深度報導｜OpenAI × Broadcom 的晶片合作：AI 計算權力的重分配

InfoAI 編輯部

買晶片不夠，造晶片才是控制權

在 AI 熱潮中，「算力」成了全球科技競爭的基石。過去 AI 公司多半依賴 Nvidia、AMD 等供應商，但這樣的依賴關係，也意味著成本與發展節奏受制於人。
如今，OpenAI 正試圖改變遊戲規則。當一家 AI 公司不再只「買晶片」，而是能「造晶片」，權力結構就被重新定義。

近日，OpenAI 與 Broadcom 聯手宣佈共同開發 10 GW（gigawatt）級 AI 加速器系統，目標在 2026 年下半年啟動首批部署，並於 2029 年前完成整體建置。這項合作若落實，將讓 OpenAI 從軟體霸權邁向硬體主權，成為 AI 生態的掌控者。

從意向書到 10GW：OpenAI 的硬體野心

根據 OpenAI 與 Broadcom 的官方公告，OpenAI 將負責整體架構與加速器設計；Broadcom 則負責硬體整合、Ethernet 高速網路方案與資料中心佈建。這份目前屬「意向書」性質的協議，尚未進入具約束力的合約階段，但象徵意義重大。

若以 10GW 為規模換算，這代表的是全球最大 AI 專用算力基礎設施之一，約等於數十座雲端資料中心的電力總和。OpenAI 此舉不僅是擴充運算能量，更是要打造「能與自家模型深度協同」的運算平台。

這也意味著 OpenAI 不再只是一家語言模型公司，而是邁向 AI 生態鏈的主導者，從軟體到硬體、從雲端到能源管理，全面掌握 AI 發展節奏與架構定義權。

OpenAI 為什麼要做這件事？

這場合作的核心，其實是「算力主權」的爭奪。當模型訓練成本動輒上億美元、耗電超過中型城市時，掌握晶片與供應鏈，就等於掌握了 AI 發展節奏。目前，Nvidia 仍主導全球約 80% 的 AI 加速器市場。對 OpenAI 而言，若想擺脫外部供應瓶頸，勢必要建立自有晶片與算力體系。這與特斯拉打造 Dojo 晶片、Google 研發 TPU、Amazon 打造 Inferentia/Athena 的邏輯相同：唯有硬體自主，才能在演算法時代存活。這不只是技術升級，而是權力重構。從軟體霸權到硬體主權，這條路決定了誰能定義 AI 生態的未來規則。

以下是OpenAI 的策略考量：

1. 降低依賴，強化自主性當前 GPU 市場被少數幾家公司高度集中，尤其是 Nvidia 幾乎壟斷高階 AI 運算晶片。若 AI 公司缺乏自研加速器能力，勢必在議價與供應上長期受制於人。

2. 提升效率與性能透過客製化設計， OpenAI 可將其在模型訓練與推理優化上的經驗「直接內建」至硬體層，例如針對稀疏計算、量化策略或特定神經網路算子進行定制化加速，以避免通用 GPU 架構的效能折衷。

3. 長期成本控制當 AI 規模成長至數千億參數，自研與自製的整體投資雖高，但能在長期降低單位算力成本、授權費與外部依賴，進而提升資本支出效率。

4. 技術主權與話語權在全球科技競爭白熱化的環境下，誰能掌握硬體層技術，誰就擁有主導權。OpenAI 若能打造專屬運算平台，便能在未來的 AI 標準制定與產業生態中握有更多影響力。

5. 算力需求的爆炸性成長模型規模與應用場景的急速膨脹，使現有 GPU 供應遠不足以滿足訓練與推理需求。自行開發專屬加速器，成為 AI 公司突破算力瓶頸的必然選擇。

綜合上述因素，這一連串決策顯示 OpenAI 正從純軟體開發者轉變為「軟硬體協同設計者」，試圖以更縱深的技術整合來奠定下一階段的 AI 競爭優勢。

AI 加速器之爭

自研 AI 加速器的產業浪潮

OpenAI 的這一步並非孤立事件，而是整個 AI 產業結構演進的縮影。Google 早在 2016 年推出 TPU（Tensor Processing Unit），之後 Meta、Amazon、Microsoft 等科技巨頭也相繼發展自研 AI 加速器或資料中心運算晶片。這些計畫的共同邏輯是：在軟體與硬體協同設計（co-design）上取得優勢，才能讓 AI 模型的運算效率與成本曲線發生根本改變。

