觀點|半導體關稅7月底開牌!川普拚「美國製造」誰是最大輸家?4大QA一次解答
觀點|半導體關稅7月底開牌!川普拚「美國製造」誰是最大輸家?4大QA一次解答

美國商務部於2025年4月1日啟動232條款調查,以判斷「半導體」、「半導體製造設備」及其延伸產品對美國國家安全的影響。這項調查是援引1962年《貿易擴張法》第232條款,該條款允許美國總統以「國家安全」為由課徵關稅。

美國商務部正在對進口半導體進行國家安全調查,調查範圍涵蓋「矽晶圓」等晶片零組件、「晶片製造設備」及「含有半導體的下游產品」。 預估此項調查可能在7月底前完成,川普可能隨即發布半導體關稅。

川普對半導體課稅的目的,是希望藉由關稅壓力,促使廠商將生產基地移回美國,達成美國在地化生產的目標。

川普的目標已經人盡皆知,因此現在值得追問的是,重振美國製造的代價到底有多大?對全球半導體供應鍊,又有何具體衝擊?

Q1:為何對「半導體」課稅是兩面刃?

從課徵關稅角度出發,對「晶片製造設備」、「矽晶圓」、「晶片」及「晶片零組件」課稅較為單純,而對「含有半導體的下游產品」課稅則較為複雜。

原因1:關稅矛頭指向美國自家企業

這是因為晶片為「中間財」(Intermediate Goods),是不會直接進入消費市場的產品。因此,對晶片課稅,宛如對鋼、鋁等原物料課稅,消費者不易直接感受到衝擊。

2024年美國半導體市場的規模為1,951億美元,假設60%由國外進口,則約有1,171億美元的半導體會被課徵關稅。 然而,從國外進口到美國的半導體,很有可能超過六成是美國公司的產品。

例如,英特爾有不少晶片在馬來西亞封裝測試,然後再出口到美國;高通、博通、輝達、超微等公司的產品也大多在海外生產。 因此,美國若對晶片課稅,估計超過70%的關稅將落在美國公司的產品上。

英特爾intel 貼紙
美國若對晶片課稅,估計超過70%的關稅將落在美國公司的產品上。圖為內含Intel晶片的筆電。
圖/ shutterstock

原因2:下游產品衝擊範圍廣大

「含有半導體的下游產品」範圍甚廣,因為幾乎所有電子產品皆含有半導體,從手機、電腦、電視、各種家用電器到汽車、飛機、船舶等,幾乎所有現代化設備都離不開半導體。

例如,在各類產品的總成本中,半導體的成本佔比如下:固態硬碟高達90%,資料中心伺服器約81%,筆記型電腦與高階智慧型手機約60%,平板電腦約58%,電玩主機則約70%。由此可見,半導體在許多電子設備的成本結構中佔比甚高。

值得一提的是, 電動車的半導體成本約占整體成本的6%,燃油車則約5%,比例看似很低,不過因汽車單價高,車用半導體的總價值仍相當可觀。

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特斯拉的 Model Y,2025年1-4月全球銷售量達24.3782萬輛,高居全球最暢銷的電動車。
圖/ Telsa官網

Q2:半導體關稅為供應鏈提供了什麼風險?

從產業供應鏈來看,IC設計公司委託晶圓代工廠製造晶圓,完成的晶圓再交由客戶指定的「封裝測試廠」進行封測,成為最終成品。這些半導體成品(晶片)會售予系統公司,組裝成終端產品後,再銷售給客戶。

以輝達的AI伺服器供應鏈為例,其晶片設計完成後交由台積電代工生產。由於AI晶片需要CoWoS高階封裝,這部分也一併委託台積電處理。完成後的輝達AI晶片會交由鴻海、緯創、廣達等電子專業製造服務(EMS)公司組裝成AI伺服器,再交付給終端客戶。

若EMS在美國以外的地區組裝AI伺服器,之後出口至美國交付客戶,則會面臨兩項關稅: 一是「對等關稅」,另一是「半導體關稅」。

舉例而言,一部價值100萬美元的AI伺服器,若在越南組裝並出口到美國,則須繳納20萬美元的對等關稅,以及25萬美元的半導體關稅(假設稅率為25%)。

在此情況下, 半導體將面臨雙重課稅(對等關稅 + 半導體關稅),因此半導體關稅或許能扣除對等關稅的部分。

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NVIDIA的產品在設計完成後,會委託台積電代工生產,再交由鴻海等製造並組裝成AI伺服器;圖為黃仁勳介紹Grace Blackwell NVL72。
圖/ NVIDIA

Q3:台積電在半導體關稅海嘯第一排?

美國公司約占全球半導體市場營收的52%,對半導體課稅將加劇美國公司的負擔。無差別地對所有半導體課稅,將無法達成吸引半導體公司到美國設廠的目標。因此,美國在對半導體課稅時,可能會針對晶圓的生產地點,以及由哪一家公司生產而做出「區別待遇」。

倘若晶片的晶圓是由位於美國的晶圓廠所生產,則該晶片可能得以豁免半導體關稅,或適用極低的稅率。舉例而言,高通在台積電亞利桑那州廠生產的晶圓,即便在海外封裝測試後再進口到美國,也可能豁免半導體關稅,或僅課徵極低的關稅。

台積電承諾在美國投資1,650億美元,因此美國政府對台積電可能有些「優待」。對於在台積電台灣晶圓廠生產的IC,美國政府或許會課徵較低的半導體關稅。

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台積電承諾在美國投資1,650億美元,因此美國政府對台積電可能有些「優待」;左為川普,中間為魏哲家。
圖/ 白宮

Q4:半導體關稅對美國有何影響?

由於半導體在產業鏈中產值巨大,對「含有半導體的下游產品」課稅,將會提高終端產品的價格。單是「對等關稅」就足以推高終端產品的價格,智慧型手機、筆電等產品的售價勢必上漲, 若再加上半導體關稅無疑是雪上加霜,將導致電子產品價格持續攀高,進而使市場規模萎縮,影響半導體市場的成長。

這對輝達、高通、博通、英特爾、美光、德州儀器等半導體公司而言,都不是好消息,而這也是台積電最擔心的事。

川普政府或許會沾沾自喜,誇耀啟動對等關稅後,美國已收到數千億美元的關稅收入。然而,這種以鄰為壑、破壞長久以來遊戲規則的做法終將反噬。 亦即,超收的關稅將推高美國物價,為美國經濟發展蒙上陰影。

由於供應鏈自今年年初起,已在美國建立了大量庫存,因此能讓大部分商品在美國境內維持價格穩定。然而,待這些先前建立的庫存消化殆盡後,美國物價將顯著上漲,進而影響美國經濟。

美國是全球半導體產業的龍頭,對半導體產業鏈課稅將壓抑電子產品的需求,最終受害最深的將是美國自家的半導體公司。

延伸閱讀:川普第二波關稅信來了!8國中招「最高被收50%」:一表看懂各國稅率,台灣何時揭曉?
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責任編輯:李先泰

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

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提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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