馬來西亞 MARS1000 啟示：AI 晶片自主化的戰略躍遷與全球供應鏈再平衡

InfoAI 編輯部

當全球的鎂光燈都聚焦在美國、中國與台灣構成的「晶片大三角」賽局時，一個我們熟悉又似乎有些忽略的鄰居，正悄然舉起賽旗，準備加入這場最關鍵的競賽。

馬來西亞政府於高調宣布，該國已成功研發出首款自主設計的 AI 晶片。這顆晶片雖小，但其背後代表的，卻是一個國家級別的巨大野心：在全球 AI 浪潮與地緣政治的雙重驅動下，建立屬於自己的「矽主權」（Silicon Sovereignty）。

長期以來，馬來西亞在全球半導體產業鏈中，一直扮演著不可或缺的「後段班」角色。如今，它為何決心要擠進「前段班」的 IC 設計賽場？這場來自南方的追擊，對身處產業鏈頂端的台灣而言，究竟是一個值得警惕的訊號，還是一個不容錯過的合作契機？

事件聚焦：馬來西亞首款 AI 晶片瞄準終端應用

根據彭博社報導，馬來西亞國家級研究機構 Mimos Berhad 與當地設計公司 SkyeChip 聯手發表了該國首款 AI 晶片MARS1000 Edge AI 處理器。從目前釋出的資訊來看，這並非一顆用來挑戰輝達（NVIDIA）或超微（AMD）在資料中心市場霸權的重量級 GPU，而是一顆定位清晰、戰略明確的 終端裝置 AI（Edge AI）處理器。

這意味著，它的應用場景將是智慧物聯網（AIoT）裝置、工業用智慧攝影機、無人機、以及各類需要即時在地運算的智慧硬體。這是一個聰明的市場區隔策略，避開了與巨頭的正面衝突，選擇從一個更細分、更多元的領域切入。

它的出現，既是馬來西亞半導體產業鏈的升級信號，也是地緣政治動盪下的新「避險戰略」。此次晶片發佈，是馬來西亞「國家 AI 戰略 2030」下的關鍵一步。其目標非常明確：降低對外國高科技的依賴，並在未來十年內，將馬來西亞打造成為一個具備完整 AI 生態系的區域樞紐。

一顆晶片背後的國家戰略

MARS1000 的推出，標誌著馬來西亞首次從半導體「後端」跨足「前端」設計。過去，馬來西亞在全球半導體產業的定位明確：

• 佔據全球約 13% 的封裝與測試（Assembly, Testing and Packaging, ATP）市佔率。

• 主要承接國際大廠的生產環節，例如英特爾（Intel）、德州儀器（TI）、英飛凌（Infineon）等。

然而，封測只是半導體價值鏈的「後段」。真正決定技術方向與利潤分配的，是設計與製造的前端環節。MARS1000 的發表，意味著馬來西亞決心向價值鏈的上游躍遷。

更關鍵的是，這顆晶片並未選擇進入高強度競爭的資料中心市場，而是鎖定 Edge AI，智慧攝影機、無人機、工業物聯網、汽車本地 AI 推理等場景。這是一個快速成長但尚未被完全壟斷的市場，2024–2030 年的年均成長率（CAGR）預估超過 20%。

換句話說：馬來西亞不是要「挑戰巨頭」，而是要透過戰略聚焦，創造可防守的差異化定位。

趨勢解讀：全球「晶片主權」競賽與供應鏈重組

馬來西亞的這一小步，是全球科技版圖劇烈變動下的一大步。它值得我們關注的原因，超越了單一產品本身。

首先，這是「科技民族主義」蔓延的又一例證。 從美國的《晶片法案》、歐盟的《歐洲晶片法案》，到日本、印度的巨額補貼，過去兩年，我們看到了一場全球性的「科技獨立運動」。各國政府都意識到，在 AI 時代，半導體不僅是經濟命脈，更是國家安全的基石。馬來西亞的舉動，證明了這股追求「晶片自主」的浪潮，已經從世界強權蔓延至更多的新興經濟體。因此，馬來西亞正從封測大國轉型，嘗試培養在地設計能力。

其次，這是產業鏈價值「向上攀升」的決心。 馬來西亞在全球半導體產業中，佔據了約 13% 的封裝與測試（ATP）市佔率，是名副其實的「封測重鎮」。如今，馬來西亞決心要從「後端」的製造，走向「前端」的 IC 設計，這是一次艱難但關鍵的價值鏈躍遷，目標直指整個產業鏈中利潤最豐厚的一環。

