台灣握全球9成先進晶片產量！HCLTech揭AI競爭新戰場　速度快已不夠

台灣AI供應鏈難取代　晶片競爭轉向整合平台

Omdia白皮書指出，台灣晶圓代工廠合計掌握全球過半代工市場，台積電更掌握逾90%先進半導體產量，影響力已從晶片製造延伸至整體AI基礎設施。

HCLTech台灣總經理戴智偉表示，台灣從晶圓到機架，具備頂尖製造、先進封裝及伺服器生產等難以複製的實力，即使產能逐步擴展至亞洲其他地區，台灣仍是串聯整體生態系的核心。

白皮書指出，AI競爭已從單一晶片效能轉向整合式平台，台積電CoWoS技術可整合高效能邏輯晶片與高頻寬記憶體（HBM），日月光投控則掌握全球約40%委外封裝測試（OSAT）市場。

以輝達GB200 NVL72為例，單一液冷機架整合72顆GPU及36顆CPU，凸顯運算、連接、電力與散熱協同設計的重要性。

HCLTech全球半導體事業部負責人Ameer Saithu表示，AI競爭關鍵不再是誰能打造最快晶片，而是誰能交付最佳工作負載成果，將複雜設計轉化為可規模化量產的平台。

亞洲半導體布局分散　台廠赴美墨建廠帶動需求

Omdia指出，新加坡、馬來西亞、越南及中國分別在製造、封裝、測試與設備領域建立優勢，有助提升供應鏈韌性，但台灣仍是AI基礎設施產業化的核心。

戴智偉透露，近期曾與一家計畫在美國德州及墨西哥設廠的台灣企業母公司洽談，HCLTech可協助建置IT機房，提供自動化及人工智慧物聯網（AIoT）解決方案。印度也是台廠海外擴張的重要市場，可提供人力、機器設備及IT系統支援。

記憶體缺貨明年有望舒緩　客製化晶片需求擴大

針對晶圓代工、先進封裝及記憶體供應瓶頸，Ameer Saithu表示，新技術導入初期通常出現供需失衡，但產業將透過新增投資與擴產逐步調整。

他指出，記憶體是目前供需缺口最明顯的領域之一，部分分析師預期，隨2027年新增產能陸續開出，供應緊張情況有望改善，台積電等業者擴產也將緩解高效能運算產能瓶頸。

對於未來是否可能供過於求，他表示，目前未觀察到客製化晶片供應過剩跡象，反而越來越多企業投入開發，帶動新需求擴大。

Edge AI商機何時爆發？未來18至24個月成觀察期

針對AI算力是否從大型資料中心轉向邊緣運算（Edge AI），Ameer Saithu表示，目前已有大量新創公司投入資料中心以外的AI晶片開發。

他指出，晶片新創企業從產品開發到商業流程實際導入，通常需要約18個月，因此未來一年半至兩年值得觀察。雖然市場已有許多Edge AI應用案例，但要形成工業規模的商業應用仍需時間。

美國政策轉向恐衝擊AI？長期需求不靠政府補貼

針對美國期中選舉後可能出現政策變化，各國政府對AI產業的支持及監管力道是否調整，Ameer Saithu表示，AI長期商業價值並不依賴美國政府補貼，無論是否提供獎勵措施，AI與半導體產業都具有強勁需求，因此HCLTech仍將持續投資。

至於美國部分地區居民反對興建大型AI資料中心，地方選民壓力是否導致建設放緩、遞延，甚至迫使企業調整投資計畫，他坦言，短期確實可能出現波動與挫折，但過去網際網路及雲端資料中心發展初期，也曾面臨類似挑戰。

他強調，公司評估投資的核心依據是AI長期商業需求，而非短期政策或市場波動，不會改變長期投資方向。

台灣團隊5年擴張近10倍　晶片設計效率提升3成

戴智偉表示，HCLTech台灣業務聚焦半導體、高科技製造及金融業，2021年台灣團隊僅十幾人，目前已擴張至100多人，2027年仍將維持三大產業布局。

HCLTech也是台積電設計中心聯盟（DCA）合作夥伴，提供晶片設計、設備安裝、伺服器測試及資料中心管理服務。

Ameer Saithu指出，公司自主開發的晶片實體設計（Physical Design）工具，可將部分設計工作加速20%至30%。他認為，企業導入AI最大挑戰並非單純來自晶片或記憶體產能，而是缺乏整合晶片、韌體、軟體、雲端及商業流程的能力。