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AI驅動未來:2025上年半導體供應鏈新格局與關鍵要角解析

  • 作家相片: Sonya
    Sonya
  • 5月24日
  • 讀畢需時 10 分鐘

2025年上半年,人工智慧(AI)的浪潮以前所未有的速度席捲全球,從雲端數據中心到邊緣運算裝置,AI的應用無處不在,而這一切的核心驅動力,正是高度精密且不斷演進的半導體技術。半導體產業作為AI發展的基石,其供應鏈的穩定性、創新能力與地理分佈,成為影響全球科技版圖乃至經濟格局的關鍵。本文將深入剖析2025年上半年半導體與AI產業聚落的最新分佈,涵蓋軟硬體及上下游供應鏈,並點出主要的關鍵要角,助您洞悉未來科技的脈動。



AI浪潮下的半導體:為何此時此刻至關重要?


進入2025年,AI模型的複雜度與規模持續指數級增長,對算力的需求也水漲船高。無論是大型語言模型(LLM)的訓練,還是各種AI應用的推理執行,都高度依賴專為AI工作負載設計的高效能晶片。這使得半導體不僅是消費電子、汽車、工業等傳統領域的核心,更成為AI時代的戰略制高點。


各國政府紛紛推出晶片法案,企業投入巨資進行研發與擴產,地緣政治的影響也日益顯著。因此,理解半導體供應鏈的現狀與未來趨勢,對於投資者、產業從業者乃至政策制定者而言,都具有前所未有的重要性。此時此刻,掌握半導體與AI的聯動,就是掌握未來科技與經濟的關鍵鑰匙。



核心運作機制解析:半導體與AI的共生關係



半導體供應鏈概覽:從矽砂到智能


半導體供應鏈極其複雜,環環相扣,主要可分為上游、中游、下游。為了更清晰地展示各環節及其主要參與者,我們整理如下:




表一:半導體關鍵供應鏈環節與主要參與者 (2025 H1 焦點)

供應鏈環節

細分領域

主要技術/產品

2025 H1 主要國際參與者 (例舉)

台灣地區主要參與者 (例舉)

上游

EDA 工具與 IP 核

晶片設計軟體、矽智財 (CPU, GPU, NPU IP 等)

Synopsys (美), Cadence (美), Arm (英)

M31 (円星科技), Faraday (智原)


半導體材料

矽晶圓、光阻劑、特用化學品、氣體

Shin-Etsu (日), SUMCO (日), GlobalWafers (環球晶), Dow (美)

GlobalWafers (環球晶), 台塑集團


半導體設備

光刻機、蝕刻機、薄膜沉積、檢測設備

ASML (荷), Applied Materials (美), Lam Research (美), Tokyo Electron (日), KLA (美)

漢民微測, 家登精密

中游

IC 設計 (Fabless)

CPU, GPU, AI 加速晶片, SoC, 網通晶片等

Nvidia (美), AMD (美), Qualcomm (美), Intel (美), Broadcom (美)

MediaTek (聯發科), Realtek (瑞昱)


IC 製造 (Foundry)

先進製程 (3nm, 2nm), 特殊製程

TSMC (台), Samsung (韓), Intel Foundry Services (美)

TSMC (台積電), UMC (聯電), PSMC (力積電)


先進封裝與測試 (OSAT)

CoWoS, InFO, SoIC, HBM 整合, 晶圓級測試

Amkor (美), JCET (中)

ASE (日月光投控), SPIL (矽品), PTI (力成)


記憶體 (Memory)

DRAM, NAND Flash, HBM (高頻寬記憶體)

Samsung (韓), SK Hynix (韓), Micron (美)

Nanya Tech (南亞科), Winbond (華邦電)

下游

終端產品品牌與系統整合

智慧手機、PC、伺服器、汽車電子、AI硬體等

Apple (美), Dell (美), HP (美), Tesla (美), Google (美), Amazon (美)

Acer (宏碁), Asus (華碩), Foxconn (鴻海)



AI產業鏈概覽:從演算法到應用


AI產業鏈則可大致分為基礎層、技術層與應用層。AI的發展高度依賴半導體提供的算力。



表二:AI 產業關鍵層次與主要參與者 (2025 H1 焦點)