在這場全球算力競賽中，誰能同時掌握模型優化與硬體架構調校的節奏，就能壟斷運算資源、降低推理成本、並主導未來 AI 生態的標準設定。

然而，這條路從來不平坦。自研 AI 晶片與加速器需要橫跨晶片設計、EDA 工具、先進製程、封測、系統整合與資料中心散熱／電力架構等多重技術環節。任何一個環節出現延誤，都可能導致整體開發時程拖延或成本暴增。過去包括 Meta 與 Amazon 在自研晶片上都曾遭遇良率與性能不符預期的問題。這意味著：自研加速器既是創新突破的途徑，也是一場高風險的資本與技術博弈。

Broadcom 的角色重塑

Broadcom 向來以網路晶片與高速通信設備供應商著稱，其核心優勢在於 Ethernet 交換與晶片封裝整合能力。在這次合作中，Broadcom 並非單純的硬體供應商，而是成為 OpenAI 的 策略性技術夥伴，負責從資料中心底層的網路互連到機架級（rack-level）的系統整合支援。

根據《Tom's Hardware》與《Bloomberg》報導，Broadcom 的 Ethernet 解決方案將直接與新一代 AI 加速器機架共同部署，目的是在資料中心層級提供端到端（end-to-end）的高速互聯與能效優化設計。這代表 Broadcom 不僅參與製造，還介入設計決策，成為新 AI 基礎設施體系中的「共同架構者」。

市場亦迅速反映這一動態：消息公布後，Broadcom（AVGO）股價當日上漲約 4.2%，創下數月新高。投資人普遍認為，該公司正成功從半導體元件供應商轉型為 AI 基礎設施整合者，此舉可望帶來穩定的長期營收成長。不過分析師也指出，實際財務效益仍取決於合作規模與後續部署速度，目前外界尚無明確的訂單量與營收分潤細節。

OpenAI 與 Nvidia／AMD 的策略關係

即便投入自研加速器專案，OpenAI 仍無意切斷與既有 GPU 供應商的合作。目前 OpenAI 與 AMD 已達成約 6 GW 規模的 GPU 供應協議，確保在多模型、多階段應用中維持足夠的算力供應。這也顯示出 OpenAI 採取的是一種 「雙軌並行」策略：一方面發展自主加速器以追求長期自主性，另一方面透過與既有晶片供應商的合作維持短期穩定與技術多樣性。

在實際運算生態上，這種混合策略能分散風險。若自研加速器的研發進度或性能未達預期，OpenAI 仍可依賴 AMD 或 Nvidia 的 GPU 支撐核心模型訓練與推理。反之，若自研方案成熟，則能逐步減少外部依賴、優化成本結構。

分析人士指出，這也是 OpenAI 試圖打造「垂直整合算力管道」的戰略雛形：從演算法設計、模型訓練、硬體加速、到資料中心佈建，全鏈結控制的模式能使其在成本、性能與研發速度上取得更大的自主權。

硬體驅動的 AI 生態變局

OpenAI 與 Broadcom 的合作，表面上是「誰造晶片」的競賽，但深層意義在於一場軟硬體關係的逆轉。AI 加速器不再只是被動承載運算的硬體，而逐漸成為模型的一部分：演算法與晶片開始共生，訓練邏輯將直接塑造硬體架構。

軟體驅動硬體：AI 開始設計自己的器官

在過去的十年裡，模型設計者必須遷就 GPU 架構，為了符合顯示卡的記憶體配置、計算單元特性與資料傳輸頻寬，而在演算法上作出妥協。但隨著 AI 模型規模爆炸，這種「軟體順應硬體」的時代正在結束。

新的趨勢是「模型驅動硬體」：硬體設計開始反向貼合模型的運算特性。當模型開發者能將自身對稀疏計算（sparse computation）、量化（quantization）、權重共享（weight sharing）等技術的理解，直接轉化為加速器電路邏輯，硬體便成為模型的一個延伸，猶如智慧體為自己打造的神經系統。

若 OpenAI 成功把其訓練與推理的優化策略嵌入硬體層，開發者將能忽略底層算力折衷，專注於演算法創新。這代表 AI 產業正邁向一條令人興奮也具顛覆性的路徑：「AI 設計 AI 的加速器」，從使用工具者變成打造工具的實體。

