【專欄】由「點」到「面」趕盡殺絕?美國對中國半導體技術輸出再擴大管制
【專欄】由「點」到「面」趕盡殺絕?美國對中國半導體技術輸出再擴大管制

美中兩國關係大不如前,從川普政府發動對中國的貿易戰後,緊接著是科技戰。最早的目標是5G技術,由於華為在5G技術、市場領先,因此成了美國鎖定的主要對象。

2019年5月16日,美國商務部將華為及其70家關係企業列為「實體名單」,未經美國政府同意,美國企業不得對華為銷售零組件和提供技術。

2020年5月15日美國商務部發布新禁令,除非獲得供貨許可,否則半導體廠商禁止將含美國技術與軟體的產品賣給華為。

全面防堵中國半導體坐大,由「點」到「面」趕盡殺絕

華為以及旗下的海思半導體,及113家華為子公司,皆納入此禁令的範疇內,這個「升級版」的禁令對華為的打擊,從「片面」擴及到「全面」。

此禁令讓華為海思,無法在全球晶圓代工廠下單生產IC(除非取得美國商務部的許可),也無法自半導體公司購買IC (除非取得美國商務部的許可)。

美國對華為公司力下如此「嚴厲」的禁令,讓原本業務「如日中天」的華為陷入困境,高速成長的業績戛然而止。

2020年12月18日,美國商務部將「中芯國際」列入實體清單,美國公司不得在沒有政府的許可下,銷售10奈米級以下的技術給中芯國際。

此時美國的策略是鎖定目標,精準打擊,避免對美商在中國的利益受到更大的影響。

美中關係江河日下,圍堵政策全面控管

拜登政府上任後,美中關係江河日下,「全球化貿易」成為昨日黃花,「在地生產」成為主流,美國鼓勵供應鏈遷出中國。

在高科技方面,美國加緊管制先進、關鍵技術,輸出給與軍方有關的中國公司。中國的公司、學校、機構等,只要與軍方有關,紛紛被美國列入實體清單,以管控美國技術外流到這些敏感的中國公司。

近來美國對出口高科技技術到中國的管制,開始升級,由點的控制,發展成全面性的控制。

今年8月初,美國科林、科磊兩大半導體設備公司,證實收到美國政府信件,要求除非取得許可,否則不能將14奈米及以下的設備出口到中國。這紙禁令涵蓋中國所有的晶圓廠,不僅僅限於被列入實體名單的中芯國際。美國政府不必費心將宏力半導體、華力微、長江存儲等半導體公司列入實體名單,也能管制美商將高端設備出口到這些中國公司。

8月12日,美國宣布GAAFET架構EDA、「超寬能隙」半導體材料「氧化鎵」、「鑽石」技術,以及「壓力增益燃燒(PGC)」技術,限制出口中國。

GAAFET為次世代的半導體結構,目前僅三星電子的3奈米製程使用,台積電及英特爾,到2奈米製程時方會導入。美國管制GAAFET EDA對中國的IC設計業幾乎完全沒有影響,警告意味大於實質效用。

美國禁令將加速中國高科技產業本土化

對中國IC設計業者的「夢魘」是美國將EDA禁令「升級」,限制14奈米以下的EDA輸出到中國。目前全球EDA市場主要由益華、新思兩家美商公司及「德皮美骨」的西門子EDA,所占據,三者全球市占率高達76%以上。

中國本土有超過50家本土EDA供應商,其中「華大九天」、「芯願景」、「廣立微」、「芯華章」、「思爾芯」、「概倫電子」等較有名,華大九天是領導廠商。

目前中國本土EDA供應商的市占率僅10%左右,大部分必須仰賴美商。美國這個禁令,無疑給中國半導體供應鏈一記「當頭棒喝」,加速、加深「本土化」是中國高科技產業,不得不走的一條「不歸路」。

「超寬能隙」半導體材料,可耐更高電壓及更高溫度,是繼碳化矽(SiC)、氮化鎵(GaN)之後,次世代的化合物半導體。美國此次禁止「超寬能隙」半導體材料出口中國,可說是「超前部署」的策略。

8月31日美國輝達公司宣布,美國政府要求該公司用於資料中心、人工智慧的GPU,A100及H100,限制銷往中國及俄羅斯,超微的MI250 GPU也受到同樣的限制。

輝達AI訓練GPU獨步全球,輝達的GPU是打造人工智慧運用的利器,除了IC外,相關的軟體支援,也是不可或缺。因此即使能夠透過「第三管道」取得被管制的IC,如果沒有輝達原廠支援軟、硬體的解決方案,只有IC是無法成其事。

NVIDIA GPU Cloud 示意圖
NVIDIA GPU Cloud 示意圖

輝達的GPU是發展人工智慧必備的元件,美國政府禁止輝達的高階GPU出口到中國,主要目的應該是防堵中國在人工智慧方面的快速發展。

對於GPU受到管制,中國方面在此之前就體認到這種發展的可能性,因此近年來,中國高階GPU IC設計公司如雨後春筍般地冒出。其中較有名的GPU IC設計公司有壁仞科技、天數智芯、登臨科技、摩爾執行緒等。

天數智芯於2021年4月發布一款由台積電7奈米代工的GPU,此款GPU型號為BI 100,號稱效能可以與輝達的A100比美。

壁仞科技延攬輝達前上海總經理楊超源,及超微前全球副總裁李新榮等,業界高階專才加入。壁仞科技於今年8月初,發表BR100 系列GPGPU,使用該公司原創晶片架構,採用台積電7奈米製程,並結合小晶片的設計、製造封裝技術。

BR100系列的應用,主要聚焦人工智慧訓練與推論、通用運算等,應該是瞄準輝達A100的競爭產品。

美國對輝達A100的禁令,給壁仞科技、天數智芯等公司帶來絕佳的發展機會。不過輝達GPU不論在硬體或軟體方面,皆遙遙領先中國的GPU設計公司,壁仞科技、天數智芯等,必須加快腳步方能完成替代輝達產品的任務。

美國對GPU的禁令,雖然可阻止中國在人工智慧發展的腳步,然而也可能會成為刺激中國GPU設計公司的成長的「引子」,這恐怕是美國政府「始料未及」的效應。

美國政府近期會將發給個別美國公司的禁令信件,轉換成法條,擴大對高科技技術出口中國的限制。

不止技術下階段連投資也限制,全面防堵技術及資金外流

下一階段,美國政府將可能對高階伺服器CPU、高階FPGA、高階網通IC等,發布管制出口到中國的禁令。

同時美國政府也會限制美國公司投資中國高科技公司,以避免技術及資金外流。

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責任編輯:吳秀樺、侯品如

關鍵字: #IC設計 #半導體
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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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