日本半導體AI大手筆！NVIDIA強攻霸權，行動車用垂直整合戰

Summary

本集節目深入剖析全球半導體市場的最新脈動與前瞻趨勢。首先，聚焦日本國家隊Rapidus如何獲巨額政府預算支持，力圖在2027年實現2奈米晶片量產，展現其半導體產業復興的國家級戰略雄心。接著，探討AI巨頭NVIDIA以200億美元策略性授權Groq的AI推論晶片技術與人才，巧妙鞏固其在快速成長的AI推論市場的霸主地位，而非直接全面收購。同時，節目觀察到行動裝置（三星自研GPU）和汽車產業（Rivian自製晶片）日益盛行的垂直整合趨勢，企業透過掌握核心晶片設計來追求產品差異化和供應鏈自主性。最後，展望韓國半導體工程師協會提出的超前部署，預測全球技術將在2040年邁向0.2奈米埃米世代，強調這場超越摩爾定律的技術競賽，將仰賴結構、材料與系統層級的全面革新，而非單純的線寬微縮，顯示了人類探索科技極限的無限可能與國家戰略的重要性。

Transcript

嗨，各位渴望洞察未來、深度思考的忠實聽眾，歡迎收聽我們最新的節目！ 我是你們輕鬆幽默、擅長剖析科技脈動的蔡珵澤。

大家好，我是專業分析師蔡燿先。 很高興再次與珵澤一同，為大家抽絲剝繭，深入剖析全球半導體市場的最新脈動與潛在趨勢。

燿先，從美中晶片戰的硝煙瀰漫、AI記憶體荒的挑戰，到台積電2奈米技術的攻防， 整個科技產業真可謂是風雲變幻、一刻都不得閒啊。

今天，我們又準備了幾則震撼彈，將帶大家從國家戰略的高度， 到企業佈局的巧思，再到技術演進的極限，準備好跟我們一起深入洞察這場全球科技的「龍爭虎鬥」了嗎？

沒錯。 今天我們會從歷史中汲取線索，展望未來。 首先，聚焦日本半導體產業的復興大計，探討其如何藉由國家隊Rapidus重返先進製程舞台。

接著，我們會剖析AI巨頭NVIDIA如何透過一次策略性投資， 進一步鞏固其在AI推論領域的霸主地位。

不僅如此，我們還將觀察行動與汽車產業中日益顯著的晶片垂直整合趨勢， 看企業如何透過掌握核心技術來打造差異化競爭優勢。

最後，我們將把目光投向更遙遠的未來，展望韓國對於0.2奈米埃米世代的超前部署。 這些議題不僅技術前瞻，更牽動著地緣政治、全球經濟板塊，以及人類對科技極限的想像。

聽起來就是一場精彩絕倫、高潮迭起的科技戰局啊！ 那我們就從日出之國開始說起吧。 提到日本，許多人或許還記得80年代日本半導體的輝煌，曾經在記憶體和部分邏輯晶片領域傲視全球，

但後來因應產業變革和國際競爭而逐漸淡出。 如今，日本內閣最近批准了2026財年的初步預算案，這可不是小數目， 而是要大舉挹注半導體和AI產業，準備「重振旗鼓」。

是的，珵澤，這確實是日本展現其國家級戰略決心的一步。 根據日本首相高市早苗內閣在2025年12月26日批准的預算案，

2026財年針對尖端半導體與AI發展的預算支持達到了1.23兆日圓， 相較本年度足足增長了近三倍。

整體經濟產業省的預算也較前一年增長了50%，總額來到3.07兆日圓。 這筆巨額投資，明確宣示了日本重返全球半導體舞台的企圖心。

哇，近三倍！ 這真的是決心要「重振旗鼓」了啊。 這個預算主要會投向哪裡呢？ 我知道他們有個國家隊Rapidus，目標是要空降2奈米製程， 這聽起來像是要把過去的榮光一次補回來。

主要受惠者就是國家隊Rapidus，這家公司肩負著日本重返先進製程的重任。 2026財年Rapidus將獲得150億日圓的撥款，這使得政府對Rapidus的累計投資已達到250億日圓。

