IT 基建 Archives - Page 2 of 17

Samsung 落實 1 納米晶片量產路線圖叉狀片技術挑戰 TSMC 霸主地位

by Pierce on 1 四月, 2026 IT 基建最新產品業界消息 1納米 IT 基建 samsung tsmc 晶片

Samsung 晶圓代工部門正式確立 1 納米製程路線圖，計劃於 2030 年完成研發並於 2031 年啟動量產，將採用「叉狀片（Forksheet）」全新電晶體結構突破物理極限。這是 Samsung 自 2019 年宣示 2030 年成為系統半導體第一願景以來，技術藍圖最具里程碑意義的一頁，更是與全球晶圓代工霸主 TSMC 在次世代半導體市場正面對決核心武器。

夢想製程正式落實：1 納米路線圖出爐

韓國經濟日報獨家報道指出，Samsung 晶圓代工部門已制定明確量產計畫，預計 2030 年完成 1 納米製程研發，緊接於 2031 年正式量產。這款被業界稱為夢想半導體製程的 1 納米晶片，元件寬度約等同 5 顆原子排列寬度，技術難度呈指數級跳躍。

與 Samsung 現行最先進 2 納米技術相比，1 納米晶片元件寬度縮減一半，代表晶片在同等面積下能容納更多運算單元，大幅提升效能密度。Samsung 選擇在競爭白熱化當下主動公開 1 納米時間表，業界分析人士解讀為向 TSMC 宣示同台競技資格戰略表態。值得關注是 TSMC 同樣規劃於 2030 年後在 1 納米製程導入叉狀片技術，意味雙方將在同一時間內展開技術正面交鋒。

叉狀片技術：超越 GAA 下一道門檻

若說環繞閘極（GAA）技術是 Samsung 從 3 納米走向 2 納米革命性突破，叉狀片（Forksheet）技術則是通往 1 納米必經之路。GAA 技術將電流流動路徑從傳統 3 個面增至 4 個面以最大化電力效率；叉狀片技術則是 GAA 進階演化版，核心概念是將 GAA 元件之間距離壓縮至物理極限。

具體而言，叉狀片結構創新之處在於相鄰 GAA 元件之間建立一道不導電絕緣牆。這道隔離牆讓工程師能在不增加晶片面積前提下大幅提升電晶體密度，從而在相同空間內配置更多運算元件，最終實現效能與空間利用率雙重飛躍。根據 Samsung 近期申請專利資料顯示，高效能叉狀片電晶體在相同佔地面積下，驅動電流可比現有叉狀片節點提升約 31%，面積縮放效益亦達約 17%，顯示 Samsung 在叉狀片技術已有相當研究積累。

龍頭差距仍達 10 倍 2 納米良率逆轉成關鍵

Samsung 宣示 1 納米遠景同時，現實市場差距依然觸目驚心。市場研究機構 TrendForce 最新數據顯示，TSMC 在 2025 年全球晶圓代工市場佔有率高達 69.9%，而 Samsung 僅佔 7.2%。雙方市場佔有率差距已從 2024 年 55 個百分點，進一步擴大至 62.7 個百分點。以年營收計算，Samsung 晶圓代工部門規模與 TSMC 之間仍存在約 10 倍巨大差距。

然而局勢在 2026 年出現令市場振奮轉折訊號。韓國經濟日報報道指出，Samsung 2 納米製程最高良率已突破 60% 大關，相較 2025 年下半年僅約 20% 良率，短短兩個季度內實現逾 3 倍飛躍式增長。相比之下 TSMC 同製程良率目前約為 60% 至 70%，Samsung 正快速收窄差距。知名 Apple 分析師郭明錤指出，Tesla 預計於 2027 年量產 AI6 晶片，正是採用 Samsung 2 納米 SF2 製程，足見主要科技客戶對 Samsung 製程能力信心正在回升。

7 年追趕史：從 EUV 先行者到 GAA 開路者

Samsung 在先進製程領域追趕腳步，可從過去 7 年技術里程碑清楚看出其戰略意圖。Samsung 於 2019 年率先全球導入 7 納米極紫外光（EUV）微影製程成為業界先行者；2022 年 Samsung 再度搶先，成為全球首家在 3 納米製程導入 GAA 元件技術晶圓代工廠，領先 TSMC 布局次世代電晶體架構。

雖然技術領先並不必然轉化為商業勝利。Samsung 3 納米製程雖則率先引入 GAA，但因良率問題引致大客戶流失，市場佔有率反而持續下滑。業界人士分析指出，短期營收和生產規模超越 TSMC 仍不現實，但在技術創新競爭層面，Samsung 始終保持激烈角力態勢。Samsung 今次明確設定 1 納米路線圖，象徵意義在於展示技術實力對等，而非單純量產爭奪。同時亦同步加速 2 納米特製製程布局，包括專為 Tesla AI6 晶片設計的「SF2T」製程（計劃 2027 年起於美國德州泰勒市廠房投產）、預計 2026 年啟用的「SF2P」製程，以及 2027 年投入的「SF2P+」製程。

2026 年轉虧為盈：1 納米夢想現實支柱

對於 Samsung 晶圓代工部門而言，宏觀 1 納米願景需要扎實短期財務支撐。在 2 納米良率突破 60% 利好消息帶動下，市場對 Samsung 晶圓代工部門在 2026 年實現轉虧為盈寄予厚望。目前該部門正為 Canaan Technology、MicroBT 等加密貨幣礦機晶片客戶，以及自家系統 LSI 事業部 Exynos 2600 應用處理器提供穩定量產服務，其中 Exynos 2600 良率也已超過 50%。

隨著 2 納米製程生產效率持續提升，Samsung 晶圓代工商業吸引力正逐步恢復。1 納米遠期路線圖對潛在高階客戶而言是強而有力技術背書，有助 Samsung 在與 TSMC 客戶爭奪戰中建立差異化競爭優勢。5 年後當 1 納米晶片量產競賽正式揭幕，Samsung 能否憑藉叉狀片技術實現真正技術對等，乃至首次在先進製程時間表上與 TSMC 並駕齊驅？此問題答案將決定全球半導體版圖能否迎來一場歷史性重新洗牌。

資料來源：世界日報、SamMobile、WccfTech、朝鮮日報英文版、TrendForce/Design Reuse

IT 基建企業趨勢應用方案

破解東京 AI 算力樽頸：東急電鐵首創高架橋下模組化數據中心

by Pierce on 31 三月, 2026 IT 基建企業趨勢應用方案 ai 數據中心日本東急電鐵邊緣運算

東急電鐵聯合三家集團企業宣布將於 2026 年 6 月在大井町線高架橋下部署模組化數據中心，正式啟動全球首個鐵路高架下城市型數據中心實證實驗，以驗證伺服器設施在列車振動與溫度劇變環境下的可行性。

這項由東急株式會社、東急電鐵、東急建設及 Its Communications 四方聯合推進的計劃被業界視為破解東京土地短缺與電力瓶頸的創新路徑，亦是日本數碼基礎設施建設從「中心化」轉向「分散式」的重要里程碑。

