半導體大洗牌！AI記憶體衝擊車用，中國吞噬成熟製程，NVIDIA佈新局

Summary

本集節目深入剖析全球半導體市場在AI時代下的「冰與火之歌」。首先探討AI對高頻寬記憶體（HBM）的瘋狂需求如何引發「結構性排擠」，導致傳統DRAM短缺、價格飆升，並影響車用與消費性電子市場，此困境恐延續至2030年。接著，節目揭示NVIDIA透過收購Groq並推出LPU技術，展現其欲掌控「全AI堆疊」的雄心，從訓練到推論全面佈局，同時也觀察到超大規模雲端服務商自研ASIC的崛起，為AI晶片市場帶來更多元競爭。第三部分則關注地緣政治下的意外效應：美國對先進製程的禁令，反而促使中國集中資源在成熟製程上快速崛起，形成低成本、高良率的優勢，對台灣的成熟製程晶圓代工廠構成巨大壓力。最後，節目前瞻全球半導體市場，指出中國IC設計產值預計於2025年超越台灣，主要歸因於台灣在自研AI晶片上的佈局較慢；然而，台灣在先進製程與先進封裝（如CoWoS）領域的領導地位依然不可撼動，並在節目尾聲啟發性地探討台灣半導體產業如何在「專精」與「多元」間尋求平衡，打造更全面的「護國群島」以應對未來挑戰。

Transcript

<express-as type="cheerful">欸， 燿先，老樣子啊，歡迎大家回來我們的節目。

</express-as>今天我們要聊的幾個話題，我覺得用「冰與火之歌」來形容， 真是再貼切不過了。

珵澤說得沒錯，<express-as type="friendly">各位聽眾朋友大家好， 我是蔡燿先。

</express-as>特別是最近的半導體市場，簡直是把「變幻莫測」這四個字演繹到了極致。

是啊，最近我看到一個消息，相當引人注目...。 中芯國際竟然示警說，2026年記憶體晶片可能將面臨嚴重短缺， 甚至連車用電子和消費性電子都會受到波及！

這…這確實讓人始料未及呢。 上次我們談到晶片荒，好像還是前幾年的事，怎麼這波又捲土重來了呢？

沒錯，珵澤，這確實是一個不容忽視的警訊。 這波短缺與過去的晶片荒有所不同，它並非單純由需求暴增引起， 而是一種「結構性排擠」。

簡單來說，由於AI算力軍備競賽的白熱化，特別是AI訓練和推論對高頻寬記憶體， 也就是HBM的需求極度龐大，這股瘋狂需求直接佔用了大量原用於生產傳統DRAM的晶圓產能，

導致其他應用領域的記憶體供應吃緊。

哇，這麼說來，我們之前提到AI算力軍備競賽有多激烈，現在連記憶體都變成「戰略物資」了嗎？ 聽起來這場仗打到最後，搞不好連我們手上的手機、車子都會受到影響？

確實是這樣。 美光執行長Sanjay Mehrotra在2025年12月的時候就直接對外宣布， 他們2026年全年度的HBM產能已經全部售罄了。

這不是開玩笑，是「全部售罄」。

全數售罄？ 這...這簡直是銷售奇蹟啊！ 這說明AI的需求到底有多麼誇張？

非常誇張。 而且美光在2026財年第一季的財報顯示，他們的毛利率高達56.8%。 這已經不是傳統記憶體產業那種薄利多銷的模式了，HBM正在讓記憶體廠商賺取超額利潤，

徹底改變了記憶體產業的盈利結構。

56.8%！ 這數字聽起來，簡直跟台積電這些先進製程大廠的毛利率有得一拼了！ 難怪大家都要搶著做HBM。

對啊。 但這高利潤的背後，就是對其他市場的衝擊。 瑞銀在2026年1月就發出研究警告，汽車級DRAM將面臨「漲價」與「短缺」的雙重壓力，

最快在2026年第二季就會浮現，可能持續到2027年。 甚至有車廠高管在私下透露，現在DRAM晶片的報價，已經上漲超過100%了。

什麼？ ！ 100%？ 這等於是直接翻倍了，那車廠的成本不就要爆炸了嗎？ 難怪特斯拉的Elon Musk會那麼著急，他不是宣布要啟動「Terafab」計畫，

打算自製AI和車用晶片了嗎？

沒錯，Musk正是因為現有供應商無法滿足未來需求，才決定要自己來。 這反映出AI熱潮下，記憶體供應鏈的緊張已經從高階AI伺服器蔓延到車用， 甚至衝擊到消費性電子。

