第二座護國神山呼之欲出！ASIC商機大爆發，聯發科、創意、世芯如何改寫全球晶片版圖？

不過，有關記憶體用量減少的預測，事後已被證實並不正確，至於博通在谷歌的TPU訂單，確實被來自台灣的聯發科瓜分掉部分市場，市場關注的焦點，也轉移到ASIC及IC設計服務市場將出現何種消長及演變。

回顧ASIC產業，可以先從四大CSP（雲端服務商）廠商谷歌、亞馬遜、臉書、微軟的投資進度，來觀察這個市場的變化。

四大CSP廠商發展ASIC的主因，大致有三個目的，一是成本控制，藉由自研晶片繞過輝達高達七、八成的超高毛利；二是性能優化，ASIC對特定工作負載的效率明顯贏過通用GPU；三是供應鏈自主，2023至2024年GPU大缺貨，讓這些大廠體會到依賴單一供應商的風險。

從美商移轉到台商　谷歌、亞馬遜分別與聯發科、世芯合作

觀察各家公司在ASIC的發展，其實各有不同方向與優勢，此外，合作對象也各有不同，隨著時間的推進，如今已逐漸從美商移轉到台商。

表一：四大CSP業者各自ASIC比較

首先是起步最早，如今也居領頭羊的谷歌。谷歌的TPU計畫始於2013年，如今已發展到第七代，第八代則預計今年第三季推出。

谷歌當初發展TPU，是因為意識到若每次谷歌搜尋都使用神經網路，所需的晶片量將極為龐大，促使他們轉向自建專用矩陣乘法晶片。TPU最初僅供內部使用，支撐語音搜尋、圖片識別、即時翻譯等服務。

在技術特色上，谷歌第七代的Ironwood，每顆晶片內建192 GB HBM3E記憶體，頻寬高達7.37 TB/s，Anthropic並已承諾取用最多100萬顆。此外，TPU生態系也在複製輝達的CUDA鎖定效應，針對TPU在JAX或TensorFlow上優化的程式碼，遷移至其他平台成本極高，每次新部署都讓TPU更難被取代。

谷歌的TPU合作對象，早期以博通為主，但如今訂單則有部分轉到聯發科，另外，谷歌的CPU合作對象則是創意。聯發科與創意取得合作的機會，不只在於委託設計代工的能力強，另外毛利率較博通低，配合度高，加上與晶圓廠台積電的關係緊密，都是贏得訂單的關鍵。

其次是亞馬遜AWS，AWS是在2015年收購以色列晶片新創Annapurna Labs，取得自有矽晶設計能力，2018年發布Inferentia推論晶片，2022年推出Trainium訓練晶片。

在技術特色上，AWS採行訓練與推論分工的雙晶片策略，Trainium負責訓練、Inferentia 負責推論，背後邏輯是彈性的GPU留給訓練，而生產環境的大規模推論，則交由目的性更強的ASIC處理。

亞馬遜去年就公開表示已部署逾百萬顆Trainium處理器，至今仍是供不應求。AWS執行長賈西（Andy Jassy）在4月底法說時，不僅揭露第一季度AWS的AI積壓訂單高達3640億美元，更首次揭露自研晶片業務，若將其獨立營運，也就是像其他領先晶片公司那樣將今年生產的晶片銷售給AWS和第三方，可達500億美元，躋身全球前3名。他直言，當前正處於「一生一次的機遇」之中。

賈西說，亞馬遜自研晶片業務目前已是全球前3大資料中心晶片企業之一，目前Trainium的累積收入承諾已超過2250億美元，涵蓋Anthropic、OpenAI兩大頂級AI實驗室，還擴及到Uber等越來越多企業。

至於亞馬遜合作的對象，一直都是邁威爾（Marvell）與世芯，其中，5月即將推出的 Trainium3晶片是由世芯製作，接下來的Trainium4也很可能是世芯、邁威爾及博通相互競爭。

減少GPU採購、降低資本支出　CSP積極推出新款產品

至於Meta的進度較慢，2023年推出MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）系列，策略核心是以「比業界一到兩年一代的更快節奏、每六個月以內釋出一代新晶片」，透過模組化可重用設計達成快速迭代。

最後一家則是微軟，該公司的AI ASIC計畫始於2019年，比谷歌晚了六年，這個差距在軟體堆疊成熟度和實際部署規模上都很明顯。截至2025年底，約70%的Azure AI工作負載仍跑在輝達的硬體上。