列車之下伺服器能否存活？

這場實驗技術核心落在一個看似不起眼的問題上：當每日數十列東急電車從頭頂呼嘯而過，底下的伺服器機櫃能否正常運行？東急集團選定大井町線高架下方安裝一套容器規格的模組化小型數據中心，將伺服器、冷卻系統與電源裝置一體封裝，無需建造獨立建築即可落實部署。

根據 PR Times 公告，實驗團隊將重點評估四項指標：機殼隔音性能、隔熱效果、防震能力及散熱效率。當中防震測試尤為關鍵，電車行駛時產生機械振動屬寬頻段衝擊，與地震或建築施工不同，其頻率具規律性，但累積效應對硬碟讀寫頭、PCB 焊點及機架結構均構成長期威脅。科技媒體 Tom’s Hardware 技術編輯 Luke James 在報導指出，模組化封裝設計令設施可在複雜城市微環境中快速複製部署，正是傳統磚瓦建築數據中心無法實現的靈活性。

Its Communications 早已沿東急沿線鋪設大容量光纖骨幹網絡，高架下數據中心無需額外挖溝引纜即可直接連接既有基礎設施，大幅降低網絡連接成本與施工週期。若這次實驗成功，東急集團計劃將此模式推廣至澀谷等核心沿線站點，逐步建構沿鐵路廊道分佈邊緣運算節點網絡。

東京數據中心「260 億美元矛盾」

這次實驗更深層背景是東京數據中心市場陷入「需求爆炸、供給受困」結構性矛盾。AWS 承諾投入 152.4 億美元（約港幣 1,188.72 億元）、Oracle 投入 80 億美元（約港幣 624 億元）、Microsoft 投入 29 億美元（約港幣 226.2 億元），三大美國超大規模業者合計逾 260 億美元（約港幣 2,028 億元）資本已鎖定日本 AI 基礎設施。然而在東京市中心，新設施等待電網連接時間卻長達 5 至 10 年。

NTT 全球數據中心執行副總裁兼日本及亞太區董事總經理鈴木康雄（Yasuo Suzuki）在 2025 年 9 月接受 Data Center Knowledge 採訪時直言：「在東京最密集區域，光是等待電力連接就可能需要 5 到 10 年。」這句話精準揭示日本數碼基礎設施核心矛盾：資金充裕但土地與電力雙雙告急。

根據 Mordor Intelligence 數據，東京土地價格在 2024 年飆升 69%，全市目前擁有 132 座營運中數據中心及至少 18 座在建場地。日本數據中心市場規模預計從 2025 年 127.6 億美元（約港幣 995.28 億元）增至 2031 年 389.1 億美元（約港幣 3,034.98 億元），複合年增長率高達 20.42%。當中 AI 最佳化型數據中心增速最快，預測期間複合增長率達 26.14%，遠超整體市場速度。面對這壓力，分散式邊緣部署模型正如東急這次實驗探索方向，成為釋放城市閒置空間突圍選項。

電力供應之困催生分散式革命

日本電力危機並非短期波動而是結構性難題。根據 Wood Mackenzie 分析，日本數據中心電力消耗將從 2024 年 19 TWh 急增至 2034 年 57 至 66 TWh，屆時數據中心將驅動日本整體電力需求增長 60%。為此東京電力（TEPCO）及大阪地區電力公司計劃自 2026 年起投入逾 1,500 億日圓（約港幣 75 億元），用於升級大阪 4 座變電站及擴建東京 66 千伏電網。

在這背景下，高架橋下模組化數據中心具備一項隱性優勢：可直接接駁鐵路沿線既有電力供應線路，繞開排隊多年的電網連接申請程序。同時亦因日本政府計劃於 2026 年 4 月實施新版數據中心能效規範，要求 PUE（電力使用效率）不得超過 1.4，進一步促使業界採納高效冷卻與分散式部署方案。

同時日本政府已規劃在富山縣南礪市建設 3.1 吉瓦容量的超大型數據中心集群，列為亞洲規模最大單一選址開發項目，以緩解東京集中式部署壓力。日本經濟產業省與總務省均明確表態，對數據中心產業發展給予全力支援。

城市空間再造：高架橋第二次生命

回顧日本都市空間利用歷史脈絡，高架橋下商業化早有先例。自 1960 年代起，東京各線高架橋下陸續出現餐廳、便利店及健身房等商業設施，形成獨特「高架下經濟帶」。東急這次將這邏輯延伸至數碼基礎設施領域，本質上是對城市存量空間作高密度再利用。

從技術演進時間軸來看，模組化數據中心概念在 2015 年前後隨邊緣運算興起而普及，最初應用於工廠及港口等工業場景。2020 年後隨 5G 部署加速，超低延遲需求推動邊緣節點向更貼近終端用戶位置滲透。東急這次實驗代表這趨勢向極致城市密集環境延伸嘗試，其技術可行性一旦獲驗證，將為全球大城市鐵路網絡提供可複製數碼基礎設施「插件」方案。

值得關注的是，目前東京至大阪傳統數據中心走廊集中日本約 85% 算力資源。分散式鐵路沿線節點建立有助緩解這高度集中所帶來的單點故障風險，為生成式 AI、IoT 及 5G 低延遲服務提供更具韌性的基礎設施底座。

挑戰城市算力邊界下一步

東急集團高架橋下數據中心實驗，折射出更宏觀命題：在土地稀缺及電力緊張的超大城市，算力基礎設施邊界究竟在哪裡？若 2026 年 6 月啟動實驗順利驗證防震、隔熱、散熱等關鍵指標，東急有望在澀谷等核心地帶複製推廣，催生以鐵路網絡為骨幹的新型分散式數碼城市架構，從而提升沿線區域附加值。

這模式對香港及新加坡等高密度亞洲城市同樣具借鑑意義，當傳統數據中心選址空間日益逼仄，鐵路基礎設施「第二層價值」或將成為新一輪 AI 算力競賽隱藏籌碼。隨著 AI 與 IoT 應用對低延遲算力需求持續攀升，未來數據中心或許就藏在你每天乘坐的列車之下。

資料來源：DoNews、Tom’s Hardware、Introl Blog、Yahoo Finance

IT 基建人工智能企業趨勢

防 AI 晶片走私中國美國擬立法強制 Nvidia 等巨頭監管硬件去向

by Pierce on 27 三月, 2026 IT 基建人工智能企業趨勢 ai NVIDIA 出口管制半導體晶片安全法

美國眾議院外交事務委員會於 2026 年 3 月 26 日正式通過《晶片安全法》（Chip Security Act，H.R. 3447）。法案要求在受出口管制先進 AI 晶片中強制嵌入位置核查機制，期望能全面封堵晶片走私至中國等敵對國家漏洞。此舉標誌美國對半導體出口管控施壓，從貿易限制層面升級至硬件技術監控層面。這對 Nvidia 及 AMD 等晶片巨頭全球銷售策略影響深遠。

DeepSeek 引爆立法導火線

中國 AI 新星 DeepSeek 引發震盪，成為《晶片安全法》直接導火線。美國眾議院中國問題特別委員會調查指出，DeepSeek 疑似使用受限制出口 Nvidia 先進晶片開發 AI 模型。這令華盛頓朝野兩黨強烈不滿。特別委員會主席 John Moolenaar（共和黨密歇根州代表）明確警告，中國正積極非法走私美國晶片。現行出口管制存在執法盲點，難以追蹤晶片實際流向。

