半導體

連于慧 2026.1.30
南亞科2026年1月30日收盤價326.5元，以股本309億股本計算，市值首次破兆，更成為台灣記憶體產業有史以來，第一家市值破兆元的記憶體企業，擠身台灣上市公司前十大市值公司（0050屬於ETF，不列入上市公司）。

日前美光宣布買下力積電銅鑼廠，持續宣示深耕台灣，將台灣置於全球擴產計畫中的關鍵一環，昨天總統賴清德與美光總裁Sanjay Mehrotra會晤，展現對台深耕的重視程度。除了買下力積電的銅鑼廠，美光前幾日也宣布在新加坡投資240億美元，規劃十年的時間來擴增NAND Flash產能建置晶圓廠，看好在AI狂潮大時代下，未來對於NAND記憶體的爆炸性需求，預計新加坡廠房的產能會從2028年開始貢獻。此外，美光在紐約的Megafab也正式動土，預計2030年後開始投產，實現提高DRAM晶片本土化生產的目標，並支援AI、HPC、資料中心等長期需求。

值得注意的是，業界已經在「指路」，美光在買下力積電銅鑼廠之後，南亞科新廠房泰山廠也是美光一個非常適合的合作標的，但理想的合作方式絕對不是像力積電一樣整個賣斷晶圓廠和土地，而是用技術、產能雙方互惠合作的方式，確保南亞科新廠的權利。

以南亞科現在的位置，公司鹹魚大翻身，靠著DDR4賺得盆滿缽滿，DDR5晶片也開始出貨，加上新廠房建設進度又整整提前半年，所在的位置有籌碼談到更漂亮的條件，業界已經在揣測美光如果想要更多現成、立即可用、馬上可以上工的DRAM新產能、新廠房，與南亞科年底即將完工的泰山新廠進行策略聯盟，絕對是最好的選擇。況且，美光和台塑集團算是老朋友了，當年在DRAM大整併案中，美光收了台塑集團旗下的華亞科技，如果美光可以再度和南亞科策略結盟，用技術換產能，對於雙方而言，絕對是一加一大於二的方向！

現在全球DRAM和NAND記憶體產能狂缺，且擴產蓋晶圓廠變得非常困難，蓋晶圓廠的土地要經過政府許可、環評通過，已經非常不容易，加上現在蓋無塵室的團隊廠商奇缺，要從頭蓋一座廠估計三年時間跑不掉。因此，記憶體大廠能做的就是把現有廠房想辦法擠出地方放更多機台設備增加產能，或是淘汰老舊製程更換成新製程技術，意思就是把現有的晶圓廠做最大價值的使用。像是力積電、南亞科有早就準備好的新廠房，身價都立刻十倍跳！

在美光總裁率團訪台之際，南亞科寫下台灣記憶體產業首家市值破兆的紀錄，別具意義！ 業界認為，兩家公司如何能在此刻：全球DRAM瘋狂史上大缺貨之際，來個再續前緣，來個對彼此都有利的策略聯盟合作，會是很好的發展方向。

南亞科2026年1月30日收盤價326.5元，首次市值首次破兆，是台灣記憶體產業第一家市值破兆元的記憶體企業。今日台灣排名前十大市值的企業（不算0050）分別為：台積電、台達電、鴻海、聯發科、日月光、富邦金、國泰金、廣達、中華電信、南亞科，其中科技企業佔了七家，而南亞科進入台灣上市公司前十大市值，踢掉的是中信金。

 

連于慧 2026.1.28
ASML：邏輯與DRAM客戶加速建置產能，AI長期需求真實存在

ASML最新發布的財報中，執行長Christophe Fouquet釋出相當關鍵訊息，他表示已看到DRAM客戶和邏輯晶片對於長期AI需求的信心越來越強大，並且與ASML討論加速建置產能，這代表人們普遍相信AI的需求是真實存在的，並且正在為此做好準備！ 

ASML對於AI長期需求的強勁支持，呼應本月台積電在法說會上提出震驚市場的520億～560億美元資本支出數字。回擊AI泡沫論，台積電、ASML帶頭繼續領軍這場本世紀最瘋狂的AI狂歡派對！

Fouquet指出，在過去這幾個月，許多客戶對中期市場情勢的評估明顯更加正面，主要是因為他們對 AI 相關需求的持續性有了更強的信心。在邏輯晶片方面，客戶開始對長期AI需求的可持續性更有信心，更願意加快產能規劃，也從4nm技術過渡到3nm技術，而3nm技術對先進技術的要求更高，2nm技術的量產也在進行中。在DRAM方面，HBM需求非常強勁，DDR的需求也同樣強勁，導致記憶體供應非常緊張，至少在2026年是如此。

ASML發佈 2025 年第四季與 2025 年全年財報，第四季銷售淨額為 97 億歐元（包括兩套高數值孔徑High N系統的收入確認），淨收入為28億歐元，毛利率52.2%，第四季度訂單金額為132億歐元，其中 74 億歐元為 EUV 訂單。截至 2025 年底，積壓訂單（backlog）金額為 388 億歐元。

ASML在2025 年業績再創新高，總銷售淨額達 327 億歐元，毛利率為 52.8%。對於2026 年第一季指引，預估銷售淨額約82億～89億歐元之間，毛利率預估約51%～53%。此外，ASML 預計 2026 年的總銷售淨額預計介於 340億～390 億歐元之間，毛利率預估約 51%～53%。
 
