AI 訂單讓晶圓代工市場年增 29%：台積電為何仍遙遙領先三星？

AI 正在從晶圓廠開始，重新塑造整條半導體製造鏈。2026 年第二季，全球純晶圓代工市場較去年同期成長 29%，AI 相關訂單大增，也促使晶圓代工廠把更多產能轉向這類專案。台積電連續第二季拿下 73% 市占，三星晶圓代工則以約 7% 位居第二。4 14

這組數字反映的，不只是 AI 晶片需求旺盛，更是供應鏈競爭規則正在改變：對電子製造商而言，取得處理器晶圓已經不夠。AI 系統還需要高頻寬記憶體（HBM）、基板、先進封裝、測試與散熱等環節；其中任何一個環節出現短缺，都可能讓整個產品延遲出貨。

AI 為何能推動晶圓代工市場大幅成長？

AI 加速器大多採用先進半導體製程，而這類產能設備昂貴、擴充時間長，無法在短期內快速增加。與此同時，AI 資料中心的建置也會拉動網路、控制、電源管理與其他伺服器零組件需求，壓力因此不只集中在最先進的邏輯晶片。

Counterpoint Research 指出，2026 年第二季市場成長的兩大因素，是 AI 相關訂單急升，以及晶圓代工廠重新配置產能。兩股力量交疊後，先進製程與成熟製程都出現供需失衡。4

AI 伺服器使用的零組件，並不會全部採用同一種製程。運算晶粒可能需要先進節點，但連接、電源管理、控制器及其他周邊晶片，往往由不同製程製造。當晶圓代工廠優先安排 AI 相關生產時，產能壓力就可能同時蔓延至先進與成熟製程，而不只是某一個最尖端節點。4

台積電如何守住 73% 市占？

台積電的優勢不只是擁有更多晶圓產能，而是能在多個彼此相連的製造環節提供服務：

• 2 奈米進入量產： 台積電 2 奈米製程開始量產，讓客戶能取得最新一代製程技術。3 4
• 3 奈米持續擴產： 隨著 AI 與高效能運算晶片需求維持強勁，台積電持續提升 3 奈米產量。3 4
• 成熟製程供應緊張： 供應壓力並未只出現在先進節點，8 吋與 12 吋成熟製程同樣受到產能短缺影響。4
• 先進封裝供不應求： AI 晶片要交付給客戶，還必須完成複雜封裝；先進封裝產能緊張，也強化了台積電的整體競爭位置。4

因此，台積電的領先並非單純來自一個製程節點，而是涵蓋先進製程、成熟製程與先進封裝的協同生態系。這也幫助台積電在 2026 年第一季和第二季都維持 73% 市占。4

三星為何仍穩居第二？

三星晶圓代工在第二季維持全球第二大純晶圓代工廠地位，市占與前一季大致相同。Counterpoint 表示，SF2 良率改善、SF4 與 SF5 需求增強，以及 2026 年上半年晶圓價格上漲，都是三星表現的重要支撐。14

此外，路透社報導，三星在 7 月將部分先進製程代工訂單價格上調最多 15%。不同製程與客戶所在地的加幅不一，部分位於中國與美國的 SF4 客戶，據報面臨較高的價格調整。1

但時間點必須釐清：相關調價從 7 月開始，已經晚於第二季結束。因此，這項措施較能說明 2026 年下半年客戶成本與代工價格壓力，不能直接視為第二季市場成長 29% 的原因。1

三星目前面對的是雙重課題：一方面，SF4 與 SF5 等成熟的先進節點需求正在增加；另一方面，公司仍需改善 SF2 的製造經濟效益與良率。三星能否把這些訂單轉化為長期市占提升，關鍵仍在於執行能力，而不只是價格策略。

先進封裝為何成為 AI 晶片的關鍵瓶頸？

一顆完成邏輯製程的 AI 加速器，還不能直接出貨。高效能 AI 系統通常要把運算晶片與多組 HBM、高密度互連或中介層、基板及散熱方案整合，再經過專門的組裝、封裝與測試程序。

這使先進封裝成為獨立的產能限制。先進封裝需要專用設備、材料、製程整合、測試能力與良率管理，擴充速度未必能跟上晶圓投片量。Counterpoint 也將先進封裝供應緊張，與成熟製程短缺並列為影響晶圓代工市場的因素。4

