【專欄】半導體版量化寬鬆?拜登秒簽晶片法案!對半導體產業的未來是解藥還是毒藥?
【專欄】半導體版量化寬鬆?拜登秒簽晶片法案!對半導體產業的未來是解藥還是毒藥?

編按:觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場

中美貿易戰擴及半導體,美國為強化競爭力推出《美國創新與競爭法》,通過扶植美國本土半導體產業的「晶片與科學法案(Chips and Science Act of 2022, H.R. 4346)」,包含527億美元的半導體補貼,以及約2,000億美元的科學研究經費,實際上就是「半導體版量化寬鬆(Semi-QE)」,一般預估英特爾為最大受惠者,能分走大約200億美元,亞洲晶圓代工先進製程的兩強:台積電與三星各分走大約30億美元,同時法案規定未來10年內不得擴大在中國先進製程投資,晶片法案到底對半導體產業的未來是解藥還是毒藥?

砸520億美元根本杯水車薪!力圖重掌方向盤意味濃厚

半導體先進製程的晶圓廠是龐大的投資,一座晶圓廠的資本支出14奈米大約100億美元,先進的7奈米大約125億美元,5奈米大約160億美元,這回美國政府補助的520億美元如果拿來建廠,不過只夠蓋3座5奈米晶圓廠而已,可以說是杯水車薪,但是卻有很大的點火作用,吸引各大晶圓廠赴美投資,台積電、英特爾、三星新廠都已經開始動工,帶來上萬個工作機會,晶片產業的未來「美國製造」是成功的開始。

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圖/ Intel

晶片法案補助520億美元杯水車薪卻是帶頭作用

半導體先進製程的晶圓廠是龐大的投資,一座晶圓廠的資本支出14奈米大約100億美元,先進的7奈米大約125億美元,5奈米大約160億美元,這回美國政府補助的520億美元如果拿來建廠只夠蓋3座5奈米晶圓廠而已,可以說是杯水車薪,但是卻有很大的帶頭作用,吸引各大晶圓廠赴美投資,台積電、英特爾、三星都已經開始動工,帶來上萬個工作機會,晶片產業的未來「美國製造」是成功的開始。

晶片法案通過對台積電、三星、英特爾短期利多於弊

晶片法案補助金額雖然杯水車薪,但是只要有補助對正在建廠的台積電、英特爾、三星來說不無小補,對台積電與三星短期而言是利多,因為在美國建廠成本高,未來可能拉低台積電與三星的獲利,美國的補助款可以提供部分幫助,但是三星在中國投資高達258億美元,西安NAND Flash廠佔三星的NAND Flash總產能高達42.3%,三星因為受到美方制約可能無法持續擴充西安廠,等於把中國的記憶體市場送還給中國本土廠商,短期可能造成衝擊。

晶片法案對英特爾是大大的利多,英特爾才剛公布第二季財報營收為153億美元,較去年同期下降了22%,遠低於分析師預期的180億美元,更從原先51億美元的獲利,變成虧損4.54億美元,毛利率也從原先57%的水準,大幅衰退至36%,下滑超過20%以上。

美國520億美元補助款預估英特爾可以拿到大約200億美元可說是大利多,原本英特爾在先進製程與代工成本都落後台積電,有了補助款至少代工成本與台積電拉近,在價格上將會更有競爭力。

Samsung Nano City (Hwaseong)_圖片來源Samsung
圖/ 三星

量化寬鬆造成通貨膨脹,半導體版量化寬鬆結局如何?

為了應對2008年的金融海嘯與2020年的新冠肺炎疫情,世界各國政府發明了「量化寬鬆(QE:Quantitative Easing)」這個名詞,美其名是一種非常規的貨幣政策,事實上等於變相把錢灑到市場上,提高實體經濟環境的貨幣供給量,這麼做相當於間接增印鈔票,最後的結局就是「通貨膨脹」,最近美國不停升息就是在承受這個苦果。

美國晶片法案積極行動,很有可能造成世界各國加緊腳步,包括:歐盟、日本,甚至印度都會加快針對半導體製造業的補助,可以預期將在全球掀起一場「半導體版量化寬鬆(Semi-QE)」,全球大建廠短期內對於半導體製程與檢測設備、材料與特用化學品、上游的晶圓片、下游的封裝測試等帶來利多,但是未來結局很可能是「供過於求,對世界各國半導體製造本土化是解藥,但是對全球半導體產業卻可能是毒藥。

台積電創辦人張忠謀曾經說過:在美國生產晶圓是昂貴浪費且徒勞無功的事,在美國製造晶片的成本比台灣貴50%,這完全趕不上台灣的獲利。

產業發展應該順其自然,現在美國政府用晶片法案補助吸引台積電、三星、英特爾赴美設廠,結局的確做到了「美國製造」分散風險,但是也將造成晶片供過於求的現象可能由成熟製程擴散到先進製程,長期而言對半導體產業未必有利。

台積電
圖/ Shutterstock

晶片法案對台灣半導體產業的影響是什麼?

「在美國生產晶圓是昂貴浪費且徒勞無功的事」,這個條件成立的前提是假設兩岸和平,如果這個假設不成立,那就一切都必須重新評估,以成本的角度目前台積電蓋美國廠當然是不符成本的賠錢貨,但是如果兩岸發生戰爭,客戶最快的方法是轉單到台積電美國廠,設計圖與製程參數幾乎不必更動,怎麼知道現在的賠錢貨會不會未來反而救了台積電?

最近兩岸發生嚴重的地緣政治風險,全球的積體電路設計公司一定會全面重新檢討評估將訂單全部下在台灣的風險,將部分訂單轉移到英特爾、三星,甚至台積電美國廠的可能性大幅增加,影響到的不只是台積電,還包括台灣其他晶圓廠與整個半導體上中下游的產業。

至於整體影響多大,未來還要觀察兩岸政治因素是降溫還是升溫,不論如何這些對美國半導體製造業是一大利多,對台灣而言卻是警訊,值得我們留意。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:傅珮晴、吳秀樺

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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:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

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。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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