AI 浪潮席捲全球，但真正踩著油門狂奔的，卻可能只剩下一家公司。知名科技分析師Ben Thompson近日以一支名為「TSMC Risk」的影片示警：當全球 95% 以上的先進製程高度集中在台灣積體電路製造公司手中，AI 的未來，正面臨一場前所未見的「單點風險」。
連Elon Musk也公開表示，AI 晶片供應過度集中在單一企業，本身就是市場隱憂。當算力成為新石油，瓶頸卻卡在一條生產線上，這場 AI 軍備競賽的風險輪廓，正逐漸浮現。
95%先進製程壓在一家公司 台積電成全球AI「水龍頭」
所謂「台積電風險」，本質並非台積電經營不善，而是全球算力命脈過度集中。
目前最先進的 3 奈米、2 奈米製程，特別是供應 AI 加速器與 GPU 的晶片，幾乎都由台積電代工。包括NVIDIA、Apple等關鍵客戶，都高度仰賴其產能。
根據最新財報，台積電 2025 年營收逼近 3.8 兆元新台幣，第四季毛利率高達 62.3%。2026 年資本支出更上看 520 至 560 億美元新高，幾乎將獲利的 85% 再投入擴廠與研發。
但問題在於，時間不站在需求那邊。蓋一座新廠至少兩年，研發一代製程五年以上。AI 算力需求卻是指數級成長。這種「需求快、供給慢」的時間差，讓台積電成為全球 AI 進化的 Bottleneck（瓶頸）。
從CPU到GPU的範式轉移 算力需求暴衝百倍
為何這一波 AI 需求如此失控？
答案在於資料中心架構的「範式轉移」。過去以 CPU 為核心的運算模式，強調順序處理；如今 AI 模型訓練仰賴 GPU 平行運算，算力需求呈現倍數膨脹。
Amazon Web Services、Microsoft Azure與Google Cloud Platform等超大規模雲端業者（Hyperscalers），正以每年數百億美元的規模砸錢購買 GPU。
NVIDIA 七成營收來自這些雲端巨頭。換句話說，全球算力軍備競賽的資本支出，已經是過去資料中心升級的十倍、甚至百倍。這不是升級，而是結構性重建。
不只邏輯晶片卡關 HBM成另一顆未爆彈
即使邏輯晶片產能充足，AI 仍可能被另一個環節卡住，記憶體。
AI 運算需要極高頻寬的資料吞吐，HBM（高頻寬記憶體）因此成為關鍵資源。SK海力士、美光科技與三星電子正全力擴產，但供需失衡恐延續至 2027 年。
市場甚至出現價格暴漲數倍的情況。這意味著，就算台積電產能提升，HBM 若跟不上，AI 晶片仍無法順利出貨。
AI 產業鏈，正在考驗每一個關鍵節點。
為何台積電不能無限擴產？
表面看來，訂單滿手，為何不全力衝刺？答案是：半導體有其殘酷的循環宿命。
過去 40 年產業景氣幾乎維持「三年好、兩年壞」的週期。一旦需求反轉，龐大折舊費用將迅速侵蝕獲利。2022 年疫情期間的 Double Booking（重複下單），就曾讓市場誤判需求，股價從 688 元高點急跌至 370 元。
如今台積電擴產更加審慎，不僅要求客戶預付訂金，甚至向「客戶的客戶」確認終端需求，避免泡沫再現。
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因為一旦過度擴張，不只傷及企業本身，也可能衝擊台灣整體經濟。