3 月 25 日法案過關同一天，美國司法部宣布起訴一名中國公民及兩名美國公民。司法部指控三人密謀透過泰國，向中國走私受管制先進 AI 晶片。這證明立法具迫切性。Moolenaar 在委員會通過法案後表示，這項立法將落實位置核查機制以剝奪對手算力優勢，全力推進總統特朗普 AI 行動計畫。司法部起訴案在時機上與立法進程高度吻合，充分說明現有管控框架漏洞，已到了必須以技術手段封堵時刻。

法案三大核心機制拆解

根據《晶片安全法》，商務部必須主導建立晶片安全機制。核心要求涵蓋三項。第一，強制在受管制先進 AI 晶片中嵌入位置核查功能，防止晶片轉運至未授權地區。第二，要求晶片製造商強制上報任何已知晶片非法轉移資訊。第三，責成商務部研究額外防護措施，全面阻止美國晶片遭竊用或落入敵對勢力手中。眾議院外交事務委員會主席 Brian Mast（共和黨佛羅里達州代表）力推法案通過。他亦於今年 1 月 22 日推動通過《AI OVERWATCH 法案》，試圖賦予國會對 AI 晶片出口許可否決權。

業界對此強烈反彈。半導體行業協會（SIA）公開反對《晶片安全法》。協會警告強制要求未經測試且技術上可能不可行內建機制，這種一刀切規定將損害全球對美國科技信任，並帶來高昂成本負擔。SIA 立場代表 Nvidia、Qualcomm 及 Intel 等頭部廠商共同憂慮。位置追蹤系統設計、部署與維護牽涉鉅額研發投入。這也可能在地緣政治敏感市場，引發採購方私隱疑慮，令美國晶片競爭優勢受損。

Nvidia H200 出口：一扇窗剛開，另一扇門將關

《晶片安全法》通過，令 Nvidia 對華 H200 晶片銷售前景蒙上陰影。特朗普政府於 2026 年 1 月 13 日宣布，將 H200 晶片對華出口許可審查方式，從推定拒絕調整為逐案審查，期望能為中國科技企業打開一扇窗。國家安全審查程序至今仍在進行，已引致訂單延誤。中國企業開始另謀算路，尋求替代算力方案。

執法力度加強同樣令市場警惕。商務部出口管制局（BIS）於 2026 年 2 月 12 日，對美國半導體設備巨頭 Applied Materials 開出 2.52 億美元（約港幣 19.65 億元）天價罰款。原因為非法向中國出口離子注入設備。這成為 BIS 歷史上第二大罰款紀錄，突顯執法力度正顯著加強。一旦《晶片安全法》正式成法，H200 能否順利出貨中國，將取決於中方能否滿足新增位置核查技術規格。這無疑為本已複雜中美晶片談判，增加談判籌碼。

從禁令到追蹤：管控邏輯根本升級

從宏觀歷史脈絡觀察，美國持續加強半導體出口管控。拜登政府於 2022 年頒布出口禁令，針對 16 納米以下先進晶片。2023 年《晶片法案》落實並設立國家安全護欄。參議員 Tom Cotton 於 2025 年提出參議院版本《晶片安全法》（S. 1705），要求同等位置核查機制。BIS 於 2026 年 1 月更新先進運算商品許可審查政策。同年 3 月《晶片安全法》於眾議院委員會過關。這些舉動將管控邏輯從限制出口，提升至追蹤晶片去向全新層面。

東亞論壇分析指出，美國正以靜默執法取代高調升級方式，持續推進對華晶片管控。預計未來重心在於執法精準度，而非一味擴大禁令範圍。對香港及亞太地區而言，位置核查機制一旦強制落實，任何中轉亞太晶片均難逃追蹤。以轉口方式規避管制灰色空間將大幅壓縮，供應鏈合規成本亦隨之上升。

全球算力版圖重塑時刻

《晶片安全法》目前仍需經過眾議院全院表決及參議院通過，方可送交總統簽署成法。短期內 SIA 等業界力量遊說博弈，將決定法案最終版本會否軟化。長遠觀察，若位置追蹤成為先進 AI 晶片出口強制前提，全球算力供應鏈將面臨根本性重構。中國科技業者如何在算力需求持續膨脹背景下重新佈局，將是未來一年最值得觀察產業命題。

資料來源：chinaselectcommittee.house.gov｜wttlonline.com｜eastasiaforum.org｜reuters.com｜dig.watch

IT 基建人工智能企業趨勢

1 兆美元商機開跑：解析 NVIDIA 供貨 AWS 百萬顆 GPU 戰略佈局

by Pierce on 23 三月, 2026 IT 基建人工智能企業趨勢 aws GPU NVIDIA 人工智能雲端運算

NVIDIA 與亞馬遜雲端服務 AWS 本週宣布達成雲端運算史上規模最大晶片採購協議。根據協議 AWS 將於 2027 年底前向 NVIDIA 購入超過 100 萬顆 GPU 及配套產品。這項多年期合作計劃自 2026 年起開始出貨，正好呼應行政總裁黃仁勳提出 1 兆美元（約港幣 7.8 兆元）AI 晶片商機藍圖。

百萬顆晶片真實面貌

這項協議引人矚目之處在於涵蓋範圍極廣，遠超單純 GPU 數量。NVIDIA 超大規模與高效能運算部門副總裁 Ian Buck 向 Reuters 透露，合約涵蓋超過 100 萬顆 GPU，同時包含 NVIDIA Spectrum 網絡晶片、ConnectX 與 Spectrum-X 網絡裝置。NVIDIA 亦斥資約 170 億美元（約港幣 1,326 億元）取得 AI 推論初創公司 Groq 晶片授權。

AWS 官方公告確認部署 GPU 將涵蓋 Blackwell 與 Rubin 兩大架構。AWS 同時成為全球主要雲端供應商中率先支援 NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU 業者。

AWS 同時整合 NVIDIA NIXL 互連加速技術，最佳化大型語言模型 LLM 分散式推論效能，並與亞馬遜彈性網絡介面 EFA 協同運作。深度技術融合顯示這項合作絕非單次採購，而是兩家企業於 AI 基礎設施層面全面協作。

推論戰場七晶片策略

Ian Buck 直言推論任務極具挑戰，要在推論領域達到頂尖水準無法單靠一款晶片，他們實際部署全部 7 款晶片。這番話點出合作技術核心，AWS 將 Groq 晶片與 6 款 NVIDIA 晶片混合部署，專門最佳化 AI 推論工作負載。AI 推論 Inference 指 AI 系統為使用者生成答案及執行任務過程。大規模商用場景中，此過程對延遲與成本極為敏感。

NVIDIA 於 GTC 2026 發表 Groq 3 LPX 語言處理單元推論加速器。該晶片由三星 4 納米製程生產，與 Vera Rubin NVL72 GPU 協同運作，專門處理解碼 decode 階段中對延遲最敏感部分。根據 NVIDIA 官方資料，Vera Rubin 搭配 LPX 組合可實現每兆瓦高達 35 倍推論吞吐量提升，並為兆參數模型帶來最多 10 倍營收增長。

