「A14是振奮人心的技術!」台積電拚2028量產:張曉強為何看好年成長將超越10%?
「A14是振奮人心的技術!」台積電拚2028量產:張曉強為何看好年成長將超越10%?

晶圓代工龍頭台積電5月15日於新竹召開2025年技術論壇台灣場,聚焦於最新技術進展、市場展望與擴產計畫等議題。

台積電全球業務資深副總經理暨副共同營運長張曉強談及 最新的A14製程節點,計畫於2028年量產,並預期2025年半導體市場「動盪但健康」,全年產值成長將超過10%。

在今天的活動中,作為來賓的聯發科技總經理暨營運長陳冠州,亦針對AI趨勢發表觀察。

《數位時代》以下盤點本次技術論壇重點精華:

重點1:A14計畫2028量產,增強智慧型手機AI功能

在4月底率先於美國加州聖塔克拉拉(Santa Clara)舉行的北美技術論壇上,台積電揭露了最新的A14製程(1.4奈米)節點。

張曉強今日指出,A14製程節點是「振奮人心的技術」,和N2製程技術相比, A14的速度提升15%、功率降低30%、邏輯密度增加超過20% ,有助增強智慧型手機的內建AI功能;並將採用新的「NanoFlex Pro」技術,以實現更高的效能、能源效率和設計靈活性。

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台積電全球業務資深副總經理暨副共同營運長張曉強預期,今年半導體產值成長將超過10%
圖/ 業者提供

A14計畫將於2028年開始生產,搭載「晶背供電」超級電軌技術(Super Power Rail, SPR)的版本則計畫於2029年推出。

延伸閱讀:白話科技|晶背供電是什麼?概念股有哪些?解析晶圓「埃米戰爭」殺手鐧

A16(1.6奈米)則主要針對訊號路由、供電要求嚴苛的資料中心AI高效能運算(HPC)產品,採用晶背供電技術,計畫於2026年下半年量產。

N2(2奈米)將在今年下半年大規模量產,張曉強提到,2奈米製程受到AI客戶青睞,第一年的新產品流片(New Tape Out, NTO)數量是N5(5奈米)第一年的2倍、第二年的4倍。

至於今年量產邁入第3年的N3(3奈米)製程,在推出後繼續改進形成許多衍生工藝,包括N3E、N3P、N3X等,提供客戶不同選擇,滿足高效能運算、自駕車晶片等需求。台積電先進技術暨光罩工程副總經理張宗生透露, 2025年3奈米產能預期將成長60% 。

重點2:台灣11座廠興建中,台中25廠年底興建、計畫2028量產

近年台積電展開海內外大擴廠,張宗生回顧建廠歷程,從2017年到2020年每年建3座廠,2021年7座、2022年3座、2023年4座、2024年6座,到 2025年則預計興建9座新廠,共涵蓋8座晶圓廠、1座封測廠 ,相較前幾年建廠計畫顯著成長。

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台積電先進技術暨光罩工程副總經理張宗生指出,目前台灣正有11座廠在興建中
圖/ 業者提供

針對國內擴廠進度,張宗生指出,台灣目前正有11座廠在興建中: 新竹4座、台南1座、台中1座、高雄5座 ,其中新竹及高雄為2奈米量產的基地,台中晶圓25廠則將在今年底開始興建,目標2028年開始量產,將採比2奈米更先進的技術,滿足AI及HPC客戶業務成長。

而在海外建廠方面,張宗生提到,為維持全球生產一致性,台積電打造全球製造管理平台,將所有製造知識整合到平台中,包括物料品質、管線配置、設備參數等,確保海外對齊國內標準,不同地點也能即時分享經驗,讓海外晶圓廠良率得以和台灣母廠不相上下。

重點3:2025半導體市場動盪但健康,看好全年成長10%

張曉強在演說中指出,近期雖然市場動盪,不過半導體產業長期走勢,仍由底層的技術工藝發展驅動,他指出2025年半導體市況是健康的,預期今年產值成長將超過10%。他也提及,近期在沙烏地阿拉伯建資料中心,即是因為能源考量,驅動AI成長的就是節能,可觀察到 AI所需的能源效率,每2年能耗約改善3倍 。

近一步從各類別應用來看,張曉強分析,手機、電腦、物聯網等市場成長平緩(mild),並可看到車用領域的自駕功能持續往先進製程推進,例如ADAS(先進駕駛輔助系統)目前大部分採用12奈米及8奈米,未來會更多推進至5奈米、3奈米等製程。而在新興應用領域方面,諸如人形機器人、智慧眼鏡的XR等技術,都需要更多高效能、低能耗的先進半導體技術支持。

對於更長期的展望,外界預估2030年全球半導體業產值將達1兆美元,張曉強表示有相當大的信心達到,並預期到 2030年半導體業的應用佔比,分別為AI HPC(高效能運算)45%,手機25%,汽車15%,物聯網占10%。

重點4:「AI議題絕對是真的!」聯發科陳冠州:大語言模型能力每3.3個月翻倍

聯發科技總經理暨營運長陳冠州以「AI加速」為主題,在技術論壇發表演說,他高呼:「AI議題絕對是真的」,未來幾年將對人類生活產生巨大影響, 資料中心投資也持續在加大,預計2029年將達1兆美元 ,比台灣GDP還要多,其中一半會在矽晶片,很大部分產值來自AI驅動。

陳冠州細數近期AI發展趨勢,其一是 大語言模型能力進展非常快速,每3.3個月能力翻倍 ,語言模型能力從原先對話為主,發展至推理及服務,成為AI代理體驗的基礎,滿足使用者資訊收集、協助訂票等多元需求。

另一個趨勢是,智慧型手機的AI算力持續提升,陳冠州指出, 旗艦手機算力可說是每2年翻倍一次,並預期AI手機至2029年滲透率將達50% 。他也指出,AI代理和各App服務之間需有共通介面,這便是MCP,產業開始在標準化。

對於聯發科優勢,陳冠州認為,聯發科特別的是擁有非常廣泛的產品組合,從邊緣到雲端都有涉足,涵蓋手機、Chromebook、Modem/Wifi、IoT、Gateway、自動化、ASIC資料中心等多元領域。

而在關稅等經濟問題不確定的時代下,陳冠州說,確定的是聯發科會持續投資技術,與合作夥伴的合作也不會停歇,「台積電是最大最深厚的合作夥伴,合作將持續加深,先進製程及先進封裝會不斷合作。」

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責任編輯:李先泰

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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