台积电：芯片供应链库存高居不下，中国市场复苏力道弱，全球半导体春天未到

“企业都期待见到报复性消费，没想到众人皆选择了原谅！”这应该是国内走出疫情封控时期，经济活动全面步入正轨后，科技业者们的集体心声。

半导体产业有两大景气定锚企业：ASML和台积电，听他们对于今年业绩展望的指引和暗示，即可感受这大环境的气候温度是可以期待春燕，还是这冬天的棉澳要晚些时候才能收起来。

昨日的ASML投资人会议中，看得出来是“变中求稳”，提出很不错的业绩、获利和全年业绩指引。但ASML也明确透露有客户要求机台交付的时间往后延，只是光刻机排队的客户队伍很长，递延订单的效应尚未影响实际的财报营收。

今日的台积电的投资人会议中，总裁魏哲家更开宗明义指出：由于全球经济情势持续衰退，且终端市场需求疲弱，原本预期IC设计公司的库存将在今年上半逐渐消化，但目前来看库存仍高，预计到第三季才可达到健康水位。

同时，台积电也调降今年全年半导体和晶圆代工产业的成长数字。预计2023年半导体市场(不含存储产业)将年减约5%（年初预估下滑4%），晶圆代工产业将年减约9％（年初预估下滑3%）。

魏哲家指出，中国大陆在疫情解封后，整个终端需求的复苏情形低于预期，因此IC设计客户的库存调整所需要的时间将比预期长，可能要第三季才会重新回到平衡且健康的水平。

目前来看，PC和智能手机的需求疲软，汽车相关需求稳定，仍在上升期的应用是AI相关，基本上机器学习和人工智能AI对台积电会是很确定的产业大趋势。但短期来看，现在谈AI带来多少的营收和数量，仍是太早。

在疲弱的7nm制程产能利用率方面，台积电看好ㄧ些特色应用如RF、连接、WiFI等应用之后会逐渐转到7nm节点，该制程节点后市仍是相当看好。

观察未来景气指标离不开资本支出。在近期众人一片下修资本支出声浪中，台积电仍是挺过来，投资人会议中宣布2023年的资本支出维持不变，介于320亿～360亿美元，表示这是考虑过市场状况作出的指引。

展望第二季，台积电预估合并营收介于152亿～160亿美元，季减4~9%，毛利率估计介于52~54%。

全球布局

• 美国亚利桑那州：取得执照方面存在一些挑战，但第一期晶圆厂预计维持2024年底以4nm（N4制程）技术开始生产。迄今在亚利桑那州已雇用了超过900名美国员工。

  ‍

  ‍台积电坦承美国厂的建置成本有些可能会高出台湾5倍，解决方案除了争取补贴，还有通过扩大产能规模来降低成本。

  ‍

  ‍另一个方式是通过定价策略来降低生产成本。近期台积电宣扬一个概念：“美国汉堡和台湾汉堡不同价！” 未来定价策略会反应晶圆价值，这价值包含地理位置的不同，暗示是不同地区的生产成本，会有不同的定价策略。

  ‍

• 日本熊本厂：特殊制程技术的晶圆厂，计划2024年底进入量产。迄今在日本雇用了逾370名员工。

  ‍

• 欧洲：会根据客户需求和政府的支持水准，评估建立专注于车用技术的特殊制程晶圆厂的可能性。

  ‍

• 中国南京厂：按照原订计划在南京扩展28nm制程产能。

  ‍

• 台湾高雄厂：原本是计划在高雄进行7nm和28nm制程扩展，年初已宣布暂缓7nm制程在高雄厂扩产。考虑到终端面需求的变化，南京厂和日本厂都有28nm规划，潜在的欧洲设厂也是28nm的车用芯片制程。这样的满地开花下，预计28nm产能会过剩，因此决定将高雄厂的28nm扩产计划改为先进制程的产能，可能是生产3nm以下制程。另一考量是，高雄厂距离台南很近，与台南科学园区的先进制程生产可以互相弹性支援和互补。

  ‍

  ‍制程节点

  ‍

2023年第一季各个制程节点上，台积电5nm制程占总营收31%，7nm占20%。总体而言，先进制程(包含 7nm和更先进制程)营收在第一季达到51%比重。

• N3（3nmm制程）技术上，2023年量产且达到全面利用(fully utilized)，第三季开始大幅贡献营收，预计N3制程将占台积电营收5%左右。

‍

• N3E（第二版3nm制程）是台积电3nm制程家族的延伸，具有更好的性能、功耗和良率，为高性能运算HPC和智能手机等相关应用提供完整的支持平台。目前 N3E已通过验证并达成性能与良率目标，预计在2023年下半年量产。

  ‍

  ‍在客户方面，台积电指出，尽管整个产业链仍持续库存调整，N3和N3E皆有许多客户参与，量产第一年和第二年的产品流片数量将是N5（5nm制程）两倍以上。整体来看，3nm在PPA（性能、功耗及面积）及晶体管技术上，都是业界最先进的技术，接下来几年台积电有信心3nm制程成为另一个大规模且有长期需求的制程技术。

• N2（2nm制程）方面，目前技术研发进展顺利，将如期在2025年进入量产，奈米片(Nanosheet)晶体管架构将展现最佳的能源效率，N2无论在性能或是功耗效率都会提升一个世代，以满足日益增加的节能运算需求。目前很多HPC和智能手机相关客户对N2制程感兴趣并参与。

‍‍