這項瓶頸帶來兩個直接後果：

1. 做好的晶圓可能卡在封裝環節。 即使前段晶圓產能增加，只要後段封裝不足，能夠出貨的 AI 加速器數量仍不會同步增加。
2. 客戶必須預訂完整製造路徑。 只確保晶圓代工名額，並不能保證 HBM、基板、封裝或測試資源同時到位。

產業投資方向也顯示出先進封裝的重要性正在提升。SK hynix 已在美國印第安納州西拉法葉（West Lafayette）為其首座美國 HBM 封裝基地舉行動工儀式。該計畫投資超過 40 億美元，目標是在 2029 年下半年開始新一代 HBM 量產。

Powertech Technology 則正在擴大扇出型面板級封裝（FOPLP）布局。相關產能據報已由 AMD 與 Broadcom 等客戶預訂，並排至 2030 年；公司也已核准與 Broadcom 在新加坡成立合資企業，投資 4 億美元，聚焦先進面板級組裝技術。

不過，目前可取得的報導支持 Powertech 產能已被預訂，以及 AMD、Broadcom 相關合作與訂單的說法，卻無法獨立確認外界有時提到的 22 億美元投資額。因此，這個金額不應被當作已獲證實的數字。

記憶體投資也跟著 AI 需求擴大

AI 熱潮同樣推動記憶體製造投資。Kioxia 與 Sandisk 計畫到 2032 年在日本投資超過 310 億美元，以擴大半導體技術與生產能力；相關計畫仍取決於政府支持，並涵蓋與兩家公司四日市及北上市據點相關的基礎設施。

這些投資所處的環節不同於台積電的邏輯晶片製造，但兩者在 AI 供應鏈中密不可分。AI 系統既需要先進運算晶片，也需要大量高效能記憶體與儲存裝置。只擴充其中一端，並不能真正解除整體供應限制。

電子製造商現在應該怎麼做？

第二季數據顯示，企業的採購策略需要調整。AI 晶片不宜再被視為一連串可以分開採購的零組件，而應該納入整合式產能規劃。

更早預訂產能

在交期拉長、產能利用率偏高的環境下，臨時採購現貨的風險愈來愈高。企業若能提出可信的需求預測，就應提早與供應商討論晶圓、記憶體與封裝產能預留，並以合理區間規劃，而不是押注單一且過度精確的預測數字。

把封裝與良率納入供應指標

傳統半導體供應鏈儀表板通常著重晶圓分配與製程節點供應。但對 AI 產品而言，採購團隊也應持續追蹤：

• 先進封裝時段；
• HBM 供應；
• 基板與中介層；
• 測試產能；
• 封裝良率。

在技術可行時提早認證替代供應商

第二家晶圓代工廠或封裝供應商，未必能直接取代原有合作夥伴，尤其是先進 AI 設計往往涉及複雜的製程與封裝整合。不過，若能提早認證替代供應商，就有機會降低對單一路徑的依賴，也能在供應危機發生前發現整合問題。

規劃整條製造鏈

更具韌性的供應計畫，應同時連結以下環節：

• 邏輯晶圓製造；
• HBM 或其他必要記憶體；
• 基板、中介層與互連元件；
• 先進組裝與封裝；
• 測試、散熱方案與物流。

更大的產業訊號

2026 年第二季市場年增 29%，顯示 AI 需求正以極快速度傳導至半導體產業；但市占數據也揭示，這波成長高度集中。台積電維持 73% 市占，凸顯同時掌握先進製程、成熟製程產能與先進封裝資源的價值。4

三星仍是明確的第二名，SF4 與 SF5 需求以及 SF2 良率改善努力支撐其競爭力；另一方面，代工價格上調也反映出 AI 帶動的產能緊張正在加劇。1 14

對晶片採購商來說，真正的限制已不只是「能不能設計出晶片」，甚至也不只是「能不能做出晶圓」，而是能否在同一時間 확보所有必要的製造環節。未來 AI 硬體的供應鏈競爭，將從單點產能比拚，轉向整條路徑的協調與提前鎖定。