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2026-09-14
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AI 晶片更新速度加快，半導體供應鏈卻開始卡在設備、先進封裝、HBM、光通訊、散熱與建廠人力。本集從 SEMICON Taiwan 2026 的論壇訊號出發，解析 Google TPU、NVIDIA NVLink Fusion 與客製化 ASIC 如何把競爭推向系統層級，以及台灣在製造全球化後必須守住的共同設計能力。
【本集由 SEMICON Taiwan 2026 國際半導體展邀請製作】
AI 晶片愈快，整套基礎設施反而愈容易塞車。台積電副共同營運長侯永清於 SEMICON Taiwan 2026 表示，2026 年設備需求預估從 2025 年底的 1 倍，在 2026 年 7 月上修至 1.9 倍；台灣與海外同時推進的先進製程及先進封裝廠接近 20 座。當需求變化快過硬體擴產速度，瓶頸就會從單一晶片移往設備、材料、載板、記憶體、散熱與建廠人力。
Google 第 8 代 TPU 針對不同 AI 工作負載分成 TPU 8t 與 TPU 8i；NVIDIA 則以 NVLink Fusion 讓客製化 ASIC 接入其互連與機櫃生態系。兩條路表面不同，都說明摩爾定律尚未消失，但效能已不能只靠奈米微縮：先進封裝、HBM、CPO、電力、散熱與系統共同設計，正一起決定 AI 基礎設施能否規模化。
這集從 SEMICON Taiwan 2026 的論壇與產業訊號出發，討論當半導體競爭從晶片效能走向系統協作，NVIDIA、Google、ASIC 與台灣供應鏈的權力如何改變；以及工廠走向全球後，台灣該如何從 Made in Taiwan 走向 Made WITH Taiwan，守住把設計、製造、封裝與部署串起來的協作能力。
半導體、設備、材料、封裝、伺服器與散熱供應鏈主管，AI 基礎設施規劃者，以及負責海外建廠、產品策略與技術投資的企業決策者。
怪獸科技公司 | 商管X人文X職涯 | 嚴選頻道
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1則留言
XI
2026/09/15
good
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