ASML 也宣布啟動新的股票回購計畫，總金額上限為 120 億歐元，預計於 2028 年 12 月 31 日前 執行完成。
 

連于慧 2026.1.27
三星退出MLC NAND效應越來越強烈，今日旺宏法人說明會受到眾多投資人關注。旺宏總經理盧致遠指出，2025年第四季就看到曙光，但進入2026年一月後發現更驚人的景象，尤其是Nvidia在CES上揭露最新的Vera Rubin 平台將導入ICMS技術（推論情境記憶體Inference Context Memory Storage），以及AI模型中加入KV Cache技術後，讓NAND記憶體缺貨更為惡化。

談到這一波空前未必絕後的記憶體史詩級大缺貨何時能紓解？ 盧志遠表示，AI吃掉太多記憶體了，導致其他應用都非常缺，就算現在要開始建廠，也要花上2～3年的時間，但建廠也不能完全解決問題，除了AI泡沫破掉，不然記憶體需求量會一直一直成長！

應對這一波記憶體需求大爆發，旺宏也決定投入220億元增產，預計12吋廠產能會從2萬片增加至3萬多片，目前要求機台是即刻拉入。同時，市場傳言旺宏要出售旗下8吋廠，盧志遠否認表示「沒聽說這傳言。」

盧志遠表示，過去旺宏的eMMC業務在NAND業務中的佔比很小，然受到三星等國際大廠退出MLC NAND影響，MLC NAND缺貨非常嚴重。在該領域除了國際大廠三星、SK海力士、鎧俠，就只有旺宏能供應，因此客戶需求的基本盤都開始湧入旺宏，進入去年第四季更為明顯，這是旺宏很好機會。

旺宏的MLC產品包括19奈米2Ｄ和48層、96層3Ｄ產品都準備好了，不只是16G產品量產，32G也開始小量生產，預計第二季底前會全力開出。公司決定投入220億擴產，增加1萬多片的產能，就是看好MLC NAND產品後市行情。

除了MLC NAND全力生產，滿足客戶需求，旺宏另一大產品線NOR Flash生意也非常好，公司強調在增產MLC的同時，要客戶放心不會減少NOR Flash產能。盧志遠表示，AI系統直接用到的NOR Flash顆粒數量大增，因此NOR Flash很非常緊缺。過去旺宏產品組合中有80％會是NOR，未來NAND和NOR會各佔50％。

在3D NOR方面，旺宏表示該技術時程會延後，主因是現在記憶體缺貨已經忙得頭昏眼花，無暇顧及這技術，加上3D NOR主要是為汽車客戶準備的，但車用市場也非常疲弱，因此不急著在這部分有特別的突破。

旺宏今日公布的2025 年第四季虧損也大幅收斂，2025年全年營收為289億元，毛利率17.8％，年減 5.8個百分點，營益率負12.8%。

連于慧 2026.1.19
南亞科今日召開法人說明會最令人驚豔的消息，不是毛利率衝上49％、單季大賺117.8億且EPS達3.58元，也不是預告2026年一整年需求持續熱絡，而是南亞科宣布泰山廠新廠房的裝機和量產時間大幅提前半年，將在2027年初裝機，當年度第二季底試產，2028年單月產出會拉到2萬片，在全球DRAM瘋狂大缺貨的背景下，現在只要是有無塵室Clean Room身價就是洛陽紙貴，週末力積電才賣了無塵室就有18億美元入袋！

南亞科位於泰山的新廠房原本預計2027年第二季才開始裝機，今日法說會中宣布提前半年，將於2027年初裝機，且下季度就進入試產，導入產品會涵蓋DDR4、DDR5、LPDDR4、LPDDR5和客製化產品等，組合非常多元化，在全球DRAM極度短缺下，新廠連夜趕路來奧援，對客戶而言是超級大利多。南亞科2026年資本支出也衝到達新台幣500億元，當中包含2025年遞延的60多億，而其他400多億的資本支出中，有70％都是用在新廠的廠務設施上，另外30％是採購機台設備。

力積電才宣布將銅鑼廠以18億美元的價格賣給美光，傳出力積電規劃要將部分銅鑼廠的機台設備搬回新竹廠房，未來公司會縮減新竹廠低價Driver IC客戶產能，轉去生產現在價格大好的DDR4晶片，市場也因此擔心是否會為2027年之後的DDR4供需投下變數？ 

今日法說會中，南亞科總經理李培瑛對於力積電回攻DDR4消息是直球對決。他表示，DRAM廠房的生產結構和邏輯製程不一樣，改動廠房需要一段時間，加上採購設備機台、製程轉移等都需要時間，基本上對2026年和2027年的市場供需影響不大。

對於力積電可能會增產DDR4一事，記憶體廠人士的看法是：在DRAM大缺貨時去更動生產線是產業一大忌諱，加上產線更換需要更動機台，更動機台就要先降低現在在跑的產能，這不太像是在DRAM行情大缺貨之際，公司會選擇的路線，因此評估即使力積電有意把新竹廠房的產能從邏輯製程更換成DRAM產線，今年也不是合適的時間點。

從另一個角度來判斷力積電的抉擇方向：因為力積電的DRAM產品中，多數都是DDR3，其DDR4產品只佔10％且以4G DDR4為主，如果要花一筆錢去把機台設備升級成DDR4，屆時DDR5主流地位已經越坐越穩，等到2027年以後，DDR4還會缺多久？ 這樣的升級花費究竟划不划算，確實可以算一算。另一方面，在HBM、DDR5、DDR4的排擠效應下，DDR3價格也開始上漲，在價格上漲之際要去做生產線的更動，比較不太像是大缺貨行情下會做的選擇。