市場研究機構 SiliconAngle 分析師指出這舉動堪稱「NVIDIA Groq 時刻」，猶如當年收購 Mellanox 網絡晶片。NVIDIA 藉由 Groq 技術將低延遲推論路徑整合至自身平台，延長現有裝置使用週期，同時強化 CUDA「一次撰寫，到處運行」生態優勢。行政總裁黃仁勳預估約 25% GPU 工作負載將與 Groq 晶片搭配部署。Groq 技術導入後有望每吉瓦 gigawatt 創造 3,000 億美元（約港幣 2 兆 3,400 億元）年收入。

兆元商機與雲端軍備競賽

協議規模直接呼應黃仁勳於 GTC 2026 主題演講宏觀預測。黃仁勳明確表示 NVIDIA Rubin 與 Blackwell 系列晶片至 2027 年潛在商機將達到至少 1 兆美元（約港幣 7.8 兆元），較前一年預測 5,000 億美元（約港幣 3 兆 9,000 億元）大幅增倍。市場分析機構 aInvest 指出全球雲端 AI 基礎設施支出預計 2028 年突破 3 兆美元（約港幣 23.4 兆元）。AWS 與 NVIDIA 這筆協議正是搶佔市場佔有率關鍵佈局。

從競爭格局觀察，AWS 此舉明顯針對 Microsoft Azure 與 Google Cloud 展開戰略反制。Microsoft 已將 NVIDIA Vera Rubin NVL72 機架系統整合至下一代 AI 資料中心，Google Cloud 同樣於 GTC 2026 宣布擴大與 NVIDIA 合作。AWS 與 NVIDIA 合作逾 15 年，協議將雙方關係提升至全新高度。AWS 資料中心傳統採用自研網絡裝置，此次首度開放部署 NVIDIA ConnectX 與 Spectrum-X 網絡硬件，顯示 AWS 對 NVIDIA 全棧解決方案高度信任。

十五年夥伴關係集大成

NVIDIA 與 AWS 合作逾 15 年，雙方早年聯合開發全球首套 GPU 雲端運算服務奠定業界先例。2023 年 AWS 宣布配置 16,384 顆 NVIDIA GH200 超級晶片超級電腦，算力達 65 exaflops，率先將 NVIDIA 頂尖硬件引入雲端。2025 年底兩家公司於 AWS re:Invent 大會進一步加深合作。AWS 更將 NVIDIA NVLink Fusion 整合至自家 Trainium4 特製晶片及 Graviton 處理器，展現互補而非競爭技術哲學。

這項百萬 GPU 協議象徵雙方長期夥伴關係集大成。NVIDIA Rubin 系列晶片預計 2026 年下半年正式在網上推出，AWS 為全球首批部署業者之一，與 Microsoft、Google、Oracle Cloud Infrastructure 並列。Dell、HPE、Lenovo、Supermicro 等伺服器廠商同步跟進，標誌以 Rubin 為核心下一代 AI 基礎設施生態正式成形。

奠定 AI 算力霸主地位

這項協議對企業影響深遠且立即。雲端客戶可於 AWS 平台更早及更具成本效益取得下一代 Blackwell 與 Rubin 算力，加速 AI 應用從概念驗證走向大規模商用。對 NVIDIA 而言 AWS 為期兩年鎖定採購提供可預測大額營收，有助穩定市場預期並強化投資者信心。消息公布後兩家公司股價於盤後交易中均小幅上揚。

然而規模越大挑戰亦隨之增加。NVIDIA 能否按時完成 100 萬顆 GPU 及 Groq 晶片供應承諾將成為 2027 年初財報關鍵考驗。隨著 AI 推論成為下一個競爭焦點，NVIDIA 與 AWS 聯手建立算力格局將如何重塑雲端競爭秩序值得持續觀察。

資料來源：
Reuters、Amazon Web Services官方部落格、NVIDIA Developer Blog、SiliconAngle、TradingPedia

IT 基建企業趨勢業界消息

Nikon 光刻機業務虧損 850 億日元：技術路線失誤與市場格局變遷

by Pierce on 20 三月, 2026 IT 基建企業趨勢業界消息 ASML News Nikon 光刻機半導體設備

Nikon 預計 2025 財年錄得 850 億日元虧損，創公司成立以來最差紀錄。這家百年光學精密儀器企業在半導體光刻機業務上全面失利。光刻機市場格局變化迅速，業界始料未及。Nikon 的表現反映傳統光學製造業在技術迭代中面臨的深層挑戰。

虧損分析：財務數據解讀

Nikon 財務表現嚴峻。2025 財年（截至 2026 年 3 月），集團總營收約 6,750 億日元，淨利潤預計虧損 850 億日元，營業利潤更暴跌 93.9%。Nikon 指出，虧損主因是 3D 列印業務拖累，數字製造業務計提 906 億日元資產減值損失。半導體光刻機業務持續萎縮亦是核心問題：精密設備業務營收 2,019.63 億日元，按年下降 7.9%，多年以來首度錄得虧損。

2026 財年上半年（2025 年 4 月至 9 月），Nikon 錄得近五年來首次營業虧損，合併營業虧損 48.29 億日元。Nikon 下修全年半導體光刻機銷量目標，由 34 台調低至 29 台，仍略高於 2024 年的 28 台。為控制成本，Nikon 於 2025 年 8 月宣佈關閉橫濱工廠，影響約 350 名員工。

Nikon 與 ASML 技術差距顯著

Nikon 與荷蘭 ASML 的技術差距顯著。2025 年全年，ASML 出貨 48 台極紫外光（EUV）光刻機及 131 台浸沒式深紫外光（DUV）裝置。Nikon 在 2025 財年上半年僅出貨 9 台半導體光刻機，全部為成熟製程舊型號，缺乏高階市場競爭力。ASML 在全球 EUV 光刻機市場佔有率逾 90%，預計 2025 年 EUV 銷售額按年增長約 30%，受惠於 AI 晶片及記憶體晶片需求快速增長。

市場佔有率對比顯示明顯差距。Nikon 在 2001 年佔有全球光刻機市場約 40% 份額，如今按金額計算已跌至個位數，位列全球第三，落後於 ASML 與 Canon。ASML 訂下 2030 年銷售額達 440 億至 600 億歐元（約 3,731 億至 5,088 億港元）的目標，兩家企業發展路向差異顯著。

技術決策失誤影響發展

Nikon 現時的困境源於多項關鍵技術決策失誤。2000 年代初浸沒式光刻技術興起，Nikon 未能把握發展時機，ASML 搶先實現商業化，奠定市場優勢。其後 Nikon 在 EUV 研發上堅持自行研發策略，結果被排除在 ASML 主導的 EUV 聯盟之外，聯盟成員包括 Intel、TSMC、Samsung 等主要晶片廠。Nikon 無法取得核心光源技術，投入超千億日元研發 EUV，最終只製成無法商用的原型機，商業化開發被迫終止。

客戶結構過度集中亦帶來風險。Nikon 長期依賴 Intel 為主要客戶，當 Intel 削減資本開支，Nikon 訂單大幅減少。Nikon 未能及時開拓 TSMC 與 Samsung 市場，難以彌補訂單缺口。TSMC 與 Samsung 作為全球晶圓代工兩大企業，現已與 ASML 的 EUV 生態緊密合作，Nikon 難以進入高階市場。

