子龍頭客戶成長,共同克服客戶製造上面臨的問題。「誰最好,誰就去找台積電。」他形容,跟著全世界最厲害的人念書,久而久之也會變得厲害。

就算最近台積電和英特爾稍有矛盾,但雙方在部分產品上還是會合作。現在台積電營收與英特爾的差距已經不到3成,未來還有可能越縮越小,但是台積電市值卻是英特爾的2倍以上。一旦英特爾規模比不過台積電,資本支出就無法增加,要力拚趕上台積電就更困難。

陳慧明接著分析,目前兩家資本支出都在2百億美元以上,英特爾暫時還不會放棄代工。不過他強調,只要台積電維持製程上的優勢,與英特爾的技術拉到3至4年距離,加上台積電2025年後,每年資本支出可能高達5百億美元下,陳慧明大膽預言,不排除將來英特爾放棄製造,賣廠給台積電的可能。由此來看,兩大廠應會進一步加深合作。

「未來應用端愈來愈多,長期來看,半導體絕對是相當重要的產業,也是台灣非常核心的產業。」陳慧明如是說。從20年前的電腦與筆電,到10年前的智慧型手機,台灣的半導體產業都享受到甜蜜的果實;接下來的電動車,台灣依然很有機會。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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