圖一：四大CSP業者自研ASIC時間進程

資料來源：各公司

對於四大CSP業者的ASIC效能，有時候會被拿來做比較，不過，由於這些晶片不一定大量外賣，各家設計的ASIC都是提供自家雲端使用，因此區別這些晶片的效能並沒有太多意義，主要還是看各業者如何利用這些ASIC來擴張自家雲及相關AI服務。

此外，由於四大業者目的是為了減少GPU採購，降低資本支出，加上CSP業者的ASIC現在約略1至1.5年就有新款產品推出，因此對成本管控更加提高，願意承受較低毛利的台廠開始嶄露頭角，除了聯發科搶到原本交給博通的谷歌TPU訂單，包括創意、世芯都早已獲得許多大廠下單。

根據統一證券預估，AWS 26/27年ASIC出貨顆數約240/280-300萬顆（包含T2/T3），T3預期在第二季開始出貨。至於最早投入ASIC TPU發展的谷歌，軟硬體生態系較為成熟，預期26/27年TPU出貨420/600-800萬顆。

此外，統一投顧也統計，在谷歌、AWS及Meta至2028年以前推出的ASIC計畫中，台系廠商聯發科、創意、世芯已佔據不少商機，尤其是在進入3奈米、2奈米等先進製程後，更與美系的博通、邁威爾分庭抗禮，成為ASIC市場中難以取代的對手。（見表二）

表二：各家ASIC晶片發展路線圖

除了四大CSP業者，另一家矽谷大咖特斯拉（Tesla），旗下電動車及機器人對晶片的需求大幅成長，加上近來在美股掛牌上市的SpaceX，如今也因缺晶片缺到要自建Terafab。如今，馬斯克旗下事業已形成ASIC市場中難以忽視的大買家，再加上與英特爾合作布局半導體事業，與現有台積電等業者競爭，是很值得討論的議題。

馬斯克終極目標：自動駕駛、機器人、超級運算叢集通吃

特斯拉的自研晶片故事始於2019年的Dojo D1晶片，那是專為大規模訓練設計的「系統單晶圓（System-on-Wafer）」架構。D1晶片製程採用台積電7奈米、500億顆電晶體，計算力362 TFLOPS BF16，採用獨特的354核心網狀架構。但它有個致命弱點，Dojo需要每個5×5晶片矩陣的良率達到100%，任何一顆有缺陷就整批報廢，良率挑戰極大。

2025年8月，馬斯克確認解散Dojo團隊，他在X上寫道，「當所有技術路徑明確收斂至AI6，我不得不關閉Dojo 並做出艱難的人事決定，Dojo 2已成為技術演化的死胡同。」

因此，經過六年時間，Dojo晶片從誕生到殞落，Dojo首席架構師Peter Bannon也離職，約20名工程師出走另組新創公司DensityAI。

如今，馬斯克的核心重押在AI5，2026年4月15日，AI5晶片完成設計定稿送交晶圓廠（tape-out），但進度已大幅落後原定計畫，原本馬斯克預告2025年下半年就要放進特斯拉的車子中，目前已比預定時程延遲近兩年。

可能也是因為進度大幅落後，因此馬斯克策略也大轉彎，宣布AI5不會進入特斯拉車輛，而是先部署到Optimus機器人和超級運算叢集。「AI4已足夠實現遠優於人類的 FSD（全自動駕駛）安全性」，AI5將「讓 Optimus更強大」。

AI5採雙供應商策略，分別在台積電亞利桑那廠和三星德州廠製造，確保供應鏈韌性，此外，由於台積電產能供應不足，馬斯克也主導三星與特斯拉簽下165億美元的八年協議，量產預計在2027年達到高峰。

不過，值得一提的是，特斯拉的AI4計畫其實早在2021年就開始，當時特斯拉是採取雙軌進行，除了自己做也與三星合作，但這個計畫不算成功，主因是三星的製程技術及服務都不到位，因此一直到2026年AI5推出，其間已達五年。後來特斯拉決定將AI5部分訂單交由創意及台積電生產，計畫才得以更順利進展。

至於馬斯克的下一代AI6，核心概念則是「收斂架構」，也就是說，同一顆晶片既能用於車輛推論，也能堆疊成超級運算叢集執行訓練，消除同時維護兩條晶片路線的資源浪費。馬斯克說，「在超級運算叢集中，把大量AI5/AI6晶片放在同一塊板子上，這就可以稱之為Dojo 3。」