此外，馬來西亞政府 2021 年提出 《國家 AI 策略 2030》，明確目標包括：發展在地 AI 研發與應用生態系、降低對外國高科技依賴、打造馬來西亞為東南亞的 AI 中樞。MARS1000 的發表，可視為這個政策藍圖的具體落實。也就是說，馬來西亞並非單純追逐科技潮流，而是將晶片自主視為國家長期戰略的基石。

最後，這是地緣政治下的「避險策略」。 在中美科技戰的夾縫中，許多東南亞國家不願選邊站。發展自主的科技能力，建立更多元的供應鏈夥伴關係，成為了確保自身經濟穩定與發展的「避險策略」。

產業格局：從封測重鎮到設計新秀

1. 全球半導體價值鏈的現狀

半導體價值鏈通常被分為三大環節：

1. 設計（IC Design）：技術門檻最高、利潤率最豐厚（典型如輝達、Qualcomm）。

2. 製造（Foundry）：資本密集，以台積電、三星為代表。

3. 封測（ATP）：勞動與製程並重，利潤率最低，但供應鏈必需。

馬來西亞長期在第三環節扮演要角。據 SEMI 統計，馬來西亞是全球前三大封測中心之一，僅次於中國與台灣。

2. 價值鏈「向上攀升」的挑戰

從封測走向設計，不只是技術上的跨越，更是整個產業能力的升級。

• 人才挑戰：IC 設計需要大量具備電機工程與演算法背景的人才，這在馬來西亞仍屬稀缺。

• 資金挑戰：設計公司往往燒錢多年才有回報，需政府長期補貼與耐心資本支持。

• 市場挑戰：要找到「差異化」應用場景，否則很快會陷入紅海。

因此，我們可以判斷，MARS1000 是一次「試水溫」的戰略探索，成敗並非在於第一代產品，而在於能否建立長期持續的設計能力。

事實上，馬來西亞的晶片夢並非憑空而來。早在 1970 年代，英特爾（Intel）就在檳城設立了第一家海外工廠，開啟了馬來西亞半導體產業的篇章。半個世紀以來，它已成功吸引了英飛凌、德州儀器、美光等眾多國際大廠在此設立後段製程基地。

近年來，受到全球晶片短缺與地緣政治緊張的刺激，馬來西亞的戰略地位更加凸顯。國際大廠紛紛加碼投資，擴大其在馬國的封測產能。正是在這個堅實的基礎之上，馬來西亞才有了從後端走向前端的底氣與決心。

對台灣的啟示：

馬來西亞此舉，帶給台灣的啟示可以歸納為以下3個：

Edge AI 的藍海潛力：資料中心 GPU 市場雖由輝達主導，但 Edge AI 在智慧醫療、智慧工廠仍有巨大成長空間。

價值鏈升級的決心：馬來西亞敢於「由後端向前端」跨越，對台灣同樣是提醒：僅靠代工優勢不足，需加強設計與應用整合。

地緣政治的迴旋：小國策略值得借鏡，台灣可以思考如何在全球供應鏈中，透過「技術不可替代性」增加安全籌碼。

對台影響分析：是競爭、合作，還是南向新據點？

馬來西亞的雄心，對全球半導體龍頭台灣來說，意味著複雜的機會與挑戰。

1. 潛在的競爭者： 雖然短期內威脅不大，但從長遠來看，若馬來西亞成功建立起完整的 IC 設計生態，並挾帶其東南亞市場的地理優勢與政府的大力補貼，很可能在中低階的消費性電子、AIoT 晶片領域，成為台灣 IC 設計公司（如聯發科、瑞昱）的一個新生競爭對手。

2. 重要的合作夥伴： 然而，一枚晶片從設計圖到成品，中間必須經過晶圓代工的環節。以馬來西亞目前的實力，其設計的 AI 晶片極大概率需要委外代工，而台積電、聯電等台灣晶圓廠，無疑是其首選的合作對象。這為台灣的晶圓代工業帶來了新的潛在訂單。

3. 理想的「友岸外包」據點： 隨著全球供應鏈「去風險化」的趨勢，許多台灣企業正在尋找中國以外的生產基地（China Plus One）。馬來西亞擁有超過 50 年的半導體產業基礎、熟練的技術人力與相對穩定的政治環境，正逐漸成為台灣企業南向佈局的理想選擇。馬國政府對半導體產業的扶持，將使這個選項更具吸引力。