回到南亞科身上，李培瑛指出，目前缺口最大的還是DDR4和LPDDR4，其次才是DDR5和DDR3。他更點出關鍵原因是，產線一旦從DDR4升級去做DDR5或是HBM後，要回頭生產DDR4很有難度，因此在規劃新產能時，要留給DDR5多少產能配比很關鍵，這也是現在市場上DDR4和LPDDR4會如此短缺的原因。

日前有消息指出，美國考慮鎖定記憶體產業，對於不是在美國設廠的記憶體廠商要課徵100％關稅。李培瑛表示，目前公司沒有赴美設廠的計畫，直接銷售到美國的營收比重並不大。

南亞科2025年位元成長率超過50％，預計2026年位元成長率會超過10％。至於各產品比重，以2025年第四季來看，DDR4和LPDDR4比重約70％、DDR5比重超過10％、DDR3比重約20％。

2025年第四季報價上漲30％，談到2026年第一季報價上漲的持續性，李培瑛表示，第一季較上季報價會持續上漲，但幅度可能收斂至低於30%，也不排除有些急單。對照市場看2026年第四季報價相較2025年第四季至少上漲50％的看法，業內人士認為南亞科釋出的方向偏保守，不排除是保留彩蛋。

在需求端方面，李培瑛指出，AI與通用型伺服器仍是DRAM產業最大的驅動力，整個2026年記憶體市場仍是看好，未來高頻寬和高密度的DRAM應用將持續擴展至雲端和邊緣端。
 

連于慧 2026.1.18
力積電週六宣布將位於苗栗的銅鑼12寸廠以18億美元賣給美光！當前DRAM和NAND記憶體產業大缺，就算要馬上動土蓋無塵室，現在連蓋個無塵室都很困難，力積電銅鑼三座基礎建設都差不多搞定的12寸廠，自然是炙手可熱，美光火速入手後，2026年第二季完成交易，預計2027年下半可以為美光帶來產能增長的貢獻！

因應AI時代和成熟製程代工產業的紅海，黃崇仁精心擘劃的這個交易案，讓力積電趁此機會縮減低毛利率的成熟製程代工業務，將產品組合最佳化後能更聚焦於AI相關，更同時間回頭加碼最擅長的DRAM業務，這確實是傑出一手。但同時也為記憶體和邏輯產業分別埋兩大變數！

「變數」一：力積電縮減成熟製程產能，邏輯驅動IC客戶正在尋找其他代工產能支援

力積電將銅鑼廠賣給美光後，銅鑼廠的員工、機台設備、生產線將會移回新竹廠，在廠房空間有限下，力積電將會結束部分低毛利率的邏輯IC客戶的投片，將新竹晶圓廠房的空間要拿來放銅鑼廠的機台設備。據了解，力積電已經通知部分邏輯IC客戶要結束代工業務，主要是針對低毛利率的驅動IC業務上，這些客戶正在找尋其他能接手的晶圓代工夥伴，但困難點是，台灣晶圓代工廠已經多轉型去生產中高階產品，能襄助生產低毛利率驅動IC的代工廠並不多。這是力積電把銅鑼廠賣給美光後，為邏輯產業帶來的一大變數！

「變數」二：力積電回頭增產DRAM，是否會影響2027年之後的DDR4市場供需？

在這項交易案下，美光會協助力積電在新竹P3廠精進現有的利基型DRAM製程技術，結合3D晶圓堆疊WoW、中介層Interposer等先進封裝技術和材料，讓力積電躋身AI供應鏈。

業界傳出，除了美光以18億美元買下力積電的銅鑼廠，力積電也會跟美光回購部分的利基型DRAM設備，放在新竹廠生產DDR4等記憶體產品，因此才會結束掉新竹廠房部分低毛利率的成熟製程代工業務，要回頭增產利基型DRAM，這是否會為2027年之後的利基型DRAM產業投下變數，可以再觀察。求證力積電關於要向美光買利基型設備一事，公司表示「No Common」。

業界認為， 力積電選擇在AI大變革時代，以及記憶體產業史上最缺的關鍵時刻，縮減已經是紅海的成熟製程代工，回防最熟悉的DRAM產業，確實是很靈活和合宜的佈局。只是，力積電賣完銅鑼廠拿下美光的18億美元後，會願意加碼投資升級多少設備機台，去增產現在全球缺翻天的利基型DRAM，還是要看公司長遠的規劃和想法，這部分還要觀察些時間。就算會有部分增產，時間點也至少是在2027年下半以後了，不會影響2026年的市場狀況！

為什麼力積電銅鑼廠如此炙手可熱？ 其實過去的我們很難想像，晶圓廠的無塵室居然也會有缺短缺的一天。以前在蓋廠時，Clean Room蓋好是最基本的，根本沒有門檻可言，重頭戲才是之後的機台設備移入。但自從AI需求爆發後，現有的無塵室產能都被填滿，先進製程的無塵室廠房要求極為嚴格， 像是粉塵控制要ISO Class 1、溫度濕度等都要精確，以及精密機台像是ASML的EUV等對於震動非常敏感，抗震需要專業等級、氣體和純水系統要求、電力要求等等，更短缺的還是熟悉半導體晶圓廠建置的專業工程人才和技師，相關人才都被台積電、三星等半導體大廠預定，中小型半導體廠商根本很難找到蓋無塵室的專業人才，才造成無塵室建制週期會拉這麼長，以及成本會越來越高的關鍵原因。

