【圖解】中國半導體默默布局,自製設備會成科技戰最大破口?3張圖解密新競爭態勢
【圖解】中國半導體默默布局,自製設備會成科技戰最大破口?3張圖解密新競爭態勢

美國為了遏止中國晶圓廠跨入高階製程,全力阻斷高階製程設備輸出到中國。具體地說,管制16/14奈米(含)以下邏輯晶片的設備,以及DRAM在18奈米(含)及以下的設備,NAND快閃記憶體128層(含)以上的製程設備,這些高階設備皆須需取得美國商務部核准,方可出口到中國。

這些嚴格的管制措施,不僅針對美國半導體設備生產商,同時也要求荷蘭、日本等國半導體設備生產商,共同遵守。

除了管制先進製程設備外,「成熟製程」的設備仍可對中國輸出。中國為了厚植半導體產業的製造能力,一方面 積極增建晶圓廠 ,一方面 發展自己半導體產業的生態系,其中自製半導體製程設備是重中之重

中國積極布局半導體產業生態系

根據國際半導體產業協會(SEMI)統計,2023年中國是全球半導體設備的最大市場,2023年中國半導體設備的銷售金額高達366億美元,較2022年增加29%。

第二名是韓國,2023年韓國半導體設備的銷售金額達199億美元,較2022年減少7%。台灣在歷經2019~2022年四年的成長後,2023年半導體設備的銷售金額達196億美元,較2022年減少27%,居全球第三。

中國2020年半導體製造設備的銷售金額達187.2億美元,2021年半導體製造設備的銷售金額達296.2億美元,2022年半導體製造設備的銷售金額達282.7億美元,2023年半導體設備的銷售金額高達366億美元。這4年來除了2022年小幅衰退外,每年皆大幅成長,顯示中國積極蓋晶圓廠建立產能。

2023年到2027年間,中國將有41座晶圓廠投產,其中12吋廠有34座,8吋廠有7座,規模宏大。無怪乎美國、歐盟開始擔憂中國成熟製程產能過剩,將造成市場供過於求的擔憂。

面對美國對中國半導體產業的強力管制,中國積極建立自己的半導體產業生態體系,製程設備的自製率成為重要的觀察指標。

全球半導體設備廠商排名Top 5

先從全球市場來看,2023年全球半導體設備銷售金額高達1,063億美元,中國市場占34.4%。統計2023年全球半導體設備廠商前五名如下:

第一名是荷蘭的ASML,營業額高達276億歐元 (約299億美元),年成長率高達30%。ASML的微影機獨霸全球,尤其是EUV(極紫外光)微影機是全球唯一的供應商,高階DUV(深紫外光)微影機,ASML幾乎獨占市場。

美國管制EUV以及高階DUV出口到中國,掐住中國發展先進製程的「任督二脈」,中國自製高階微影機,成為最重要的目標。

ASML 極紫外光刻機
ASML 極紫外光刻機
圖/ ASML官網

排名第二的是美國的應用材料(AMAT),2023會計年度營業額達265.2億美元,年成長率達2%。應用材料主要的產品為CVD、PVD等薄膜沉積設備、離子注入、蝕刻、快速熱處理、化學機械研磨(CMP)等設備。

全球第三大半導體設備公司為科林(Lam Research),2023年營業額約174.3億美元,年成長率1.16%。科林主要產品為刻蝕設備、薄膜沉機設備、去膠及清洗設備、鍍銅設備等。

第四名是日本的東京威力科創(TEL),2023會計年度營業額達1.8305兆日圓(約122億美元),較2022年衰退17.1%,居全球第四。TEL主要產品為塗布/顯像設備、熱處理成膜設備、CVD、刻蝕設備、清洗設備、測試設備等。TEL是全球塗布設備的龍頭。

東京威力科創
東京威力科創
圖/ 邱品蓉攝影

美國科磊(KLA),2023會計年度營業額為104.96億美元,年成長率13.9%,排名全球第五。科磊主要產品為光學、電子檢測設備、缺陷檢測、CD量測、膜厚量測等設備。

對比之下,我們看看中國2023年前五大半導體設備公司。

北方華創 2023年營業額達人民幣220.79億元(約30.6億美元),年成長率50.3%,為中國營業額最高的半導體設備公司。北方華創主要產品為蝕刻、沉積、清洗等設備。

中微半導體 2023年營業額為人民幣62.6億元(約8.67億美元),年成長率32.1%,排名第二。中微半導體的主要產品為蝕刻、沉積等設備。中微的電漿蝕刻機從65奈米、14奈米、7奈米到5奈米,已經被一線半導體大廠採用,主要客戶有台積電、SK-海力士、聯電、中芯、長江存儲等。

盛美上海 2023年營業額為人民幣36.5億元(約5.06億美元)~ 42.5億元(約5.89億美元),年成長率27%~45%,排名第三。主要產品為半導體清洗設備、半導體電鍍設備、立式爐管設備及先進封裝濕式設備等。

拓荊科技 2023年營業額為人民幣26億元(約3.6億美元)~28億元(約3.88億美元),年成長率52.4%~64.2%,排名第四。主要產品為PECVD、ALD、SACVD及HDPCVD等設備。

華海青科 2023年營業額為人民幣23億元(約3.19億美元)~27億元(約3.74億美元),年成長率39.5%~63.8%,排名第五。主要產品為CMP設備、减薄設備、清洗設備、供液系統、末後測量設備等。

由此看來,中國半導體設備公司的營業額規模,尚無法與國際大廠比擬。即使產品已可進入最先進製程的中微半導體,2023年營業額僅達應用材料的3.3%左右,由此可見,中國半導體廠仍需大幅依靠國外廠商的設備,「自給自足」之路仍很遙遠。

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值得一提的是,上海微電子裝備 公司是中國開發、製造微影機的主要公司,儘管之前不少媒體報導該公司,可望在2022年左右生產28奈米微影機。如果能順利生產,則中國在微影機生產將可邁入新的境界,受制於ASML、Nikon等國外微影機生產商的「管制」將可減輕,發展出自己的系統。

可惜的是,目前尚未看到上海微電子裝備生產的「浸潤式微影機」。不過千萬別低估中國開發出自己高階半導體製程設備的能力,假以時日,中國廠商有可能建立自己的半導體製程設備生態系統,屆時全球半導體市場可能別有一番新的競爭態勢。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #半導體產業
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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