《科技》AI算力、Physical AI雙引擎點火！MIC揭台廠三大半導體商機

【時報記者王逸芯台北報導】資策會產業情報研究所（MIC）指出，AI算力需求持續升溫，加上AI應用加速由雲端向邊緣延伸，正改寫半導體產業競爭格局，並帶動功率元件、IDM策略及先進封裝同步升級。MIC歸納三大趨勢，包括AI算力與Physical AI帶動SiC、GaN等功率元件升級；AI從雲到端驅動IDM巨頭轉型；先進封裝走向系統整合，台廠商機也將由製造延伸至整合服務。 在功率元件方面，MIC表示，資料中心加速轉向800V HVDC與高密度DC-DC供電架構，對元件耐壓與轉換效率要求提高，帶動高耐壓、低損耗及高頻操作的碳化矽（SiC）與氮化鎵（GaN）需求。 另一方面，AI晶片核心供電電流持續提高，也推動DrMOS、SPS及多相電源模組朝更高整合度發展，並逐步導入垂直供電架構，以提升供電效率及功率密度。 Physical AI則是另一波成長動能。MIC指出，機器人等終端設備須在有限電池容量、體積與散熱條件下，同時支援感測、通訊、馬達與致動器，並因應瞬間高功率與快速動態負載，使功率元件朝小型化、高功率密度及高度整合發展，其中GaN已逐步切入馬達與關節驅動，技術也由分立元件朝整合驅動、保護功能的功率模組與功率IC發展。 資策會MIC資深產業分析師周明德表示，隨AI應用對高效率、高功率密度及高度整合需求提升，SiC與GaN應用空間將持續擴大。國際業者也正由單一元件供應，進一步布局模組、控制、驅動、保護及完整供電方案。 MIC指出，目前台灣功率元件仍以整流器與中低壓Si MOSFET為主，SiC、GaN布局相對有限，不過台廠具備電源、馬達驅動與系統整合基礎，可強化高密度封裝、低寄生、熱管理及高可靠度能力，切入AI伺服器與Physical AI應用市場。 在IDM產業方面，隨AI架構由雲端延伸至邊緣，整合元件製造商也面臨新一波轉型。資策會MIC資深產業分析師楊正瑀指出，IDM目前約占全球半導體總營收六成，但雲端與邊緣AI對硬體需求逐漸分化，前者追求極致運算效能，後者則重視即時反應、低功耗與成本，使IDM大廠加速在先進邏輯、記憶體及MCU／功率半導體等領域重新布局。 MIC認為，台灣具備晶圓代工、電源管理與系統組裝等完整供應鏈，可掌握自駕車、機器人朝系統級與模組化發展趨勢，成為國際IDM大廠發展系統級產品的重要合作夥伴。 在先進邏輯方面，AI伺服器競爭已由單晶片延伸至機架級系統。面對NVIDIA在GPU生態系的主導地位，包括Intel等業者正朝開放架構、小晶片及先進封裝方向布局；隨AI推論及代理型AI發展，CPU在記憶體調度及邊緣運算的重要性也同步提高。 記憶體方面，Micron、SK Hynix與Samsung持續擴大資本支出，並在HBM4世代分別採取外部結盟或內部整合策略，CXL、記憶體內處理（PIM）及HBF等技術也逐步受到重視。 至於MCU與功率半導體，邊緣AI則推動高階MCU內建NPU算力，主要IDM業者也多採Fab-lite及在地化合資模式，降低大規模建廠成本壓力。 先進封裝同樣是AI浪潮下的關鍵戰場。MIC表示，隨AI、HPC工作負載增加，多元晶粒及小晶片整合已成為提升運算效能的重要選項。當運算核心、HBM、高速I/O及更多系統功能持續移入封裝內部，先進封裝角色也從單純製程，進一步轉向系統整合平台。 資策會MIC資深產業分析師李依珊指出，隨單一封裝內運算晶片及HBM數量增加，2.5D封裝與3D堆疊將持續朝互連密度、整合面積及資料傳輸能效提升，後續技術也將朝接點微縮、封裝面積擴大及光互連發展。 她表示，隨先進封裝走向系統整合，晶片設計、晶圓製造、封測、材料、設備與系統業者必須更早投入共同開發，競爭焦點也將由單項製程轉向技術平台與生態系。 MIC認為，台灣晶圓代工與封測業者正由單項製程服務，進一步延伸至共同設計、封裝整合及量產服務，加上「3DFabric Alliance」與「矽光子產業聯盟」等跨域合作，台廠有機會進一步切入高階晶片多元整合及高速光互連市場。