DIGITIMES Today：台灣生產製造資金需求活絡 | 三星晶圓代工回溫背後 | Musk與黃仁勳的新雲端觀點碰撞？
- 陳奭璁
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早安。
聯發科總經理陳冠州、日月光半導體研發總經理李俊哲及漢民總經理陳溪新於TSIA年會上，分別從晶片設計、封裝技術與半導體設備的角度，分享產業發展的機會與瓶頸。三大廠所處環節不同，卻都面臨相似的現實：客戶規格不斷提高，技術開發時間持續壓縮，企業必須在長期研發投入與市場回收之間做出取捨。
為因應客戶與產業環境需求，台達電擴大海外製造布局，董事長鄭平于29日表示，董事會已通過在馬來西亞檳城設立大型生產據點，規劃5年內逐步建立可比照泰國的產能規模。此次選址除考量生產條件，也看重當地理工人才供給，希望支援高自動化工廠運作，並為未來製程研發及研發中心延伸預留空間。 
另外，三星記憶體大賺，晶圓代工也跟著回溫。
三星電子第3季營業利益達107.4兆韓元，半導體部門就貢獻了106.5兆韓元，主要來自記憶體。三星在法說會上透露，記憶體生意火熱也帶動了晶圓代工。
三星負責晶圓代工業務的副社長姜錫采（Sukchae Kang）表示，第3季代工營收季增，主要來自4奈米HBM基礎晶粒（base die）出貨增加，以及先進製程對外銷售擴大，獲利也明顯改善。HBM4的基礎晶粒從記憶體製程改用邏輯製程，由三星代工部門以4奈米生產，等於三星自家記憶體部門成了晶圓代工的重要客戶。三星第3季HBM4銷售季增超過3倍，2027年HBM產能已全數售罄，代工也直接受惠。
三星對後續的展望同樣離不開記憶體。三星預估第4季代工營收將季增、年增都達雙位數，動能除了第二代2奈米手機晶片量產、4奈米AI處理器（NPU）全面放量，也包括「記憶體相關銷售擴大」，以及美國與中國主要客戶成長。
展望2027年，三星表示4奈米營收將因美國AI/HPC客戶與「穩健的記憶體需求」而增加，並預期8奈米以下所有製程稼動率將超過100%，也就是需求超過產能。代工部門高層也表示，與記憶體部門共同開發的4奈米基礎晶粒，良率已達業界領先水準，「不過量產仍在初期」。
以下是今日5則科技供應鏈重點新聞摘要：
人工智慧（AI）應用與雲端服務蓬勃發展，帶動高效能運算晶片與AI伺服器需求強勁。台灣作為全球AI硬體重要製造基地，廠商加碼投資擴充產能已屬必然。由於台灣借貸成本低，因此有不少業者保留現金，以向銀行借貸的方式擴充事業。相反的，銀行對不動產貸款則持續走低。
根據經濟部發布2026年9月工業生產統計，以晶圓代工、IC封測、IC設計、DRAM為主的電子零組件業的工業生產年增23.62%，累計1~9月增加21.07%。以AI伺服器、半導體檢測設備及零組件為主的電腦電子產品及光學製品業，年增45.92%，1~9月較2025年同期增加80.05%。整體而言，經濟部預期10月生產指數還會比9月更高。
泰國精密鈑金機構件領導廠經寶精密（jpp-KY）宣布，已成功通過國際航空巨頭空中巴士（Airbus）關鍵特殊製程驗證，取得空中巴士A350（含子項目在內）駕駛艙結構件（Cockpit structure part），超過20項航太專業製程認證，正式切入A350高階機構件供應鏈。
盛美上海310×310mm面板級電鍍設備首台出貨 前三季在手訂單年增88%
AI晶片封裝尺寸持續放大，面板級封裝設備也逐步走向客戶驗證與量產出貨。中國半導體設備業者盛美半半導體設備（上海）股份有限公司（以下簡稱盛美上海）29日宣布，首台310×310mm面板級水平電鍍量產型設備Ultra ECP ap-p已順利出機，交付一家中國以外的亞洲客戶，但公司未透露客戶名稱。
據盛美上海最新公布的財報與營運數據，2026年前三季設備出貨金額年增34.24%，在手訂單年增88.2%。面板級電鍍設備進一步出貨，也為其先進封裝設備布局增添進展。
瑞儀CPO拚下一世代架構 2027年送樣、最快2028年量產
背光模組大廠瑞儀光電積極拓展新事業，董事長暨總經理王昱超指出，瑞儀目前仍在觀望共同封裝光學（CPO）市場的發展，但已與多家客戶深入溝通，並將目標鎖定下一世代光通訊架構，尤其是6.4T以上的CPO應用，預計2027年選定客戶送樣，最快2028年有機會進入量產階段。
王昱超表示，客戶希望瑞儀直接瞄準下一世代光通訊架構，而非投入現階段競爭激烈的800G或1.6T光模組市場，因為瑞儀若直接切入既有的光模組市場，成本與競爭力未必具優勢，因此公司選擇將資源聚焦於更具差異化的技術與應用。
Musk與黃仁勳的新雲端觀點碰撞？AI基建正從「擴張競賽」轉入「產業分化考驗期」
圍繞AI新雲端業者的前景，市場正浮現出觀點碰撞：Tesla執行長Elon Musk警告，200多家新雲端業者可能面臨大規模倒閉或合併；NVIDIA執行長黃仁勳則在GTC柏林大會上指出，新雲端需求超出預期，當前資金短缺問題最終會得到解決。
儘管Musk與黃仁勳的分歧，表面上是「新雲端會不會大批倒下」與「AI需求是否足夠旺盛」的爭論，但實質上卻是對於產業主體承受能力的判斷差異。
責任編輯：陳奭璁
