台積電總裁告訴股東：AI晶片需求「很長一段時間」才能被滿足

新聞摘要

台灣標準時間（UTC+8）2026年6月4日，台積電（TSMC）執行長魏哲家（C.C. Wei）在公司於台灣新竹舉行的年度股東大會上，向股東們坦誠地評估了半導體產業面臨的最嚴峻挑戰：全球最先進的晶圓代工廠無法跟上由AI驅動的需求，且這種差距將持續多年。

台積電執行長在2026年股東會上發出警告

在2026年6月4日（台灣標準時間，UTC+8）的年度股東大會上，魏哲家直接告訴股東：「我們需要很長的時間才能滿足客戶的需求。」此番言論證實了供應鏈分析師長期以來一直提出的擔憂——預計在2026年全年，領先製程節點（5奈米以下和3奈米以下）的需求將超出可用產能的25-30%，且預計至少要到2027年才能看到明顯的緩解。

魏哲家也談到了定價策略，承諾台積電將避免過去週期中曾動搖記憶體晶片市場的劇烈價格波動。他表示，維持供應穩定和長期客戶關係是首要任務——此番訊息旨在向包括NVIDIA、Apple、AMD和Broadcom在內的主要客戶傳達。

CoWoS先進封裝瓶頸

除了原始晶圓產量外，AI晶片供應鏈中最嚴峻的瓶頸是先進封裝——特別是台積電的CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）製程。CoWoS技術能夠將高頻寬記憶體（HBM）與邏輯晶片堆疊在單一緊湊的模組中，它是所有現代AI加速器的架構基礎：NVIDIA的H100、H200和Blackwell GPU都依賴於此。

台積電一直在積極擴大CoWoS產能，從2024年底的每月約3.5萬片晶圓等效，預計到2026年底將增至13萬片——在不到兩年的時間內增長近四倍。然而，擴張的產能仍無法滿足需求：CoWoS的產能分配在2026年全年都已售罄。僅NVIDIA就佔據了總可用CoWoS產能的60%以上。其下游影響在整個產業中都清晰可見。據報導，Google因封裝限制已將其2026年TPU（Tensor Processing Unit）的生產目標削減了約25%，這說明了單一製造瓶頸如何可能對整個AI運算生態系統產生連鎖反應。

創紀錄的財務業績反映結構性需求壓力

台積電自身的財務業績也凸顯了需求過剩的規模。在2026年第一季度，該公司報告營收為新台幣1.13兆元（約合357億美元），年增35%，這幾乎完全是由AI相關晶片訂單所帶動。該公司預計2026年全年營收以美元計將增長30%以上——這是其企業歷史上最強勁的增長率之一。

為了解決產能短缺問題，台積電已承諾在2026年投入560億美元的資本支出，創下歷史新高。這項投資將用於擴大3奈米製程產能、加速2奈米製程生產，並在台灣、美國、日本和歐洲的工廠建設先進封裝基礎設施。

博通（Broadcom）呼應產能警告

台積電並非唯一發出警報的公司。博通（Broadcom），一家為超大規模雲端供應商設計客製化AI加速器的領先公司，已警告稱，受限的晶圓代工產能將限制其在2026年及以後滿足AI晶片訂單的能力。博通的供應鏈團隊現在正競相與台積電爭取多年期的產能協議——這反映了晶片製造商不僅要在晶片設計上競爭，還要爭奪製造資源。

供應壓力也促使主要雲端供應商——Microsoft、Google、Meta和Amazon——加速開發自家AI晶片，以對沖供應鏈結構性供應不足的風險。

為何領先製程晶片製造難以快速擴大規模

目前的短缺反映了先進半導體製造的深層結構性現實。建造一座領先製程的晶圓廠，從動工到量產需要三到五年時間。關鍵設備——例如ASML的極紫外光（EUV）曝光系統——年產量非常有限，且必須提前數年預訂。像CoWoS這樣的先進封裝技術，現在被認為與晶圓製造本身一樣複雜且資本密集，需要高度專業化的工具和訓練有素的工程團隊。

這些漫長的交貨週期意味著，即使是創紀錄的投資也無法迅速緩解供應問題。半導體產業本質上是在多年的開發週期中運作，這與自2023年以來AI模型複雜性和部署規模的增長速度在結構上不匹配。

對更廣泛AI技術格局的影響

持續的供應短缺對更廣泛的AI產業帶來了重大影響。資料中心的擴張時間表將繼續受限，這將限制雲端供應商擴展AI訓練和推理基礎設施的速度。晶片分配將繼續偏向最大買家，使得中型AI公司和企業更難獲得足夠的運算資源。這種動態正在加速對更具運算效率的模型架構的研究——包括量化、模型壓縮和混合專家（mixture-of-experts）設計——這些架構能夠以更少的晶片提供強大的性能。

從長遠來看，台積電持續的產能投資，加上英特爾晶圓代工服務（Intel Foundry Services）和三星晶圓代工（Samsung Foundry）的平行擴建，預計將在2027年後逐步縮小供應差距。充裕的AI晶片時代即將到來，但支持它的製造基礎設施仍在建設中——一次一個晶圓廠、一個封裝線和一台EUV設備。