半導體產業步熊市?台積電法說本周登場,聚焦景氣庫存說分明
半導體產業步熊市?台積電法說本周登場,聚焦景氣庫存說分明

台積電法說會將於14日登場,面臨三星量產3奈米宣傳攻勢以及全球景氣下行風險升高等不利因素,法說的內容將是市場研判未來半導體景氣的風向球,其中供應鏈庫存等9大議題是投資人關注焦點。

不畏電腦、手機及電視等消費市場需求趨緩,第2季受惠高效能運算及車用電子需求強勁,加上有利的新台幣匯率,台積電第2季營收攀高至新台幣5341.41億元,較第1季再增加8.76%,續創單季新高。

隨著通膨壓力急遽升高以及升息對經濟前景影響擴大,消費者需求進一步降溫,第3季產業景氣恐將旺季不旺。台積電第3季營運展望、全年展望、終端市場需求、供應鏈庫存狀況、中長期營運成長目標、先進製程進展、全球布局、資本支出、三星及英特爾競爭態勢等,都是市場關注焦點。

繼面板驅動IC廠奇景光電下修第2季營運目標,聯詠第2季營收表現不如預期,美國記憶體廠美光(Micron)因電腦及手機需求疲弱,對會計年度第4季營運展望保守,預期季營收恐將下滑16%。

研調機構顧能(Gartner)預估,今年全球個人電腦出貨量恐將下滑9.5%,全球智慧手機出貨量也將下滑5.8%。市調機構集邦科技預期,隨著客戶砍單情況擴大,晶圓代工廠下半年產能利用率可能出現鬆動。

不過,7奈米以下先進製程產能利用率仍可望維持較高水位,尤其4奈米及5奈米製程,在多項新產品驅動下,集邦科技預期,4奈米及5奈米產能利用率仍將接近滿載水準。

法人預期,台積電挾製程技術領先優勢,整體產能依然可望維持高檔,第3季營收可能較第2季增加個位數百分比,台積電全年營收應可如預期成長30%。

至於終端需求方面,電腦、手機、電視等消費市場需求持續疲弱;加上虛擬貨幣價格大跌,影響挖礦需求降溫,但法人預期,台積電仍可望受惠輝達(NVIDIA)新產品效益,高效能運算是支撐台積電營運表現一大動力。

在供應鏈庫存狀況方面,法人指出,為避免貿易戰、疫情封城等不確定因素干擾,尤其在近年半導體產能嚴重供不應求、晶片價格高漲情況下,半導體供應鏈近年紛紛增加庫存因應,使得庫存水位一直高於傳統季節性水準。

法人表示,目前供應鏈正開始展開庫存調整,可能調節多久時間難以估算,須持續觀察全球通膨、俄烏戰爭及疫情等發展情況而定。

當全球經濟發展受到高通膨等因素影響,半導體產業與全球經濟高度連動,明年半導體產業景氣可能趨緩,法人認為台積電明年將面臨營運成長挑戰,中長期營運成長15%至20%的目標是否調整,備受矚目。

三星(Samsung)於6月30日上半年最後一天宣布3奈米環繞閘極(GAA)製程搶先量產,英特爾(Intel)近日也宣布4奈米製程將於下半年量產,並於2025年重回半導體製程領先地位。

投資人高度關心台積電先進製程進展,以及與三星和英特爾的競爭態勢。台積電3奈米預計今年下半年量產,2奈米將採奈米片架構,預計2025年量產,法人普遍看好台積電仍將居領先地位,蘋果及英特爾都將是台積電3奈米主要客戶。

至於海外布局,即便美國晶片法案遲遲未能通過,台積電美國亞利桑那州5奈米廠計畫依然如火如荼進行,預計2024年第1季量產,第一期月產2萬片。

台積電子公司JASM預計斥資約86億美元在日本熊本建廠,今年4月動工興建,進度符合預期,並獲日本政府補助,將於2024年底前開始以28奈米、22奈米、16奈米及12奈米製程生產,月產能5.5萬片。

資本支出方面,法人預期,台積電今年資本支出仍將維持400億至440億美元,將持續投資先進製程、特殊製程及先進封裝。

隨著外資連日買超,台積電股價展開跌深反彈,8日收在新台幣467元,自波段低點433元彈升34元,市值回升至12兆元之上。法人表示,美股表現將持續牽動外資動向,也將影響台積電後續股價走勢。
本文授權轉載自:中央社

責任編輯:吳秀樺

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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