台積電市值一度破20兆,狠甩三星、英特爾!一文拆解:護國神山的36年追趕之路
台積電市值一度破20兆,狠甩三星、英特爾!一文拆解:護國神山的36年追趕之路

今(8)日台股開盤再傳好成績,台積電開盤最高即攻上 796 元,又寫下歷史新高價,市值也一度衝破 20 兆元,飆到 20.64 兆元。

台積電目前市值為全球第十,先前已經超車特斯拉。以今日最高價 796 元推算,約等同 6554 億美元,持續居於博通 之上。

這條追趕道超車對手的路,台積電走了36年,究竟做對了哪些事?

根據《財訊》雙週刊報導,等了36年,2023年時,台積電終於超越英特爾、三星電子,成為全球營收最高的半導體公司。

這一刻對台積電深具意義,因為營收是衡量一家半導體公司影響力的關鍵指標。雖然台積電在2017年時市值就曾超越英特爾,2021年時市值開始超越三星電子,但2021年時,台積電的營收仍小於以製造記憶體為主業的三星電子,也小於以製造處理器為主業的英特爾。

但到了2023年,事情不一樣了!台積電2023年全年營收站上693億美元(約合台幣2兆1千億元),英特爾同期營收為542億美元(約合台幣1兆6千8百億元),三星電子2月6日公布,2023年全年營收為258.94兆韓圜。

分析師估計,三星電子的半導體部門2023年營收約為509億美元(約合台幣1兆5千億元)。

台積電成為2023年全球營收最高的半導體公司,主要是因為這一年,包括台積電在內,所有公司都因為手機、筆電庫存水位高,總體經濟需求不振,地緣政治動盪等大環境影響,但台積電以純晶圓代工模式運行,客戶生產的產品種類相加,比三星和英特爾更廣。

相較之下,三星因為記憶體供過於求,營收大幅下滑,英特爾則受到AMD等競爭對手侵蝕資料中心市佔率,加上筆電和PC需求不振,英特爾銷售處理器為主的營收也難以大幅成長。

台積電從草創到世界第一之路,突顯商業模式的重要性。 因為在90年代,由葛洛夫所領軍的英特爾叱吒半導體產業,以整合元件製造商模式(IDM)開創了微處理器的時代;更在1992年擊敗日本NEC成為全球最大的半導體製造商。

然而,《財訊》雙週刊指出,1987年台積電正式成立,以晶圓代工模式進入全球半導體市場,雖然針對不同半導體製程進行研發,且每年大舉的資本支出投入研發與先進製程技術,但絕不推出自己的產品,專心服務客戶,和主要生產自有產品的IDM模式大不相同。

三星則相反,除了強攻記憶體製造,同時走上下游整合之路,從記憶體做到手機、電視,賣一次產品三星從零組件到整機都可以賺錢。但三星在晶圓代工業務遇到挑戰。雖然從李健熙時代就想要經營晶圓代工事業,儘管2014年三星曾經搶下蘋果訂單,但同樣一款iPhone 6手機,搭載台積電版本晶片的iPhone竟比三星版性能更加出色,讓蘋果最後將訂單轉向至台積電,從此蘋果都將晶片代工訂單獨家交給台積電。

英特爾自1995年至2020年,長期佔據全球半導體營收龍頭的地位 ,主因是英特爾在個人電腦CPU擁有高市佔率,不過,2018年開始英特爾面臨AMD威脅;AMD執行長蘇姿丰(Lisa Su)以精明幹練聞名,她不惜支付解約金,和原本負責製造AMD處理器的晶圓代工廠美國格羅方德(GF)解除合約,於2018年改委託台積電代工。自此,AMD在台積電技術支持之下,在CPU市佔率快速成長,讓英特爾芒刺在背。

2020年全球歷經本世紀最嚴重的新冠肺炎疫情,帶動遠距工作與生活的模式。尤其,PC、NB等需求因此大增,但不久就出現庫存居高不下的狀況。以至於2022年第二季開始,整體市況反轉向下。

從營收變化來看,很清楚可以看到三星與英特爾的營收在2021年見高點之後,就出現下滑走勢,主要是因這二家業者營收相當依賴原有的記憶體和處理器產品。

反觀,台積電在過去這十年,除了為最大客戶蘋果生產晶片,同時也開始布局高速運算(HPC)、車用電子等,得以分散過度集中於消費性電子產業,營收來源更見分散靈活。

尤其,近二年生成式AI商機崛起,對於高速運算與繪圖晶片(GPU)需求強勁,然而,這些高階晶片製造都離不開台積電先進製程,以及後段CoWoS先進封裝,加上台積電龐大的產能,也讓Nvidia與AMD二大IC設計公司非常依賴台積電。由於AI晶片需求出現,加上手機晶片庫存持續下降,讓台積電在2023年營收站上全球半導體龍頭。

根據韓國媒體 BusinessKorea報導指出,從每年的年終市值差距來看,自從三星在2020年底以市值為5008億美元,領先台積電市值的4881億美元,兩者差距127億美元之後,2021年的年終市值,三星就開始被台積電所超越,當年台積電領先約1338億美元。到了2022年,台積電市值領先的金額來到933億美元。2023年終市值,台積電則是領先了三星達1378億美元。

根據《財訊》雙週刊報導,蘋果、輝達、超微、聯發科、高通及英特爾等五大客戶,今年將會大量採用台積電3奈米製程,台積電總裁魏哲家在日前法說會指出,台積電3奈米製程技術無論在PPA(效能、功耗及面積)及電晶體技術,都是業界最先進的技術;且今年3奈米營收比重也會從2023年6%成長至15%。

台積電2023年成為世界最大半導體公司後,股價在農曆年後以709元跳空大漲開出,僅差1元即達漲停價位,不僅突破前高688元,同時總市值也躍上新台幣18.3兆元。

這代表晶圓代工模式效率優於對手,台積電將持續拉高和競爭對手三星與英特爾的距離。相信未來不論是在先進製程的進展或是營收獲利及市值等,台積電的領先地位短期之內難以撼動。…(更多精彩內容,詳見《財訊》雙週刊)

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本文授權轉載自:《財訊》雙週刊

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #台積電(tsmc)
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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