
设备需求半年翻倍!台积电警告:30年来从未见过如此疯狂的产能需求
台积电疯狂扩产:全球近20座晶圆厂同时开工,设备需求半年暴增近2倍
AI算力需求,正在把全球半导体产业推入一场前所未有的扩产竞赛。
9月2日,在SEMICON Taiwan 2026“大师论坛”上,台积电高级副总裁兼副首席运营官侯永清表示,人工智能(AI)对晶圆产能的需求巨大且持续增长。为了满足客户不断上修的需求,台积电目前正在全球同步推进近20座晶圆厂建设,其中中国台湾有13座晶圆厂同时兴建,海外还有5至6座厂房推进。
此次“大师论坛”由SEMI全球董事会主席兼日月光半导体首席执行官吴田玉主持,齐聚台积电资深副总经理暨TSIA理事长侯永清、联发科首席执行官蔡力行、鸿海董事长刘扬伟、欣兴电子总经理简山杰,针对AI产能困境、供应链重构及台湾的全球战略定位展开深度对话。
更值得关注的是,台积电设备采购需求在短短半年时间里几乎翻倍。
侯永清直言:“过去30年来,我从未见过如此剧烈的产能需求增长或如此快速的波动。”
一、台积电爆了:全球近20座晶圆厂同时扩产
这场AI算力浪潮,正在直接推高台积电先进制程和先进封装的产能需求。
侯永清透露,目前台积电在中国台湾同时兴建13座晶圆厂,海外还有5到6座厂房推进,全球合计接近20座晶圆厂同步建设。
这一速度远超台积电过去的扩产节奏。
“过去台积电一次最多盖4到5座厂,现在是以4到5倍的速度在狂奔。”

从3nm、N3E,到即将成为下一代核心制程的2nm,再到AI芯片高度依赖的CoWoS先进封装,台积电正在同时扩大前端晶圆制造和后端先进封装能力。
背后的核心原因非常明确:AI服务器、GPU、AI加速器以及数据中心需求持续增长,客户不断上修订单,传统的产能规划方式已经越来越难满足市场变化。
二、半年,设备需求飙2倍
晶圆厂能够加速建设,但半导体设备供应链却很难在几个月内同步翻倍。
侯永清透露,去年底台积电原本预计今年设备采购需求基准为1倍;一个季度后,为支持客户上修需求,这一数字增加到1.5倍;到了今年7月,已经进一步升至1.9倍。
也就是说,短短半年时间,台积电设备需求几乎翻倍。
侯永清表示:
“要在短短6个月内让整个生态系统与设备供应链支持几近翻倍的设备产能扩张需求,正是我们当前面临的最大的难关。”
这意味着AI芯片扩产已经不只是台积电一家公司的事情,而是开始考验整个半导体产业链。
光刻、刻蚀、薄膜沉积、清洗、量检测等设备,以及半导体材料、厂房建设、工程服务,都需要同步扩大产能。
但目前台湾和美国亚利桑那等地都面临营建人力不足,加上部分半导体设备交期压力,整个供应链很难在短时间内完成大规模扩张。
侯永清强调:
“没有任何单一设备商能立刻消化这个需求,这必须依赖整体生态系统的同步升级。”

三、AI芯片竞争,已经从单颗芯片走向系统性能
AI带来的不仅是晶圆需求增长,也正在改变半导体产业的竞争逻辑。
侯永清指出,目前AI对计算能力和能源效率的需求极大,因此对先进技术、先进封装以及整体系统性能的需求“比以往任何时候都快”。
过去,半导体产业更多强调单颗芯片的性能;如今,GPU、AI加速器、HBM、先进封装以及高速互连必须共同工作,才能真正释放AI算力。
因此,侯永清认为:
“未来的产业模式将从‘单一元件性能’转向确保‘整合后的整体性能’。”
他进一步表示:
“过去,这更像是一个线性生产流程,只需确保样品能顺利送达下一阶段,并且对方能接手制造。但现在,确保上一阶段的表现能够被下一位队友充分发挥,同时保持制造和良率,这一点至关重要。”
这也是为什么台积电如今不仅要扩充先进制程,也要持续扩大CoWoS等先进封装产能。
AI时代,芯片制造已经从单点竞争进入“晶圆制造+先进封装+HBM+高速互连”的系统竞争。
四、台积电扩产之外,还要用AI解决AI产能问题
面对AI算力需求持续爆发,单纯依靠“多建晶圆厂”并不是唯一答案。
侯永清表示,未来半导体产业除了持续扩产,还必须通过导入AI改善生产效率。目前台积电已经利用AI提升制造效率,并借此“产出更多晶圆”。
这实际上意味着,台积电正在尝试用AI解决AI带来的产能压力:通过智能制造、生产优化、设备管理和良率提升,让现有晶圆厂释放更多有效产能。
不过,生成式AI进入晶圆制造也带来了新的风险。
侯永清提醒,生成式AI涉及知识产权和技术机密保护,是“一把双面刃”,产业必须在提升生产力与资安防护之间取得平衡。
在此次SEMICON Taiwan 2026“大师论坛”上,侯永清、联发科首席执行官蔡力行、鸿海董事长刘扬伟、欣兴电子总经理简山杰等产业人士,也围绕AI产能、供应链重构以及台湾半导体产业的全球战略定位展开讨论。
侯永清表示:
“我们是全球最大的制造和测试中心。我们认为自己对此负有责任,并全力致力于解决这一挑战。”
从全球近20座晶圆厂同步建设,到半年设备需求从1倍飙升至1.9倍,AI正在把台积电和整个半导体供应链推向新的扩产极限。
而这场AI芯片产能大战,可能才刚刚开始。
END

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