台積電2奈米量產在即!未來5年「73兆元終端產品」都要用它:這班供應鏈列車都有誰?
台積電2奈米量產在即!未來5年「73兆元終端產品」都要用它:這班供應鏈列車都有誰?

「客戶對二奈米的需求,強勁到做夢也想不到(Never dream about it)。」去年10月,台積電董事長魏哲家大膽描述今年下半年即將量產的二奈米,市況超乎預期。

台積電下半年即將在新竹與高雄量產的二奈米,預計在5年內將驅動全球約73兆元的終端產品價值,不僅揭開台積電年營收上看3兆元的序曲,這波升級,更是讓台廠供應鏈加上飛升馬力,材料、設備、廠務/工程、檢測、先進封裝五大家族再升級。

當時外界且信且疑,因為那時市場正擔憂討論著AI是否泡沫化,半導體上行週期還能有多久?況且三奈米單片晶圓價格已達2萬美元,更高價的二奈米,客戶當真買單?

隨後數月,二奈米進度訊息,默默穿插在台積電加碼投資美國1千億美元、川普對等關稅議題之中,直到4月中旬美國超微(AMD)董事長蘇姿丰,奔赴台灣大學演講途中的驚人之語,揭開二奈米熱烈景況。

「超微新一代伺服器處理器,代號Venice,已經完成二奈米投片(tape out)。」蘇姿丰愉快表示與台積電完成合作里程碑。

首發消息一出,聯發科、高通、微軟、Meta等IC設計大廠,隨即傳出跟進二奈米,預計將用於資料中心、超級電腦、手機等高端產品之中。

再加上先進製程最大客戶、吃掉產能5成的蘋果,預計其二奈米晶片,將內載於明年發售的iPhone 18與MacBook Pro筆電。

最先進製程的老客人、新朋友紛紛上車,二奈米需求之強勁,果然做夢也想不到般地實現了。

台積電2024年全年營收高達2兆8943億新台幣,相較2014年7628億元,10年成長2.79倍;毛利率也從49.5%上升至56.1%。今年上半年台積電再往上衝,半年營收達1兆7730億元,年增約40%。

探究台積電的成長主要動能,其中每兩年完成一次節點推進的先進製程,厥功甚偉。這股龐大豐沛的新製程商機,同步拉動供應鏈技術升級、營收成長。

「其實每次進入新製程節點,晶圓廠都會有配方、步驟等改變,供應商會有小輪動,因此製程變化、能不能符合晶圓廠需求,是影響供應商誰上誰下的關鍵。」一位與台積電合作逾30年的供應鏈老將表示。

供應鏈觀察,二奈米製造所需時間與步驟比以往更多,提升製程效率更為重要,而且電晶體非常細小,潔淨度、設備精度更具挑戰,帶動各種設備、製程材料配方必須跟進調整,「挑戰也正是商機所在。」打入二奈米的供應商不約而同地說。

例如,因為步驟變多,需要CMP(化學機械研磨)層數增加,增加鑽石碟用量,帶動中砂躍升;同時再生晶圓用量劇增,昇陽半導體、中砂、辛耘營收往上;提供光罩傳輸盒的家登、零組件更換的天虹等耗材商,供應數量也可望增加。

又如提升製程效率,協助薄膜沉積速率提升10倍的矽乙烷,由台特化供應;防止顯影後光阻圖形坍陷的表面改質劑,由新應材研製。

此外,在二奈米潔淨度要求更高的情況下,世禾的精密清洗設備,漢辰可控潔淨的離子植入機,成為少數打入先進製程的台製設備。

擅長微汙染防治的華景電、凱諾、創控,深入協助把關潔淨度,檢測分析、自動化、系統布建方式等也都有變化。可以說,隨著台積電先進製程的推進,整個二奈米供應鏈商機也風生水起,顯得生機勃勃。

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本文授權轉載自今周刊

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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