台積電別無選擇只能相信客戶的成長預測！AI若降溫風險誰來扛？
台積電 (2330-TW) 正以前所未有的資本支出規模，全面押注人工智慧（AI）時代的長期成長。隨著先進製程與封裝成本快速攀升，台積電未來十年的獲利能力，將高度取決於 AI 需求是否如預期持續擴張；不過，分析指出，一旦市場降溫，這家全球最大晶圓代工廠也將成為承擔風險最深的企業。
根據《The Next Platform》報導，面對外界對 AI 是否過熱的質疑，台積電董事長暨總裁魏哲家坦言，公司內部同樣感受到壓力。
魏哲家坦言，由於未來幾年資本支出金額高達約 520 億至 560 億美元，一旦對市場需求判斷失準，後果對台積電來說恐將相當嚴重。
為此，他在近三至四個月間密集與客戶往來，甚至進一步接觸客戶的終端用戶，希望從需求最前線確認 AI 投資的真實性。
魏哲家指出，自己已與主要雲端服務業者進行深入交流，從對方提供的營運數據與實際案例來看，AI 確實正在帶動業務成長，不僅營收表現穩健，財務狀況也相當健全。
他形容，這些客戶的資金實力相當雄厚，整體財務結構甚至比台積電本身還要寬裕。
不過，台積電的財務表現事實上遠比魏哲家形容的來得亮眼。2025 年，公司全年營收攀升至 1,224.2 億美元，年增率達 35.9%，再度改寫歷史新高；淨利則達 551.8 億美元，年增 51.3%，占營收比重超過 45%。
同一期間，台積電投入約 409 億美元進行資本支出，主要用於擴充先進製程的蝕刻與封裝產能。
分析指出，對晶圓代工產業而言，這類投資本就帶有高度前瞻性，企業往往必須在需求尚未完全明朗之前，先行為未來數年的市場布局押注。
先進製程成本飆升，台積電以AI溢價撐住毛利
《The Next Platform》指出，在積極布局未來需求的同時，台積電也清楚認知到，先進製程的經濟門檻正快速拉高。
公司財務長黃仁昭就於法說會中表示，隨著設備價格上漲與製程日益複雜，晶圓製造成本多年來持續攀升，且上升速度仍在加快。
以製程節點來看，2 奈米（N2）的單位製造成本已明顯高於 3 奈米（N3），而未來 1.4 奈米 A14 世代的成本壓力，預期將進一步放大。
另一方面，隨著亞利桑那州及台灣以外其他海外晶圓廠陸續擴建，公司毛利率已受到約 2% 至 3% 的影響。
在更先進製程投產後，包括目前已於亞利桑那生產的 4 奈米晶圓，毛利率下滑幅度可能擴大至 3% 至 4%。
有利的一面在於，台積電具備將先進製程價值轉化為實質獲利的能力。
隨著晶片設計對效能與能效要求持續拉高，客戶幾乎沒有其他選擇，只能採用成本更高的先進電晶體與製程技術，特別是在 AI 超級運算相關元件上，對高效能、低功耗的需求更為迫切，而市場也願意為此支付更高價格。
這使 AI 運算逐漸回歸高效能運算（HPC）的核心邏輯。長期以來，HPC 的發展方向始終以性能極大化為首要目標，成本考量居於次要地位，這與雲端運算強調每瓦效能的成本效率，或企業級 IT 系統以適度超額配置、長期攤提成本的模式形成明顯對比。
產品週期空窗期浮現，台積電營運動能暫歇
分析認為。台積電現有產品線已進入階段性高點，市場正等待下一波產品週期帶動需求再度升溫。
基於於 CPU、GPU 和 AI XPU 等產品將於 2026 年下半年陸續上市，台積電第四季營運動能較前幾季略為放緩，單季營收季增 1.9%，達 337.3 億美元，但仍將年增幅維持在 25.5% 的高水準。
獲利表現方面，台積電 2025 年第四季淨利達 163.1 億美元，年增 40.7%，季增 8%。
製程結構上，3 奈米毛利率預期將於今年內回升至公司平均水準；不過，2 奈米製程預計於 2026 年下半年量產，初期勢必對整體獲利造成稀釋。
市場普遍認為，新增的製造成本多半將由晶片設計商吸收，並最終透過產品定價反映至終端市場，形成持續的成本轉嫁循環。
摩爾定律退場，半導體進入高成本時代
根據《The Next Platform》，若從成本結構的變化來看，支撐半導體產業長達數十年的關鍵前提已不復存在。
過去六十年間，電晶體成本持續下降，使晶片在效能提升的同時，得以承擔更多功能並擴大應用範圍。
然而，隨著製程微縮的經濟效益逐步消失，這一成長模式已難以延續，摩爾定律實質上早已退場，就如同丹納德定律在本世紀初失去效力一般。
不過，這並不代表半導體技術的進步失去價值。相反地，在製程、架構與先進封裝愈發複雜的背景下，晶片性能的提升變得更加關鍵，而市場也逐漸接受，為更高難度的工程技術支付更高成本，已成為不可避免的趨勢。
因此，儘管台積電在公布 2025 年第四季財報後，市場反應熱烈，但從管理層的表述中不難看出，未來成長並非毫無代價。
為了持續推升營收規模，台積電勢必擴大投資力度，且每一項技術突破，都必須以更高的定價來回收成本。
這也代表，晶片設計業者將成為首波承壓者，而相關成本最終仍會透過產品與服務價格，反映至終端市場，成為消費者必須承擔的一環。
