408期・Cover Story 全球篇

AI需求急升  台灣居供應鏈核心

從科技巨擘到新創企業  搶進算力賽道

◎撰文／陳玉鳳　圖片來源／Shutterstock、聯發科、鴻海、總統府

人工智慧（AI）推動對高效能晶片的強勁需求。據Gartner報告，2024年AI晶片市場的實際營收為713億美元，較2023年的537億美元成長33％。其中，電腦電子產品領域的AI晶片收入預計達334億美元，約占總營收的47％，顯示AI晶片在各類終端設備廣泛應用。

此外，資料中心對AI晶片的需求也顯著增加。2024年，資料中心的AI晶片支出幾乎翻倍，從2023年的648億美元增至1,120億美元，成為僅次於智慧型手機的第二大半導體市場。

針對AI晶片的上游供應鏈，台灣扮演關鍵角色。其中，台積電（TSMC）作為全球最大晶圓代工廠，2024年第四季市占率達67.1％，穩居全球領先地位，且台積電的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）技術已成為AI晶片封裝的主流方案，能夠有效提升晶片運算效能和能源效率。

因應AI運算加速晶片需求，台積電計劃在2025年將CoWoS封裝產能翻倍，月產能達7.5萬片，並與日月光、Amkor等合作夥伴共同擴充產能。此外，聯電（UMC）和日月光（ASE）等企業在晶圓製造及封裝測試領域也具有重要地位，為全球AI晶片的生產提供穩定的供應鏈支持。

競逐晶片設計  美歐中東新創崛起

晶片設計方面，除晶片巨擘如NVIDIA、AMD、Intel不斷擴大其在AI訓練與推論領域的技術與產能布局外，來自美國、歐洲、中國大陸與中東的新創企業亦持續出現，憑藉創新架構、能源效率優勢與市場切入策略，積極投入這場由運算資源主導的技術創新浪潮。

整體來看，美國仍是AI晶片創新的重鎮。位於矽谷的Cere-bras Systems已於2024年推出第三代晶片WSE-3，這是目前全球面積最大的AI晶片，整合90萬個AI核心、44GB SRAM，採用台積電5奈米製程，專為訓練超大型語言模型設計。2025年初，Cerebras通過美國外國投資審查委員會（CFIUS）對其投資方阿布達比G42集團的國安審查，解除潛在阻礙，預計將於2025年下半年完成IPO，成為AI晶片領域最受矚目的公開上市案例之一。

另一家美國新創Groq則專攻AI推論市場，強調超低延遲與高吞吐量運算技術，採用獨特的單指令流多資料流（SIMD）架構與軟體定義平台，形成與NVIDIA截然不同的技術策略。由OpenAI執行長Sam Altman支持的Rain AI也在2025年引發市場關注，其致力於開發輕量化、高能源效率的AI處理器，預計將導入穿戴式裝置、手機與邊緣運算市場。

來自普林斯頓大學的En-Charge AI在「記憶體內運算」領域取得重要進展，其創新架構可將AI推論從雲端運算延伸至筆記型電腦與終端裝置，大幅降低資料搬移的能源消耗與延遲，有望推動生成式AI在消費性設備上的普及。該公司近期宣布與多家筆電品牌合作開發整合式AI處理模組。

在歐洲，荷蘭的新創Axelera AI則成為邊緣AI晶片的領先者。該公司推出的Metis與Titania晶片支援多種生成式模型與影像應用，整合神經網路處理器與AI模組架構，特別適用於工業物聯網與智慧城市終端。

在中國大陸，地平線機器人（Horizon Robotics）2025年持續強化與大眾汽車的合資公司Carizon合作，推出新一代車用AI處理器，整合感知、規劃與語音辨識功能，並進軍東南亞與中東市場。另一家中國大陸新創SpacemiT則鎖定高效能RISC-V架構AI處理器市場，推出64核心的VitalStone V100伺服器晶片，支援雲端虛擬化平台與多租戶AI推論應用，在中國大陸開源社群與教育市場也逐步建立影響力。「開源社群」是指一群致力於開發、分享、協作和改進開源軟體或技術的使用者、開發者與貢獻者所組成的社群。

中東地區則由沙烏地阿拉伯主導的Humain公司引領布局，該公司由主權基金PIF全額投資，並與NVIDIA達成長期戰略合作。Humain計畫在5年內建置高達20萬顆GPU的AI運算中心，打造可支援多語言模型與政府應用的自主AI雲端平台。2025年上半年，該公司已完成首座資料中心建設。

在台灣，聯發科憑藉其在行動裝置晶片市場的優勢，成功打入AI晶片市場，尤其旗下旗艦晶片「天璣9400」在AI效能方面表現出色，成為帶動公司整體營收成長的關鍵動能之一。除行動晶片領域外，聯發科也積極布局AI與客製化ASIC晶片市場，聚焦邊緣運算與車用電子應用。

另一家台灣企業世芯電子（Alchip）專精於ASIC設計服務，主要提供高效能運算（HPC）與AI專用的客製化晶片設計與流片（tape-out）服務，客戶多來自美國、中國大陸與日本的大型科技企業與新創，包括資料中心、雲端運算、AI訓練和推論、5G通訊與自駕車領域等。

