觀點|看懂台積電的武林:從「一騎絕塵」到多方圍獵,2奈米決戰在2大關鍵
觀點|看懂台積電的武林:從「一騎絕塵」到多方圍獵,2奈米決戰在2大關鍵

台積電今年營收與獲利屢創新高。10月營收達3,674.73億元,創歷史新高;2025年1至10月累計營收達3.1304兆元,年增33.8%。

獲利方面,今年第三季每股盈餘(EPS)達17.44元,為歷史新高;前三季(1至9月)累計EPS為46.74元,也就是說,台積電前三季已賺進4.674個股本,經營績效十分亮眼。

目前台積電在晶圓代工市場領先群倫。今年第二季,台積電在全球晶圓代工市場的市占率高達71%,遙遙領先第二名三星電子的8%。

台積電之所以能交出如此優異的成績,主因在於其3、5、7奈米先進製程技術領先競爭者,幾乎囊括大部分先進製程訂單。

然而,台積電在先進製程市場「一騎絕塵」的態勢,已出現鬆動跡象。

三星追趕中,2奈米製程砍到「香香價」

今年7月27日,特斯拉宣布與三星電子簽訂總金額達165億美元的晶圓代工合約。自2026年起,三星將在美國泰勒市晶圓廠,以2奈米製程為特斯拉生產AI6晶片。

近期傳出,三星以2奈米(SF2)製程生產自家Exynos 2600應用處理器(AP),良率高達60%,一掃過去低良率陰影。

據傳,三星2奈米製程的月產能將在2026年底達到2.1萬片。

目前三星2奈米製程的訂單,除自家與特斯拉外,還包括高通以及中國比特幣挖礦晶片商「比特微電子」與「嘉楠科技」,合計共有五家客戶。與先前3奈米製程相比,三星2奈米的表現大幅改善。

此外,三星將2奈米晶圓代工價格降至每片約2萬美元,以吸引客戶、提升產能利用率。相較之下,台積電2奈米代工價格約每片3萬美元,且傳出每年將上調。如此價差,確實容易讓客戶心動。

倘若三星2奈米製程的良率能持續改善,性能亦同步精進,台積電勢必承受不小壓力。

別忘了英特爾!18A製程良率逼近60%

除了三星在2奈米製程上取得突破之外,英特爾也動作頻頻。

今年8月,日本軟體銀行投資英特爾20億美元;9月18日,輝達投資英特爾50億美元,雙方建立深度合作平台。

之後傳出,英特爾積極爭取蘋果投資,期望建立深度合作。

英特爾獲得輝達投資,主要目的是爭取其晶圓代工業務。雖然短期內輝達不太可能在英特爾下單,但後續發展難料,對台積電仍可能造成不利影響。

台積電最不樂見的是蘋果投資英特爾並改採其晶圓代工服務。若此情況發生,對台積電將是重大負面衝擊。

據傳,英特爾18A製程的良率近期已達約60%。若屬實,競爭力不容小覷,可能爭取到博通、高通、特斯拉、輝達等公司的代工訂單。

台積電真正的護城河是「信任」

台積電能夠囊括3、5、7奈米大部分訂單,且2奈米亦剛開出量產、訂單已被客戶下滿,顯示其代工服務與製程技術足以讓客戶滿意;台積電與客戶間累積的信任並不容易被取代。

先進製程的開發成本極高,若沒有十足把握,更換代工廠的費用與風險相當可觀。

三星與英特爾在2奈米代工市場,以顯著的價格優勢吸引客戶下單,再加上良率表現逐步改善,對台積電確實形成一定壓力。

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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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