力積電的銅鑼廠土地面積高達11萬平方公尺，可以興建三座12座廠，單月產能4～5萬片，第一座廠已經完成建置開始生產，第二期廠房已經挖好地下室，很快可以加入生產，第三期廠房雖然還未蓋，但已經通過環評，三座廠房加起來超過11萬片！如此優異條件，自然吸引美光等國際大廠捧著金條來合作～尤其這次的記憶體瘋狂大缺貨未必是1、2年內可以紓解的，在AI大浪下，DRAM和NAND缺貨看不到盡頭，想要以最快速的方式擴產，從頭開始蓋實在太慢了，因此只要有現成無塵室的廠商，身價都三級跳，Real Men have Fabs!!!!

黃崇仁給員工的信中也強調，不會主動裁員，這樣的調整目的也不是為了縮減人力，而是進行資源重新配置聚焦在更有競爭力的產品上，同時也表示這是力積電的第四次轉型！
 

連于慧 2025.12.30
記憶體市場持續瘋狂了！今日群聯公告11月份自結獲利16.88億元，年增率670%，單月EPS衝上7.9元，全市場再度陷入瘋狂。從HBM、DDR4、DDR5大缺貨，一直到HDD需求外溢導致NAND缺口擴大，最溫和的NOR Flash也要用力動起來！ 業界指出，旺宏看好eMMC模組在工控、車用、醫療領域的需求大好，已轉移4000～5000片的NOR Flash產能到MLC NAND上，MLC NAND主要是用來生產eMMC模組，該產能轉換規劃導致NOR Flash供給缺口進一步擴大，下季起NOR Flash漲價幅度30%起跳。

上月在「成大論壇」中，旺宏董事長吳敏求接受媒體採訪時，言談中就透露了對eMMC產品線後市的高度期待。他表示eMMC是賣方市場，旺宏掌握了相當主導權，該產品線為公司開拓了許多新業務，讓許多客戶都主動來敲門，但因為產能還無法滿足所有客戶需求，所以要挑客戶供應。

業界透露，旺宏看好eMMC產品在客戶端炙手可熱，且可以開拓新應用市場，因此轉移4000～5000片NOR Flash產能到MLC NAND上，主要也是因應三星等韓系記憶體廠已經大幅減少MLC NAND供應，旺宏看準市場缺口，後市eMMC新產品在工控、汽車、醫療、消費性等領域的需求擴大，因此重新產能配置，以獲得最好的利潤回報。旺宏的eMMC模組是用MLC NAND顆粒加上控制晶片做封裝，公司本身不單獨供應MLC NAND顆粒，而是直接供貨eMMC模組。

相較於DRAM和NAND記憶體，2026年下半NOR Flash報價之前已經溫和起漲，受惠資料中心伺服器對於NOR Flash的需求量增溫，現在旺宏又將NOR Flash產能轉去支援MLC NAND產品，預計NOR Flash缺口會進一步擴大，2026年第一季報價漲幅可望達30%起跳。除了旺宏之外，另一家主要的NOR Flash供應商華邦也將受惠漲價效應，獲利持續提升。

 

連于慧 2025.12.21
鈺創集團旗下專注3D感測機器視覺子公司鈺立微電子，宣佈與亞洲光學進行策略合作，共同開發一系列以國產晶片與國產感測技術為核心的智慧運送與機器人底座準系統，雙方結合在半導體、光學與機構設計上的優勢，目標是為物流搬運、戶外巡檢、園區服務與工業自動化等應用場景，提供「買了就能客製、上層就能開發」的標準化平台，加速國內外客戶的機器人產品落地時程。

鈺立微和亞光這次的合作，針對不同場景，已經規劃了好幾個開發案。其中之一為具備雙模式導航能力的智能移動載具：可在室內環境使用 SLAM 導航，在戶外切換至衛星或多源定位，對接多元感測器與鈺立微eYs3D的AI運算單元，讓同一套機器人底座能更彈性地部署到工廠、園區、倉儲與公共空間。未來還會依客戶需求延伸至更多尺寸與載重等級，形成完整的國產 AMR / AGV 底盤族群。

這些準系統均以鈺立微eYs3D自研的機器人控制晶片與 AI 感測模組為運算核心，搭配亞洲光學在鏡頭與 3D 感測模組上的設計製造能力，從「晶片、模組、到底盤」皆採用台灣在地開發方案。透過預先整合的驅動、導航與安全機制，系統整合商與品牌客戶只需在底盤之上進行機構、外觀與應用層的設計，即可快速推出符合自身品牌定位與情境需求的運送機器人與服務型機器人。

鈺立微電子總經理王鏡戎表示，與亞洲光學的合作不只是單一產品專案，而是共同打造國產機器人準系統生態系的重要一步。藉由在地化的晶片與感測技術，搭配可小量多樣出貨的標準底盤與準系統，雙方希望為台灣與亞洲戶提供更具成本競爭力、供應更穩定的機器人解決方案，並為未來結合雲邊協同、生成式 AI 與 Physical AI 的下一代智慧機器人奠定關鍵基礎。
 