這樣的變化，將重塑硬體研發週期：晶片設計不再只是矽工程師的領域，而會有更多 AI 架構師、演算法研究員與機器學習科學家共同參與。軟硬體界線因此變得模糊，而這正是 AI 系統化演化的起點。

重新定義供應鏈角色：整合者的新主權

在傳統半導體供應鏈中，角色分工明確：晶圓代工（如 TSMC）、IC 設計、封測、系統整合、最終應用。但 OpenAI × Broadcom 的合作打破了這層秩序。AI 公司首次被視為可能的「整合者（integrator）」，不僅主導演算法與軟體，還參與晶片架構設計與系統層整合。

這是供應鏈權力轉移的信號。過去，AI 公司只是向半導體廠商採購運算資源；如今，它們開始制定硬體需求標準，甚至干預晶片設計的方向。這將使產業資源逐漸從純製造商，集中到具設計、演算法與整合能力的企業手中。

以台灣為例，TSMC 雖仍是全球最關鍵的代工角色，但若未參與設計協作層，將面臨「高技術、低主導」的矛盾。因此，晶片製造國家與公司勢必也要重新思考：未來是「製造中心」還是「整合樞紐」。

重塑資料中心架構：算力中心的重新佈局

要支撐 10 GW 等級的加速器部署，OpenAI 勢必要重新定義資料中心的基礎設計。這不只是擴大容量，而是重構電力、散熱與網路佈建。定制加速器往往有不同的功耗曲線與熱密度需求，這使得資料中心必須設計專屬的冷卻模組、電源分配系統，以及高速低延遲的互連架構。Broadcom 的 Ethernet 解決方案正是在這個環節中發揮關鍵作用，確保不同機架之間的資料流動能跟上 AI 模型的訓練節奏。

此外，若 OpenAI 將自研加速器整合進其雲端運算平台，未來不排除形成一種「AI 算力即服務（Compute-as-a-Service）」的模式。這意味著 OpenAI 不只是一家模型公司，而可能成為全球算力租賃的基礎設施供應者，在生態層面與 Microsoft Azure、Amazon AWS 展開正面競爭。

此舉也將帶動新一波資料中心建設潮，而台灣的伺服器代工與散熱模組供應鏈（例如緯穎、台達電）在這波轉型中，都有潛力成為下一代 AI 基礎設施的實際執行者。

巨頭競爭格局重構：從 GPU 戰爭到生態戰爭

Nvidia 仍是當前 AI 加速器市場的霸主。其優勢不只在晶片效能，更在於完善的軟體堆疊與開發者生態（CUDA、cuDNN、TensorRT 等）。任何新型定制加速器若無法兼容這些工具鏈，即使性能更好，也可能因遷移成本過高而被市場排除。

因此，OpenAI 的硬體策略必須在性能、靈活性與軟體相容性之間取得微妙平衡。若能做到相容主流開發框架（如 PyTorch、TensorFlow），同時維持高效能運算與能耗比，那麼自研晶片才有真正的市場機會。

業界分析師指出，若這項合作能成功落地，不僅可能迫使 Nvidia、AMD 加速推出更具性價比或更開放的 GPU 架構，也會推動整個 AI 加速器市場出現「多極化」局面，從單一供應商獨大，轉為多方生態共存。

對於 Broadcom 而言，這次合作或將讓它從「零組件供應商」躍升為「AI 生態夥伴」；對於 OpenAI 而言，這是一次從算力使用者變成算力設計者的戰略蛻變。而對整個產業而言，這正是一個劃時代的轉折點：AI 不再只是依附於硬體，而是開始主導硬體的演化方向。

思想與人機共思：AI 自設大腦的意涵

在 OpenAI 與 Broadcom 的合作背後，潛藏著一個遠超技術層面的問題：當人工智慧開始為自己設計「大腦」，人類還是創造者，還是只剩觀察者？

這個問題聽起來抽象，但它其實是現實邏輯的延伸。AI 不再只是運算工具，而是逐漸參與到自己的進化過程中。當一個系統能主導自己運作的硬體邏輯，它就不再是被動被使用的程式，而更像是一個能夠「自我優化」的智慧體。

