編按：AI對台積電A16製程的需求，正全面超越手機市場，象徵先進製程主導權由行動裝置轉向高效能運算。未來的製程藍圖、議價權與供應鏈節奏，都將被AI重新定義。台灣在面對集中度風險的同時，也迎來算力與永續布局的新機會。
市場傳出，台積電即將在2026年下半年量產的A16製程，且首發客戶極可能從蘋果（Apple）轉為輝達（NVIDIA）。表面上看來，只是「誰先用上最新製程」的排序改變；但若從產業結構與技術演進的角度來看，這其實是一場半導體主導權，由智慧型手機移轉到AI晶片的關鍵轉折。
過去將近20年，消費性電子，尤其是智慧型手機，一直是帶動台積電先進製程往前推進的核心動能。每一代iPhone與自研A∕M系列處理器，幾乎都對應一個新的製程世代（如5奈米、3奈米），並且在實質上，左右了製程優化的優先順序：圍繞行動裝置的效能、功耗與使用者體驗展開。
在A16之後，主語很可能改寫為：以AI為核心的高效能運算（HPC）與雲端資料中心，驅動製程演進的「需求中心」，正從口袋裡的手機，轉移到雲端機房裡的GPU叢集。
從iPhone到AI GPU：誰在主導先進製程？
長期以來，蘋果幾乎穩坐台積電先進節點的「首發客戶」。但從A16開始，劇本已經換人書寫。
預期首發的輝達，真正關注的不是「手機續航多半小時」，而是整座資料中心在功耗與算力上的極限拉伸：如何在既有機房電力上限內，塞進更多GPU？如何讓同一度電，產生更多AI訓練與推論結果？如何在TCO（總體擁有成本）與碳排壓力下，仍維持算力成長？換言之，驅動製程演進的「需求中心」，正在從口袋裡的手機，轉移到雲端機房裡的GPU叢集。
A16與背面供電：為AI而生的技術路線
A16的關鍵亮點，在於導入背面供電（Backside Power Delivery）架構。這並非單純的線寬縮小，而是直接針對AI晶片目前最棘手的兩大物理瓶頸設計：IR drop（電壓降）問題與超高功耗與散熱壓力。
其一，是IR drop問題。AI GPU在滿載運算時，需要極高電流。若電流路徑過長或阻抗過大，晶片不同區域間就會出現電壓不均，影響穩定度與效能。背面供電能縮短電力傳輸路徑，降低IR drop。
其二，是超高功耗與散熱壓力。當一個機櫃內堆疊上百，甚至上千張GPU時，每一瓦功耗都會放大成機房等級的電力與冷卻成本，也會進一步影響企業在ESG、碳排與能源效率上的壓力。
對輝達這類AI平台廠商來說，先進製程不只是「效能變快」的問題，而是「整體運算成本與能效曲線能否被重新拉低」的關鍵變數。因此，它們對A16的採用，自然比智慧型手機客戶更為急迫。相較之下，智慧型手機的功耗與散熱雖然重要，但使用情境與功率密度遠不及資料中心規模。對蘋果等手機晶片設計商來說，從N3（3奈米製程）逐步演進的壓力，是產品體驗與成本的優化問題，而不是「非A16不可」的生存門檻。
AI 重新改寫半導體價值鏈的三個變化
若將A16首發易主視為一個訊號，它揭示的不是單一案子，而是未來10年產業結構可能出現的三個變化：
1.技術藍圖的「主題變更」
過去的製程路線圖，優化目標多圍繞在以下幾方面：行動裝置的續航、晶片成本、輕薄短小的終端體驗。未來，技術規格書的出發點，將日益轉變成全然不同的方向：「在相同機房電力與空間下，能否多跑幾倍的模型參數與推論任務？」
也就是說，台積電等先進製程供應商的技術藍圖，將以前所未有的幅度，圍繞AI與雲端算力來設計。
2.議價權與話語權的重新分配
誰能主導「哪一代製程優先為誰而生」？
在手機時代，是少數超級終端品牌；在AI時代，則是掌握雲端平台、模型生態與算力租賃市場的AI巨頭。換言之，這些巨頭同時是晶片訂單的關鍵客戶，也是雲端服務、AI平台與開發者生態的規則制訂者。
這將連帶改變IP設計商、封裝測試廠、設備與材料供應商的研發配置與投資節奏；整條價值鏈，將更緊密圍繞「AI算力經濟」重組。
3.對台灣的風險與策略啟示
對台灣而言，這場變化兼具風險與機會。
其中，風險在於台灣在全球先進製程中的集中度極高，一旦AI產業景氣波動，對經濟的傳導與波動幅度，可能比手機時代更劇烈。而機會則在於，若能同步布局「算力×能源×永續」三個面向，台灣不只在晶圓代工，還能在先進封裝與散熱、高效電源管理與電力系統、綠電與資料中心選址等環節，建立深度專長，在AI時代的全球供應鏈中，扮演比過去更不可或缺的樞紐角色。
從代工強國到「算力治理」關鍵節點
外界常用「首發權」，來討論誰是台積電眼中的「最重要客戶」。
但從長期發展的視角來看，更關鍵的問題是：當先進製程愈來愈被AI晶片主導，台灣是否也同步升級，從「製程與封裝技術的領先者」，走向「算力與數位治理架構的規則參與者」？
A16與背面供電，提供一個清楚的訊號：技術路線正在向AI靠攏，經濟價值正在向算力與能效集中，監理與治理議題（如資料中心用電、碳排、AI模型的社會影響）也將隨之浮出檯面。
對台灣而言，下一步不只是延續「護國神山」的角色，而是思考如何連結國內外在AI法規、數位主權、ESG與永續金融的討論，在全球AI算力版圖中，提出兼顧技術、經濟與治理的整體方案。
A16首發權的易主，只是故事的開端。真正決定台灣未來10年位置的，是我們能否把握這波由AI驅動的產業變革，從先進製程的領航者，進一步成為全球AI算力與數位治理秩序的關鍵節點。
（本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場）
