「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%？|數位時代 BusinessNext

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。

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。

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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。

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

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。