IDC和TrendForce也預估，2026年PC出貨量可能會衰退近1成， 而且部分PC品牌已經預告，下半年會漲價15%到20%。

哇，所以這不只是車子會變貴，連電腦、手機可能都會受到波及囉？ 我們這些消費者也要跟著買單嗎？ 這聽起來，好像有點回到之前晶片荒的夢魘了。

是的，這次的短缺不僅會讓產品變貴，更深層次的問題是，它凸顯了半導體產業在AI時代下資源重新分配的困境。

SK集團董事長崔泰源在今年的輝達GTC大會上就示警，全球晶圓短缺可能會延續到2030年， 短缺量會超過20%。

因為生產HBM需要大量的晶圓，而晶圓的擴產速度跟不上HBM需求的爆炸性成長。

延續到2030年？ ！ 這時間也太長了吧！ 這表示我們未來幾年，可能都要面對這種記憶體短缺和漲價的壓力嗎？

但燿先，會不會也有人認為，這其實是一種市場的自我調節，或者說， 車廠和消費性電子廠商應該要更積極尋找替代方案，而不是一味抱怨呢？

畢竟AI的需求是真實存在的，而且帶來的經濟效益也很大。

這是個好問題。 確實有兩種觀點。 一方面，像中芯國際的共同執行長趙海軍就表示：「記憶體供應的不確定性已導致中國客戶對2026年初的晶圓投產訂單趨於保守，

反映市場對AI熱潮推動下的資源排擠效應浮上檯面。 」這反映了市場對AI排擠效應的擔憂。 但另一方面，像RBC資本市場這樣的機構則上調了美光的目標價，

他們認為HBM讓記憶體從低毛利商品轉變為AI硬體架構的關鍵資源， 這是一個「超級循環」的開始，而且會比以往的週期更長、更陡。

所以說，在「市場的歡喜」和「市場的愁」之間，我們看到了AI這把雙刃劍。 AI讓記憶體產業迎來了黃金時代，但卻讓其他傳統產業面臨成本飆升和供應不穩的挑戰。

真的是一邊是天堂，一邊是煉獄啊。

的確，這也引出了我們接下來要聊的話題，那就是AI晶片龍頭輝達， 在這次GTC大會上，又丟出了什麼「王炸」呢？

特別是在inference推論這塊，他們似乎有新的戰略佈局。

好的，說到王炸，那必須得提黃仁勳執行長在GTC 2026上的演講了。 我每次聽他演講，都覺得像在看一場科技史詩電影。

這一次，NVIDIA似乎不再只是單純賣GPU，他們想玩更大的？

沒錯，珵澤。 我是蔡燿先。 輝達在GTC 2026上，確實展現了他們想要掌控「全AI堆疊」的雄心。

這次的重點之一就是他們的Vera Rubin平台，還有一個讓市場非常驚訝的產品——Groq 3 LPX推論加速器。

Groq 3 LPX？ 這個名字聽起來有點陌生，是不是他們之前傳聞中收購的Groq那家公司有關？

沒錯，你說對了。 輝達在2025年12月的時候，確實以大約200億美元的價格收購了Groq這家新創公司。

Groq原本就以其獨特的LPU 技術聞名業界，這種技術在AI推論， 特別是生成式AI的token生成速度上，展現出非常驚人的高效率。

喔！ 所以NVIDIA是把他們的CPU、GPU，現在連這個專門做inference的LPU都整合進來了嗎？

這也太猛了吧！ 這是不是意味著，AI的戰場，已經從訓練轉向推論了？

可以這麼說。 黃仁勳在GTC上就明確指出，Groq 3 LPX是Vera Rubin平台的一部分，

它擁有500MB的on-chip SRAM，能夠提供高達150TB/s的SRAM頻寬。 這對需要處理海量上下文和連續學習的Agentic AI系統來說， 是至關重要的突破。