AI 產業層次

細分領域

主要技術/產品/服務

2025 H1 主要國際參與者 (例舉)

台灣地區主要參與者/角色 (例舉)

基礎層

AI 晶片 (硬體算力)

GPU, AI ASIC, FPGA, NPU

Nvidia (GPU), Google (TPU), AMD (GPU/CPU), Intel (CPU/Gaudi), AWS (Inferentia/Trainium)

MediaTek (手機/IoT AI晶片), AI 新創


AI 運算平台

雲端 AI 服務, 邊緣運算平台

AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform

電信商雲服務, 工業電腦廠邊緣運算方案


數據服務

數據採集、標註、管理、分析

Scale AI (美), Appen (澳), 多家數據提供商

資料服務相關企業

技術層

大型基礎模型 (Foundation Models)

LLM (大型語言模型), 多模態模型

OpenAI/Microsoft, Google, Meta, Anthropic, Mistral AI (法)

中央研究院, 學術機構, AI 新創


AI 開發框架與工具

TensorFlow, PyTorch, Hugging Face

Google, Meta/Facebook, Hugging Face

AI 工程社群, 軟體開發商

應用層

通用 AI 應用

語音助理, 圖像生成, 翻譯, 搜尋引擎

Apple (Siri), Google (Assistant/Search), Microsoft (Copilot)

軟體應用開發商


行業 AI 解決方案

金融科技, 智慧醫療, 智慧製造, 自動駕駛, 智慧零售等

各行業領導企業與AI技術公司合作 (如:Palantir, C3.ai)

系統整合商, 行業解決方案提供商


半導體是AI產業鏈的基礎層核心,AI的發展反過來也對半導體技術提出更高要求,兩者形成緊密的共生關係。



2025上半年產業聚落分佈與關鍵要角動態


進入2025年上半年,半導體與AI產業的地理分佈與供應鏈參與者呈現以下主要格局:



硬體層:晶片設計與製造巨擘的版圖


  • 晶片設計(Fabless)

    • 美國:依然是全球AI晶片設計的領導者。

      • Nvidia(輝達):憑藉其CUDA生態和高效能GPU(如H系列、B系列後繼產品),在AI訓練與推論市場佔據主導地位,持續擴展其在資料中心和AI PC領域的影響力。

      • AMD(超微):以其MI系列GPU在AI市場積極追趕,CPU產品線(EPYC、Ryzen)也持續整合AI能力。

      • Intel(英特爾):Gaudi系列AI加速器持續迭代,並積極推動CPU與FPGA在AI邊緣運算的應用;其晶圓代工服務(IFS)也力圖爭取AI晶片訂單。

      • Qualcomm(高通):在行動AI晶片領域具備優勢,並積極拓展至AI PC、車用AI市場。

      • 大型雲端服務商(CSP):Google(TPU)、Amazon(Inferentia、Trainium)、Microsoft(Azure Maia)等持續投入自研AI晶片,以優化其雲端AI服務成本與效能。

    • 台灣

      • MediaTek(聯發科):在手機SoC領域持續整合AI能力,並擴展至智慧物聯網、車用等領域。

  • 晶片製造(Foundry)

    • 台灣

      • TSMC(台積電):憑藉其領先的3奈米、2奈米製程技術及先進封裝(如CoWoS),穩居全球晶圓代工龍頭,是Nvidia、AMD、Apple等AI晶片巨擘的主要合作夥伴。2025上半年產能持續滿載,尤其在AI相關的高效能運算(HPC)晶片訂單強勁。

    • 南韓

      • Samsung Electronics(三星電子):積極追趕台積電,在先進製程(如GAA技術)和記憶體(尤其是HBM)領域具備強大實力,同時也為部分AI晶片提供代工服務。

    • 美國

      • Intel(英特爾):透過其IFS(Intel Foundry Services)加速追趕,並受惠於美國晶片法案,積極在美國本土擴建先進製程產能,爭取外部客戶。

  • 記憶體(尤其高頻寬記憶體 HBM)

    • 南韓

      • SK Hynix(SK海力士) 與 Samsung Electronics(三星電子) 在HBM市場佔據領先地位,HBM是AI GPU不可或缺的關鍵零組件,2025上半年需求極為旺盛。

