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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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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