未來展望：從一顆晶片到一個生態系

發布第一款晶片，只是萬里長征的第一步。馬來西亞的晶片之路能否成功，接下來有幾個觀察重點：

1. 晶片的市場表現： 這款晶片能否獲得商業客戶的採用？其在真實應用場景中的功耗與效能表現，將是決定其成敗的關鍵。

2. 政府的持續投入： 發展 IC 設計產業需要長期、巨額的資金與政策支持。馬來西亞政府的決心與執行力能持續多久，將是最大的變數。

3. 台灣產業的回應： 我們是否會看到台灣的 IC 設計公司或 IP 供應商，宣布與馬來西亞進行合作？或是，聯發科等巨頭會如何應對這個潛在的市場競爭者？

4. 國際聯盟的形成： 馬來西亞是否會尋求與其他國家（如日本、歐洲國家）建立半導體研發聯盟，共同追趕領先集團？

總結觀點

馬來西亞發布的第一款 AI 晶片，與其說是一塊晶片，不如說是一份遞交給世界的「意向書」，

是一個國家戰略的縮影。它象徵馬來西亞從「封測大國」邁向「設計新秀」的決心，也映照出全球科技民族主義、供應鏈重組與地緣政治避險的時代大勢。同時，也清晰地宣告：在全球半導體的牌桌上，一個新的玩家，正帶著國家的意志，堅定地走向牌桌中央。

至於未來十年，馬來西亞能否成功，取決於三大因素：

1）能否培養並留住足夠的人才

2）能否聚焦差異化應用市場

3）能否在國際供應鏈中找到平衡點

無論成敗，MARS1000 已經讓世界看見：在全球科技版圖劇烈變動的時代，小國也能以策略與聚焦，為自己開創新的位置。對於長年穩坐牌桌主位的台灣而言，這是一個極其重要的時刻。一個強大的鄰居崛起，既是潛在的威脅，更是難得的機遇，它提醒我們，全球供應鏈的版圖從未靜止。

未來，台灣半導體產業的挑戰，或許不再只是「如何跑得更快」，而是「如何策略性地選擇與誰同行」。馬來西亞的雄心，可能正是促成一次全新區域合作的催化劑，將一個潛在的競爭者，轉變為在複雜世界格局中，一個穩定可靠的盟友。這一步棋如何下，考驗著台灣的智慧

FAQ｜關鍵問答

Q1：MARS1000 是什麼？

MARS1000 是馬來西亞本土晶片設計公司 SkyeChip 發表的 邊緣運算（Edge AI）處理器，被外媒稱為馬來西亞的「首款 AI 裝置晶片」。它聚焦在裝置端（如智慧攝影機、機器人、無人機、工業物聯網）進行 在地 AI 推理，而非資料中心訓練與超大規模推理；多家媒體指稱其採 7nm 製程並在產業協會活動上亮相。這顯示馬來西亞正嘗試從「封測重鎮」走向「IC 設計新秀」。

Q2：它與 NVIDIA 的資料中心 GPU 有什麼本質差異？

運算任務與場景不同：

• 資料中心 GPU（如 H100、GB200）：對應大型模型的訓練／推理，需求是高 TFLOPS、超高頻寬記憶體、叢集與網路拓撲整合；電力、散熱與機房條件是前提。

• Edge AI 晶片（如 MARS1000）：主打低功耗、低延遲、離線或弱網下的即時推理，把常見的視覺、語音、控制等任務直接在裝置端完成，降低雲端費用與傳輸時延，也減輕敏感資料外流風險。

結論：兩者是互補而非對打的關係，雲端負責大型模型訓練與版本管理；邊緣端負責場景化、即時性的推理落地。

Q3：Edge AI 的關鍵商業價值是什麼？

• TCO 下降：頻寬與雲端推理費用可顯著降低，特別是攝影機、大量 IoT 節點持續上傳影像／音訊的情境。

• 即時決策：工安偵測、瑕疵檢測、機器人避障、無人機巡檢等需要 毫秒級反應。

• 資料主權與隱私：在地處理可避免原始影像長期上傳雲端，符合政府與企業的資安／合規期待（如馬來西亞 PDPA 與各國個資法）。

• 韌性：在弱網路區域仍可運作；雲端中斷時，裝置端維持核心功能。
  典型場景：智慧製造 AOI、智慧城市影像分析、零售客流分析、停車場／園區安控、農業巡田與病蟲害監測、AMR/AGV 自主移動等。

Q4：為什麼馬來西亞選擇 Edge AI 做為切入點？

門檻與回報的平衡：相較於先進製程 GPU 的極高技術與資本門檻，Edge AI 在 演算法壓縮、模型部署、硬體整合、場景產品化 上更貼近馬來西亞既有強項（系統整合、製造供應鏈）。再加上 本地產業數位化需求旺盛，更容易形成「在地需求—在地供給」的快速閉環。官方與研究機構長期指出，馬來西亞在全球半導體 封裝、組裝與測試（ATP）約占 13%，正尋求 由後段向前段 的價值鏈升級；Edge AI 是一條可行的路徑。