這大大緩解了傳統GPU在處理極高頻寬、低延遲推論任務時面臨的「記憶體牆」瓶頸。

500MB on-chip SRAM，這數字聽起來好厲害！ 但這對我們一般聽眾來說，到底代表什麼？

想像一下，生成式AI在生成內容時，需要快速存取大量的資訊。 傳統GPU在處理這種極高頻寬、低延遲的任務時，會碰到「記憶體牆」的瓶頸。

而Groq LPX這種SRAM驅動的架構，就像是給AI裝上了一顆超高速的「記憶體引擎」， 讓它能以驚人的速度產生tokens。

eWeek的分析師就評論說：「NVIDIA正試圖將推論從痛苦的成本中心， 轉變為一個優化後的收益引擎。

這很重要，因為AI市場正在轉變。 」

哇，所以他們不僅解決了訓練的問題，現在連推論的速度和效率都照顧到了。 這真的印證了黃仁勳說的：「世界上每一家公司今天都必須有一個OpenClaw戰略。

就像我們都需要一個Linux戰略、一個HTTP戰略、一個行動戰略一樣——這是新的運算層。 」他把OpenClaw比喻成HTML和Linux，這野心真的不小。

的確，黃仁勳強調的「Agentic AI」就是輝達GTC 2026的核心。 除了硬體，他們還推出了NemoClaw這個企業級的、安全的參考堆疊， 把它定位為「AI代理的作業系統」。

這代表輝達不僅要賣你晶片，還要賣你整套解決方案，從硬體到軟體， 從訓練到推論，全部包辦。

他這個「Agentic AI」的概念，是說AI不再只是被動回應， 而是能主動思考、規劃、執行任務，像軟體工人一樣嗎？

這聽起來，確實是未來AI發展的方向。

完全正確。 而且為了支援這種Agentic AI，輝達還推出了Vera CPU， 以及BlueField-4 STX儲存架構。

這些都是為了處理Agentic AI所需的巨量數據存取瓶頸。 用黃仁勳的話來說：「能推理大規模上下文並持續學習的AI系統， 需要一種新型的儲存。

」這些硬體和軟體的整合，展現了輝達構建全方位AI生態系的決心。

從CPU到GPU到LPU，從軟體框架到儲存架構，輝達真的是要打造一個無懈可擊的AI帝國啊。 可是燿先，會不會有人覺得，輝達現在的這種「全堆疊」策略， 過於壟斷了？

就像當年的微軟一樣，從作業系統到應用程式一手包辦，會不會扼殺了市場的多元創新？

這是個非常值得討論的觀點。 一方面，輝達的垂直整合確實能提供最佳化的性能和生態系，讓客戶更容易部署AI。

Vera Rubin NVL72系統相較於Blackwell， 訓練性能提升了4倍，推論性能功耗比更是提升了10倍，搭配Groq 3 LPX後，

在處理1兆參數GPT模型時，推論吞吐量甚至能提升35倍。 這樣的數字，其他廠商很難匹敵，也大幅降低了客戶的部署門檻。

哇，35倍！ 這簡直是飛躍式的提升，難怪客戶會趨之若鶩。

但另一方面，Gartner的分析師John-David Lovelock就曾說過： 「AI的採用根本上取決於人力資本和組織流程的準備度，而不僅僅是財務投資。

」這暗示了光有硬體和軟體，如果沒有足夠的人才和靈活的生態系， 推廣也可能會遇到阻礙。 同時，許多超大規模雲端服務商，像是Google，他們也在積極開發自己的ASIC晶片，

還有Meta、特斯拉，都在走自研晶片的道路，以尋求成本效益和供應鏈的多元化。 他們不會甘於讓一家公司完全主導。

嗯，所以就算輝達再強大，市場上還是會有很多力量去制衡它， 避免形成單一巨頭壟斷的局面。 畢竟誰也不想把雞蛋放在同一個籃子裡。

這也讓我們看到了地緣政治和企業戰略在半導體產業裡，是如何錯綜複雜地交織在一起的。 說到地緣政治，我們下一段就來聊聊中國，他們最近在成熟製程晶片市場， 似乎也搞出了大動靜。