連于慧 2025.12.19
ams OSRAM技術總監李定翰在媒體分享會中指出，ams OSRAM很早就開啟全球佈局，設立雙總部，分別在奧地利Premstaette和德國慕尼黑，全球擁有16個生產基地、25個大型研發基地，全球員工約1.97萬人。

ams OSRAM業務主要來自兩大板塊：半導體70%和汽車與特種燈具30%。以應用市場來看，汽車應用佔比超過一半達52%，其次是工業醫療25%和消費電子23%。ams OSRAM年營收約34.3億歐元（2024年數據）。

ams OSRAM強勢領域為汽車電子包括車用照明和感測器等，提出的ALIYOS具革命性的LED-on-foil技術，專門為汽車照明設計，打破傳統LED需安裝在厚重PCB上的限制。加上ALIYOS技術具有柔性2.5Ｄ彎曲、透明度極高的優點，用在汽車方向燈等，特別適合用夜間照明。

照明產業發光與感測結合成為趨勢，ams OSRAM與艾斯邁半導體asm合併後，成立CSA部門（CMOS Sensors and ASICs），該部門的技術廣泛使用於消費性電子、汽車、工業、醫療等領域，尤其在汽車領域具有龍頭優勢，像是3D結構光、紅外線發射器等技術都可用在駕駛與乘客監視控系統DSM/OSM，還有自動駕駛的LiDAR技術等。

同時，ams OSRAM也非常看好AI產業的感測機會，包括機器人視覺感知，以及將汽車產業長年累積高可靠性技術，複製到AI工業自動化領域，這些都是ams OSRAM計畫大展拳腳的市場。



另一個值得關注的趨勢是，2025年全球LED封裝龍頭的寶座，極大機率會由ams OSRAM取代長年位居第一的Nichia（日亞化學），雙方的龍頭之爭其實差距極小。

ams OSRAM與日亞化雖然在市場上是競爭對手，但在專利領域，兩大廠長年來都選擇攜手合作。在2025年10月雙方更宣布共同簽署專利授權，涵蓋在LED和雷射技術上的專利，包括氮化物LED、雷射元件，並首次將高階LED封裝和LED模組，特別是矩陣頭技術納入授權範圍。
 

連于慧 2025.12.18
JoV Media身為科技產業新興媒體，首次與市調機構inSpectrum聯名合作，將帶來關於HBM、CoWoS、GPU/ASIC、AI伺服器、AI PC/AI手機等一系列2025年和2026年的研究數字。作為該系列首發，將帶來三大記憶體廠HBM市占率變化，以及從AI晶片角度來看前幾大客戶對於HBM需求消長和市占率變化，還有針對HBM3、HBM3E、HBM4這兩年佔比的改變。

如果說去年全台灣科技業最朗朗上口的名詞是「CoWoS」，那今年這個殊榮應該可以頒給「HBM」（高頻寬記憶體），如果你沒聽過HBM，也該聽過DRAM，沒聽過DRAM，也該聽過Flash，要是再沒聽過Flash，至少也聽過硬碟，上述這幾個產品在2025年、2026年都處於缺貨狀態！

AI狂潮從訓練走向推理，從雲端下放到邊緣端，2025年更是科技巨頭加碼AI基礎建設，合縱連橫興盛的一年。如果把Nvidia看成整個AI永動器的中心點，那商業手段一流的OpenAI更是利用科技巨頭FOMO（Fear of Missing Out）的情緒，一起打造一個大到不能倒的AI商業帝國。圍繞著Nvidia和OpenAI的重大合作案包括：Nvidia宣布對OpenAI投資1000億美元，計劃部署10GW的AI數據中心，以及OpenAI宣布與AMD達成戰略協議將部署6GW的AMD GPU，透過這項協議，AMD拿到OpenAI大訂單，OpenAI也換得部分AMD股權。

螳螂捕蟬，黃雀在後。最靜悄悄且佈局看似緩慢的Google，近期看起來才是這場AI賽局中，真正挑戰Nvidia的大魔王。今年以來科技局勢的轉變、地緣政治的加劇，讓AI巨頭們的賽局更加詭譎多變，分分鐘都有新劇情。

日前，AI產業是否泡沫化的聲浪越來越大，尤其是AI產業最大的「雷包」甲骨文，傳出資產公司不再為它位於密西根州規模100億美元的資料中心提供資金後，AI產業舉債過多的擔憂再度浮現。

不過，即使AI產業泡沫化的聲浪再怎麼熱議，沒有人能否認記憶體HBM、DRAM、NAND的缺貨延續到2026年都是無解的！



市調機構inSpectrum統計，三星、SK海力士、美光三大記憶體廠的HBM市占率在2024年分別是44%、48%和8%; 2025年HBM上最大的變化是三星的比重從44%劇降至23％，SK海力士和美光則是分別增長至57%和19%。展望2026年，inSpectrum預估三星、SK海力士、美光三大記憶體廠的HBM市占率分別是30%、49%、22%，其中SK海力士下滑，換成三星和美光市佔率提升。



再來從AI晶片角度，來看HBM前幾大客戶的市占率消長。無庸置疑，全球HBM最大的需求買家是Nvidia，在2024年和2025年對全球HBM需求佔比分別高達64%和68%。值得注意的是，2026年雖然Nvidia仍會是全球HBM消耗量的第一名，但佔比首度跌破50%，取而代之是競爭對手AMD、Google、Amazon、Meta的崛起。

展望2026年，inSpectrum預計 HBM前五大客戶分別為Nvidia占49%、Google占17%、Amazon占14%、AMD占14%、Meta占5%。

