【觀點】台積電憑何獲封最強?一次解密全球佈局:英特爾、三星⋯與台積電差了多遠?
【觀點】台積電憑何獲封最強?一次解密全球佈局:英特爾、三星⋯與台積電差了多遠?

2025年3月,川普政府援引《CHIPS法案》追加1000億美元投資,強力要求台積電加速在亞利桑那州建廠,目標是到2030年將其美國產能提升至全球總量的25%。

這不僅是對台積電技術霸權的顧慮,也凸顯了西方對台灣半導體供應鏈安全的焦慮,尤其是在2024年中國軍機侵入台灣空域達1700次的背景下,台灣作為半導體的重要輸出國,確實掌控著全球科技產業的重要命脈。

與此同時,台積電近年積極布局全球,從日本熊本到德國德勒斯登,試圖在供應鏈分散的趨勢中鞏固其領導地位,同時也為因應來自各國政府與上下游廠商的壓力。

從競爭者交度來看,三星(Samsung)、英特爾(Intel)與中國的中芯國際(SMIC)都正以各自策略緊追不捨,全球半導體市場的版圖正在發生變化。

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川普與台積電魏哲家。
圖/ 白宮

台積電何以稱霸?領先競爭者多少?

台積電能坐穩半導體龍頭寶座,可不只是因為它能把晶片做得超小,雖然這已經很厲害了,但更厲害的是,它在「良率」(Yield Rate)和封裝技術上的表現,簡直就遙遙領先競爭堆手。

先來說說這個「良率」,簡單講就是一片晶圓做出來的晶片,有多少是完美無瑕的,能直接銷售給買方。

2024年,台積電的3奈米製程良率高達90%,遠遠甩開三星的70%和英特爾5奈米製程(相當於台積電的3奈米)的50%。

這差距有多大?想像一間烘焙店在烤餅乾,台積電烤100塊能吃90塊,三星只能吃70塊,英特爾更慘,只剩50塊能入口。這種成績靠的是什麼?台積電把製成細分到每一個環節都極度精密,每個步驟都準到不行,幾乎不浪費一丁點材料。

再來是封裝技術,這可是台積電的另一個「大招」。當晶片已經縮到不能再縮的時候,怎麼辦?答案是「異質整合」(Heterogeneous Integration),也就是不硬擠,而是換個方式把不同晶片聰明地組合起來。

台積電的「晶片堆疊」技術CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)就像搭積木,把好幾顆晶片疊成一座小高樓,既能塞下更多功能,又解決了散熱和訊號慢吞吞的問題。

舉個例子,輝達(NVIDIA)的H200晶片就靠這招變得超強,預計2025年出貨量會衝高40%,這可是AI界的熱門產品!還有「晶圓級封裝」(FOWLP),像是把晶片塞進一個奈米級的小盒子,不僅整齊有序,還節省空間,讓整體性能更上一層樓。

台積電工程師示意圖.jpg
半導體工程師示意圖。
圖/ Grok生成

台積電把這些技術整合進它的3D Fabric平台,靈活得像是晶片界的變形金剛,比三星的2.5D封裝和英特爾的Foveros還要好用。不意外,像蘋果、AMD這些大客戶都愛得不得了,幾乎把台積電當成自家廚房,點單點到手軟。

至於最大的競爭對手:韓國的三星,則是採取「一條龍」(IDM)模式,自行設計與製造晶片,其GAA技術雖搶先量產,但良率瓶頸限制了競爭力。

近年屢走下坡的英特爾,則轉向「內部代工」(Foundry)模式,推出RibbonFET(GAA變體)與PowerVia(背面供電技術),試圖重奪市場,但量產時程預計推遲至2026年。

中芯國際受美國設備禁令影響,僅能依賴DUV技術勉強實現14奈米製程,難以進入高端市場。相比之下,台積電專注「純代工」(Pure-Play Foundry)模式,聚焦製造而非設計,憑藉技術與客戶生態的優勢穩坐龍頭。

上中下游一把抓,解密台積電半導體技術拼圖

如果要從大局來看,半導體產業其實是一個相當複雜的生態系統,涵蓋上游設備與材料、中游晶圓製造以及下游設計與應用。

上游 :荷蘭ASML的EUV光刻機是製程核心,2024年出貨60台,台積電搶占近40%份額。美國應用材料(Applied Materials)提供CVD與PVD設備,精準沉積奈米級薄膜。

日本東京威力科創(TEL)的乾式蝕刻技術則確保圖案精度。材料方面,德國默克的光阻劑與美國杜邦的高純度矽晶圓構成晶片製造的基礎。

中游 :台積電憑藉EUV與封裝技術領先,三星與英特爾在技術創新上緊追不捨,中芯則因設備限制落後。

下游 :輝達的GPU與AMD的Zen 5 CPU依賴台積電的3奈米與4奈米製程,蘋果M系列晶片效能提升40%。相比之下,華為麒麟晶片受限於14奈米技術,難以競爭。

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台積電在美國亞利桑那州鳳凰城的 Fab 21 廠第一期工程耗時五年,但據《日經亞洲》報導,台積電期望後續廠房建設速度能縮短至兩年。

從一方之霸成地緣政治籌碼,台積電能否繼續下好棋?

台積電憑藉EUV製程、高良率與先進封裝技術,構築了科學與產業的雙重堡壘,但這座「護國神山」的未來,正被地緣政治的風暴考驗。

美國將半導體視為戰略資產,不僅透過《CHIPS法案》強勢要求台積電赴美擴產,更試圖重塑全球供應鏈格局,降低對亞洲單一地區的依賴。這背後的隱憂顯而易見:台海緊張局勢加劇,讓輝達、AMD等客戶的AI命脈岌岌可危。

然而,美國的壓力是一把雙刃劍:台積電雖獲得巨額補貼與訂單,卻得面對高昂的海外建廠成本與技術外洩隱患,這也讓台灣內部對「西進」策略的分歧日益加深。

地緣政治的影響可能遠不止於此,美國對中國的技術封鎖,試圖將半導體供應鏈「去中化」,間接推動台積電將產能分散至日本、歐洲等地,以應對潛在的斷鏈風險。

這一趨勢可能重塑台積電的全球布局:熊本廠的4奈米產線瞄準亞太市場,德勒斯登的12奈米廠則鎖定歐洲汽車產業,未來甚至可能在東南亞或印度另尋找新據點。

然而,分散化帶來的挑戰不容小覷:海外工廠的運營成本與技術整合難度,加上恐怕沒有人能取代台籍工程師的賣命程度……,都可能削弱台積電原本集中於台灣的競爭優勢。

與此同時,其他國家的動作也在加速半導體版圖的多極化。

三星在南韓與美國擴廠,試圖搶占中高端市場;日本投入巨資研發2奈米技術,意圖復興本土產業;中國則在低階市場尋求突破,逐步縮小與領先者的差距。

對台積電而言,這場競賽不再只是技術的較量,而是如何在政治博弈與供應鏈穩定間找到平衡。

未來的半導體產業,可能從「台灣中心」轉向多點開花的局面,而台積電能否在這場從奈米雕刻到量子競賽的賽道上,守住其霸主地位;抑或在全球壓力下轉型為更分散的技術巨頭,充滿著不確定性與來自地緣政治的風險。

(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:溫偉軒

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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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