    • 美國

      • Micron(美光):也在積極擴產HBM,試圖在市場中佔據一席之地。

  • 半導體設備

    • 荷蘭ASML(艾司摩爾) 在EUV光刻機領域的壟斷地位難以撼動,是先進製程推進的關鍵。

    • 美國Applied Materials(應用材料)Lam Research(科林研發)KLA(科磊) 在蝕刻、薄膜沉積、檢測等設備領域具領導地位。

    • 日本Tokyo Electron(東京威力科創) 在塗佈、顯影等設備領域實力堅強。

  • EDA/IP

    • 美國Synopsys(新思科技)Cadence(益華電腦) 幾乎壟斷EDA市場。

    • 英國Arm(安謀) 在CPU IP領域具有絕對主導權,其架構也廣泛應用於各類AI晶片。



軟體層:AI模型與平台服務的領導者


  • 大型基礎模型(Foundation Models)

    • 美國

      • OpenAI(與Microsoft緊密合作):GPT系列模型持續引領行業發展。

      • Google:Gemini等模型在多模態能力上持續突破。

      • Meta:Llama等開源模型推動社群發展。

      • Anthropic:Claude系列模型以其安全性受到關注。

  • AI雲端平台與服務

    • 美國

      • Amazon Web Services (AWS):提供全面的AI/ML服務(SageMaker等)及算力。

      • Microsoft Azure:整合OpenAI技術,提供強大的企業級AI解決方案。

      • Google Cloud Platform (GCP):以其Vertex AI平台和TPU算力為特色。

  • AI應用開發與行業解決方案

    • 全球呈現多點開花局面,但美國企業在底層技術和平台方面仍具優勢。許多新創企業和傳統行業巨擘都在積極探索AI在金融、醫療、製造、零售等領域的應用。



地緣政治下的供應鏈重塑


2025上半年,地緣政治對半導體與AI供應鏈的影響持續深化。各國力求增強本土供應鏈的韌性,此趨勢可由下表觀察:



表三:主要國家/地區半導體與AI產業發展策略與焦點 (2025 H1)

國家/地區

主要策略與政策

2025 H1 產業發展焦點

關鍵參與者/指標企業舉例 (本土或重要外資)

美國

《晶片與科學法案》持續推動,鼓勵本土製造與研發

先進製程擴產 (Intel, TSMC, Samsung), AI晶片設計領導地位, AI軟體與平台生態

Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm, Google, Microsoft, Apple, TSMC (亞利桑那廠), Samsung (德州廠)

台灣

維持先進製程領導地位,強化供應鏈韌性,發展利基技術

2奈米製程進展, 先進封裝 (CoWoS, SoIC), 特殊IC設計

TSMC, MediaTek, UMC, ASE, Realtek

南韓

鞏固記憶體優勢,追趕晶圓代工,發展AI晶片自主能力

HBM擴產, GAA製程技術, AI晶片設計 (如Rebellions, Sapeon)

Samsung, SK Hynix

日本

政府大力扶持半導體產業復興,強化材料與設備優勢

材料、設備供應, 成熟製程擴產, 吸引國際大廠設廠 (如TSMC熊本廠)

Tokyo Electron, Shin-Etsu, SUMCO, Renesas, Rapidus

歐洲

《歐洲晶片法案》推動區域自主,吸引投資,聚焦特定領域

車用半導體, 工業用半導體, 微控制器 (MCU), 研發合作

ASML (荷), Infineon (德), STMicroelectronics (法/義), Intel (德國廠計劃), TSMC (德國廠計劃)

中國大陸

加速國產替代,聚焦成熟製程、設備、材料自主化及AI應用落地

成熟製程擴產, EDA/IP自主研發, 第三代半導體, AI應用場景

SMIC, Huawei (HiSilicon), YMTC, CXMT, 各AI平台公司


供應鏈的「去風險化」(De-risking)和「短鏈化」、「區域化」趨勢在2025年上半年更加明顯。



市場影響與多層面影響總表


為了讓讀者更清晰地了解2025年上半年半導體與AI產業的聯動影響,我們整理了以下簡表:



表四:半導體與AI產業聯動對各層面的主要影響 (2025 H1 預期)

影響層面

主要表現與趨勢 (2025 H1)