Rapidus的目標非常明確且極具野心：他們在2025年4月已開始2奈米晶片的試產， 預計在同年7月完成樣品，並計畫在2026年第一季度交付2奈米製程設計套件給客戶，

最終目標是在2027年實現2奈米晶片的大規模量產。 Rapidus執行長小池淳義也強調，這雖然不是一條容易的路， 但他們有信心在2027年達到量產目標。

燿先，我聽起來這日本的野心真的很大。 但是，一個成立沒多久的新公司，要在短短幾年內從零做到2奈米量產， 這真的可行嗎？

台積電、三星、Intel這些巨頭都已經在這個賽道上跑了幾十年， 燒了幾千億美金，日本這樣「空降」會不會只是把錢丟到水裡？

上次我們也談到過Rapidus面對的挑戰，這可不是光有錢就能解決的啊。

您的疑慮非常合理，珵澤。 從現實面來看，先進製程的研發和量產確實需要天文數字的資金、 頂尖的人才儲備，以及數十年的技術積累。

Rapidus的挑戰確實巨大，若單純從商業角度評估，風險極高。 然而，我們也要看到這背後多重戰略層面的考量。

首先，Rapidus並非孤軍奮戰，他們與IBM是核心合作夥伴， 在2奈米技術開發上獲得了IBM的技術授權與共同研發支持，

連IBM執行長Arvind Krishna都公開表示，日本半導體產業投資充足， 成功機會很大。 其次，這不僅僅是技術競爭，更是地緣政治下的「去風險化」與供應鏈韌性戰略。

在全球半導體供應鏈高度集中、美中科技競爭日益加劇的背景下， 日本大手筆投資旨在降低對特定地區的依賴，確保關鍵技術供應鏈的韌性。

這是一項國家級的戰略，目的在於重新鞏固日本在先進半導體製造的戰略地位。 而且，像美國半導體設計公司Tenstorrent，據傳也考慮參與Rapidus的客戶產品原型試產計畫，

這顯示了業界對其潛力的關注。

好的，日本的半導體夢想很豐滿，現實很骨感，但背後國家戰略的支撐也不容小覷。 從國家的宏觀佈局，我們把目光轉向AI巨頭NVIDIA，看他們在全球AI晶片霸主之位上， 如何進一步鞏固優勢。

最近他們有一筆大動作，據說以200億美元的金額，許可了AI推論晶片新創Groq的部分技術和人才。

這聽起來很像NVIDIA在AI推論領域的「擴張版圖」計畫啊， 畢竟訓練晶片市場他們已經獨大了。

沒錯，珵澤。 在2025年12月24日，NVIDIA與Groq簽署了一項技術授權協議。 隨後在25、26日，財經媒體廣泛報導這項交易，據稱價值約200億美元。

根據Groq官方公告，這是一項非獨家授權協議， Groq的創辦人兼CEO Jonathan Ross， 以及總裁Sunny Madra將加入NVIDIA，協助整合授權技術。

而GroqCloud業務將繼續獨立營運，並由原CFO Simon Edwards擔任新CEO。 這並非傳統的完全收購，而是一種更為巧妙的策略佈局。

200億美元！ 這可是天價啊！ Groq一家新創公司，就算技術再好，真的值這麼多錢嗎？

而且是非獨家授權，GroqCloud還保持獨立，NVIDIA這樣做會不會有點「花大錢買了個寂寞」的感覺？

會不會扼殺了Groq原本獨立發展的潛力，變成NVIDIA生態系的一部分？

您的擔憂觸及了問題的核心。 從價格來看，200億美元確實遠高於Groq在2025年9月約69億美元的估值， 而且NVIDIA擁有606億美元的現金和短期投資，財力雄厚，

