一個為了半導體夢,一個為了減少自製成本!鴻海與Vedanta破局,究竟怎麼回事?
一個為了半導體夢,一個為了減少自製成本!鴻海與Vedanta破局,究竟怎麼回事?

去年2月,富士康母公司鴻海集團與印度礦業巨頭Vedanta簽署共同建造晶片廠的協議,那個被莫迪政府寄予厚望的印度製造晶片計劃也被推向高潮,但這份雄偉藍圖眼下似乎已經草率收場。

7月10日晚間,鴻海集團發布公告稱,為探索更多元的發展機會,根據雙方協議,鴻海後續將不再參與雙方的合資公司運作。

鴻海,鴻海集團
圖/ shutterstock

這份公告的措辭給雙方留足了面子,但落在實際行動上,鴻海的這次退出沒有一絲猶豫。按照公告,雙方的合資公司未來將完全由Vedanta集團持有,並且已通知後者移除合資公司中鴻海的名稱,以避免雙方利益相關者混淆。

實際上,雙方合作的裂痕早已經出現端倪。6月23日,Vedanta方面稱,公司重新修改了關於晶圓廠的補貼申請,其中關於製程的描述,從最初制定的28nm製程退至40nm。

而據路透社援引知情人士報導,印度政府對於兩家公司的這一舉措非常不滿,並有意延遲批準激勵措施,這或許是富士康出走印度的核心原因。

鴻海與Vedanta是「互坑」合作?

如果梳理此次雙方合作的歷程,就會發現這是一個在開始就「漏洞百出」的方案。

按照雙方簽署的合作備忘錄,雙方將共同投資195億美元(其中Vedanta出資60%)建設28nm製程的12英寸晶圓廠及配套的封測工廠,並預計在2025年正式投入使用。

此舉意味著,印度將擁有首座由印資控股的12英寸晶圓廠,有望成為「印度製造」十年計劃中最具代表性的方案。

同時對於富士康而言,這更是一樁穩賺不賠的買賣。一方面,印度本土的晶圓廠與封測廠能夠幫助富士康的組裝廠規避掉20%的電子元件進口關稅。另一方面,根據印度政府在2021年公布的半導體生產關聯計劃,外資在印度本土建設晶圓廠,最高可獲得相當於50%的項目投資額補助,這能夠大大降低富士康自製晶片計劃的成本。

但問題在於,合作的雙方根本沒有晶片代工的經驗,在印度項目啟動之前,富士康與晶片代工行業唯一的交集就是收購了夏普的8英寸晶圓廠,可以說連28nm製程的門檻都沒有摸到。

一位業內人士向虎嗅表示,「雖然28nm屬於成熟製程,但絕不是落後技術,無論是開發難度,還是工藝轉換成本,都要比40nm/45nm製程高得多。」同時他還指出,對於兩家從未涉足晶片代工的廠商而言,直接開發28nm並不是個明智的選擇。

值得一提的是,富士康的解決方案也充滿著臨時抱佛腳的色彩:找到歐洲半導體巨頭意法半導體尋求生產技術許可。後者對於此項合作持有積極態度,但印度政府方面又提出,希望意法半導體「參與到更多的遊戲中」,比如入股富士康與Vedanta的合資公司。

就這樣,關於28nm技術許可的談判在今年5月陷入僵局。

延伸閱讀:鴻海分手Vedanta,印度半導體夢生變!劉揚偉曾兩度拜會莫迪,為何突然喊卡?

晶片製造,印度難以觸及的夢?

要知道在印度政府放血式的補貼下,被吸引的不止是富士康一家,半導體大廠Tower的合資企業ISMC財團同樣表達過合作意向。

不過,在去年2月英特爾曾明確表示將要收購Tower,儘管目前最終協議尚未達成,但按照協議在談判階段Tower必須暫停一切對外投資。而在收購完成後,Tower幾乎沒有赴印投資的可能,因為英特爾對印度拋出的橄欖枝始終保持著避之不及的態度。

去年9月7日,印度電子和半導體協會曾在推特上表示,英特爾即將在印度建設一家晶圓製造廠,但就在這個消息發布的幾個小時後,英特爾迅速發布聲明,該公司目前沒有在印度投資建廠的計劃。

一位業內人士向虎嗅表示,印度最大的優勢在勞動力成本,但這在晶片行業中並不算優勢,「況且印度本土嚴重缺乏產業工程師,這些人才前期一定要高薪從國外引進,綜合成本並不低。」

而真正讓各大半導體廠商望而生畏的是,印度本土薄弱的產業集群,以及隨時可能崩潰的基礎設施,這一點富士康應該深有體會,此前這家公司位於清奈的組裝工廠就曾多次因區域性停電而中斷生產,手機組裝產線在電力影響下可能只是延期交付,但晶圓廠一旦停電,則可能導致這批產品全部報廢,這是無論如何都無法接受的。

還有印度朝令夕改的政策對於外企的震懾。從這次合作來看,儘管富士康沒能拿出28nm製程的方案,但源頭在於印度政府試圖強行將意法半導體拉入夥,而站在後者的角度,根本沒有道理去加入這個風險極高的合作中。

如果說外資對印度半導體沒有信心,那麽本土企業呢?

在去年9月,塔塔集團控股公司塔塔之子董事長納塔拉詹·錢德拉塞卡蘭在接受《日經亞洲》採訪時表示,塔塔集團計劃未來5年在半導體產業中投資900億美元,實現晶片的本土化生產。

但與外企面臨的問題基本相同,在晶圓製造這個Know-How屬性極強、且依賴完整產業集群的行業中,印度本土企業想要憑一己之力實現從無到有恐怕並不容易。

儘管Vedanta在前不久表示,已經從某國際一流大廠那裡獲得了40nm技術的生產許可,但這與最初計劃的28nm製程相差甚遠,因此印度政府延緩了激勵資金的審批。而富士康在印度政府的補貼遲遲不能到帳下,也決定及時止損。

從結果上看,這次合作破裂意味著富士康轉向自製晶片已經面臨階段性失敗,而印度方面受到的影響要更加深遠,因為基本已經沒有半導體廠商願意再於印度投資。

延伸閱讀:印度砸100億鼓勵企業設晶圓廠!要圓半導體夢,有兩致命傷要克服

本文授權轉載自:虎嗅網

責任編輯:蘇祐萱

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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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