AI算力大爆發背後關鍵功臣：CoWoS如何撐起台積電新黃金十年
2026/07/08
受惠於AI熱潮，台積營收成績總是讓投資人驚豔！（圖片來源：iStock）
護國神積再創奇蹟！在2026年的當下，半導體產業的競爭核心，正從單純製程微縮，逐步轉向「先進封裝」的新戰場。隨著AI算力需求爆炸成長，先進封裝的稀缺程度與戰略價值快速攀升，而台積電獨家的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）技術，更成為全球AI供應鏈中最關鍵的核心技術之一。
從ChatGPT、大型語言模型（LLM），到AI伺服器與超大型資料中心，目前市場主流高階AI晶片，多數皆仰賴CoWoS技術整合GPU與HBM高頻寬記憶體。到了2026年，CoWoS產能甚至被市場視為影響全球AI伺服器出貨與算力擴張速度的重要戰略資源。
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為何AI熱潮下 CoWoS比先進製程還搶手？
過去半導體產業追求效能提升，主要依靠製程微縮。然而隨著先進製程逐漸逼近物理極限，單靠縮小電晶體已難以滿足AI所需的龐大運算能力。近年AI模型參數量動輒數千億甚至上兆級別，GPU晶片尺寸與功耗快速攀升，傳統封裝方式已無法有效整合運算晶片與記憶體。
此時，先進封裝的重要性開始超越過去的配角角色。CoWoS技術透過矽中介層（Interposer），將GPU與HBM高頻寬記憶體緊密整合，大幅提升資料傳輸速度與能源效率。簡單來說，CoWoS就像將原本分散在不同樓層辦公室的員工搬進同一個會議室，讓資料交換速度大幅提升。
如果說3奈米、2奈米是打造AI晶片的大腦，那麼CoWoS就是讓大腦真正運作起來的神經系統。
近兩年市場最大的變化之一，就是AI晶片供應不足的原因，已從晶圓代工轉向先進封裝。包括NVIDIA、AMD、Google、AWS等大型客戶都需要大量CoWoS產能來完成AI加速器生產，使得相關產能長期供不應求。市場研究機構指出，自2023年以來，CoWoS持續成為AI供應鏈最緊缺環節，甚至影響整體AI伺服器出貨節奏。
台積電董事長魏哲家更坦言，即使公司持續擴產，未來幾年仍難完全滿足AI客戶需求。這也顯示AI產業已從過去爭奪先進製程，進一步進入爭奪先進封裝的新階段。
近年AI模型參數量動輒數千億甚至上兆級別，GPU晶片尺寸與功耗快速攀升，傳統封裝方式已無法有效整合運算晶片與記憶體。（圖片來源：iStock）
CoWoS只是開始 下一場戰爭已經展開
AI時代競爭的不單只是晶片性能，也要看整體系統效率。當電力成本成為資料中心最大壓力來源時，透過CoWoS縮短資料傳輸距離、降低功耗，已成為提升運算效率的重要關鍵。台積電近期更強調，未來提升AI效能的重點將不再只是製程微縮，而是結合先進封裝、3D堆疊與光電整合等技術共同推進。
在需求端，這是一場殘酷的資源爭奪戰。由於算力市場呈現極端壟斷，輝達（Nvidia）憑藉著雄厚的資金實力與市場主導權，不惜支付高昂的溢價，硬生生鎖定了台積電CoWoS全球約60%至70%的產能，從而確保其最新架構晶片得以穩定出貨。
然而，非輝達陣營的科技巨頭也不甘示弱，由Google與博通（Broadcom）聯手開發的TPU晶片，以及亞馬遜（AWS）的自研晶片，對CoWoS的需求同樣呈現爆發式增長，這導致台積電的先進封裝產線始終處於「一字排開、全面客滿」的狀態。
談到CoWoS就無法忽略台積電在全球半導體產業中的特殊地位。（圖片來源：iStock）
先進封裝「三國殺」成形？台積電最難被複製的一體化護城河
隨著AI算力需求全面爆發，全球半導體競爭也從先進製程，延伸至先進封裝戰場。除了台積電之外，包括Intel、Samsung近年也積極擴張先進封裝布局，使市場逐漸形成「三國殺」局面。
不過，短期內要真正動搖台積電的主導地位，仍被市場認為難度極高。原因在於，台積電最核心、也最難被複製的競爭優勢，並不只是CoWoS本身，而是其「前段晶圓製造（Foundry）與後段先進封裝（Advanced Packaging）」的一體化（Turn-key）能力。
對高階AI晶片客戶而言，將價值極高、製程極度複雜的2奈米或3奈米晶圓，自前段晶圓廠運送至第三方封測廠，不僅增加物流時間與運輸風險，更可能在良率、熱設計、訊號完整性等問題上，產生前後段責任切割與整合難題。
相較之下，台積電透過3DFabric平台，將先進製程、CoWoS、SoIC等封裝技術整合於同一生態系內，提供一站式解決方案。對NVIDIA、AMD與大型雲端服務供應商（CSP）而言，這不僅有助於縮短開發時程，更能有效提升良率與量產穩定性。
事實上，隨著AI模型規模持續擴大，單一GPU已逐漸無法滿足算力需求，多晶片模組（Chiplet）架構正快速成為未來主流方向。而CoWoS、SoIC等先進封裝技術，也因此從過去的配角，躍升為AI時代最關鍵的基礎設施之一。
台積電先前也指出，未來幾年先進封裝需求增速，甚至可能超越先進製程本身。這也意味著，AI產業下一場真正的競爭，是誰能更有效率地整合更多晶片、更多HBM記憶體，以及更龐大的AI算力系統。
許多AI科技產品最重要的晶片，都得仰賴台積生產。（圖片來源：iStock）
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Elena伊亮娜
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