出口管制影響業務拓展

外部政策壓力影響 Nikon 業務。美國、日本與荷蘭於 2025 年 11 月簽署協議，協調收緊對中國的半導體裝置出口管制，涵蓋深紫外光刻系統、蝕刻設備等多類關鍵裝置，Nikon 包括在內。中國市場是日本半導體設備廠商的重要出貨目的地。管制收緊令 Nikon 交付成本上升，中國客戶流失，其在成熟製程設備領域的市場佔有率亦進一步下跌。

業界研究報告顯示，Nikon 在華業務受管制衝擊較財報所述更明顯，DUV 設備的長期服務合約已出現縮減。ASML 在 2024 年仍向中國客戶出售逾七成 DUV 浸沒式設備，Nikon 面對的管制壓力則更早、更直接。

轉型挑戰與未來方向

Nikon 的困境反映全球半導體設備產業格局變化。850 億日元虧損顯示日本光刻機產業在高階市場失去競爭力。AI 晶片需求帶動 3 奈米以下先進製程投資，EUV 光刻機市場地位將更穩固，Nikon 重返高階光刻機市場的機會渺茫。先進封裝業務快速發展，或可為這家百年企業提供新機遇。Nikon 的轉型速度能否配合市場需求，將決定其未來發展。

資料來源：Nikon Investor Relations | 財聯社 – Nikon 2025 財年預虧 850 億 | Yahoo Finance / Nikon DSP-100 | Investing.com – Nikon Q3 Loss | TrendForce – Yokohama Closure

IT 基建企業趨勢低碳綠色

拆解三星能源佈局：虛擬電廠成未來趨勢軟件主導電網發展

by Pierce on 19 三月, 2026 IT 基建企業趨勢低碳綠色 GridBeyond samsung 三星人工智能儲能系統虛擬電廠

Samsung Ventures 領投愛爾蘭初創企業 GridBeyond 共 1,200 萬歐元（約港幣 1.01 億元）融資。今次投資期望能以 AI 驅動虛擬電廠軟件與電池硬件，解決電網尖峰缺電問題，讓 AI 數據中心與高耗能產業快速取得穩定電力。

GridBeyond 創辦人兼行政總裁 Michael Phelan 表示資金將加速平台在歐美及亞太區擴張。目前品牌已管理 1GW 可再生能源供給與數 GW 工業負載需求側容量。參與者亦包括 ABB 及 EDP 等能源巨頭，反映虛擬電廠在可再生能源市場漸受重視。

融資詳情與技術核心

GridBeyond 旗下 Point 平台透過硬件控制器與 AI 軟件將太陽能、風力發電、水力、儲能電池及工業負載整合成虛擬電廠。平台參與電力市場調度與容量競標，客戶無需資本支出即可產生收益。

平台已在美國加州管理 200MW 電池儲能系統。系統能在秒級回應電網需求，速度比傳統燃氣電廠快數倍。平台透過買低賣高套利與需求響應服務為客戶創造穩定現金流。愛爾蘭早年因風力發電滲透率高而面臨平衡挑戰。GridBeyond 正是從當地起步並擴展至多國商用與工業場景，當中包括大型數據中心負載調節。

行政總裁 Phelan 接受傳媒訪問時強調電網問題本質是尖峰時段電力不足。虛擬電廠能調降工業用電或釋放電池儲能以快速填補缺口。他認為這項技術有助各大企業建立 AI 基礎設施。

Samsung SDI 近期簽下美國 1.5 兆韓圜 ESS 電池訂單，並計劃於 2026 年啟動美國 BESS 生產。公司期望能透過是次投資將自家電池產品嵌入 GridBeyond 生態，藉此提升全球市場佔有率。

業界分析 Samsung 競爭策略

GridBeyond 北美首席產品總監 Sean McEvoy 表示團隊採用 AI 原生開發整合軟件與硬件。他認為 Samsung Ventures 加入將加速北美市場發展進度。市場數據顯示全球固定式儲能市場 2025 年部署量達 70GW，按年增長逾 50%。Tesla 及 Fluence 等競爭對手主攻硬件發展。GridBeyond 則專注軟件開發以達至跨資產最佳化，預計能額外創造 20% 至 30% 收益。

業界預計 2030 年 AI 數據中心用電將佔全球電力 10%。傳統電網擴建需時 5 年至 10 年，虛擬電廠則能立即釋放現有容量。Samsung 藉此除售賣電池亦提供電網接入服務，成功鎖定高毛利訂閱模式。

ABB 資深科學家 Huangjie Gong 表示 GridBeyond 等虛擬電廠可串聯分散式能源。香港等亞太區城市正推動 AI 與 IoT 能源管理，預期類似方案將成業界標準。

EDP Renewables 北美結構經理 Dustin Huff 補充此類平台改善網絡連接與市場動態，能平衡獲利與電網穩定。他認為這對可再生能源與儲能項目發展有很大幫助。

軟件主導市場發展趨勢

Tesla 能源部門 2025 年儲能部署成績理想。GridBeyond 則主打無資本支出參與模式以吸引工業客戶轉型。市場預計 2026 年虛擬電廠市場規模將達 150 億美元（約港幣 1,170 億元）。

Samsung SDI 期望憑藉相關布局與 CATL 及 LG Energy Solution 競爭，藉軟件優勢爭奪電網級 BESS 市場佔有率。香港智能燈柱與潔淨能源平台正尋求類似解決方案，反映亞太區市場有一定需求。

可再生能源的間歇特性容易導致尖峰需求。AI 訓練高峰亦會放大電力波動。GridBeyond 透過電池緩衝與負載調節降低電網崩潰風險，相關成效已在西班牙項目中得到證實。相關數據已比對 Samsung SDI 財報與 IEA 儲能報告作實。GridBeyond 方案涵蓋 AI 及電池等多個領域，同時提供需求響應與容量市場等功能。

歷史發展與香港市場啟示

GridBeyond 於 2015 年在愛爾蘭都柏林成立，2018 年獲 Enterprise Ireland 支援。公司於 2023 年併購 Veritone 能源單位。品牌管理容量從 100MW 躍升至 1GW 以上，年複合增長率逾 80%。GridBeyond 於 2024 年進軍澳洲與日本市場。美國加州 200MW 電池項目亦於 2025 年順利上線。加上 Samsung 融資消息，反映虛擬電廠正從歐洲試點過渡至全球商業運作。

香港政府正推動智能能源管理 AI IoT 方案，期望到 2035 年可再生能源發電比例達 7.5%。本港電網負荷率高，GridBeyond 模式值得參考。若能結合中電與港燈負載調節，預計可進一步發展本地數據中心。IEA 報告指出亞太區儲能部署落後歐美地區 30%。GridBeyond 等軟件平台或能彌補基礎設施缺口，推動零碳排放轉型。

市場發展前景

這項投資有助 Samsung 加強電池業務與 AI 供應鏈。市場預期其 2027 年 ESS 營收將會增倍。虛擬電廠為各大能源企業提供資產變現新途徑，企業可藉此降低碳排放並增加營運收入。軟件將會主導電網未來發展方向。本港企業管理層或需考慮如何藉助 AI 潔淨能源平台，將歐洲的成功經驗應用到香港市場。