關鍵影響因素

整體經濟

AI驅動生產力提升,但也可能加劇勞動力市場結構調整;半導體成為國家戰略競爭焦點。

AI應用普及速度、各國產業政策、技術突破

資本市場

AI概念股、半導體設備股、先進製程/封裝股持續受關注;對特定區域和企業的投資風險溢價可能上升。

企業財報、技術進展、地緣政治事件

產業結構

傳統產業加速AI化轉型;AI晶片設計、製造、封裝技術壁壘提高,市場集中度可能進一步上升。

技術標準、供應鏈合作模式、人才供給

科技發展

對更高算力、更低功耗晶片的需求持續;AI模型朝多模態、更高效能發展;邊緣AI應用加速。

材料科學、製程工藝、演算法創新

地緣政治

晶片成為科技戰核心;各國加強供應鏈自主可控,可能導致全球化供應鏈碎片化。

出口管制、產業補貼、國際聯盟

消費行為

AI PC、AI手機等智能終端普及,提升消費者體驗;個人化服務與內容推薦更精準。

產品價格、使用者隱私保護、AI倫理



深度探討:技術趨勢、潛在風險與連鎖反應



先進製程與封裝技術的競逐


2025上半年,台積電的2奈米製程進展順利,預計將按計劃於下半年或2026年量產,而三星與Intel也在積極推進其下一代製程技術。除了前段製程,先進封裝技術如Chiplet(小晶片)、CoWoS、SoIC、HBM的整合,成為提升晶片整體效能、降低功耗的關鍵。特別是CoWoS產能的瓶頸,直接影響高階AI GPU的供應,成為市場關注焦點。



AI倫理、法規與人才的挑戰


隨著AI能力的增強,AI倫理、數據隱私保護、演算法偏見以及潛在的濫用風險也日益受到重視。各國政府和國際組織開始著手制定相關法規,但其進展和協調性仍面臨挑戰。同時,全球範圍內AI和半導體領域的高端人才短缺,成為制約產業發展的重要因素。



跨產業的AI賦能與變革


AI不僅在科技產業內部產生影響,更將深刻改變金融、醫療、製造、交通、能源等各行各業。例如,AI在藥物研發、精準醫療、智能製造、自動駕駛、能源管理等領域的應用,都將在2025年上半年看到更多實質性進展和商業化落地。這也意味著對特定領域AI晶片的需求將持續增長。




投資人應對建議與可能策略


面對快速變化的半導體與AI產業格局,投資人應保持敏銳的觀察力與靈活的應對策略:


  • 關注技術領導者與利基市場: 在AI晶片設計、先進製程代工、半導體設備、EDA/IP、HBM等領域的領導企業,仍具備較強的護城河。同時,關注在特定AI應用領域(如邊緣AI、車用AI)或供應鏈特定環節(如先進封裝材料、檢測設備)具有獨特優勢的企業。

  • 分散風險與長期視角: 半導體產業具有週期性,且易受地緣政治影響。投資人不應過度集中於單一市場或個股,應採取多元化配置策略。同時,AI與半導體的融合發展是長期趨勢,應具備長期投資的視野,避免短期市場波動的干擾。

  • 理解供應鏈的動態變化: 密切關注各國晶片法案的實施進度、主要企業的資本支出計劃、新技術的突破以及潛在的供應鏈瓶頸(如特定材料、設備或封裝產能),這些都可能對相關企業的業績產生影響。



結論


2025年上半年,AI與半導體產業的發展呈現出高度融合、快速迭代和地緣政治影響加劇的態勢。從上游的材料設備、EDA/IP,到中游的晶片設計、製造、封裝,再到下游的AI模型、平台與應用,整個供應鏈都充滿了機遇與挑戰。美國在AI晶片設計和軟體生態方面依然領先,而台灣和南韓則在先進製造和記憶體領域扮演關鍵角色,各國政府的產業政策也正在重塑全球供應鏈格局。


投資者和產業參與者需要深刻理解這一複雜的生態系統,辨識其中的核心驅動力、關鍵參與者以及潛在風險。唯有如此,才能在日新月異的科技浪潮中把握先機。最終,所有的財務判斷應兼顧理性分析與宏觀視野,方能在變局中穩健前行。

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