燿先，我們剛才說到AI晶片的需求有多瘋狂，現在要反過來看看另外一個極端了。 有一則消息，真的讓我嚇了一跳。

日本共同社報導說，截至2025年底到2026年初，全球70%的成熟製程晶片訂單， 都流向了中國工廠！

這…這數字也太驚人了吧？ 這不是跟美國對中國的晶片禁令背道而馳嗎？

沒錯，我是蔡燿先。 這個70%的數據確實引起了市場的廣泛關注與討論。 不過，我們先要釐清一點，這個「70%訂單」的說法，可能有些誤讀或誇大。

根據口袋觀點的報告，以及TrendForce的數據，他們預測2024年中國在全球成熟製程產能的佔比大約是34%， 到2027年會升到39%。

儘管如此，中國在成熟製程領域的崛起速度和規模，依然超乎預期。

喔，所以不是70%的產能，是訂單的流向？ 這兩者之間有什麼差別嗎？

差別很大。 產能佔比反映的是實際的生產能力與投資規模，而訂單流向則可能受到短期市場策略、 成本競爭，甚至是地緣政治因素的影響。

然而，無論是產能或訂單，中國在成熟製程領域的快速崛起，其速度和規模確實超乎外界預期， 這背後有更深層的原因。

那為什麼會出現這種情況？ 美國不是一直在打壓中國的半導體發展嗎？ 怎麼反而在成熟製程上，中國反而「彎道超車」了呢？

這其實就是地緣政治影響下的「反效果」之一。 美國對先進製程晶片的「掐尖式」禁令，反而讓中國將大量的國家資源、 人才和資本，都集中投入到成熟製程的發展上。

中芯國際的聯席執行長趙海軍就在2025年第四季的財報中提到， 中芯的營收年增12.8%，全年營收更是首次突破90億美元。

而且他們預計2026年會維持高資本支出來擴充產能，預期全年營收成長會高於半導體產業平均水準， 展現了強勁的擴張動能。

等於說，被限制了高端，他們就集中火力攻打中低端市場，而且還打出了成績？ 這有點像是「你打你的，我打我的」這種策略。

是的。 而且中國廠商在成熟製程上具備顯著的競爭優勢。 根據一些行業數據，中芯國際28奈米製程的單位成本，比國際主要製造商低了20%以上， 良率甚至高達98%。

這種高性價比的策略，讓他們在全球成熟製程市場上迅速搶佔份額。

低成本，高良率！ 這對客戶來說簡直是致命吸引力啊！ 難怪連一些服務於中國市場的外國晶片製造商，現在也開始轉向大陸的晶片代工廠來獲取產能了。

這比他們自己生產還要便宜很多。

沒錯。 中華經濟研究院分析師鍾富國就指出，中國大陸正以「彎道」與「換道」的雙軌科技突圍策略。 他強調了成熟製程的地緣價值，以及中國龐大的工程師紅利。

換句話說，中國利用國家意志大力扶持、龐大內需市場，以及大量的工程師， 把成熟製程的產能和技術推向一個高峰。

IDC也預計，2026年全球新增的12吋成熟製程產能，將有高達77%來自中國晶圓代工廠。 到2030年，中國成熟製程產能佔全球比重甚至可能達到52%。

52%！ 這意味著未來全球一半以上的成熟製程晶片，都可能由中國生產？ 那對台灣的晶圓代工廠，像是世界先進、力積電，會不會造成很大的衝擊？

這是肯定的。 台灣的這些成熟製程廠商，雖然在技術和管理上有優勢，但在這種國家級補貼和低價競爭下， 壓力會非常大。

合肥晶合集成和世界先進在今年3月就傳出，將從2026年第二季起全面調漲晶圓代工價格10%， 這也反映了設備、原物料、能源與人力等成本的持續墊高。

但漲價的同時，也可能讓部分客戶轉單，導致市場份額流失。

漲價，客戶可能跑掉； 不漲，自己又扛不住成本。 這真是兩難啊。 所以，中國這種「以戰養戰」的模式，利用成熟製程市場獲取的利潤， 再投入先進製程的研發，是他們整體策略的一部分嗎？

