今年初，輝達執行長黃仁勳接受全球半導體聯盟（GSA）共同創辦人暨執行長 Jodi Shelton 的 Podcast 節目「A Bit Personal」專訪時，首度透露輝達已成為台積電第一大客戶。
Shelton 在節目中提到，當年台積電創辦人張忠謀第一次與黃仁勳見面時，黃仁勳就說過，輝達會成為台積電最大的客戶，或至少是最大的客戶之一。
對此黃仁勳笑稱，張忠謀現在一定很高興得知，輝達真的已經是台積電最大客戶。
黃仁勳也補充，這並不是輝達第一次坐上台積電最大客戶的寶座。
PC時代初期，輝達已是台積電最大客戶
早在個人電腦革命時期，輝達就曾是台積電的最大客戶。當時，在智慧型手機尚未出現前，個人電腦是半導體最大的應用市場，CPU、DRAM 以及繪圖顯示 IC 都是市場主角。
其中，繪圖顯示 IC 的功能不斷強化、設計日益複雜，往往成為晶圓代工廠最先進製程最早導入量產的客戶。
台積電當年推出新製程節點時，輝達、ATI（後被 AMD 併購）通常是第一批客戶；此外，需要高速與高密度的 FPGA 也必須使用最先進節點，因此 Altera（後被 Intel 併購）、Xilinx（後被 AMD 併購）也常是最早採用先進製程的客戶。
在這樣的背景下，輝達在繪圖顯示 IC 市場勝出，憑藉大量採用台積電最先進製程，得以在那一階段成為台積電的最大客戶。
iPhone時刻後，蘋果一度超車
智慧型手機問世後，特別是 iPhone 成功開啟新一代應用時代，智慧型手機在短短數年間取代個人電腦，成為半導體最大的應用市場。蘋果也靠著 iPhone 的成功，成為半導體產業的重量級客戶。
2014 年，蘋果首度將 A8 處理器交由台積電代工，採用 20 奈米製程，開啟雙方長期、緊密合作的序幕。當年台積電對蘋果的銷售額為 711.8 億元，占營收約 9%，可見蘋果的影響力。
2015 年，台積電對蘋果的銷售額增加到 1,341.2 億元，占營收 16%，與高通的 1,341.6 億元並列台積電前兩大客戶。
此後，蘋果在台積電的投片量逐年增加，台積電成為蘋果主要、幾乎是唯一的晶圓代工廠。蘋果在台積電的投片量節節高升，每年都穩居台積電第一大客戶。
2025，是輝達反超蘋果的關鍵點
2023 年，「生成式 AI」開始興起，輝達 GPU 成為發展生成式 AI 不可或缺的關鍵元件，輝達業務隨之起飛，營收一路攀升，對台積電的投片量也快速增長。
2023 年可視為生成式 AI 發展元年，輝達 GPU 業務同步起舞，然而當年輝達營收僅 269.74 億美元，年成長率僅 0.22%。
2024 年則是輝達營收真正爆發的元年，全年營收達 609.22 億美元，年成長率高達 125.85%。從這個數字可以推估，全球各大公司在這一年開始積極布建 AI 資料中心，以因應快速成長的 AI 市場需求。
到了 2025 年，輝達營收再度跳升至 1,304.97 億美元，年成長率仍高達 114.2%。在基期已大幅墊高的情況下，依然交出超過 100% 的成長，可合理推斷 AI 市場仍處於高速成長階段。
這股成長勢頭直接反映在對台積電的投片上。2023 年，輝達在台積電的投片金額仍未達 10%，因此未被揭露在台積電財報中的前幾大客戶名單內。
2023 年，台積電第一大客戶是蘋果，占營收 25%，金額高達 5,465.51 億元；第二大客戶可能是高通，占營收 11%，約 2,411.52 億元。
2024 年，台積電最大客戶仍是蘋果，占營收 25%，金額 6,243.45 億元；輝達則一舉躍升為第二大客戶，占營收 12%，金額 3,522.71 億元。
2025 年，在營收超過 100% 年成長率的帶動下，輝達在台積電的投片金額大幅增加，一舉超越蘋果，成為台積電最大客戶。2025 年，輝達占台積電營收 19%，金額高達 7,269.74 億元（年成長率約 106.4%），表現相當驚人。
蘋果則退居第二大客戶，2025 年占台積電營收 17%，金額 6,451.79 億元，年成長率為 3.49%。
AI 繁榮能否生生不息？有待時間驗證
蘋果依舊主要委託台積電代工，幾乎不在其他晶圓代工廠投片。
值得注意的是，蘋果一向是台積電最先進製程最早投入生產的客戶。目前台積電 2 奈米製程已進入量產階段，蘋果的手機應用處理器（AP）仍是該節點最主要、投片量最大的產品。
相較之下，輝達目前主力 Blackwell 架構晶片採用的是台積電 N4P 製程，下一代 Vera Rubin 架構才會導入 3 奈米製程。
儘管輝達尚未全面採用台積電最先進節點，但在 HBM 以及先進封裝的加持下，單顆晶片成本大幅提高，整體採購金額因而急速攀升。
2025 年，輝達在台積電營收占比相較 2024 年等於翻倍，清楚點出 AI 基礎建設市場正積極展開、規模快速放大。
接下來，市場最關心的問題，是 AI 應用端能否以相近速度成長，讓這一波巨額基礎建設投資，最終能換回實質營收與現金流，而不是只停留在資本支出與故事想像。
從目前情況來看，AI 應用正逐步落地，特別是不少「邊緣 AI 應用」（例如自駕車、機器人等）已開始商業化落地，整體 AI 前景看來仍將快速推進。
不過，由於 AI 基礎建設投資金額龐大，未來能否產生足夠的營收與獲利支撐，仍需要時間驗證，值得持續觀察。
責任編輯：李先泰