回顧技術演進歷程，台積電在過去五年間累計投入約 1,670 億美元的資本支出，以及 300 億美元的研發經費，才得以從 2020 年底的 5 奈米量產階段，逐步推進至 2025 年底即將量產的 2 奈米世代。
即便在疫情衝擊最劇烈的時期，公司仍持續推進 7 奈米製程，同時展開 3 奈米的前期研發，為後續世代奠定技術基礎。
十年賭局啟動，台積電投資規模全面放大
為了實現十年目標，台積電資本支出和研發投入都在增加，雖然該公司沒有透露具體增加多少，但可以合理推測，增加的幅度將會相當大。
公司指出，近三年累計資本支出約 1,010 億美元，而未來三年的投資規模預期將明顯放大。
在擴張產能的同時，台積電仍將與主要客戶保持密切協作，審慎規畫產能配置，以確保在不同景氣循環下維持合理的產能利用率。
定價策略方面，公司強調將以長期價值為核心，而非短期市場波動；並透過深化與供應鏈合作、提升製造效率，以及在不同製程節點間進行更有效率的產能調配，來對沖成本上升壓力，維持整體獲利能力。
展望中長期，市場普遍認為，若台積電在 2026 年至 2030 年間累計資本支出上看 2,500 億美元，並不令人意外。
相較之下，在生成式 AI 快速起飛的 2021 至 2024 年期間，台積電的投資節奏其實相對穩定，四年平均年度資本支出約 316 億美元，僅隨 3 奈米製程逐步量產於 2022 年略為上調。
要維持目前高於同業的獲利水準，台積電勢必在未來創造比 2025 年更高的營收規模，才能支撐持續攀升的資本支出與研發投入。
在 AI 蓬勃發展的 2021 年至 2024 年間，台積電的資本支出相對平穩，四年間平均為 316.5 億美元，而且隨著 3 奈米製程製程的逐步應用，2022 年也只是略有上升。
這樣的獲利結構，建立在台積電於先進製程與封裝領域競爭對手有限的前提之上；一旦三星、英特爾等對手在技術或產能上形成實質挑戰，且市場供需關係趨於平衡，價格壓力勢將浮現。
目前整體情勢仍偏向需求強於供給，短期內有利於台積電的議價能力。未來若高頻寬記憶體產能擴張速度加快，供應鏈是否出現鬆動，也將成為檢驗這一產業判斷的重要指標。
台積電營收超預期，AI 成為關鍵成長引擎
台積電 2025 年實際營收表現，較市場原先的財務模型預估高出約 100 億美元，不僅展現需求韌性，也反映其獲利能力優於預期。
在先進製程與封裝領域具備高度競爭優勢的情況下，市場普遍認為，台積電在 2026 年將每股盈餘推升至 50 美分具備相當基礎；作為對照，2024 年與 2025 年每股盈餘分別為 40.5 美分與 45.1 美分。
分析指出，台積電的壟斷程度比輝達 (NVDA-US) 更高，其獲利能力理應反映這一點，但事實並非如此。
輝達在截至去年 10 月的過去 12 個月中，每股盈餘達 55.8 美分，顯示即便台積電在製造端擁有更高的產業集中度，相關優勢並未完全反映在最終獲利水準上。
市場關注的核心問題，在於 AI 相關需求究竟將如何持續拉動台積電的營運成長。
對此，《The Next Platform》根據公司近期公開說法，以及對歷史數據與產業趨勢的推算，大致勾勒出了 AI 業務在台積電整體營收中的比重變化。
台積電過去曾揭露，由 AI 晶片（涵蓋 GPU、各類 XPU 及網路晶片）帶動的晶圓代工與先進封裝收入規模。
在最近一次法說會中，公司進一步指出，至 2025 年，AI 加速器相關產品的營收占比將達「接近十幾個百分點」。
若以約 19.2% 作為估算基準，這代表 AI 加速器（主要為 GPU 與 XPU）的營收規模約為 235 億美元。
進一步納入 AI 網路晶片後，推估 2025 年整體 AI 相關營收可達約 334 億美元，約占公司總營收的 27.3%。
《The Next Platform》認為，2024 年台積電的 AI 收入為 131.3 億美元，佔總收入的 14.6%。這代表 2025 年到 2025 年，其 AI 收入將成長 3.54 倍。
放眼中期，台積電目前預期，在 2024 年至 2029 年的五年期間內，AI 加速器相關業務將維持年複合成長率達 50% 以上的水準。
若以約 57.5% 作為中值推算，並以 2024 年約 102 億美元的 AI 加速器晶圓代工與封裝收入為基礎，至 2029 年，該業務規模有望擴大至達到 985 億美元。
若再加計 AI 網路晶片，整體 AI 相關營收在未來五年間，極有可能超過台積電 2025 年的全年營收水準。
值得注意的是，這一預期較台積電於 2024 年 4 月所提出的中長期展望更為樂觀，但與公司在 2025 年下半年更新的預測方向一致。
短短一年多時間內，台積電對 2029 年 AI 產品銷售潛力的估算已出現顯著上修，超過一倍。
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