其實Nvidia的GPU真的很貴，導致每一家雲端CSP業者都想開發自己的ASIC。Nvidia的GPU優點是通用且性能強大，而ASIC優勢是成本較低且在特定場景的應用表現佳，雖然在老黃的眼裡變成是「缺乏彈性，一旦AI工作內容改變，就發揮不了作用了。」

各大雲端CSP業者在開發客製化AI ASIC晶片時，會找博通、Marvell、創意、聯發科操刀。整體來看，博通操刀的AI ASIC比重還是有高達70％，博通也認為到2027年ASIC營收規模可達到600億～900億美元，ASIC在整個AI晶片市場的地位會越來越重要。



市調機構inSpectrum也從HBM種類來分析，2025年HBM主流為HBM3E，到了2026年HBM3E和HBM4分別佔46％和54％。

前陣子傳出三星的HBM3E終於通過Nvidia的測試，這是該款晶片距離開發至今18個月，經歷數次驗證挫敗後終於成功，但其實三大記憶體廠眼前真正的戰場在HBM4。

Nvidia計劃在明年上市的Rubin GPU，傳出會搭載至少8顆HBM4，HBM4的傳輸速度會超過10Gb/s，大幅高於業界標準的8Gb/s。據了解，因為AMD的MI450用了12顆HBM4將傳輸速率整個拉上了，Nvidia來不及更改設計架構，所以緊急要三家配合的記憶體廠，把配合Rubin GPU的HBM4的傳輸數度從JEDEC標準的8Gb/s拉到10Gb/s，讓Rubin GPU和AMD的MI450效能不會差不多，這也讓三星、SK海力士、美光整個忙翻。

未來在HBM4上，傳出SK海力士仍是第一大供應商，三星急起直追，美光傳出因為是用舊製程所以進度稍為落後，但當前訊息變化快速，三家記憶體廠在HBM4的訂單分配上，可能還是會有新變化。

值得一提的是，過去大家集中火力投入HBM是因為利潤較高，但隨著標準型DRAM這半年來的漲價翻倍、翻倍，再翻倍，其實現在標準型DRAM的利潤已經不輸HBM了！意思是，搞不好現在生產DDR5賺的錢不會比生產HBM差，但是HBM背後代表的意義是AI賽局，是面子問題，現在記憶體大廠不只拼利潤，還要拼面子，AI競賽不能輸，HBM4賽局的訂單還是要用力搶！

 

連于慧 2025.12.17
艾邁斯歐司朗AMS宣布與Zumtobel Group 共同開發全新的紙質捲盤（paper reel），做為取代傳統塑膠捲盤的運輸包裝方案，可用於承載 LED燈條及多種電子元件。新款紙質捲盤能將重量降低逾30％，並減少超過75％的 CO₂ 排放，同時不增加任何使用成本，為電子產業邁向永續供應鏈立下重要里程碑。

相較於一般  217公克的塑膠捲盤，紙質捲盤僅  140公克，重量減少約 35％。在原料取得、製造與廢棄階段中，塑膠捲盤會產生約  1.075公斤的二氧化碳當量排放，而紙質捲盤僅  203公克，碳排減量接近 80％。此外，在部分地區，塑膠廢棄需額外支付處理費用，相較之下，紙材更容易回收與自然分解，環境負擔更低。

以具體數據來看：若艾邁斯歐司朗每年以紙質捲盤取代逾  50 萬個塑膠捲盤，可減少約  108 噸塑膠廢棄物與  436 噸  CO₂  排放；同時每年的運輸重量也可減少  38.5 噸。紙質捲盤不僅節省運輸與廢棄成本，也能在整條供應鏈中——從生產、配送到報廢——有效降低總體碳排。

在穩定性、操作性與潔淨度方面，紙質捲盤符合  LED 製造流程的嚴格需求。艾邁斯歐司朗與  Zumtobel Group 透過多項測試證實，紙質捲盤在工業性能上與塑膠捲盤相當；在業界標準的 SMT 自動化產線上也表現穩定，形變控制良好，維持同等效率。此外，紙材捲盤的微粒控制表現也經過驗證，通過無塵室相關要求；紙質捲盤可容納的元件數量也與塑膠版本一致，並不需要更動既有生產流程。

這次與艾邁斯歐司朗合作的Zumtobel Group是一家國際性照明集團，集團旗下擁有 Thorn、Tridonic 與  Zumtobel 等知名品牌，提供完整且多元的產品與服務組合。在一般照明市場中，Thorn 與 Zumtobel 兩大品牌位列歐洲領導地位；而透過照明技術品牌 Tridonic，集團則在照明系統硬體與軟體（包括 LED 光源、LED 驅動器、感測器與照明管理系統）方面擁有全球領導角色。再者，Zumtobel Group在維也納證券交易所（ATX Prime）掛牌，團總部位於奧地利福拉爾貝格州的多恩比恩（Dornbirn），目前全球員工約 5,300人，2024/25 財務年度營收達 10.972 億歐元。
 

連于慧 2025.12.16
台積電的CoWoS封裝產能和高頻寬記憶體HBM一直是AI產業的瓶頸，加上多數產能都被Nvidia一家包下，導致很多ASIC業者拿不到足量產能，這樣的情況已經持續多年，近期甚至傳出部分ASIC業者轉而向採用英特爾的先進封裝EMIB作為替代方案，EMIB複雜度沒有CoWoS這麼高，且整體成本相較CoWoS減少30％～50％。

