中國急起直追，台灣2029年將失晶圓代工寶座？IDC揭半導體新變局|數位時代 BusinessNext

研究機構IDC（國際數據資訊公司）預估，2026年全球半導體市場規模將達8,900億美元，年成長率11%，在AI基礎建設投資支撐下，維持雙位數成長，並持續朝1兆美元大關前進。整體產業動能仍由AI伺服器、資料中心與先進製程驅動，但在地緣政治、產業政策與供應鏈重組交錯影響下，半導體版圖也正快速重組。

對台灣而言，這一波趨勢「喜憂參半」。一方面，先進製程、CoWoS與封測仍站在全球供應鏈最前緣，直接受惠於AI晶片需求爆發，產業動能明確。另一方面，中國在成熟製程與IC設計領域的快速追趕，已實質改變區域競爭結構，甚至連台灣的晶圓代工霸主地位，都被IDC點名在2029年出現翻盤風險。

IDC：台灣先進製程、先進封裝與封測持續領先

在AI運算需求持續擴張之下，台灣半導體最具結構性優勢的戰場，仍然集中在先進製程、先進封裝與高階封測。從製程節點演進、CoWoS產能規模到封測市占結構，IDC的預測顯示，台灣在高階製造供應鏈的核心地位，短期內仍難以被取代，並將持續承接全球AI晶片擴產的主要動能。

先進製程市場｜持續快速成長，2026年台積電市占73%

隨著AI晶片算力需求呈指數型成長，市場對電晶體密度與能效的要求同步拉高，進一步推升3奈米與2奈米製程的採用率。4奈米以下先進製程將是2026年晶圓代工市場成長的核心引擎，預計帶動晶圓代工整體產值年增20%。

主要晶圓代工廠正加速布局下一代技術節點，預期台積電市占率將攀升至73%，並擴充產能以因應強勁需求。至於三星與英特爾，則在歷經投資調整期後，轉為採取更精準的投資策略，未來將把資源集中於2奈米產能布局，以及1.4奈米製程的研發。

CoWoS產能｜2025年成長113%，2026年再增72%

IDC指出，2024年到2025年CoWoS產能年增113%，2025年到2026年將會再成長72%，但仍供不應求。2026年CoWoS需求結構中，輝達佔比高達57%，博通20%，AMD8%，Marvell與世芯各4%，聯發科約2%，世界約1%。

台積電持續全力擴產，預計2026年全年CoWoS產能擴增至110萬片，但面對輝達、AMD與博通等大廠的龐大需求，市場仍存在供需缺口，溢出的訂單將成為各家封裝業者競逐的焦點。

日月光、矽品憑藉FOCoS（（Fan-out Chip on Substrate））技術，預計開始承接外溢訂單；Amkor（艾克爾科技）則以韓國廠接單，並深耕美國亞利桑那州新廠；至於英特爾的EMIB技術，也有機會在良率穩定後，於雲端服務業者自研晶片市場取得更多比重。

委外封測市場｜直到2029年台灣依然居首，市占42%

在封測領域，IDC預估2026年全球OSAT市場成長率為10.9%。2025到2029年，台灣與美國OSAT市場年複合成長率皆為9.1%，中國約8.6%，其他地區約6.2%。以2029年市占來看，台灣以42%居首，其次是中國33%，美國16%，韓國約3%，其他地區合計6%。

在「半導體自主化」政策推動下，中國晶圓代工成熟製程產能快速提升，下游OSAT（將晶片的封裝與測試外包）產業也隨之擴張，逐步形成完整的製造產業鏈。

至於台灣與美國OSAT大廠，如日月光、矽品、京元電與Amkor，則在AI晶片需求帶動下，逐漸掌握輝達、AMD等高階晶片的外溢訂單，預計2025到2029年台美OSAT產值年複合成長率將達9%。

成熟製程回溫，中國在設計與產能端急起直追

相較於先進製程仍由台灣主導，真正出現結構性變化的領域，已開始轉向成熟製程、IC設計與整體產能版圖。

在中美科技競逐與出口管制持續收緊的背景下，中國加速將產業資源導向受限制較小的成熟製程與本土IC設計，形成另一條快速放量的成長路徑，也直接改變亞太區半導體競爭結構。

目前台灣在IC設計市占已落居中國之後，IDC進一步預測，至2029年，中國晶圓代工產能占比有機會超過台灣。

成熟製程市場｜12吋與8吋產能利用率回溫，升至8成以上

成熟製程歷經兩年調整後已走出谷底。2025年下半年受惠於關稅避險與供應鏈預防性備貨，產能利用率明顯回穩。展望2026年，受惠於AI資料中心對矽光子、矽鍺（SiGe）等高速傳輸晶片，以及高效能電源管理IC（PMIC）的強勁需求，預計平均產能利用率將穩定維持在80%以上。

其中，12吋成熟製程平均產能利用率自2024年第一季約75%，一路回升到2025年第四季84%，2026年最高約85%，全年維持在83%左右的高檔。8吋成熟製程則從2024年第一季約66%，在2025年第三季回到81%，2026年可穩定維持在81%到82%區間。

IC設計市場｜臺灣退居全球第三，中國2026年市占45%

IDC預測，亞太區IC設計市場2026年將成長11%，但區內結構已出現明顯變化。中國在國家政策與本土市場需求帶動下，IC設計產值已於2025年正式超越臺灣，2026年市占率將進一步擴大到45%，台灣則調整至40%。

消長主因在於中國近年在本土AI晶片與高階手機處理器上的技術突破，加上大量新創公司切入邊緣運算與物聯網晶片市場，帶動整體營收呈現倍數成長。

IDC也直指，台灣排名下滑的關鍵，在於「缺乏自主研發的AI晶片」，目前除了聯發科之外，多數IC設計業者仍缺乏來自AI晶片的營收貢獻；即使將世芯、創意等IC設計服務業者一併納入計算，整體市占規模仍難以追上中國。

晶圓代工市場｜2029年中國超越台灣登頂，產能占37%

在美國出口管制限制先進製程設備的情況下，中國轉而集中資源擴充受限制較小的成熟製程，並扶植本土設備與材料供應鏈，確保電動車、工控與物聯網等關鍵晶片的自主供應。美國則透過台積電亞利桑那廠等新建案強化在地製造能力，Fab21P2A預計於2027年量產3奈米。日本除台積電熊本廠外，也加碼支持Rapidus在2027年挑戰2奈米量產。

IDC預測，2029年中國將握有全球37%的晶圓代工產能，台灣為35%，美國占8%，日本與歐洲各約3%，並將在2028年超越臺灣，成為全球最大晶圓代工產地。從2025到2029年的產能複合成長率來看，中國約9.8%，日本10.0%，美國8.4%，臺灣則約2.8%。

整體來看，AI需求仍是驅動半導體產業成長的最核心動能。IDC也觀察到，隨著雲端業者加速導入自研晶片，AI伺服器加速器正快速朝ASIC傾斜，帶動整體算力基礎建設的投資結構出現變化；另一方面，從晶圓代工、非記憶體IDM、封測到光罩的「Foundry 2.0」生態系，也正同步擴產成形。

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。