《 台美「晶片製造五五分」,對台灣產業的影響與因應策略_複雜理論觀點 》
一、背景與政策構想
2025年美國商務部長盧特尼克提出「晶片製造五五分」政策構想,意指台灣與美國需各自生產50%晶片產能,以降低對單一地區的高度依賴。
此政策構想反映美國在國安與經濟安全上的戰略要求,目標促進半導體產業回流美國,並可強化台灣本土供應鏈的韌性。
二、對台灣產業的影響(產業是動態複雜的自我調適系統)
1.依賴初始條件 : 系統行為敏感於初始狀況,常呈現混沌特性。
台灣半導體產業技術優勢及多年培育的人才基礎,為產業適應與再造提供堅實根基,是系統穩定與快速回應政策震盪重要原因。
2. 多層次結構 : 系統內部呈階層化,有多層次相互作用。
台灣半導體產業體系結構複雜,具體來說,從政府制定相關產業政策,到企業進行投資和產能布局決策,再到供應鏈環節的管理和調度,最後影響全球市場的需求變化,這一連串環環相扣、相互影響的過程,形成了高度複雜且動態的系統。
這種多層次的互動關係需要跨層協同,由整體系統的協調運作來共同塑造,以維持產業鏈的整合與韌性。
2025年台灣半導體產能約570萬片/月,美國投資約5000億美元的廠房目標產能約300萬片/月。
產能分拆導致產業鏈成本結構發生非線性變化,產量與成本之間的不均衡關係被放大,進而引發產業波動。
產能布局的微調使得產量與成本的變動效應互相影響,並放大整體產業體系的波動,進一步影響全球市場價格,體現了複雜系統中非線性相互依賴的特性。
4. 突現性: 整體系統行為或特性,無法從單一組件的性質直接推斷,而是由組件間複雜互動,產生新行為。
台積電與聯電領頭優勢突現,半導體產業整體動態不由單一企業控制,因技術與市場連動效應促使股價與產業指數,出現非預期的共振現象。
台積電(全球第1大晶圓代工廠,2024年第4季市占率67.1%)在先進製程領域持續領先,佔全球約70%以上市佔率,3奈米製程已量產,2025年2奈米量產在即,推動全產業鏈技術升級與創新。
聯電(全球第4大晶圓代工廠,2024年第4季市占率4.7%)則聚焦成熟及特殊製程,若與美國格羅方德(GlobalFoundries)(全球第5大晶圓代工廠,2024年第4季市占率4.6%)合併,有助擴大市占(市占率僅次於台積電,超過三星(全球第2大晶圓代工廠,2024年第4季市占率8.1%)與中芯(全球第3大晶圓代工廠,2024年第4季市占率5.5%)ㄓ及美國本土產能(預計新集團市占率將達全球9%以上),將強化台美成熟製程晶片自主供應與國際競爭力。
5.自組織 : 系統能在無中央控制下,通過局部互動,產生宏觀有序行為或結構。
台灣產業根據國際政治與市場需求,展現出高度自組織能力,動態地調整產能布局和研發焦點,形成涵蓋台灣本地及美國境內的雙重產能中心,產業網絡逐步形成新的平衡。
這種雙中心的經營體系促進產業鏈和技術的多元合作與協同發展,增強整體系統的韌性和適應性,有助於台灣產業在新國際政治經濟格局中,維持競爭優勢及穩定發展。
6.適應性 : 系統內部組成部分,能根據環境變化調整行為。
台灣企業積極靈活調整競爭策略,加速拓展東協等多元市場布局。同時注重人才培育與技術創新,形成系統高度彈性與恢復能力。
透過多重區域布局與持續人才及技術投入,台灣半導體與製造業將有效分散單一市場風險,提升整體的國際競爭力與復原力。
7. 動態演化 :系統隨時間不斷變化,可演化出新結構和功能。
2025年,台灣半導體產業研發投入較前一年增長約15%(達5.45兆新台幣),反映產業結構及市場需求同步的共同演化。
台灣半導體產業透過加強研發與協同製造,提升技術與市場雙重優勢,生產模式從單一基地,逐漸擴展為多地協同製造體系,透過跨區域合作與資源整合,形成台灣與海外產能中心的動態演化。
三、結論:因應策略
美國提出「晶片製造五五分」政策構想,旨在讓台灣與美國各自負責約50%的晶片產能,進而減少美國對台灣晶片供應的依賴,使台灣半導體產業變得更加全球化、複雜且動態,也將重塑產業供應鏈和競爭格局。
面對不確定的國際局勢,台灣需強化技術創新、跨區域產能布局及多元合作,保障長期競爭優勢。此外,台灣須透過跨層次的資訊分享,制定因應的產業政策與策略,以促進半導體產業鏈的整合與彈性,確保產業鏈穩固與韌性。
但是,目前台灣政府明確表態,並未對該政策作出承諾,將持續積極就相關議題磋商,致力維護台灣半導體產業的自主與優勢地位。
複雜理論描述的是一種介於混沌與秩序之間的動態平衡狀態,
而碎形則能描述這些複雜系統中無序現象背後的潛在規律,
特別是其自相似和無序結構的特性。
https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%8D%E6%9D%82%E7%90%86%E8%AE%BA/583825
資料來源:
1.百度百科(2025)複雜理論https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%8D%E6%9D%82%E7%90%86%E8%AE%BA/583825
2.維基百科(2025)複雜系統