資料來源：TechCrunch 、Yahoo Finance 、Chosun 、Energy Storage News 、Hong Kong Smart Lab

IT 基建人工智能企業趨勢雲端服務

拆解 Microsoft 數據中心黑科技：MicroLED 結合中空光纖解決 AI 能耗瓶頸

by Pierce on 18 三月, 2026 IT 基建人工智能企業趨勢雲端服務 ai Azure MicroLED Microsoft 中空光纖

Microsoft 於 2026 年 3 月公佈兩項網絡技術新進展，分別是 MicroLED 光源系統及中空光纖（Hollow Core Fiber，HCF）。這兩項源自英國劍橋 Microsoft 研究中心的技術，期望能解決雲端運算及 AI 工作量急升帶來的能源與效能瓶頸。研究人員估算 MicroLED 技術比現有雷射光纖方案節省約 50% 能源，而中空光纖則已在部分 Microsoft Azure 區域率先投入使用。

MicroLED 模組縮至拇指大小簡化數據中心佈線

現時數據中心普遍採用雷射二極體驅動的光纖傳輸系統。雖然效能理想，但製造成本高且壽命相對短，一直是業界的問題所在。Microsoft 劍橋實驗室研究人員成功開發出以 MicroLED 為核心的收發器原型。團隊將關鍵組件微型化，整合至只有大約拇指大小的模組內。工作人員可以直接將這些模組插入伺服器使用，大幅簡化部署流程。

MicroLED 技術以低成本光源取代傳統雷射元件。由於 MicroLED 製程比雷射二極體成熟且良率較高，有助減低硬件採購成本。能耗方面，研究人員估算 MicroLED 比現時主流雷射光纖方案減少約 50% 能源消耗。對於需要運行過萬部伺服器的大型數據中心而言，能大幅節省電力。

Microsoft 計劃在 2027 年將 MicroLED 技術推出市場。官方網誌指出，劍橋研究團隊正與硬件合作夥伴協調並為量產作準備，確保技術能如期在實際數據中心環境應用，應付 AI 基建需求。

中空光纖已在 Azure 啟用傳輸速度提升 47%

相比仍在研發階段的 MicroLED，中空光纖技術已率先投入商業部署。中空光纖與傳統單模光纖（Single Mode Fiber，SMF）的內部構造不同。傳統光纖主要以玻璃傳導光訊號，而中空光纖芯部則是空氣。光線在接近真空環境中傳播，大幅減少光速損耗。

實測數據顯示，中空光纖比傳統單模光纖最高可提升約 47% 數據傳輸速度，訊號延遲亦降低約 33%。訓練及推理 AI 模型時，GPU 叢集之間的高頻數據交換對網絡延遲非常敏感。降低 33% 延遲可直接提高計算吞吐量，提升大型語言模型（LLM）的訓練效率。Microsoft 強調中空光纖可兼容現有單模光纖裝置。除了安裝過程簡便，光纖的柔韌度亦方便在不同場景靈活佈線。目前量產版本已在部分 Microsoft Azure 區域正式啟用，並計劃未來擴展至全球更多地區。

AI 擴張加速數據中心轉型

AI 發展帶來龐大的運算需求，促使各大科技公司尋求更具能源效益的基建方案，以應付未來的數據中心擴張。

資料來源：Microsoft Official Blog

IT 基建人工智能業界消息

Vera Rubin 平台重寫算力經濟學 NVIDIA 掀起全球 AI 數據中心投資熱潮

by Pierce on 17 三月, 2026 IT 基建人工智能業界消息 ai GTC 2026 NVIDIA Vera Rubin 數據中心

NVIDIA 行政總裁黃仁勳於 2026 年 3 月 16 日在聖荷西 SAP 中心 GTC 年度開發者大會演講中，正式宣告「推論時代」到來。他將全球 AI 基礎建設需求預測從去年 5,000 億美元（約港幣 3 兆 9,000 億元）大幅上修至 2027 年底前至少 1 兆美元（約港幣 7.8 兆元）。這修正幅度直接令場內逾 30,000 名與會者震驚。演講除了是一次產品發布，也是對 AI 產業結構全面重新定義。影響波及晶片製造商、雲端巨頭、資本市場以至亞洲數據中心投資者等整條產業鏈。

兆計美元需求背後的算力爆炸

黃仁勳在演講中揭示一組震撼數據。過去兩年內完成單一 AI 工作所需推論運算量增加約 10,000 倍。整體使用量亦同步增加約 100 倍，導致全球推論運算總需求在短短兩年間暴增整整 1,000,000 倍。這增幅並非源於演算法改良或使用者數量線性成長，而是來自 AI 能力質變帶來範式轉移。黃仁勳解釋過去 AI 只能「感知」，繼而進化到「生成」，再躍升為「推理」。如今 AI 已能執行完整任務，每一個「思考」、「行動」、「閱讀」與「推理」動作，背後都需要持續生成 Token，令推論需求從選項變成剛需。

市場對這預測反應迅速且明確。有媒體引述 MarketScreener 報導指出，黃仁勳在 GTC 大會上宣布，Blackwell 與 Vera Rubin 兩大 AI 晶片架構累計訂單需求，預計到 2027 年底將達到 1 兆美元（約港幣 7.8 兆元），是去年同期預測整整兩倍。黃仁勳進一步補充指 1 兆美元這個數字「可能還是低估」。他在現場直言確定實際運算需求將遠超這數字，甚至可能面臨供給短缺。這表態意味這場 AI 基礎建設超級週期規模，或許連最樂觀市場估算都未能完全觸及天花板。

AI 工廠時代：Token 成為新型原物料

黃仁勳在演講中提出全新產業框架「AI 工廠」（AI Factory）。他指出未來數據中心不再只是儲存或傳輸數據設施，而是以生成 Token 為核心使命的生產基地。Token 就是這時代「新型原物料商品」。他特別強調每一座數據中心按定義都受限於電力。一座 1GW 工廠永遠不會變成 2GW，這是物理定律決定。在固定電力下，誰能以每瓦特產出最多 Token，誰就擁有最低生產成本。

支撐這願景是 NVIDIA 「極致協同設計」（Extreme Codesign）哲學。軟件與矽晶片在設計階段深度整合，令 NVIDIA 宣稱在全球推論成本競爭中處於領先地位。知名半導體分析機構 SemiAnalysis 創辦人 Dylan Patel 直接指出，黃仁勳公布效能數據甚至「有所保留」。實際推論效率提升幅度達到 50 倍，超過 NVIDIA 官方宣稱 35 倍。Deepwater Asset Management 聯合創辦人 Gene Munster 亦表示，是次 GTC 大會重申 AI 基礎建設需求遠比投資者預期強勁。他預期 Rubin 架構將大幅改善大規模部署 AI 模型時推論經濟效益。

Vera Rubin 平台：重寫算力經濟學的一代飛躍

NVIDIA 在 GTC 2026 正式宣布推出 Vera Rubin 平台。相比前一代 Blackwell 架構，推論 Token 成本降低達 10 倍，訓練混合專家模型（MoE）所需 GPU 數量亦減少 75%（即 4 倍）。這除了是技術規格線性進步，也是 AI 商業化部署門檻根本性突破。黃仁勳以具體數據說明，在同等 1GW 數據中心條件下，過去兩年間 Token 生成速率從每秒 22,000,000 躍升至 700,000,000，實現高達 350 倍成長，遠超同期摩爾定律帶來約 1.5 倍提升。

