觀點|台積電獨霸!年營收碾壓3大純晶圓代工廠:中芯、格羅方德⋯如何夾縫求生?
觀點|台積電獨霸!年營收碾壓3大純晶圓代工廠:中芯、格羅方德⋯如何夾縫求生?

在川普「關稅大戰」的威力尚未展開前,全球四大「純晶圓代工廠」的經營績效值得我們追蹤,並且預估之後的表現。

全球四大純晶圓代工廠為 台積電、中芯國際、聯電及格羅方德 (GlobalFoundries) ,因為三星電子不是純晶圓代工廠,因此沒將之列入。

從營收來看,台積電遙遙領先其他三家代工廠,不在同一等級。

台積電2024營收:900.8億美元

2024年台積電營收為900.8億美元,較2023年的693億美元,成長30%;稅前淨利達432.57億美元,較2023年的301.28億美元,成長43.6%。

無怪乎川普之前大呼「它們」(指台積電)很有錢,執意要台積電在美國增加投資興建更多的先進製程晶圓廠。

中芯國際2024營收:80.3億美元

中芯國際2024年營業額達80.3億美元,較2023年的63.22億美元,成長27%,表現不錯,不過營收數字與台積電差一個數量級。

中芯2024年淨利為4.93億美元,較2023年的9.03億美元衰退45.4%。

中芯在營業額顯著成長下,獲利卻大幅衰退,一般推測可能是以7奈米先進製程支援華為的手機晶片、AI晶片,因良率不佳拖累中芯獲利。

華為mate70.jpg
華為的手機晶片、AI晶片,因良率不佳拖累中芯獲利。
圖/ 華為

聯電國際2024營收:71.47億美元

聯電2024年營業額達71.47億美元,較2023年的68.47億美元,成長4.4%,營收表現不佳。

聯電2024年稅後淨利為14.53億美元,較2023年的18.77億美元衰退22.6%。營收雖然成長,但是獲利衰退可能是新建的產能,在2024年開始攤提折舊。

格羅方德2024營收:67.5億美元

格羅方德2024年營業額達67.5億美元,較2023年的73.92億美元,衰退8.7%,營收表現不佳。值得注意的是格羅方德的營業額與聯電相差不多。

格羅方德2024年稅後淨利為8.7億美元,較2023年的12.51億美元衰退30.5%。

由此可見, 二線廠(中芯、聯電、格羅方德)在2024年營收、獲利、成長等表現,與台積電比較,不僅數量差一個數量級,而且成長不佳,與台積電氣勢如虹的表現不可同日而語。

不怕關稅重拳!台積電一騎絕塵

今年第一季在困擾全球的「川普對等關稅」尚未發威下,台積電仍領袖群倫,一騎絕塵。

台積電2025Q1:營收255.3億美元

台積電2025年第一季營收達255.3億美元,較2024年第四季的268.8億美元,微幅衰退5%,主要的原因是季節性的營收慣性。與2024年第一季188.7億美元相較,則大幅成長35.3%。

台積電今年第一季獲利達109.96億美元,較2024年第4季的116億美元衰退5.2%,較2024年第一季的71.8億美元大幅成長53.1%。如以新台幣計,則淨利季成長為-3.5%,年成長為60.3%。

中芯2025Q1:營收22.47億美元

中芯今年第一季營收達22.47億美元,較2024年第四季的22.07億美元,微幅成長1.8%,較2024年第一季的17.5億美元成長28.4%,表現良好。

中芯今年第一季淨利達1.88億美元,較2024年第4季的1.08億美元,成長74.1%,較2024年第一季的0.72億美元成長161.1%。

中芯獲利能夠大幅成長,主要是基期低,另一方面可能是因7奈米先進製程良率顯著提升,之前「虧本」支援華為等中國廠商的高階製程,利潤已經有大幅的改善。

聯電2025Q1:營收17.8億美元

聯電今年第一季營收達17.8億美元,較2024年第4季的18.42億美元,衰退3.4%,較2024年第一季的17.1億美元成長4.1%。

聯電今年第一季淨利達2.39億美元,較2024年第4季的2.61億美元,衰退8.4%,較2024年第一季的3.22億美元衰退25.8%。主要原因為消費電子、通訊及個人電腦市場沒有顯著成長,加上新建產能加入,導致產能利用率不佳,且加入折舊,使獲利衰退。

羅格聯電.jpg
聯電與格羅方德,2025年初曾傳出合併消息,後被證實無此計畫。
圖/ Google

格羅方德2025Q1:營收15.9億美元

格羅方德今年第一季營收達15.9億美元,較2024年第4季的18.3億美元,衰退13.1%,較2024年第一季的15.49億美元成長2.6%。

格羅方德今年第一季淨利達1.89億美元,較2024年第4季的2.56億美元,衰退26.2%,較2024年第一季的1.74億美元成長8.6%。

總結:中芯靠本土市場崛起,聯電可靠特殊製程避流血競爭

第一季是晶圓代工廠季節性營收的低點,台積電、聯電及格羅方德的營業額,皆較上一季小幅衰退(格羅方德衰退幅度較大)。

中芯今年第一季的表現則十分搶眼,營收、獲利雙雙較2024年第4季成長,令人刮目相看。

中芯主要的營收來自中國客戶,今年第一季中國客戶營收占比高達84.3%,美國客戶為12.6%,歐洲亞洲客戶僅3.1%。由此可見中芯依賴中國市場之深。

聯電今年第一季的營業額較中芯低,所幸獲利仍較中芯高。聯電將來在成熟製程的發展,可能會朝特殊應用製程,以差別化的技術避開中國晶圓代工廠的競爭。

延伸閱讀:Vibe Coding時代,AI寫的程式誰把關?CodeAnt用「AI審AI」打進YC,拿下逾6千萬募資!

責任編輯:李先泰

往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