AI 強勢吸走極大比例的產業資源，預估原本需求平穩的成熟製程晶圓代工與細晶圓，在 2027 至 2028 年供需將轉趨健康，甚至不排除再次出現缺貨狀況，這其中原因為何？

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AI 資源虹吸效應將重塑成熟製程供需格局

AI 產業對先進製程與關鍵零組件的極大資源投入，正意外地推動原本需求穩定的成熟製程晶圓代工與細晶圓市場，在 2027 至 2028 年間迎來供需結構性的轉變，甚至可能重現供應緊俏的局面。
先進製程產能與封裝技術的擴張，排擠成熟製程的發展空間

AI 運算對算力的龐大需求，正以前所未有的規模驅動著先進製程晶圓代工的產能擴張。瑞銀預估，未來 4 至 5 年，AI 對先進製程（如 2 奈米）的產能需求將從單一節點的 200K–250K 片，巨幅推升至 300K–350K 片以上。這意味著，大量用於先進製程的設備、材料、以及最關鍵的人才資源，正從其他潛在的半導體應用領域被高度集中。即使是過去需求平穩的成熟製程產線，在資源分配上勢必也將面臨排擠效應，這將直接影響其產能的擴充與良率的提升彈性。
細晶圓的複雜性與 AI 相關應用，推升其資源消耗與潛在缺口

細晶圓（thin wafers）的生產工藝本身就較為複雜，需要更精密的設備與更嚴格的製程控制。隨著 AI 晶片設計日趨複雜，對晶片面積的利用率要求提高，以及高性能運算所需的更佳散熱與機械強度，使得細晶圓在 AI 伺服器、AI 加速卡等高階應用中的需求正在逐步提升。然而，細晶圓的生產良率和產能擴充速度，相對標準晶圓而言更為緩慢，當 AI 產業將更多資源投入先進製程與封裝技術時，細晶圓領域的產能增長潛力將受到限制，一旦未來 AI 應用進一步擴散至更多需要細晶圓的產品，將加劇供需之間的結構性失衡。
AI 變現能力提升帶動的資本支出，間接排擠其他領域資源

雲端服務業者（CSP）因應 AI 算力供不應求，已開始調高算力售價，帶動營運現金流與訂單遞延量（backlog）的顯著成長，其 AI 變現能力正持續好轉。瑞銀預估，雲端大廠的資本支出將在 2027 年暴增 45%，甚至可能高達雙位數增幅。這龐大的資本支出，雖然主要投向 AI 相關的先進製程與伺服器建置，但其採購的設備、材料、以及對人才的爭奪，無疑將進一步排擠掉原本可能分配給成熟製程晶圓代工與細晶圓領域的資源。當產業的總資本支出與資源高度集中於 AI 相關領域時，其他看似穩定的領域，反而可能因為資源的稀釋而面臨供需緊俏的潛在風險。

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AI 強勢吸走極大比例的產業資源，預估原本需求平穩的成熟製程晶圓代工與細晶圓，在 2027 至 2028 年供需將轉趨健康，甚至不排除再次出現缺貨狀況，這其中原因為何？

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