綜觀全球發展趨勢，AI晶片競爭早已從少數巨頭壟斷，轉為多元競爭與區域創新的型態。這些新創企業雖尚不足以撼動NVIDIA在高階AI訓練市場的主導地位，卻已在特定應用領域，包括邊緣AI、終端裝置、車用市集到高效能推論加速器等方面展現強大潛力。

聯發科旗下旗艦晶片「天璣9400」在AI效能方面表現出色，成為帶動公司整體營收成長的關鍵動能之一。

AI伺服器製造  9成出自台灣

隨著生成式AI快速演進與大型語言模型應用的急遽擴張，全球對AI運算能力的需求來到前所未有的高峰，全球主要雲端服務供應商（CSP）如亞馬遜AWS、Google Cloud、微軟Azure和阿里雲，積極擴展其AI基礎設施。在這波算力競賽中，台灣憑藉深厚的ICT產業基礎與完整的供應鏈體系，成為支撐全球AI伺服器生產的關鍵樞紐，截至2025年，全球超過9成AI伺服器出自台灣製造。

其中，鴻海科技集團表現最為搶眼，預計2025年AI伺服器相關業務營收將突破新台幣1兆元，市占率超過40％，穩居全球領先地位。鴻海旗下Ingrasys亦於2025年在美國德州休士頓投資2,000萬美元新建工廠，專注於AI加速器與伺服器設備的生產，以滿足美系雲端大廠對在地供應的高度需求。這不僅擴展其在北美的市場布局，也提升在地供應鏈的彈性與韌性。

緯穎科技則是另一家備受矚目的台灣AI伺服器業者。作為緯創資通旗下子公司，緯穎專攻超大型資料中心伺服器解決方案，並於2024年NVIDIA GTC大會上，展示搭載GB200 NVL72系統的全新AI計算平台，在全球雲端市場引起高度關注。緯穎不僅技術創新表現優異，更因永續經營策略獲選為《時代》（TIME）雜誌評比的全球最具永續性的企業之一，展現其在效能與環保間取得平衡的企圖。

英業達則宣布於美國德州擴大布局，斥資8,500萬美元興建AI伺服器新廠，聚焦於支援生成式AI、高效能運算與5G應用的硬體平台，持續強化其在北美市場的供應能力。緯創資通也不遑多讓，繼先前在美設廠後再度追加4.55億美元投資，強化旗下伺服器部門的AI製造產能，確保在全球雲端運算市場的競爭優勢。

神達電腦整合TYAN品牌資源，推出多款針對AI與高效能運算需求設計的伺服器產品，並導入液冷技術，有效改善散熱效率與能源消耗，呼應資料中心對綠能與節能技術的迫切需求。技嘉科技聚焦於NVIDIA新世代GPU平台，積極擴展AI伺服器產品線，並強化在歐亞市場的通路布局；華碩電腦則投入AI伺服器研發與客製化系統整合，與多家國際品牌緊密合作，擴展企業級應用市場。

AI發展也持續推動高效能記憶體、散熱模組與印刷電路板（PCB）等關鍵硬體零組件的需求攀升，進一步促使相關供應鏈加速升級與轉型。高頻寬記憶體（HBM）因其高頻寬與低延遲特性，已成為AI運算不可或缺的核心元件。據TrendForce預估，2024年HBM需求位元年成長率達近200％，2025年有望再翻倍。目前，SK海力士、美光（Micron）和三星電子為主要供應商。

隨著AI伺服器運算密度提高，散熱模組與印刷電路板（PCB）需求亦同步上升。台灣廠商如奇鋐、欣興等，積極投入高效能散熱解決方案與高階PCB的研發與生產，以滿足市場需求。

鴻海旗下Ingrasys專注於AI加速器與伺服器設備的生產，以滿足美系雲端大廠對在地供應的高度需求。

AI硬體升級  用電壓力日增

與此同時，AI硬體帶來的能源消耗壓力亦日益明顯。訓練一個如GPT-4等級的大型語言模型，可能動用數萬甚至數十萬顆GPU協同運算，其總體電力需求可達數百萬度電，遠遠超過傳統資料處理所需的耗能水準。大型雲端服務商如Google、Microsoft與Meta紛紛投入數十億美元升級資料中心，但也面臨用電配額、碳排放限制與基礎設施負荷的多重壓力。部分企業甚至開始自建再生能源基地，或在低電價地區部署AI中心，以緩解能源與永續挑戰。

資料中心的密度快速提升，也導致散熱與能源效率成為產業迫切關注的議題。水冷與液冷系統逐漸取代傳統風冷技術，高效電源模組與智慧電力調度也成為伺服器設計的重要條件。不過，這些升級不僅代表高昂的建置與維運成本，也需更多高規格材料與能源設備支撐，進一步回傳壓力至上游供應鏈。

總而言之，AI正以前所未有的速度重塑全球產業版圖，而算力成為支撐這場科技革命的核心基礎。從晶片設計、製造、封裝測試到伺服器整合與資料中心部署，整個供應鏈正面臨升級與重組的壓力與機會。

值得注意的是，未來，AI的競爭將不再只是效能與價格之爭，而是涵蓋能源管理、供應鏈韌性、材料創新與永續價值的全方位比拚。誰能在算力、系統設計與綠色科技間取得平衡，誰就有望在這場AI算力革命中占得先機、引領未來。■

賴清德總統出席2025年台北國際電腦展時指出，台灣的半導體、資通訊產業、人工智慧產業鏈相當完整，是推動「AI Next」不可或缺的關鍵力量。