影音|馬斯克砸5,420億起手!SpaceX攜特斯拉建Terafab,德州晶片廠佔地約36座大安森林公園
影音|馬斯克砸5,420億起手!SpaceX攜特斯拉建Terafab,德州晶片廠佔地約36座大安森林公園

重點一:SpaceX 與特斯拉 8 月 6 日宣布 Terafab 晶片廠落腳德州 Grimes County,初期資本投資約 168 億美元。

重點二:廠區逾 1 億平方英尺,垂直整合製造、封裝、測試,供應 Optimus、Cybercab 與太空資料中心用晶片。

重點三:SpaceX 每年付郡府 2,000 萬美元、約當應繳房地產稅 78%,近 900 位居民連署要求加強監督。

SpaceX 與特斯拉合建的晶片廠 Terafab,選址在 2026 年 8 月 6 日拍板,落腳德州休士頓北方的 Grimes County。SpaceX 同日在官網公告,這座廠的初期階段預估需要約 168 億美元資本投資(約新台幣 5,420 億元),製造空間規劃逾 1 億平方英尺(接近 281 萬坪,約 36 座大安森林公園),把先進邏輯與記憶體晶片的製造、封裝、測試全放進同一個地點。

馬斯克 (Elon Musk) 在 X 發文表示,這會是「地表最有價值的建築」;但據《Business Insider》報導,幫當地近 900 位當地居民已連署,要求對這類領取公共補貼的大型 AI 基礎設施加強社區監督。

四棟巨型廠房,加一條「星戰風」道路

SpaceX 在 2026 年 8 月 6 日釋出 Terafab 的建築示意圖:四棟長方形巨型廠房,外加一條造型未來感十足、連通廠區的道路,如同《星際大戰》裡的佈景。

Terafab 不是新計畫。SpaceX 與特斯拉在 2026 年稍早已宣布這項合作,同年 4 月特斯拉先在德州超級工廠 (Giga Texas) 北園區動土興建研究用晶圓廠,作為 Terafab 的前導設施;這次公布的是本體選址與初期投資規模。

Terafab 開發案負責人 Riley Trettel 在 2026 年 8 月 5 日的 Grimes County 郡議會會議上表示,SpaceX「幾乎立刻就會推進這個案子」。

為什麼馬斯克要自己蓋晶圓廠?

理由寫在官方公告第二段:SpaceX 與特斯拉合計的晶片需求,預期將超過 1 TW(太瓦)的運算能力,「顯著大於全球現有供給」。太瓦本為功率單位,公告以此描述兩家公司未來的算力總需求,Terafab 的命名即由此而來。(編按:1 TW 等於 1,000 GW)

產品端則分兩條線:一條是針對邊緣運算與推論最佳化的晶片,用於特斯拉的 Optimus 機器人與自動駕駛 Cybercab;另一條是高功率晶片,供 SpaceX 的太空資料中心運作。

後者是馬斯克整併旗下 AI 事業的主軸,SpaceX 在 2026 年稍早收購他創辦的 xAI,該交易的重心正是太空資料中心,並於 2026 年 6 月完成當時史上規模最大的 IPO。另外,SpaceX 在 2026 年稍早與英特爾 (Intel) 展開合作,不過英特爾在 Terafab 要負責哪一段製造,雙方都還沒說明。

值得注意的是,公告也指出「我們深深感謝現有的晶片供應商,也鼓勵他們盡可能擴大產能。」雖然 SpaceX 沒有點名任何業者,但據《Business Insider》指出,全球半導體供應鏈高度集中於東亞少數業者,而 SpaceX 蓋廠的目的,正是為太空資料中心的龐大算力需求找到可靠晶片來源。

錢的階梯,與 900 份連署

168 億美元只是起手式。SpaceX 這次正式公布的只有這個初期數字,以及後續擴建階段可能把總投資「推得高出許多」,並未給出確定的總額。

另一套數字來自《路透》引述的 2026 年 5 月申報文件:SpaceX 在該文件中提出的初期投資規模為 550 億美元(約新台幣 1 兆 7,744 億元),總額則要在額外階段全部完成的情況下,才會升至 1,190 億美元(約新台幣 3 兆 8,391 億元)。

地方層級的帳算得比較清楚。SpaceX 律師 Bucky Brannen 在郡議會會議上說明,公司已同意每年支付 Grimes County 2,000 萬美元(約新台幣 6.5 億元),約當應繳房地產稅的 78%。當地已有近 900 位居民連署,要求對領取公共補貼的大型 AI 基礎設施加強社區監督。

SpaceX 環境、健康、安全與醫療資深總監 Jordan Buss 在同一場會議上回應:「這對美國,我甚至要說對西方文明,都是戰略上不可或缺的。」

用水是另一個爭點。SpaceX 承諾廠區工業用水取自鄰近的 Gibbons Creek Reservoir 而非當地地下水,並規劃廠內廢水處理與水資源回收設施;官方表示至少雇用 3,000 人,其中許多人將來自 Grimes 與鄰近的 Brazos County。

德州州長 Greg Abbott 在聲明中說的十分傳神:「在德州,大想法會變得更大。」

延伸閱讀:進貨沒變快,momo為何仍導入機器人?物流副總揭比拚速度更棘手的缺工難題

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

資料來源:SpaceX 官方公告《路透》《Business Insider》

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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