AI 晶片不夠用!馬斯克宣布自建「超巨晶圓廠」:比 Giga 更大的 Terafab,目標月產百萬片晶圓?
AI 晶片不夠用!馬斯克宣布自建「超巨晶圓廠」:比 Giga 更大的 Terafab,目標月產百萬片晶圓?

重點一:馬斯克宣布 Tesla Terafab 專案將於 3/21 正式啟動,長期目標是每月達到 100 萬片晶圓等級的產能。

重點二:Terafab 首要供應 Tesla FSD、Cybercab 機器戰車、Optimus 機器人及 xAI Grok 訓練基礎所需的客製 AI 晶片。

重點三:分析師提醒,3 月 21 日的「啟動」幾乎可確定是儀式性動工或專案說明,實際時程與良率表現仍高度不確定。

馬斯克(Elon Musk)在 3 月 14 日於 X 平台發出一則短文:「Terafab Project 將在 7 天後啟動。」 配合此前透露的規畫,這代表一座聚焦先進晶片製造與封裝的一體化廠房,正要進入具體實施階段。

Terafab 的野心相當清晰:在同一屋簷下完成高階邏輯晶片(Logic)、高頻寬記憶體(Memory)與先進封裝(Advanced Packaging)的關鍵製程整合,初期目標是每月 100,000 片晶圓起步,長期規模上看每月 100 萬片。若以公開數字粗略換算,滿載時的晶圓處理量,大致可達目前台積電全球總產能的一半以上,甚至逼近七成,而這些產能將集中在一座美國廠區。

此專案的預估造價約在 200 至 250 億美元(約合新台幣 6,400 至 8,000 億元)。以 Tesla 目前帳上約 440 億美元現金來看,這是一筆金額可承受、但在資本配置上極具象徵意義的大賭注。

誰需要這些晶片? 

Tesla 目前的 AI 晶片多委由三星(Samsung)及台積電(TSMC)代工生產。但馬斯克在 2026 年 1 月的法說會上直言,即便在最樂觀的情況下,外部供應商的產能也難以滿足 Tesla 未來 3 至 4 年的算力需求,這也是 Terafab 專案的直接背景。

Terafab 鎖定的主要應用有四條線:

一是 Full Self-Driving(FSD),Tesla 自動駕駛系統的核心算力需求持續攀升,模型與感測器組合越來越複雜。

二是 Cybercab,Tesla 計畫中的無人駕駛機器戰車/機器計程車服務,一旦開跑,將需要長期穩定的自研 AI 晶片供應。

三是 Optimus 人形機器人。馬斯克預期未來地球上的機器人數量可能超過人口,如果這個願景成真,對高效能、低功耗 AI 晶片的需求將是數量級的成長。

四是 xAI 的 Grok 訓練基礎設施。馬斯克旗下 AI 公司 xAI 在孟菲斯(Memphis)已建立超大規模 GPU 叢集,Terafab 則被視為下一代訓練與推論硬體的完整供應鏈基礎。

外界普遍認為,第五代 AI 晶片 AI5 將是 Terafab 首批規畫生產的核心產品。相關資訊顯示,AI5 的目標指標是:在算力方面相較第四代 AI4 提升約 40 至 50 倍,記憶體容量增加約 9 倍。若一切順利、以最樂觀情境推估,時間表大致是 2026 年進入小批量生產驗證、2027 年才有機會放量量產。

「大賭注」背後的高度不確定性 

馬斯克的晶圓廠與清潔室(Cleanroom)理念本身就帶著顛覆味道。他主張,現行半導體業對整棟廠房環境的極致控管,某種程度上「方向錯了」。

在他的構想裡,應該是把晶圓本身在製程中維持密封隔離,而不是讓整座工廠都維持超淨狀態。他甚至曾半開玩笑、半認真地表示,如果做得到,他希望工人在廠內也能輕鬆吃漢堡。

然而,分析師普遍提醒:先進晶片製造是全球技術門檻最高的製造業之一。英特爾(Intel)花了數十年、投入數百億美元仍在製程節點上落後競爭對手;台積電則是用超過 30 年時間累積製程、良率與供應鏈管理優勢,才建立起現在的主導地位。

在這個前提下,多數產業觀察都認為,3 月 21 日的「Terafab 啟動」,幾乎可以確定是儀式性動工或專案規格說明發布,而不是量產線正式開動。從動工到設備進場、產線調校、良率爬坡,再到真正穩定量產,往往需要數年時間,而且中間每一關都可能成為瓶頸。

資料來源:Tom's HardwareElectronics WeeklyFinTech Weekly

本文初稿為 AI 編撰,整理.編輯/ 李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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