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%A4%8D%E6%9D%82%E7%B3%BB%E7%BB%9F
「開放系統」具有輸入和輸出流,代表與周圍環境交換物質、能量、或資訊
複雜性科學發展的一個視角
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/8b/Complexity_Map.svg
複雜系統組織圖
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%90%B8%E5%BC%95%E5%AD%90
https://www.bnext.com.tw/article/82821/umc-globalfoundries-merge-2025
補充:
- 複雜理論與混沌理論皆揭示非線性系統行為的不可簡化性和動態複雜性。
- 通過系統動力學模型、代理人模擬(Agent-based Modeling,ABM)、網絡分析等方法,研究組成部分之間的相互作用和系統行為,並採用非線性數學與計算模擬工具揭示系統演化機制。
- 混沌理論可視為複雜理論中動力系統行為的一部分。
- 複雜理論涵蓋更廣泛與多元系統互動,強調路徑依賴、適應和共同演化;
- 混沌理論專注於非線性系統內部的數學特性(如分岔圖、分形結構和拓撲混合性)和敏感性(如敏感初始條件,微小初始差異被放大(蝴蝶效應))。
構面
複雜理論
混沌理論
系統結構
多層次結構、
多子系統互動與
系統共同演化
非線性動力系統及吸子結構(奇異吸子是混沌系統中的組織中心),
在特定參數條件下,
出現的敏感初始條件、分岔、
週期/非週期行為
理論特徵
描述系統整體湧現行為與自組織
分析系統的可預測性與非週期動態
(系統中看似隨機且無序的行為, 本質仍是確定性,但是長期預測困難)
強調系統內各組成部分的協同和適應
著眼系統穩定性範圍及臨界行為
初始條件
強調路徑依賴及長期的系統共同演化
敏感初始條件,但不強調路徑依賴及長期的系統共同演化
應用領域
經濟、社會、管理、生態系統
等廣泛應用
物理、氣象、數學中的
非線性動力系統
https://www.books.com.tw/products/0011030648?srsltid=AfmBOoqlbwMLWCZTZlGkJ8G64LEWBY2W9HaAfh1yqKaX_ekHUlRlVaGc
https://swarma.org/?p=47301
- 概念模型2:軟系統思考
- 概念模型3:生存系統模型
https://www.youtube.com/watch?v=YQ_Za69luUI
關於OpenAI、輝達與甲骨文的交易,可以分成以下三步驟:
1.OpenAI付錢給甲骨文:
為了與甲骨文、軟銀共同執行名為「星際之門」(Stargate)的AI基礎建設計畫,OpenAI向甲骨文簽下了5年3000億美元的雲端服務合約。
2.甲骨文付錢給輝達:
為了履行合約,甲骨文需要海量的GPU,因而向輝達下單。
3.輝達再把錢投給OpenAI:
輝達投資1000億美元將資金回流給 OpenAI,支持其購買更多的算力基礎設施。
AI飛輪越轉越快,Nvidia以投資、硬體供應與雲端合作為核心,向OpenAI注資高達1000億美元,而OpenAI再以購買數百萬顆Nvidia晶片,與建設資料中心的形式回流資金。
同時,OpenAI又與AMD簽署部署6吉瓦GPU的合約,並獲得購股權,與Oracle簽下3000億美元雲端合作案,間接使Oracle再花數十億美元向Nvidia採購晶片。
資金互相流動的結構,也延伸到CoreWeave、xAI、Figure AI等新創公司,整個AI產業鏈,形成交叉持股與交易的環狀網絡,這些合作被業界形容為正向循環,且股東都很滿意,因為光是簽幾項協議,股東權益已經飆升。
15.Technews 科技新報(2025)誰能控制算力,就能控制資本流向!
https://www.facebook.com/photo/?fbid=1223839269784283&set=a.594456372722579
16.林 妤柔(2025)「AI 循環生態系」糾結再糾結!大摩揭永動機背後的潛在風險,TechNews科技新報
- 從目前狀況來看,超大規模雲端業者的採購與租賃承諾已暴增至 3,300 億至 3,400 億美元,且每日仍在上升中。根據報告,OpenAI 約占甲骨文未履行合約義務(RPO)2/3,並占 CoreWeave 約 40%。
- 大摩認為,這意味客戶集中度極高,這些公司的成功也越來越仰賴 OpenAI 的表現。
- 接著,大摩也分享以 OpenAI 為中心的循環關係網,認為這些日益複雜的交易,使外界更難評估 AI 需求的真實成長情況,並增加 AI 成功與否的不確定性。
- 而投資循環能否持續下去,最終取決於 AI 能否產生穩定現金流,以支撐這些龐大的資本投入。
- 大摩也認為,超大規模雲端業者的資本支出占營收比(Capex-to-Sales Ratio) 已接近歷史高點,並可能進一步上修。
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