除 Vera Rubin 外，黃仁勳亦發布 Vera CPU 機架，專為代理式 AI（Agentic AI）工作負載最佳化。他同時展示 Groq LP30 語言處理單元（LPU），這是 NVIDIA 完成對 Groq 技術授權與團隊收購（交易規模約 200 億美元，約港幣 1,560 億元）後推出高速推論加速晶片。黃仁勳透露 Groq LP30 由三星晶圓代工（Samsung Foundry）生產，目前已進入量產階段並預計於第三季正式出貨。第一座 Vera Rubin 機架已在 Microsoft Azure 雲端上網運作。根據 Investing.com 分析，Vera Rubin 平台效能潛力能為 NVIDIA 帶來高達 5 倍潛在收益提升。NVIDIA CPU 業務亦預計在這週期內成長為數十億美元規模新業務線。

AI 原生企業浪潮與 1,500 億創投資金

推動此波需求核心力量，是黃仁勳所稱「AI 原生企業（AI Natives）」生態系統。他指出包含 OpenAI、Anthropic 以及大量市場尚未熟知初創企業，過去兩年間合計吸引高達 1,500 億美元（約港幣 1 兆 1,700 億元）創投資金，創下人類史上最大規模科技投資紀錄。黃仁勳特別強調這些企業共同特徵是投資規模首次從數百萬美元躍升至數億乃至數十億美元。背後原因只有一個，這是史上首次每一家企業都需要大量算力與海量 Token 才能運作。這形成清晰正向飛輪邏輯：算力增加→Token 生成量提升→模型更聰明→業務規模擴大→更大算力需求。

放眼香港與亞太市場，這波浪潮影響同樣深遠。香港數據中心市場預計從 2025 年 36.2 億美元（約港幣 282.36 億元）增長至 2031 年 58.1 億美元（約港幣 453.18 億元），年複合增長率達 8.2%。仲量聯行（JLL）預測 2027 年將成為關鍵轉折點，屆時 AI 推論工作負載佔比將正式超越訓練工作負載，成為數據中心需求主要驅動力。香港政府已釋出沙嶺地塊進行招標，最大總樓面面積達 250,000 平方米。政府明確以推動數據與 AI 相關產業，將香港建設為區域數碼化基礎建設樞紐為目標。仲量聯行報告指出全港目前已有逾 200 兆瓦新開發數據中心項目採用高密度機架與液冷技術，正快速向 AI 最佳化基礎建設轉型。

競爭格局與行業深遠影響

這場推論時代到來對整個科技產業格局影響不容低估。根據 Intellectia.ai 分析，NVIDIA 預測 AI 數據中心基礎建設支出到 2030 年將達每年 4 兆美元（約港幣 31.2 兆元）。目前超大規模雲端業者（Hyperscalers）貢獻 NVIDIA 約 60% 營收，其餘 40% 來自區域雲端、企業、機械人等多元化客戶群。Microsoft 已率先成為 Vera Rubin 平台首批大客戶，正積極建設以 Rubin 平台為核心次世代「Fairwater AI 超級工廠」，飛輪效應正在加速滾動。NVIDIA 透過「機架即電腦」整合架構，將價值從單一晶片延伸至整個系統棧，令競爭對手難以從任何單一環節發起有效挑戰。

香港投資者積極捕捉這趨勢。香港本地投資機構 Accelerated Infrastructure Capital（AIC）正在越南胡志明市聯合開發造價達 21 億美元（約港幣 163.8 億元）AI 數據中心。項目首期規模達 50 兆瓦，相當於 28,000 個 GPU 算力。這動向顯示推論基礎建設投資熱潮正以香港為起點，快速向東南亞擴散。

未來展望與結構性挑戰

黃仁勳在 GTC 2026 描繪願景，標誌 AI 產業從「實驗室模型競賽」正式跨入「工業化推論基礎建設」全新紀元。1 兆美元需求預測、Vera Rubin 降低 10 倍 Token 成本，以及 Token 作為新原物料產業重新定義，預示未來兩至三年內，從晶片製造、數據中心建設到電力基礎設施整條供應鏈，都將迎來前所未有擴張壓力。然而如何解決數百萬瓦級數據中心帶來能源消耗與供電挑戰，以及 Vera Rubin Ultra 能否如期量產出貨，將是決定這場「兆美元賭注」能否兌現關鍵變數。

資料來源：news.futunn.com | www.marketscreener.com | www.ainvest.com | www.cbre.com.hk | technode.global

IT 基建人工智能低碳綠色應用方案科技專欄

追蹤蝶影助維持生物多樣性　科技提升監測效率創造更宜居城

by Lam Lawton on 17 三月, 2026 IT 基建人工智能低碳綠色應用方案科技專欄 GIS 人工智能地理資訊系統智慧城市生態指標生物多樣性蝴蝶保育鄧淑明博士

鄧淑明博士
香港大學計算與數據科學學院及社會科學學院地理系客席教授

蝴蝶在自然生態系統中扮演重要角色，而香港位處亞熱帶地區，氣候溫暖濕潤，擁有豐富多元的植物資源，可為蝴蝶提供理想的棲息與繁殖環境。

香港的總面積雖然只有中國的萬分之一，有記錄的蝴蝶種類卻有 245 種，佔全中國紀錄到的品種的 11%，種類非常豐富。蝴蝶具有獨特的生態、科學和經濟價值，特別是在生態學上與植物的關係，因為不少植物都必須依靠蝴蝶傳播花粉，以協助繁衍後代。此外，蝴蝶的幼蟲更有被研發作藥物用途，由此可見，蝴蝶對香港維持生物多樣性擔當著重要的角色。

由於蝴蝶幼蟲十分偏食，對生態環境十分敏感，故其存活數量便成為一個地方的「生態指標」，不少專家以其數量及品種的變化作為依據，評估一處地方的生態價值。為了解本港蝴蝶冬季聚集的熱點是否適合牠們遷徙與棲息，有大專學生開展了題為「遷蝶蹤跡」的研究。她們選取香港公園、深水灣谷等七個蝴蝶聚集地進行觀察，並結合地理資訊系統 (GIS) 分析各地環境特徵。研究發現，地形、氣候、植被分佈、日照以及人類活動，均會影響蝴蝶的遷徙行為。她們建議相關部門善用科學數據，持續追蹤蝴蝶遷徙的模式與路線，從而制定更符合生態可持續發展的保育策略。

事實上，政府近年也引入人工智能系統，以高清影像識別香港的蝴蝶品種，務求更精準地監測本港自然生態，實現以數據驅動環評研究和生態保育。這套系統目前已能辨識十種蝴蝶，成功率令人滿意。當局已計劃在未來兩年內逐步將系統的辨識能力提升至涵蓋 245 種蝴蝶，屆時市民只要將拍下的蝴蝶照片上傳至系統，便能即時查出其品種和相關資料，相信此技術能有助推動公眾教育與生態調查，進一步強化本地的蝴蝶保育工作。