自主優化 vs. 人類主導

當 AI 公司開始將模型知識嵌入晶片設計時，硬體已不再只是承載演算法的「器具」，而是智慧的延伸，是 AI 自我效能的一部分。AI 的「大腦」逐漸出現自我調整的可能：哪些運算路徑更有效率、哪些數據通道該加速，這些優化可能不再全由人來定義。這條界線因此變得模糊：我們是設計機器，還是機器正在設計我們使用的世界？

然而，必須清楚的是，目前仍是人類在設定方向與價值邊界。AI 並沒有真正的「自我意識」去獨立規劃硬體架構，它只是依照人設計的目標在進行結構優化。因此，現階段的「AI 自設大腦」，本質上仍是人類智慧的延伸，而非脫離人類意志的行為。

但這樣的趨勢，已經改變了人類與工具的關係：我們不再只是命令機器，而是與它共同塑造世界的一部分。

智慧與控制的張力

硬體自主化帶來驚人的效率與控制優勢：演算法與硬體能彼此適配，極大化算力輸出與能耗比。但也因此，控制權的透明度正在下降。

當加速器的內部結構、指令集與記憶體調度方式都成為專有秘密，連開發者都難以完全理解其內部行為。這將帶來兩層風險：

• 技術封閉化：若只有少數企業能理解這些系統，AI 將變成新的「黑盒子」。

• 偏見隱匿化：硬體層的決策（例如哪類運算優先、哪種數據捨棄）可能在無意間放大演算法偏見。

人類如何在追求性能極限的同時，保有足夠的透明度與可檢驗性，將成為未來 AI 基礎設施治理的關鍵議題。這不僅是工程問題，更是倫理與信任問題。一旦硬體設計本身成為「智慧的一部分」，那誰能審查智慧？誰又能規範智慧？

AI 時代的創造者身份轉換

AI 正在重塑人類的角色定位。在過去，我們是創造者與使用者；現在，我們開始轉變為「設計觀察者（design observer）」。我們設計了能自我優化的系統，卻也在觀察它們如何回過頭影響我們的思維與創造方式。

創意、抽象設計、價值判斷與倫理邊界：這些將是人類在 AI 時代最核心、也是最不可取代的戰場。因為當計算能力趨近無限時，真正稀缺的，將不是算力，而是方向感與意義感。換句話說，AI 可以幫我們思考，但無法替我們決定要往哪裡去。而人類的未來價值，正是成為那個能理解「為何」的人。

AI 自設大腦的現象，不只是技術演進，更是一種文明轉折。它讓人類第一次必須面對「智慧的製造」這個問題：我們不只是創造思考的機器，而是創造能參與思考過程的存在。未來的關鍵，不在於 AI 是否比人聰明，而在於我們是否能在與它共創的過程中，保持清醒、保留思考的主權。

半導體強國的下一步棋

在這場全球算力重塑浪潮中，台灣正站在關鍵樞紐。我們的代工與製造能力是底牌，但下一步要走得更遠，關鍵不在「做得多」，而在「想得深」，這意味著，未來的競爭不只是產能，而是思考力的製造競賽。

台灣供應鏈：不只是晶圓，更是系統整合力

台灣在半導體產業鏈中佔有世界級地位，特別在晶圓代工與先進製程領域。台積電（TSMC）是全球最關鍵的晶圓代工廠，生產包括 Nvidia、AMD、Apple 與 Broadcom 等主要 AI 晶片。然而，台灣的優勢早已超越「晶圓」範疇，擴展至完整的伺服器與資料中心生態。從機構件、散熱模組、電源系統到高階網通設備，台灣企業在全球 AI 基礎設施中扮演不可替代的角色。例如，緯穎（Wiwynn）為全球領先的 AI 伺服器與資料中心設計製造公司，主要客戶涵蓋多家國際雲端巨頭；智邦科技（Accton）則在高頻寬交換器與資料中心網路架構上具關鍵實力。這樣的產業結構，使台灣具備從「代工製造者」升級為「中段整合核心」的潛力，不只把晶片做出來，更能參與 AI 運算系統的整體設計與整合。

從代工到「思考製造」：台灣產業升級的下一步

「思考製造（Cognitive Manufacturing）」並不是單純把「做」與「想」並列，而是一種讓設計、架構、演算法與硬體共同運作的新模式。它要求我們在製造過程中注入思維，讓生產不只是效率與規模的競賽，而是創造與智慧的展現。這條轉型之路，意味著台灣要從代工製造者，邁向能「定義與設計」的創造型經濟體。要達成這個目標，至少需要五個關鍵轉變。