對，AASTOCKS.com就有報導指出，這正是中國晶片企業普遍採用的模式。 他們在先進製程受阻，就先鞏固成熟製程，然後將賺來的錢反哺先進製程的研發，

像是華虹集團就在準備7奈米晶片製造工藝，有望成為中國第二家具備此類技術的廠商。 這一步步的發展，也預示著未來國際半導體供應鏈將更加複雜。

聽起來這場地緣政治下的半導體大戲，真的是越來越精彩了。 美國的策略想「去風險化」，結果反而讓中國在成熟製程上快速崛起， 這確實是當初沒有預料到的局面。

那麼，在這樣一個全球半導體版圖被重繪的時代，台灣的IC設計產業又面臨著什麼樣的挑戰和機遇呢？ 是不是也受到了很大的影響？

絕對受到影響。 這也正好接續我們今天的最後一個話題，就是2026年全球半導體市場的前瞻， 特別是AI驅動下的IC設計板塊挪移，以及中國如何在這方面超車台灣。

好的，燿先。 所以，剛才聊完記憶體被AI擠壓，輝達的超級整合，還有中國在成熟製程的逆襲， 感覺整個半導體產業的板塊都在劇烈變動啊。

那接下來，IDC對2026年全球半導體市場的預測，有沒有給我們一些更清晰的圖像？ 特別是IC設計這一塊？

當然有，而且有幾個數據點非常值得我們關注。 IDC在去年12月發布的2026年全球半導體市場預測指出， 整體市場規模將達到8900億美元，年增長11%，並預計在2028年突破1兆美元，

2030年達到1.21兆美元。 這預示著半導體產業將迎來一個新的黃金十年。

兆元市場！ 這數字聽起來很振奮人心啊，證明AI帶來的成長動能依然強勁。

沒錯。 其中AI運算應用市場預計年增18%，而AI加速器市場增長率更是高達78%。 更有趣的是，在AI加速器裡面，ASIC的年增長率達到了113%， 遠高於GPU的66%。

這顯示了客製化晶片在AI時代的策略性價值。

ASIC成長113%，GPU成長66%？ 這代表什麼？ 難道專用晶片，也就是ASIC，在AI市場的吸引力已經超越通用型GPU了嗎？

這會對NVIDIA構成威脅嗎？

這是一個非常重要的趨勢轉變。 它反映了許多超大規模雲端服務商，像是Google、Meta， 他們都在大力發展自研ASIC晶片，因為ASIC在特定AI工作負載上，

能提供更高的能效比和更低的總體擁有成本。 這並不是說GPU不重要了，而是說AI晶片市場正在走向多元化， ASIC正在快速搶佔份額，形成新的競爭格局。

喔！ 所以就像我們上次聊到博通的ASIC成功一樣，這些大廠為了優化自己的AI應用， 會選擇自己客製化晶片，而不是全部都依賴NVIDIA的GPU。

這對市場來說，應該是好事吧，代表競爭會更激烈，創新也會更多元。

理論上是這樣。 但更值得關注的是，IDC還指出了一個非常關鍵的趨勢：那就是中國的IC設計產值， 已經在2025年正式超越台灣，預計到2026年，中國IC設計的市佔率將擴大到45%，

而台灣則降至40%。 這對台灣來說，無疑是一個需要嚴肅面對的警鐘。

什麼？ ！ 中國IC設計超車台灣？ ！ 這…這消息也太震撼了吧？ 這可是我們的強項啊！ 我記得我們以前一直都是全球領先的。

沒錯，曾冠瑋，也就是IDC的資深研究經理，他直接點出：「台灣IC設計市占會在今年被大陸反超， 關鍵在於『缺少自研AI晶片』」。

這是一個非常赤裸且精準的分析，直指核心問題。

缺少自研AI晶片…這點確實。 我們台灣的IC設計公司，過去很多都是替國際大廠設計各種應用晶片， 或者是專注在消費性電子、網通這些領域。

但在AI時代，很多AI大廠都傾向於自己開發晶片，或是跟少數幾家龍頭合作。 那這樣看來，我們台灣是不是有點錯失了這波AI晶片設計的浪潮了？

這背後有幾個原因。 首先，中國政府對半導體產業的大力扶植，以及其龐大的國內市場需求， 促使本土IC設計公司快速成長。

加上美中科技戰的影響，中國客戶傾向於選擇國產替代方案。 此外，中國在應用驅動型AI晶片，特別是邊緣AI和特定行業AI晶片上， 發展得非常快，補齊了過去在高端領域的短板。