這也顯示了他們對此技術的極高重視。 Groq的LPU是一種專為大型語言模型推理設計的ASIC， 其特點是低延遲、高吞吐量和高能效。

據報導，其吞吐量比其他雲端推理供應商快18倍，且能效高10倍。 NVIDIA CEO黃仁勳表示，計劃將Groq的低延遲處理器整合到NVIDIA的AI工廠架構中，

以服務更廣泛的AI推理和即時工作負載。 這反映了NVIDIA一個深層次的戰略考量：儘管NVIDIA在AI訓練市場佔據高達80%的市場份額，

但在快速成長且競爭激烈的AI推理市場，面臨著Google、 Amazon、AMD、Intel等巨頭自研ASIC的激烈競爭。

透過非獨家授權和人才吸收，NVIDIA不僅能快速補強其在低延遲推理方面的技術短板， 還能擴大其CUDA生態系統的影響力，同時巧妙地避免直接收購可能帶來的反壟斷審查。

Bernstein分析師Stacy Rasgon認為，這筆交易是NVIDIA為鞏固其市場領先地位的合理且具有前瞻性的投資。

這顯示了NVIDIA在AI時代，不只追求技術領先，更追求生態系統的全面掌控。

原來如此，NVIDIA是藉此擴展自己的AI版圖，特別是在AI推理這塊日益重要的領域。 這也讓我想起了另外一個趨勢，就是「垂直整合」。

從晶片設計到終端產品，企業們似乎都在力求將更多核心技術掌握在自己手中。 除了NVIDIA這種策略性的佈局，最近三星和電動車廠Rivian也傳出自研晶片的消息，

似乎行動裝置和汽車產業都在往這個方向發展，這是巧合還是必然呢？

沒錯，珵澤，這兩個案例都非常值得關注，它們共同指向了當前產業一個顯著的趨勢——垂直整合， 即從半導體晶片設計到產品應用，企業試圖掌控更多環節，以實現更優異的性能和獨特的產品體驗。

首先看三星，多家媒體在2025年12月25日報導，三星電子計畫在2027年推出的Exynos 2800應用處理器中，

首次搭載自主研發的GPU，取代目前與AMD合作的RDNA架構Xclipse方案。 此舉旨在降低對外部供應商的依賴，並將自研GPU的應用範圍從智慧手機擴展到智慧眼鏡、

機器人、車用SoC及AI專用晶片市場。 據報導，Exynos 2800預計將採用第二代2奈米GAA或第三代2奈米SF2+製程。

三星要自研GPU，這對他們來說可是個大挑戰啊！ 他們跟AMD合作這麼久，現在卻要自己跳下去。 是嫌AMD的技術不夠好嗎？

還是覺得自己可以做得更好？ 而且，每個公司都去自研晶片，會不會反而造成產業的碎片化， 增加整體成本，讓中小企業更難生存？

這會是未來產業的常態嗎？

這是個很好的問題，珵澤，它觸及了產業發展的深層邏輯。 業界人士分析，三星此舉的主要動機在於強化晶片設計的自主性， 提升在功能和特性迭代方面的靈活性，並實現軟硬體更完美的「優化」。

尤其是在端側AI應用日益普及的趨勢下，擁有自研GPU對構建完整的AI生態系統至關重要， 可以確保AI演算法與硬體設計達到最佳協同。

這與電動車廠Rivian的策略不謀而合。 Rivian執行長RJ Scaringe近期透露，其自研Autonomy Processor將配置於2026年上市的R2 SUV中。

這款5奈米製程的晶片由台積電製造，每秒可處理50億像素， 相較於NVIDIA的系統，性能提升了4倍，記憶體頻寬達205GB/秒。

Rivian也拋出了Autonomy+輔助駕駛套件的定價， 可一次性支付2500美元或每月49.99美元。

這兩家公司都希望透過掌握核心晶片設計，來擺脫對外部供應商的依賴， 打造軟硬體垂直整合的封閉生態，以確保AI演算法能發揮最大效能並實現產品差異化。

雖然自研晶片成本高昂且風險巨大，但對於追求極致性能、特定應用優化及供應鏈安全的公司來說， 垂直整合已成為一項必要的戰略，因為只有這樣才能在高度競爭的市場中脫穎而出，