一、建立設計能力與智慧財產權（IP）儲備

光有代工能力已不足以支撐 AI 時代的競爭。台灣必須強化在 AI 加速器、系統設計、晶片架構與軟硬整合領域的自主能力，並累積自有 IP，才能掌握價值鏈上游。目前國科會推動的「IC Taiwan Grand Challenge」與新一代 AI 晶片研發專案，已開始提供流片、IP 服務與投資媒合等資源。下一步，台灣應針對 AI 加速器（訓練／推論 ASIC）、高速互連、封裝—散熱整合與記憶體近端運算（PIM） 等方向，建立長期技術庫。

二、促進跨界合作：人文 × 工程融合

AI 的設計並非單純追求運算效能，也牽涉到可解釋性、倫理與價值判斷。這需要打破「理工 vs 文科」的分野，讓工程師懂人文思維，讓設計者理解技術限制。大學與產業訓練應導入「AI 安全與可解釋性」「資料治理與法規」「以使用者為中心的系統工程」等課程，培養能跨領域思考、兼具創意與技術的 AI 人才。

三、政策與資源導向傾斜

政府在推動產業升級時，應把重點從「製造」上移到「設計與創造」層面。補貼與研發資源可優先投入 AI 加速器設計、系統整合與高階研發中心，同時建立「液冷資料中心測試床」與「開放介面標準（OCP／SONiC）」的示範場域，形成公私協作的創新生態。行政院的「AI 行動計畫 2.0」與「智慧國家方案」已明確將生成式 AI、算力與晶片設計納入政策主軸，顯示轉向「創造導向」的時機已成熟。

四、強化風險投資與長期視野

AI 晶片與系統開發屬於高風險、長週期的投資類型。台灣的資本市場與風險投資機構需具備更長期的耐心與承擔力。除了傳統 VC 機制外，政府可結合 引導基金、創新板（TIB） 與 可轉債（SAFE 類） 等工具，支持 AI 設計新創與研究型企業。此外，透過「國家級採購與示範場域」的方式，協助早期團隊取得實際驗證機會，也能降低投資風險、加速市場落地。

五、與國際大廠策略結盟

積極參與 OpenAI、Broadcom、Nvidia、AMD 等國際企業的合作專案，是台灣累積經驗與提高能見度的最佳途徑。可從 小型模組共構（co-design） 著手，例如：與 Broadcom、智邦合作開發 800G AI/ML fabrics；與 緯穎、鴻海 共同推進 液冷標準模組與供電架構；或參與 Open Compute Project（OCP）的開放規格制定。這些「策略性共構」能讓台灣從代工夥伴升級為設計夥伴，並在國際算力生態中建立實質節點。

從「效率」到「智慧」的製造轉向

AI 時代的競爭，不再只是技術的速度，而是思維的深度。台灣若能把硬體的實力、設計的創造力與資本的長期耐性結合起來，就有機會從「製造的效率」邁向「設計的主導權」。這正是「思考製造」的核心精神，讓製造不再只是被動的生產流程，而成為能與世界共創未來的智慧產業。若台灣能沿著這條路穩步推進，我們將不只是 AI 晶圓代工強國，更能成為全球智慧生態鏈的樞紐節點。這場轉型不是拋棄製造，而是讓製造升級成「具思想的技術」，讓產業的價值重心從產線延伸至腦力。

AI 時代真正的核心競爭力，不在於誰做得快，而在於誰想得深，誰能把想法化為系統。這，正是台灣在下一個十年的黃金契機，從「製造島」邁向「思考島」，讓硬體的厚度與思想的深度共同定義台灣在全球 AI 地圖上的新座標。

編輯觀點｜從代工到思考製造：台灣的 AI 覺醒路線圖

OpenAI × Broadcom 的合作，不只是一次企業聯盟，而是一面照映全球科技演化的鏡子。它提醒我們：當 AI 開始自己設計「大腦」，整個產業的主導權也在重新分配。

對台灣而言，這不僅是算力競賽的外部刺激，更是一次文化層級的自我提問，我們是否仍只滿足於精準代工，還是要開始製造思想？

台灣的製造實力已證明我們能把世界的設計變成現實，但 AI 時代要求的不只是執行，而是詮釋。思考製造，不只是把「想」加在「做」之前，而是讓製造本身變成一種智慧創造的過程：在每一個電路、每一個架構選擇中，都蘊含價值與哲學判斷。

