【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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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #半導體產業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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