Q5：文中提到的「馬來西亞封測市佔約 13%」有來源嗎？

有。多個官方與研究機構長期引用 13% 這個數字，包含 MIDA（馬來西亞投資發展局）以及智庫／研究單位的分析；國際媒體（如 Financial Times、Reuters）在談地緣與供應鏈再平衡時也常以此為基礎。

Q6：「國家 AI 戰略 2030」與 NAIO/AI 路線圖怎麼接合？

馬來西亞已設立 National AI Office（NAIO），並陸續推出 AI Technology Action Plan 2026–2030、AI Talent Roadmap 2024–2030 等政策與路線圖，核心方向是 強化在地 AI 研發、人才與產業生態，以提升國際競爭力與投資吸引力。MARS1000 的推出，與這些政策脈絡相互呼應，屬於 以產促政、以政促產 的典型案例。

Q7：與印度、日本、越南的「晶片自主」相比，馬來西亞的差異是？

• 日本：政策資源集中在先進製程（例如對尖端製造的巨額補貼）與在地供應鏈重建。

• 印度：大規模補貼吸引外資設廠，並推動本土設計與 OSAT 擴張。

• 越南：承接「China+1」策略，強化電子製造與部分半導體環節布局。

• 馬來西亞：本來就有深厚的 ATP 基底與跨國大廠聚落，現階段重點是 補上設計短板、擴大 Edge AI 等應用導向賽道，並在地緣之間維持「不完全選邊」的 避險與多元結盟 策略。

Q8：MARS1000 的落地關鍵會是哪些「第一批」應用？

出線機率最高的三類：

1. 工業視覺與智慧製造：瑕疵檢測、危險區域入侵偵測、產線節拍優化（與本地製造業需求黏著度高）。

2. 智慧城市與園區安控：人流／車流分析、違規偵測、停車場管理、公共安全事件的即時警示。

3. 自主移動體（AMR/AGV、無人機）：定位、避障、路徑規劃的裝置端推理；在弱網環境也能穩定運作。

4. 判斷依據：這些場景具備 高頻、剛需、可量產、可複製 的特性，且能與馬來西亞現有製造與系統整合能量快速結合。

Q9：最大的風險與結構性挑戰是什麼？

• 人才缺口：IC 設計、EDA 流程、模型壓縮／部署（quantization、pruning）、硬軟整合的人才仍不足。

• IP 依賴與授權：邊緣 NPU／DSP IP、匯流排、記憶體子系統等授權成本與合約彈性，關係到單位成本與產品節奏。

• 產品疊代節奏：要跟上模型演進（從 CNN/Transformer 到更高效架構）與新框架（如更易部署的推理 runtime）。

• 通路與品牌：B2B 系統導入常需 方案級 能力與渠道，單一晶片供應商需與模組商、系統整合商結盟。

• 製造協力：雖為 7nm 等成熟先進製程，但仍需穩定產能與良率、封裝與測試的高品質協同。

Q10：Edge AI 與雲端 AI 怎麼協作？

• 裝置端（Edge）：承擔視覺／語音等即時推理；在裝置上做特徵萃取與事件判斷，只回傳結構化事件（非原影音）。

• 邊緣伺服器（On-prem/近端）：彙整多節點資料、做複雜一點的多模型融合（ensembling）、快取與權限控管。

• 雲端：訓練／微調、模型版本管理（MLOps）、集中式監控、OTA 模型下發與 A/B 測試。
  關鍵指標：端到端延遲（e2e latency）、上傳頻寬、事件準確率（precision/recall/F1）、單點成本（BOM + 授權）、系統可用度（SLA）。

參考資料：

Malaysia Unveils First AI Device Chip to Join Global Race

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-25/malaysia-unveils-first-ai-device-chip-to-join-global-race?srnd=phx-ai

Malaysia's SkyeChip unveilse country's first edge AI processor

https://techcrunch.com/2025/08/27/malaysias-skyechip-unveils-the-countrys-first-edge-ai-processor

Malaysia unveils first edge AI processor MARS1000

https://economictimes.indiatimes.com/tech/artificial-intelligence/malaysia-unveils-first-edge-ai-processor-mars1000/articleshow/123549342.cms

Malaysia to offer incentives for its chipmaking industry, state media reports

https://www.reuters.com/world/asia-pacific/malaysia-offer-incentives-its-chipmaking-industry-state-media-reports-2025-05-21

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