日前有個更關鍵的消息，JEDEC固態技術協會已經開始著手制定一項全新的記憶體標準：SPHBM4（Standard Package HBM4），成為標準封裝第四代高頻寬記憶體。顧名思義，「Standard Package」意思是標準封裝，相容於傳統的有機基板，因此可以擺脫昂貴的矽中介層，可以直接用標準封裝流程，同時盡量保持接近HBM的速度，有助於解決AI產業現在面臨的瓶頸。

HBM通常是採用1024位元或2048位元的極寬匯流排介面，造就非常頂級的性能表現，但這種極寬匯流排介面設計缺點是佔用很大的晶片面積，因此限制每個晶片上HBM堆疊數量，間接限制AI晶片支援的記憶體總容量。JEDEC對於SPHBM4的規範針對了此問題作解決，其中一個關鍵是將HBM4的記憶體匯流排介面從2048位元大幅縮減至512位元，並且支援在傳統有機基板上進行2.5D整合，代表著不需要昂貴的矽中介層interposers，可大幅降低成本。

全新的SPHBM4記憶體規範一出，已經傳出中國半導體廠商都很有興趣，因為中國AI供應鏈沒有CoWoS先進封裝，這種介於標準型DRAM和頂級HBM4之間的技術產品，正好符合他們的需求。

其實當前，大型語言模型 LLM的最大的瓶頸，並不是「算得不夠快」，而是資料「搬運速度不夠快」，因此AI伺服器必須要採用 CoWoS 封裝，最關鍵的原因就是為了解決 HBM與 GPU之間的連線問題。傳統記憶體如GDDR6是透過PCB和GPU連接，但HBM為了達到極高速的傳輸，I/O pin角位數量高達數千個，只有用CoWoS的中介層Interposer才能解決此問題。矽中介層Interposer可以在極小的面積內蝕刻出高密度的線路，連接HBM成千上萬密密麻麻的接點。

CoWoS是一種 2.5D封裝，可以將GPU核心的Logic Die和HBM記憶體並排放在同一個中介層上，讓兩者之間的距離非常短，因此資料傳輸的延遲降至最低。台積電預計到2026年底CoWoS月產能可達12.5萬片，但超過50%都被「AI King」Nvidia包下，其次是「ASIC King」博通獲得第二多的產能配比。

JEDEC正在準備的SPHBM4規範，相當大程度可以紓解部分AI運算對於先進封裝的依賴。SPHBM4並不是用來取代金字塔最頂級的HBM4市場，而是在傳統頻寬受限的DDR5/LPDDR5，以及極高端的HBM3E/HBM4中間有一塊巨大的市場，對成本較為敏感，對頻寬雖有要求，但不是最頂級的，這樣的應用場景就會適合SPHBM4來填補。

算起來，新記憶體標準SPHBM4，是一種介於傳統DDR5和新高頻寬記憶體HBM之間的產品，對於現在台積電CoWoS產能極為吃緊，HBM4要求的頻寬和良率又更高的情況下，會是一個不錯的替代方案，也有助於紓解不是這麼金字塔頂層的AI應用市場。
 

TechInsights對AI市場的五大趨勢預測：

AI 模型與資料中心趨勢

受「大型模型效能更佳」的信念驅動，大型語言模型（LLMs）的參數規模仍將持續成長。這意味著資料中心對於支援 LLM 的投資將在2026年持續增加，並推升整體 AI 能源成本，為獲利與環保目標帶來挑戰。AI 所需的電力遠高於傳統資料中心，大型園區的用電需求可高達 5GW，足以供應數百萬戶家庭，現有電網難以滿足這些需求，導致瓶頸產生。

不過，這種情況主要發生在全球少數開發「前沿模型」（Frontier Models）的公司身上。與此同時，體積更小、針對性更強或經「蒸餾（Distilled）」的模型將快速興起，並針對速度、效能、成本、隱私、文化與語言等需求進行最佳化。像是TechInsights 內部使用的語言模型Insightful Chat 基於公司半導體資料訓練，專為提供高隱私的專業分析而設計。

更小型、更專用的模型將用於特定任務，如構建 Agentic AI 的基礎，或讓Edge AI 能在有限硬體資源上運行。PC與NB處理器已經內建神經處理單元（NPU），但微軟的Copilot+ PC 並未成為市場預期的主導力量。

根據TechInsights 針對智慧家庭市場的研究顯示，雲端運算的依賴仍高於邊緣端，儘管邊緣推論在成本、功耗與隱私方面具優勢，雲端需求仍然強勁，預計「自律式邊緣運算」不太可能在 2026 年成為主流。

整體而言，儘管更專用、更高效的 AI 模型將持續發展，但市場仍將由多參數（Multi-Billion-Parameter）大型模型主導。這些模型的規模將進一步擴張，將記憶體與功耗推向極限。最終，在明年，真正的贏家將是能解決這些瓶頸的公司。


邁入2奈米製程：台積電、英特爾、三星、Rapidus四家競賽

邁向次世代 2 奈米製程，將同時改善功耗與效能。2026 年將是產業的關鍵轉折點，隨著業界從鰭式場效電晶體FinFET過渡到全閘極環繞GAA（Gate-All-Around）電晶體。這是自十多年前從平面電晶體轉向 FinFET 設計以來，電晶體架構的首次重大變革。