創造獨特的用戶體驗。

這樣看來，雖然風險高，但為了追求差異化和掌握核心技術，垂直整合確實是一個有吸引力的選擇。 接下來，我們要談一個更「未來感」的話題了。

當我們還在努力追逐2奈米的極限時，聽說韓國工程師協會發布了一個技術路線圖， 預測全球半導體技術將在2040年邁向驚人的0.2奈米時代。

0.2奈米！ 這聽起來都快要摸到物理極限了！ 這究竟是天方夜譚，還是人類科技的下一個里程碑呢？

是的，珵澤，這項極具前瞻性的預測出自韓國半導體工程師協會在2025年12月24日發布的報告。 報告中提出，到2040年左右，邏輯製程微縮的目標將達到0.2奈米， 正式進入埃米世代。

這不單是線寬的微縮，更涵蓋了記憶體、AI晶片等全方位的技術突破， 描繪了一幅令人驚嘆的未來藍圖。

例如，HBM堆疊層數目標將超過30層，頻寬達到128TB/s， 這將徹底改變資料傳輸的速度； NAND堆疊層數目標將達到2000層，讓儲存密度達到前所未有的境界；

AI晶片的訓練算力目標將達到1000 TOPS，推理算力目標為100 TOPS， 這將為通用人工智慧的發展提供強大動力。

0.2奈米，這數字聽起來太瘋狂了！ 我們現在才在追逐2奈米。 要達到0.2奈米，這中間的技術難度、研發成本，還有物理極限的挑戰， 會不會讓這些目標變成「天方夜譚」？

而且，除了技術，環保和能源消耗也是巨大的問題。 如此極致的製程，真的有辦法大規模商業化嗎？ 這是不是意味著摩爾定律將會以我們意想不到的方式延續下去？

您的疑問非常關鍵，這確實是整個產業必須面對的嚴峻挑戰。 韓國的目標確實極具雄心，但也反映了其國家半導體戰略的決心， 以及對「後摩爾定律時代」的深度思考。

這份路線圖強調，要實現這些目標，不再僅依賴傳統微影技術的線寬微縮， 而是要轉向結構、材料與系統層級的全面革新。

這包括了邏輯與記憶體的3D化、混合鍵合技術的普及，以及系統級架構的重整， 以在不依賴單純線寬微縮的情況下，提升單位面積整合密度並降低互連延遲。

這是一場超越傳統思維的「多維度戰役」。 韓國政府也為此做出了巨大的投入，例如在2025年12月， 政府規劃投入約31億美元設立新晶圓廠，並已召開「AI半導體產業躍升戰略」會議，

目標至2030年培育全球性AI半導體獨角獸企業。 市場分析也認為，韓國具備完整的半導體生態系，加上材料、設備與人才相對集中，

若能藉由政府主導投資與策略引導，有助拉攏更多國際合作並吸引周邊供應商進駐。 這不僅是一場技術競賽，更是一場國家實力的總體較量，考驗著人類突破物理極限的想像力與執行力。

它證明了半導體產業的未來，將是一場材料科學、量子物理、系統架構乃至於永續發展的全面革新。

聽燿先這麼一說，我才意識到，這些數字、這些戰略、這些佈局的背後， 是人類對科技極限永無止境的探索和對未來生活的無限想像。

從日本舉全國之力重振半導體產業的國家戰略，到NVIDIA透過巧妙佈局鞏固AI推論市場的企業智慧， 再到三星和Rivian為了掌握核心技術而選擇的垂直整合之路，

以及韓國對0.2奈米埃米世代的超前預測，每一個環節都讓我們看到科技產業的脈動是如此激烈且深遠， 不僅關乎技術，更關乎國力與未來。

沒錯，這一切都證明了半導體產業不僅是技術創新的核心，更是地緣政治、 經濟戰略和資源永續發展交織的戰場。

面對這樣的巨變，唯有不斷學習、保持彈性，並勇於挑戰不可能， 才能在這場瞬息萬變的科技馬拉松中穩健前行，甚至引領潮流。

每一次的技術突破，每一個的戰略佈局，都可能重新定義我們的世界。

科技的未來總是充滿變數，但也充滿無限可能。 感謝大家收聽今天的。 我是蔡珵澤。

我是蔡燿先。 我們下週同一時間，繼續為您帶來深度剖析與啟發性思考。 再會。

再會！