AI6的tape-out目標定在2026年12月，但因三星2奈米的良率問題已往後延了約六個月，量產最快要到2027年底至2028年。據了解，為了讓計畫順利進行，特斯拉又開了一顆AI6.5，交由創意與台積電製作，以防三星可能做不好的風險。

另外，隨著SpaceX上市後，馬斯克的太空夢加速推動，對晶片需求大幅提升，他提出Terafab計畫，最主要產品是代號D3（AI7）的太空專用晶片，設計為能在比地面更高溫的環境下運作，並具備輻射防護能力，供軌道資料中心衛星使用。D3晶片與軌道資料中心，已成為馬斯克最具野心的科幻計畫。

因此，若仔細觀察特斯拉的晶片策略，走的是完全不同的路，不是「降低雲端AI成本」，而是要「讓機器人和自動駕駛能夠在邊緣端即時推論」。AI5/AI6的終極目標是一顆晶片從車內FSD到工廠Optimus、再到超級運算叢集全部通吃，實現真正的垂直整合。至於SpaceX的D3（AI7）則是更大膽的賭注，如果軌道算力成真，將顛覆整個地面資料中心的成本結構。

當然，馬斯克這幾個計畫目前都處於規畫與早期驗證階段，先前的時程也多次延後，能否兌現偉大的承諾，仍有很大的不確定性。但在其Terafab還未大量投產之前，馬斯克仍需要委託良率及穩定性都最佳的台積電及創意生產AI5及AI6晶片，這些訂單規模都不小，對創意的營收貢獻也最明顯。

ASIC繳出好成績　聯發科站穩另一座神山地位

最後，在四大CSP與特斯拉外，聯發科、創意、世芯還有不少訂單來自其他業者，例如聯發科與輝達合作共同為DGX Spark AI超級電腦開發的高效能運算晶片GB10，針對消費者Windows PC市場設計的RTX Spark超級晶片，此外，OpenAI也委託聯發科開發AI代理裝置（AI Agent Device）晶片，聯發科的ASIC業務目前已是訂單滿滿。

另外，由於創意是台積電子弟兵，因此也獲得最多訂單，從AI、汽車、機器人到光通訊，都是創意打入的市場，甚至在中國自駕晶片市佔近半，合作夥伴有奇瑞、奧迪、上汽等車廠的地平線（Horizon），也是創意客戶。

另外在光通訊部分，今年緯穎在Computex就展示了CPO及光纖傳輸的ASIC晶片，主要就是由創意製作。至於記憶體部分，創意也有其競爭利基，目前SK海力士的HBM4要使用的基底晶片（base die），也交由創意製作，此顆晶片採台積電3奈米製程，預料功能可強過三星以4奈米製作的晶片。

至於世芯除了AWS這個大客戶外，世芯在北美也已累積多家高能見度的客戶，其中亦包含老牌網通業者思科，正同步推進3奈米與2奈米相關專案。此外，英特爾旗下 Habana Labs開發的AI加速器，索尼的影像訊號處理器（ISP）與先進SoC領域，特斯拉的Dojo晶片等，還有近期被輝達收購的Groq，也都是世芯的客戶，另外中國大陸的理想汽車，日本部分車廠也在世芯下單生產ADAS等晶片。

過去，博通可以說是ASIC之王，除了與谷歌已合作10年，還擁有6個核心客製化晶片客戶，其中包括Anthropic、谷歌、Meta和OpenAI。這些成就當然不容易，不過在ASIC市場愈來愈擴大的情況下，台商切入的機會也愈來愈多。

其中，聯發科可以說已跨出一大步，這在被美國完全壟斷的IC設計產業中，是亞洲企業少見的好成績，而且，聯發科朝向ASIC發展的成就，也並非只是聯發科一家公司的成就而已，更是為台灣IC設計業打出代工服務的一片天，讓台灣IC設計業發展出有別於美國企業的特色，形成一種與晶圓代工服務業的相互搭配及互為成就。

目前韓國有兩家大公司，三星與SK海力士，至於台灣似乎只能倚靠一座神山台積電，獨自對抗韓國兩大廠。未來，聯發科若能站穩台灣另一座神山地位，對於台灣來說將有很重大的意義，因為，一個晶圓代工大廠台積電，再加一個IC設計聯發科，肯定比韓國兩大都是記憶體廠要站得更穩。

期待台灣護國神山的意義，在聯發科加入陣營後，會因此更站穩兩隻腳，配合台灣其他的半導體供應鏈，再成就另一個更巨大的影響力。