ASIC 台灣供應鏈研究
AI 自研晶片・台灣供應鏈研究

巨頭自研晶片
台灣仍是關鍵

當雲端巨頭不再只買 GPU,開始布局自研 ASIC, 值得追蹤的焦點,也從晶片設計延伸到台灣的製造、封裝與測試。
01自研晶片,改寫 AI 採購模式
02從 GPU 到 ASIC,需求如何轉移
03台灣封測,下一個研究重點
ASIC 供應鏈研究專題
研究專題圖片
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四大巨頭的自研晶片布局
從採購算力,到打造專用晶片
Google|TPU追蹤產品布局與供應鏈進展
Amazon|Trainium追蹤產品布局與供應鏈進展
Meta/Microsoft|MTIA/Maia追蹤產品布局與供應鏈進展
產品進度與供應鏈關係,請以各公司最新公告為準。
黃世聰
AI 產業研究|台灣供應鏈觀察
從晶片設計到封裝測試,沿著實際進度,分清出貨、驗證與市場題材。
01 / 為什麼巨頭布局 ASIC

AI 算力競賽
開始算每一次推論的成本

訓練像打造工廠,推論則像持續開工。當 AI 服務每天大量運行, 成本、耗電與效率就成為關鍵。巨頭布局 ASIC,瞄準的是特定工作負載的效率。
01

推論需求持續累積

每一次 AI 問答與內容生成,都需要算力支援;服務規模越大,運行成本越值得精算。

02

專用晶片追求效率

GPU 擅長多種任務;ASIC 針對特定用途設計,能否省電降本,要看實際工作負載。

03

規模決定經濟效益

自研晶片需要投入設計與軟體資源;用量足夠大,才更有機會攤提開發成本。

02 / 晶片換了,供應鏈仍是關鍵

從設計走向量產
還要通過製造與封測

自研晶片不是畫完設計圖就結束。從設計服務、晶圓代工, 到先進封裝、載板與測試,每一段都影響量產進度。 台灣供應鏈的研究重點,是誰有技術、誰通過驗證、誰真正拿到訂單。

✓ 晶片設計 ✓ 晶圓代工 ✓ 先進封裝與載板 ✓ 封裝與測試
03 / 分清真進展與市場題材

沿著 ASIC 供應鏈
找到值得追蹤的環節

✓
已出貨:看實際貢獻
追蹤量產與出貨資訊,釐清 ASIC 業務是否已反映在營收與產品組合。
✓
驗證中:看導入進度
區分送樣、客戶驗證與正式量產,避免把合作線索直接當成確定訂單。
✓
純題材:看證據是否足夠
對照公司公告與公開資料,辨別市場聯想和已確認的供應鏈關係。
✓
封測端:看技術與產能
關注封裝規格、測試能力、產能利用率與客戶集中度,評估機會與風險。
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從設計、代工、封裝、載板到測試, 按「已出貨、驗證中、純題材」整理研究方向,幫你掌握查證重點。

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巨頭的晶片競賽
台灣供應鏈值得看懂

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