這正是 AI 帶來的啟示：當智慧滲入機器，我們也該讓思考滲入產業。若台灣能在工程精準與思想厚度之間找到平衡，那麼下一個「矽島奇蹟」，不只是製造奇蹟，而是思維的奇蹟。

延伸閱讀

OpenAI and Broadcom announce strategic collaboration to deploy 10 gigawatts of OpenAI-designed AI accelerators

https://openai.com/index/openai-and-broadcom-announce-strategic-collaboration

OpenAI taps Broadcom to build its first AI processor in latest chip deal

https://www.reuters.com/business/openai-taps-broadcom-build-its-first-ai-processor-latest-chip-deal-2025-10-13

OpenAI partners with Broadcom to design its own AI chips

https://apnews.com/article/1bef0e0216d3878feefcb003e89b08e4

Broadcom soars on the latest blockbuster AI chip deal with OpenAI

https://www.businessinsider.com/broadcom-stock-avgo-openai-deal-ai-chips-compute-tech-2025-10

OpenAI widely thought to be Broadcom's mystery $10 billion custom AI processor customer — order could be for millions of AI processors

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/openai-widely-thought-to-be-broadcoms-mystery-usd10-billion-custom-ai-processor-customer-order-could-be-for-millions-of-ai-processors

Taiwan's AI Supply Chain Dominance: Beyond Silicon

https://www.traxtech.com/ai-in-supply-chain/taiwans-ai-supply-chain-dominance-beyond-silicon

Silicon Island: Assessing Taiwan's Importance to U.S. Economic Growth and Security

https://www.csis.org/analysis/silicon-island-assessing-taiwans-importance-us-economic-growth-and-security

FAQ｜關鍵問答

Q1：為什麼 OpenAI 不自己做晶圓，而選擇與 Broadcom 合作？

晶圓製造屬於極度資本密集且高風險的環節。Broadcom 在硬體整合與網路架構方面擁有成熟經驗與供應鏈基礎。對 OpenAI 而言，與其自行投入巨額建廠，不如與技術與製造流程皆成熟的夥伴合作，能顯著降低風險與開發時程。

Q2：10 GW 的規模有多大？

10 GW 在 AI 加速器領域已屬全球級巨量，足以支撐大型語言模型的訓練與推理負載。作為對照，OpenAI 與 AMD 的 GPU 供應協議約為 6 GW，此次與 Broadcom 的合作規模更上一層。

Q3：這是否會威脅到 Nvidia 的主導地位？

短期內影響有限。Nvidia 仍掌握完整軟體生態（CUDA 平台）、龐大開發者社群與穩定的供應鏈優勢。但若 OpenAI 的自訂加速器在效能、平台兼容性與成本結構上取得突破，未來對 Nvidia 的壓力將逐漸顯現。

Q4：台灣哪些公司有機會參與這類 AI 加速器設計與整合？

台灣具備完整的伺服器與資料中心供應鏈，潛力企業包括：緯穎（Wiwynn）：在伺服器系統設計與雲端基礎設施整合方面深具實力，長期服務於多家國際雲端與 AI 公司。智邦科技（Accton）：在高階網路交換器與資料中心連網設備上具關鍵技術。此外，板卡設計、散熱模組與嵌入式系統開發公司，也可能在模組化設計與系統驗證階段發揮角色。

Q5：這項合作計畫面臨哪些主要風險？

• 設計或整合失誤，導致性能不達標。

• 成本高於預期，削弱經濟效益。

• 與現有 GPU 架構兼容性不足，降低採用意願。

• 量產與部署時程延誤，技術驗證困難。

• 生態系統既有壟斷者（如 Nvidia）可能採取策略性反制。

Q6：AI 加速器領域是否將出現更多競爭者？

極有可能。隨著大型 AI 公司紛紛投入自研晶片，未來將出現更多晶片設計新創、IP 授權公司與專用加速器平台。這將使市場從單一供應主導，轉向多元且動態的競合格局。

Q7：台灣在 AI 基礎設施發展上的最大風險是什麼？

最大的風險是只停留在代工角色，而缺乏設計整合能力與技術主導權。若無法往上游設計與系統架構延伸，台灣的產業價值可能被稀釋。另一層風險則是地緣政治與供應鏈中斷，若區域局勢升溫，AI 晶片製造的全球佈局將面臨重大挑戰。

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