全球晶片荒真相解密:半導體短缺,問題不在於供應鏈?真正原因其實是…
全球晶片荒真相解密:半導體短缺,問題不在於供應鏈?真正原因其實是…

拜登面對螢幕,在Zoom上向一群執行長宣布:「我們國家已經太久沒為了超越全球的競爭對手,而做必要的大規模、大膽投資。」他坐在白宮羅斯福總統的肖像之下,舉起一塊12吋的矽晶圓,訓斥那些高管「在研發與製造方面落後……我們必須加油」。

螢幕上的19名高階主管中,有許多人認同他的說法。為了討論美國對晶片短缺的反應,拜登邀請了台積電等外國公司以及英特爾等美國晶片製造商,還有飽受半導體嚴重短缺之苦的知名用戶來開會。福特(Ford)與通用汽車(GM)的執行長通常不會受邀參加晶片的高層會議,通常他們也對這種會議不感興趣。但2021年一整年間,隨著世界經濟與供應鏈因新冠疫情所造成的中斷而動盪,世界各地的人開始意識到,他們的生活與生計有多麼依賴半導體。

美國總統拜登(Joe Biden)
美國總統拜登(Joe Biden)在白宮南草坪就簽署晶片法案(The CHIPS and Science Act of 2022)給予演說。

美對中國禁令外,疫情遠距設備也使晶片需求激增

2020年,就在美國開始對中國實施晶片鎖喉策略,切斷中國一些領先的科技公司取得美國晶片技術的管道時,第二個晶片鎖喉點開始掐緊了世界經濟的部分領域,某些類型的晶片變得難以取得,尤其是廣泛用於汽車的基本邏輯晶片。這兩個晶片鎖喉點有部分相關。華為等中國公司至少從2019年開始就在囤積晶片,為未來可能遭到美國制裁預做準備,中國的晶片製造廠則是盡可能地買進製造設備,以防美國決定加強對晶片製造設備的出口限制。

然而,中國的囤積只解釋了一部分新冠疫情期間出現的晶片鎖喉點。 更大的原因在於新冠疫情爆發後,晶片訂單出現巨大波動,因為企業與消費者都調整了對不同商品的需求。 2020年,隨著數百萬人為了在家工作而升級電腦,個人電腦的需求激增。隨著愈來愈多的生活轉移到線上,資料中心對伺服器的需求也成長了。汽車公司起初削減了晶片訂單,預計汽車銷量將大幅下滑。結果當需求迅速恢復時,他們發現晶片製造商已經把產能重新分配給其他客戶。美國汽車政策委員會(American Automotive Policy Council)的資料顯示,世界上各大車廠在每輛汽車上使用上千個晶片,即使只缺一個晶片,汽車也無法出貨。2021年的大部分時間,汽車製造商都面臨買不到晶片的窘況。據業界估計,這些汽車公司2021年的產量比沒有面臨晶片短缺時少了770萬輛,相當於2100億美元的收入損失。

半導體產業
2020年,汽車公司起初削減了晶片訂單,預計汽車銷量將大幅下滑。結果當需求迅速恢復時,他們發現晶片製造商已經把產能重新分配給其他客戶。
圖/ 攝影師:Jeremy Waterhouse,連結:Pexels.jpg

拜登政府與多數媒體都把晶片短缺解讀為供應鏈問題。白宮委託外界針對供應鏈的弱點寫了一份250頁的半導體報告。不過,半導體短缺的主因並不是晶片供應鏈的問題。有些供應確實中斷了,例如馬來西亞因新冠疫情而封城,影響了當地的半導體封裝作業。但根據研調機構IC Insights的資料,2021年全球生產的晶片比以往多——超過1.1兆個半導體裝置,與2020年相比成長了13%。 半導體短缺的主因是需求成長,而不是供給問題。那是新的個人電腦、5G手機、AI資料中心所帶動的需求 ,最終而言,是我們對運算力永無止境的需求所驅動的。

因此,世界各地的政界人士誤判了半導體供應鏈的困境。問題不在於晶片業分散的生產流程對新冠疫情及隨之而來的封城因應不當。很少產業安然度過這場疫情、沒受到嚴重干擾。晶片業出現的問題,尤其是汽車晶片的短缺,主要是因為汽車廠在疫情爆發初期瘋狂又衝動地取消訂單,再加上他們採用「及時生產」製程,幾乎沒有容錯的餘地。對於收入受到數千億美元衝擊的汽車業來說,他們理當重新思考自己的供應鏈該如何管理。另一面,半導體業則是迎來豐收的一年。除了大地震以外(這是機率很低、但不是零的風險),實在很難想像和平時期的供應鏈衝擊比晶片業2020年初以來度過的情況還要嚴重。 2020年與2021年晶片產量的大幅成長,並不是跨國供應鏈受損的跡象,而是跨國供應鏈奏效的跡象。

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半導體短缺的主因是需求成長,而不是供給問題,如AI資料中心所帶動的需求。
圖/ 取自ShutterStock

美國欲主導半導體地位,歐亞盟友也爭搶市占

然而,各國政府應該比過去更認真地思考半導體的供應鏈。 過去幾年,供應鏈帶給我們的真正啟示,跟脆弱性無關,而是跟獲利與權力有關。 台灣的非凡崛起讓我們看到,一家公司有遠見、有政府資金的支援,如何改造整個產業。與此同時,美國限制中國取得晶片技術的限令則顯示,晶片業的鎖喉點有多強大。不過, 中國半導體業過去10年來的崛起也提醒了所有人,這些鎖喉點並非持久有效。 國家與政府往往可以找到迴避鎖喉點的方法,儘管那麼做既耗時又代價昂貴,有時甚至是極其高昂的代價。此外,技術轉移也會削弱鎖喉點的效力。

只有當少數兩三家公司掌控鎖喉點時,這些鎖喉點才有效,而且理想情況下,只有一家公司掐緊鎖喉點的效果最好。雖然拜登政府承諾「與產業界、盟友、夥伴」合作,但對於晶片業的未來,美國與其盟友並非完全一致。美國想扭轉其晶片製造占比下降的局面,並在半導體設計與機台方面維持主導地位。然而,歐洲與亞洲國家希望在高價值晶片的設計市場搶占更大的市占率。與此同時,台灣與南韓都沒有打算放棄他們在製造先進邏輯與記憶體晶片方面的市場領先地位。當中國把擴大產能視為國安必要條件時,未來美國、歐洲、亞洲之間可瓜分的晶片製造業務量有限。如果美國想增加市占率,其他國家的市占率就必須減少。美國暗中希望從其他擁有現代晶片製造廠的區域奪取市占率。然而,在中國之外,全球所有的先進晶圓廠都位於美國的盟國或親美的國家。

BCCF0484P 晶片戰爭(立體)
圖/ 天下雜誌

本文授權轉載自《晶片戰爭》,Chris Miller著,天下雜誌出版

責任編輯:蘇柔瑋

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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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