AI算力資金流向解碼！TPU崛起、GPU續強盤點台廠供應鏈誰最賺？

呂珮辰

《Money錢》雜誌小小財經編輯，負責蒐集錢幣、知識與笑聲。

呂珮辰

2026-01-02 18:40

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智能模型Gemini 3之所以展現驚人效能，並非僅靠單一模型或晶片，而是由一整條使用者難以察覺的AI供應鏈所支撐。從晶片設計、製造與封測，到關鍵零組件、伺服器組裝，再延伸至軟體與雲端服務，AI算力的真正戰場其實是一條高度分工、環環相扣的產業體系。

在這條供應鏈中，美國企業主導最前端的晶片設計與最後端的軟體服務，而台灣則憑藉世界級的電子製造與系統整合能力，深度卡位中間晶圓代工、先進封測、PCB、散熱、電源、伺服器組裝等硬體環節。接下來，我們將進一步拆解AI算力供應鏈的各個環節，說明台灣產業在其中扮演的關鍵角色。

AI供應鏈上游晶片設計、製造與封測

● 晶片設計：AI算力基礎來自高效能運算晶片，其中以GPU與ASIC為2大主流架構。GPU具備高度平行運算能力，能同時處理大量資料，特別適合AI模型訓練等高複雜度工作負載，代表廠商包括輝達與AMD（超微）。

為降低對單一供應商的依賴，Google、亞馬遜、微軟、Meta等4大雲端服務供應商（CSP），近年積極投入自研ASIC晶片。ASIC的崛起也同步帶動晶片設計服務需求，代表廠商為美國的博通，以及台灣的世芯-KY(3661)、創意(3443)、智原(3035)、聯發科(2454)，專門協助大型客戶將運算需求轉化為可量產的晶片設計。

● 晶片製造與封測：AI晶片設計圖完成後，接下來便進入實體量產階段。晶圓代工廠透過蝕刻、拋光、鍍膜等多道精密製程，將電路一層層刻劃在晶圓上。之後送到封測公司將裸晶、基板、記憶體整合成可使用的晶片模組，並確保晶片在高功耗、高溫條件下仍能穩定運作。