台積電成AI擴產關鍵 分析示警支出保守恐讓雲端業者損失數十億美元

記者黃仁杰／編譯

隨著全球 AI 基礎建設快速擴張，晶圓代工龍頭台積電在供應鏈中的角色愈發關鍵，但也因此被點名為潛在風險。產業分析平台 Stratechery 指出，台積電對於 AI 熱潮初期的投資態度偏向保守，未能及早反映需求，已在供應鏈中形成瓶頸，成為當前 AI 產業擴張的「實質煞車」。

分析指出，隨著高效能運算（HPC）相關訂單快速湧入，台積電客戶結構已出現明顯變化，輝達更一舉超越蘋果，成為台積電最大客戶。然而，儘管台積電近年已提高資本支出並宣布擴產計畫，Stratechery 認為，真正的風險並非來自地緣政治，而是台積電在供需配置上造成的結構性失衡。

分析師直言，台積電對於是否大幅提高資本支出長期抱持審慎態度，是導致產線吃緊的主因之一。報告指出，在董事長暨總裁魏哲家主政初期，台積電對雲端服務供應商（Hyperscalers）大規模擴建資料中心的態度「進退不一」，直到近期才逐步轉趨明朗。即便如此，台積電已宣布今年資本支出將提高至 560 億美元，相關決策仍是在魏哲家「親自確認」雲端業者具備實質財務承諾後才拍板。

供應受限的影響，已逐步擴散至整個 AI 生態系。報告指出，不僅輝達與超微因台積電產能限制，拉長晶片交期，投入客製化晶片競賽的雲端業者，也同樣受限於產能排程，難以取得「可預期」的交付時程。

包括微軟、Google與Meta等業者，皆面臨類似挑戰。近期微軟發表的 Maia 200 AI 晶片，即採用台積電 N3B 製程，但該節點目前亦傳出供應高度吃緊。Stratechery 認為，最終承擔風險的，將是雲端服務商本身，反映在無法即時部署算力所造成的營收流失。

除了先進製程外，先進封裝同樣成為另一項重大瓶頸。台積電的 CoWoS 及其衍生技術，已是目前 AI 晶片的主流封裝選擇，但相較於前段製程，封裝產能擴張速度更慢，導致整體供應更加吃緊。隨著先進封裝在 AI 晶片效能中的重要性持續提升，分析師認為，台積電若無法同步拉升相關產能，將進一步限制整體 AI 擴產速度。

報告同時指出，對 HPC 客戶與 ASIC 設計商而言，「分散代工來源」並非低風險選項。儘管市場對英特爾晶圓代工服務與三星電子抱持高度期待，但台積電多年累積的製程能力、供應鏈整合與信任基礎，短期內難以被取代。

Stratechery 指出，AI 晶片業者目前面臨的抉擇在於，是否要承擔轉單風險，或是持續依賴台積電，承受可能因產能受限而「犧牲數十億美元營收」的代價。隨著 AI 投資進入長期化階段，這項選擇，將成為未來數年產業結構變化的關鍵變數。

來源：wccftech