這項新架構可同時提升功耗效率與運算效能。台積電、英特爾、三星，以及新進者Rapidus 都將以 2 奈米製程進入市場。三星其實早在 2022 年便已在 3 奈米節點導入GAA 製程，但直到其 SF2版本的2奈米製程推出後，主要外部客戶才會真正採用該技術。

台積電的第一家2奈米（N2 製程）客戶是AMD，生產下一代EPYC 資料中心 CPU（非 GPU），並將於 2026 年推向市場。日本的 Rapidus 是晶圓代工領域全新的參與者，採用 GAA 製程技術，2023 年底開始建造第一座晶圓廠，目前傳出2奈米試產，預計量產供應外部客戶的時程預計要到 2027 年才會開始。

2026 年的 AI 加速器產品路線圖，將不會直接受到這些新製程的影響。例如，NVIDIA 的Rubin GPU 將使用台積電的 3 奈米製程生產，從 2027 年起，新一代 2 奈米架構才會開始改善 AI 加速器的效能與功耗表現。

高頻寬記憶體（HBM）幾乎專為 AI 加速器設計，是記憶體產業史上最具價值、毛利率最高的產品。記憶體廠商在推進 HBM3E 量產的同時，新一代搭載 16Hi HBM4的 AI 晶片預計將於 2026 年上半年實現量產，HBM 的基本晶片層（base die）也將從平面 CMOS改採更先進的 FinFET 製程，以進一步提升能效。

除了 HBM 之外，記憶體供應在 2026 年仍將偏緊，因為製造商預期會優先生產高毛利的DRAM 與 HBM，導致 NAND 產能受到擠壓，進一步加劇各類記憶體的價格波動。

儘管如此，NAND 技術仍在持續演進。3D NAND 的物理擴展主要由堆疊層數驅動。2026年，3xx 層（甚至更高層數）的 TLC 與 QLC 產品將陸續推出。為了實現更高密度與更佳效能，創新技術包括高長寬比蝕刻（High-Aspect-Ratio Cryogenic Etcher）、晶圓直接/混合鍵合（Hybrid/Direct Wafer Bonding），以及同層間間距控制（On-Pitch SGD, OPS）單元設計。


矽光子、散熱管理與先進封裝

記憶體晶片只是資料傳輸瓶頸的一半，另一半問題在於如何將資料從記憶體快速傳送至運算核心，速度與功耗是關鍵。以共同封裝光學CPO（Co-Packaged Optics）形式實現的矽光子技術，有望將網路功耗降低多達70%，同時提升資料傳輸速率，2026年將成為 CPO的關鍵轉折點。

台積電的「通用型光子引擎」COUPE（Compact Universal Photonic Engine）將被整合至晶片中介層封裝技術 CoWoS 2.5D 整合平台中，為產業領導者採用此技術鋪平道路，Nvidia的新一代交換解決方案也預計導入該平台。

隨著裝置的熱特性管理變得越來越重要，尤其在資料中心中更為嚴峻，因此最先進的 AI加速器如今必須依賴液冷（Liquid Cooling），導致資料中心建設成本上升，同時也帶來水資源短缺等環境挑戰。記憶體與CPO均對溫度極為敏感，因此當高密度記憶體元件更靠近運算核心，並與CPO 整合時，如何改善散熱管理，將成為能否導入新技術的關鍵環節。

先進封裝技術在此過程中扮演關鍵角色。業界正逐步採用玻璃基板（Glass Substrates），其優異的散熱性能與結構強度，有助於熱傳導與機械穩定性，同時，玻璃材料的高介電常數也能改善資料傳輸效能。其他方案包括開發更先進的熱介面材料TIMs（Thermal Interface Materials），例如SK海力士將在即將推出的 HBM4（16Hi）模組中採用先進的MR-MUF 封裝技術; 其他方向像是創新的製造技術，如英特爾的2奈米製程18A中採用的背面供電（Backside Power Delivery）結構，也能進一步提升晶片的熱性能表現。


貿易與關稅動盪

關稅與貿易限制正在造成高度波動的商業環境。許多地區正透過政府的大規模投資，推動半導體製造的自主化，美國同時也結合關稅與貿易限制作為額外手段，以促進本土製造，整個半導體產業形成一個充滿挑戰與不可預測的環境。

歷任美國政府採取的多項措施，目的皆在限制中國在半導體領域的進展。作為回應，中國正加速推動其 xPU（包含 CPU、GPU、NPU 及其他處理器）的研發，並朝向作業系統自主化發展，特別是透過 RISC-V 架構。

由於極紫外光EUV曝光設備受限，中國的邏輯晶片製程仍停留在7奈米製程節點，遠落後於全球邁向2奈米前沿製程的腳步。2026 年中國能否推進自身的半導體設備生態系？ 最有可能的結果是，中國政策將持續支持並發展國產替代方案，同時允許在本地技術尚未成熟之前，持續使用外國設備。中國在顯影設備技術上的進展，將成為2026年值得密切觀察的關鍵領域。

中國的AI模型發展

中國在AI模型領域已大致追上國際水準，在AI研究論文數量、專利申請與創投投資方面均位居全球前列。國產大型語言模型如 DeepSeek R1在效能上已可與美國頂尖的封閉式模型相媲美，同時通常具有更高的成本效益，並多以開源形式發布。雖然相關限制在一定程度上限制了中國獲取先進硬體的能力，但預期 2026 年將會出現更多來自中國的軟體創新。