可是燿先，話說回來，如果沒有台積電這種頂尖的晶圓代工技術， 中國就算設計出晶片，也沒辦法生產啊。

我們台灣的晶圓代工龍頭，台積電，在先進製程領域的優勢，應該還是無法撼動的吧？

絕對無法撼動。 IDC的報告也再次印證了這一點。 他們預測2026年晶圓代工市場將成長20%，而台積電在4奈米以下製程的市佔率， 將攀升至73.1%。

這顯示了台積電在先進製程領域的「強者恆強」態勢。 AI晶片對先進製程的需求，只會讓台積電的地位更加鞏固，成為全球科技發展不可或缺的基石。

73.1%！ 這數字簡直是獨霸武林啊！ 所以我們可以這樣理解嗎：雖然中國在成熟製程和IC設計的「量」上超越台灣，

但台灣在先進製程的「質」和「關鍵性」上，仍然是全球AI晶片生態系的核心？

這是個非常精闢的總結。 我們不能否認中國IC設計的崛起，這是一個警訊，台灣需要思考如何加速在AI晶片設計領域的佈局。

但同時，台灣在先進製造，特別是先進封裝CoWoS方面的領導地位， 依然是AI發展不可或缺的一環。

IDC預估2026年CoWoS產能年增約72%，但仍會因為NVIDIA、 AMD、Broadcom等巨頭的龐大需求而供不應求。

這也凸顯了台灣在全球半導體供應鏈中的戰略關鍵地位。

CoWoS產能還是供不應求！ 這也讓我們看到，就算台積電再怎麼擴產，AI的胃口還是大到難以想像啊。

所以，儘管中國IC設計市場份額超越台灣是個挑戰，但台灣如果能更緊密地結合先進製程、 先進封裝，並且積極投入AI晶片設計人才的培育，還是有機會在這場AI大戰中，

找到新的定位和成長空間的。

我認同你的看法。 Gartner的分析師Shrish Pant就說過：「HBM晶圓的重新分配是真實存在的， 並且肯定會影響市場直到2027年底。

更複雜、高性能的HBM將使價格保持在高位。 」這段話不僅指出了記憶體的困境，也間接說明了AI對整個產業鏈的驅動，

從先進製程到封裝，都需要全面的提升，這也是台灣半導體產業未來發展的關鍵。

所以，我們今天聊下來，從AI記憶體短缺、輝達的全面AI戰略， 到中國在成熟製程的崛起，以及台灣IC設計面臨的挑戰，整個半導體產業真的是充滿了機遇與挑戰。

那麼，我想問問燿先，在這樣一個快速變動、充滿地緣政治角力、 技術快速迭代的時代，台灣半導體產業該如何保持我們的競爭優勢， 並且確保我們的「矽盾」能夠持續發揮作用呢？

我們究竟是該繼續專注於先進製程，還是應該更積極地拓展多元的AI晶片設計領域， 甚至考慮像特斯拉那樣，去嘗試更多的垂直整合呢？

這是一個沒有簡單答案的問題，也是台灣未來十年必須深思的戰略抉擇。 我們必須在「效率」與「韌性」、「專精」與「多元」之間找到一個平衡點。

繼續鞏固先進製程的領先地位是基石，但同時也需要鼓勵更多的IC設計公司擁抱AI， 並與國際夥伴深化合作，將台灣的半導體生態系，從單點的強大， 升級為更全面的「護國群島」。

這將是台灣在這場全球半導體變局中，立於不敗之地的關鍵。

<express-as type="friendly">「護國群島」， 這個比喻真好。 </express-as>畢竟在這個科技洪流中，沒有人是一座孤島， 大家都是這艘大船上的乘客。

非常感謝燿先今天帶來的深度分析。

<express-as type="friendly">謝謝珵澤， 也謝謝各位聽眾的收聽。 </express-as>

<express-as type="friendly">感謝大家的收聽， 我們下週同一時間再見。

</express-as>