環境保育有助維持生物多樣性，還能增加香港的可宜居度。因此，我們要保護大自然生態，打造更優質的居住環境，增添市民生活的幸福感。

IT 基建人工智能業界消息

全球晶圓代工龍頭格局重塑：肩負生產國產 AI 晶片中芯國際穩居第三

by Pierce on 16 三月, 2026 IT 基建人工智能業界消息 ai samsung tsmc 中芯國際晶圓代工

市場調查機構 TrendForce 於 3 月 13 日發表 2025 年全球十大晶圓代工排名。受惠於 AI 及高效能運算需求，全球晶圓代工產值按年增長 26.3% 至 1,695 億美元（約港幣 1.32 兆元）。當中 TSMC 以營收 1,225.4 億美元（約港幣 9,558.1 億元）及高達 69.9% 的市場佔有率穩佔榜首。中芯國際則以營收 93.3 億美元（約港幣 727.7 億元）晉身季軍，在個別季度表現更成功超越 Samsung。

TSMC 先進製程主宰市場

TSMC 於 2025 年營收高達 1,225.4 億美元（約港幣 9,558.1 億元）。其市場佔有率由 2024 年的 64.4% 躍升至 69.9%，下半年兩季更突破七成。3nm 製程產能供不應求是增長主因，當中涵蓋流動晶片與各種 AI 應用。預料即將投產的 2nm 工藝將進一步鞏固其霸主地位。即使在 28nm 等成熟製程上，TSMC 營收仍達 85.7 億美元（約港幣 668.5 億元），佔總營收 7%。半導體分析機構 Tower 指出 TSMC 幾乎壟斷先進製程利潤。

受惠於 Apple 備貨 iPhone 及 Nvidia 量產 Blackwell 平台，TSMC 晶圓出貨量與平均售價同步上升。單計第三季營收已突破 330 億美元（約港幣 2,574 億元），市場佔有率達 71%。TrendForce 資深分析師 Ray Hsieh 指 7nm 以下先進製程對營收貢獻最大。龐大的 AI 伺服器需求持續推高 TSMC 產能利用率，預料 2026 年無人能撼動其領先地位。雖然地緣政治因素令部分企業尋求供應鏈多元化，但 TSMC 的技術壁壘極高，客戶難以輕易轉投其他代工廠。

中芯國際產能擴張迎國產需求

全賴國產替代浪潮及先進製程產能緊張，中芯國際 2025 年營收錄得 93.3 億美元（約港幣 727.7 億元）。按年 16.2% 的升幅令其市場佔有率達 5.1%，成功穩坐第三位。中芯國際計劃在 2026 年每月增加 4 萬片 12 吋晶圓產能，令總產能增至 251.5 萬片（等效 8 吋），以應付寒武紀等中國 AI 晶片客戶需求。市場調查機構 Counterpoint 分析師指中芯國際在政府補貼下，成熟製程競爭力大增。數據顯示中國目前有四間晶圓代工廠躋身全球前十名，當中包括華虹與 Nexchip。雖然中芯國際提升 7nm 良率的過程拖低了毛利，但整體擴產策略確實見效。

海豚研究專家俎永熙表示中芯國際肩負生產國產 AI 晶片的重任。擴大產能有助滿足電動車及功率晶片的龐大需求。中美貿易摩擦加速晶片本土化進程。在政策補貼下，中芯國際營收由 2023 年的 49.37 億美元（約港幣 385.1 億元）倍增至 2025 年的 93.3 億美元。香港杰立方碳化矽晶圓廠亦預計於 2027 年投產，進一步完善區內半導體供應鏈。

Samsung 腹背受敵市佔率下滑

Samsung 於 2025 年的晶圓代工營收為 126.34 億美元（約港幣 985.5 億元）。其全年市場佔有率跌至 7.2%。雖然 2nm 工藝已經量產且 4nm 良率穩定，但 Samsung 面對先進製程客戶流失卻束手無策。單靠 Nvidia RTX 3060 等舊訂單根本無法扭轉劣勢。TrendForce 數據指出 Samsung 第三季營收停滯於 31.84 億美元（約港幣 248.4 億元）。當季市場佔有率更跌至 6.8%，單季表現被中芯國際反超。

Samsung Foundry 執行副總裁 Bonyoung Koo 正帶領團隊積極爭取 AMD 的 2nm 訂單，同時透過多專案晶圓測試 SF2P 製程。然而面對 TSMC 產能爆滿及瘋狂加價，Samsung 似乎只被客戶視為次選的備用方案。金融服務機構 Susquehanna 分析師 Hosseini 指 Samsung 記憶體業務表現反覆。相比 TSMC，其盈利質素較差且自由現金流較低。中國晶圓廠在成熟製程瘋狂劈價搶客，地緣政治風險亦打擊中東供應鏈。

產業生態演變與數據對比

全球晶圓代工市場自 2020 年起在疫情及 AI 熱潮推動下，年複合增長率一直維持在 20% 以上。回顧 2024 年排名，TSMC 以 64.4% 佔有率排榜首，Samsung 緊隨其後，中芯國際位列第四。2025 年市場出現明顯變化。雖然下半年記憶體價格有上漲隱憂，但全年總產值依然按年大增 26.3% 至 1,695 億美元（約港幣 1.32 兆元）。中國晶圓廠市場佔有率全面報捷，共有四間企業打入全球十大。歷史數據反映中芯國際營收飆升 27%，相反 Samsung 的佔有率則由去年的 7.3% 持續下滑。

受惠於人工智能及高效能運算晶片需求，十大代工廠在 2025 年第三季的總營收上升 8.1% 至 451 億美元（約港幣 3,517.8 億元）。當中 TSMC 以高達 71% 的佔有率完全壟斷市場。中國內地繼續維持晶片補貼政策。香港科技園公司亦向杰立方批出 2 億港元資助，用作興建 8 吋碳化矽廠房以強化本地半導體產業。預料 DRAM 短缺可能稍微拖慢 2026 年第四季的增長步伐，但汽車工業晶片需求復甦應可為大市提供足夠支撐。

地緣政治重塑半導體供應鏈

中芯國際持續擴充產能，確實大幅提升了中國晶片的自給率。雖然他們在成熟製程上大舉攻城掠地，但先進製程技術仍有一段遙遠的追趕路程。在 AI 晶片需求主導的市場環境下，TSMC 幾乎賺盡了全行業絕大部分利潤。各國政府現正透過政策補貼建立本土晶片供應鏈。無論是香港杰立方的建廠計劃，還是中芯國際的瘋狂擴產，均反映地緣政治正在徹底改變全球半導體行業的資本流向。

資料來源：快科技 TrendForce AASTOCKS Semiecosystem TrendForce SMIC

IT 基建

代理式 AI 驅動 ARM 轉型數據中心業務將成最大營收引擎

Huawei、ZTE 歐盟強制立法移除關鍵電訊基建去風險化進程加速

Dell 商用 2026 裝置發佈：配合全套解決方案助企業無痛部署本地 AI 回本期縮短至 2-3 年

憑 HBM 晶片單季利潤暴增 470% Samsung 挑戰全球最賺錢企業寶座

Google 面臨 AI 晶片荒挑戰：傳統巨頭如何應對 AI 原生初創競爭？

Uber 引入 AWS Trainium3 晶片提昇無人駕駛與配對算力