華為Mate 60 Pro揭示:中國半導體發展擋不住?《晶片戰爭》作者:美制裁可能加強
華為Mate 60 Pro揭示:中國半導體發展擋不住?《晶片戰爭》作者:美制裁可能加強

中國手機大廠華為(Huawei)自2020年遭到美國制裁,從原先全球銷售量第二的手機大廠,頓時失去龐大的消費者市場。不過華為如今發表的Mate 60 Pro智慧型手機,似乎代表他們闖過了美國的技術封鎖,從地獄歸來。

華為新旗艦機Mate 60 Pro雖然主打衛星電話功能,但外界最在意的便是在美國制裁下,華為能否繳出性能匹敵當代手機的產品,並且能不能支援5G功能。而根據各方的測試,Mate 60 Pro使用的CPU已經強於高通驍龍 888,同時網路可以達到接近1Gbps的5G速度。

華為Mate 60 Pro
據目前各方測試,Mate 60 Pro具備5G網路功能,而在CPU性能上則略好於高通驍龍888晶片。
圖/ 華為

這些測試結果顯示,美國對華為多種制裁、技術封鎖似乎失靈了,且華為發布Mate 60 Pro的時刻,恰逢美國商務部長吉娜.雷蒙多(Gina Raimondo)訪問中國的行程收尾,彷彿是對美國政府還以顏色。

中國不是睡虎!對美國制裁還以顏色,華為Mate 60 Pro就是最好例子

《華盛頓郵報》指出,這也應驗了許多廠商的說法, 也就是制裁不會真正阻止中國的科技發展,只會刺激他們想方設法找出繞過美國技術的管道

更甚者, 中國有可能締造一個完全去美化的技術生態系,而華為的新手機就是第一個信號 。Mate 60 Pro是華為被制裁後的首款高階手機,雖然性能仍然落後競爭對手約兩代,仍代表了華為在半導體上突破美國封鎖的可能性。

在被美國封鎖前,華為曾是全球銷量僅次於三星的手機業者,然而隨著高階晶片斷供、失去Google行動服務支援,如今已在各個手機市場報告中淪為「其他」,據估計市占率只剩2%左右。

封鎖也對華為的營收造成相當大的衝擊,華為原先超過4成營收都源自包括手機在內的消費者業務,2022年財報中營收仍較受制裁前低了約25%左右。

值得一提的是,華為這款新手機也受到中國民眾搶購,9月3日剛開放民眾到店取機時,許多門市都湧現大量人潮、排隊等待取機的盛況。

華為用的是中芯晶片?早已默默著手打造去美化供應鏈

華為究竟是使用誰的晶片突圍?對於這個問題,外界都直指中芯國際。《日經亞洲》早在今年7月就率先披露,華為正在與中芯國際合作,嘗試量產內部設計的5G晶片。不過當時的新聞認為,搭載這款晶片的產品要到2024年才會量產,至於是兩家公司進度超前,又或者報導中的晶片其實是下一代產品,就還不得而知。

中芯早在2020年就宣布過7奈米技術,同年聲稱完成首個N+1 7奈米製程晶片,後來也持續研發N+2 7奈米製程。去年7月中芯更被逆向工程分析公司TechInsights揭露,中芯為比特幣礦機業者代工的SoC晶片,已經用到了7奈米製程。

延伸閱讀:華為Mate 60 Pro賣翻,背後是中芯7奈米撐腰!中國想宣示什麼?陸行之這樣看

而TechInsights也在拆解華為Mate 60 Pro後指出, 這款智慧型手機搭載的Soc「麒麟9000s」確實是使用中芯的N+2 7奈米製程打造 。他們聲稱初步結果顯示該晶片介於5奈米與14奈米製程之間,而在更進一步的檢驗當中發現具有7奈米製程的特性。

「在華為Mate 60 Pro中發現採用中芯N+2製程的事實,代表了中國半導體產業即使沒有EUV曝光機也能取得技術進步。」TechInsights指出,「這項成果的難度顯示了中國晶片技術能力的韌性,對想要限制其關鍵技術發展的國家來說,這則是一個巨大的地緣政治挑戰,很可能導致比現在更嚴苛的技術封鎖。」

中芯國際
中芯去年就曾被爆出已為部份客戶小量供應7奈米晶片,這次華為新機也是採用中芯的產品。
圖/ 中芯國際

不過《彭博社》預計,供應華為的晶片產量可能不會太多,對中芯2024年的營收將不會有顯著的影響。再加上中芯7奈米製程的良率較低,也與台積電的技術還有很大的差距,要能大規模生產先進製程晶片可能再等等。

顧問公司Bernstein指出,根據拆解的結果,目前Mate 60 Pro能達到如此效率,是依靠先進封裝以及可能導致額外耗電的措施來實現,成本很可能會比中國外可用的同類產品高,但較高的價格對華為可能不是太大的問題。

華為籌組晶片復仇者聯盟、廣招人才,伺機反擊

從美國宣布制裁開始,華為便一直努力應對供應問題,除了緊急採購大量晶片備戰外,也利用這些晶片爭取到的時間從全球招募半導體人才、積極與中國國內各方業者合作,著手建立去美化的半導體供應鏈,甚至是中國國產供應鏈。

華為在歐洲、加拿大等各個國家都開出了與AI、晶片相關的大量職缺,希望借助國際人才刺激技術進步;另外,近年華為也投資了曾被美國指控竊取商業機密的晉華集成電路,帶著他們重新啟動生產;而封測廠渠梁電子也為華為的需求擴廠準備當中。

《日經亞洲》指出,在中國政府的幫助下,華為及其合作夥伴在北京、青島、深圳等諸多地點設立半導體製造及組裝廠房,總投資上看4,000億人民幣。

華為恐突破封鎖,《晶片戰爭》作者估美國將加強制裁

不過,隨著華為出現突破封鎖的曙光,美國也可能採取進一步的措施。「這代表像華為這樣的中國企業,有著充足的創新能力。」《晶片戰爭》作者克里斯.米勒(Chris Miller)認為,「我認為這也可能會加劇美國是否加強對中封鎖的討論。」

事實上,美國近年已經不斷加強對中國的封鎖措施,好比說去年宣佈禁止高階AI晶片輸入中國,導致輝達緊急開發符合禁令規範的A800晶片。美國也持續遊說盟友加入對中國的科技封鎖,例如日本今年7月生效的一項禁令,限制了23項與半導體有關的材料與設備出口。

荷蘭在在美國長期的遊說下,頒布了於今年9月生效的半導體設備出口禁令。半導體設備大廠艾司摩爾透露,目前他們還能夠持續供應DUV(深紫外光)設備至年底,預計明年開始就無法再賣給中國客戶。

華為即將突圍的消息,很可能引發中美科技戰的白熱化。且由於美國的制裁,高通、英特爾等晶片大廠在中國的銷售也將受到打擊,隨著中國加強對半導體的投入,儘管先進製程短時間無法追趕,成熟製程的產能勢必將隨產業發展逐漸擴大──這些較落後的技術,也是現在美國公司唯一被允許賣給中國的。

延伸閱讀:華為Mate 60 Pro、三星摺疊手機對決iPhone15!果粉可能變心?能救手機買氣?

資料來源:華盛頓郵報BloombergNikkei Asia

關鍵字: #華為 #半導體
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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