2017年半導體產業因為記憶體產業帶動景氣大爆發，同時也讓各大產業研究機構皆數度調升產業成長預估；台灣與大陸因為記憶體產業實力不強，所以沒有出現相對高度成長，但未來半導體產業也將因5G、自駕車與AI等議題的發展而更加蓬勃。
2017年的半導體產業，可以說是驚喜連連，表現好到跌破眾家產業分析師眼鏡，儘管2016年底各主要市調機構就已經看好2017年的半導體景氣，不過實際的成長幅度還是大幅超越原先的預期。而在兩岸半導體產業發展部分，儘管不如全球半導體產業亮眼，卻也有各自的布局與展望。
2017年半導體產業的大爆發可以說是近年物聯網(IoT)概念落實的結果，加上許多新興科技包括5G、自駕車、人工智慧(AI)等議題都吸引業界的高度關注，網路應用更加多元，巨量資料一路成長，未來幾年這些新興應用如何發展？會怎麼開花結果？要如何布局以搶占商機，所有大廠都在籌謀未來的業務版圖，一場科技大戰正精彩上演。
回顧2016年底，當年半導體產業表現並不突出，在歷經2015年的衰退之後，2016年的成長也不甚明顯，僅約略回到2014的水準，但相對低的基期也為2017的成長營造良好的基礎。
2017全球半導體大豐收
根據產業研究機構Gartner的報告(圖1)，2016年底最初預測2017年半導體產業較2016年僅成長7.2%，但事實上多項半導體元件都出現強勁需求，缺貨與漲價消息不斷，Gartner也一路調升產業成長預測，從12.3%、16.8%最後年底一舉調高到19.7%，全球半導體產業產值也正式突破4,000億美元達4,111億美元。
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| 圖1 2017全球半導體產業成長率與產值 |
資料來源：Gartner；工研院IEK(11/2017)
無獨有偶，全球半導體貿易統計組織(World Semiconductor Trade Statistics, WSTS)原先僅預測半導體產業較2016年成長3.3%，其後也罕見兩度調升預測值到11.5%與17.1%，市場規模估算也是接近4,000億美元的3,970億美元。另一個研究機構IC Insights，也從5.4%、14.6%最終調整到19.9%，市場規模更是最樂觀的4,385億美元，而這股成長動能預期也將延續到2018年。
而推動半導體大幅成長的主要力量便是記憶體，包括DRAM與Flash在2017年都出現大幅成長，工研院IEK研究經理彭茂榮指出，Gartner預估2017年DRAM市場規模達685.5億美元，較2016年成長67.2%，主要是平均單價(ASP)成長37.6%，位元數成長21.5%；Flash市場2017年估計規模也高達535億美元，平均單價成長12.4%，位元數成長34.5%。
眾所周知，記憶體產業具備高度景氣循環特性，高度成長後很可能伴隨高度衰退，2017記憶體的成長，除了網路上高畫質影音應用帶動實際需求之外，彭茂榮說明，從1990年代至今約30年，全球記憶體廠商已從30餘家整併到僅剩5家，產能供需更有秩序，競相投產的惡性競爭情況大幅降低。記憶體也因為價量齊揚，2017正式以30.7%的比重，成為最主要的半導體產品類型。
台灣半導體產業差強人意
反觀台灣，2017年台灣半導體產業表現顯得並不突出，彭茂榮表示，台灣半導體產業2017年僅較2016年成長0.5%，產值2兆4,604億台幣，附加價值超過新台幣1兆元，佔GDP比重7%，產業從業人員達23萬人，產值全球第三大、IC設計產值全球第二、晶圓代工產值全球第一。
表現不若全球均值的原因有幾個，2017年半導體產業主角是DRAM與Flash等記憶體，台灣在DRAM產業已經逐漸淡出，不再扮演積極的參與者，華亞科歸屬美國美光旗下，產能、產值貢獻不計在台灣半導體產業。另外，台灣半導體產業從2012~2016年已連續五年成長率優於全球，相較之下2016年基期較高，在沒有記憶體產業的榮景加持下，只勉強維持正向成長。
從產業結構來觀察，台灣半導體還是以晶圓代工業為主，產值台幣1兆1,926億元、比重48.5%，IC設計業產值6,228億元、比重25.3%，IC封裝3,332億元、占比13.5%，IC測試1,438億元、占5.8%。將時間拉長到2008~2017這10年，台灣半導體產業整體年複合成長率(CAGR)6.6%，晶圓代工業拜台積電所賜，CAGR高達11.5%，IC設計業則為5.8%；IEK預測，2020年台灣半導體產業產值有機會突破新台幣3兆元大關。
近年與台灣已經從合作、分工角色轉為競爭關係的大陸半導體產業，在政策大力扶植之下，彭茂榮強調，大陸除了本土廠商的發展，也吸引外商在地投資，因此中國大陸在地產值，預計在2020年之前就會超過新台幣3兆元。中國大陸挾世界工廠之利，成為全世界最大的半導體區域市場，2017年半導體產品需求達1,267億美元，大陸希望能提升半導體元件自給率，全力發展半導體產業。
中國近年除了扶植本土的半導體廠商之外，也極力吸引外資投資，以實現中國在地製造。2016年中國IC市場1,110億美元，中國IC晶圓廠產值130億美元，自給率11.7%，在政策支持下，此比例將逐年提升，預計到2021年提升到17.4%。不過外資還是占很大一部分，包括三星、SK Hynix、Intel與台積電、聯電、力晶都投資設立12吋晶圓廠。
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| 圖2 2002~2020年中國大陸IC設計產業產值 |
資料來源：CSIA；工研院IEK(11/2017)
其中，中國IC設計產業近年表現不俗，2012~2016年CAGR高達27.5%(圖2)，預估2017年中國IC設計業產值為2,020億人民幣，較2016年成長22.8%。前十大IC設計公司2016年營收高達663億人民幣，有許多家已是耳熟能詳的廠商，包括海思、清華紫光展銳、中興微電子、華大、智芯微電子等，其中前兩大的海思營收260億人民幣、清華紫光展銳125億人民幣，規模已較台灣許多IC設計公司大，在技術與產品都已是直接的競爭對手。
人工智慧晶片搶布局
人工智慧在近兩年大放異彩，面對未來AI無所不在的應用，近年半導體大廠掀起一陣布局熱潮，針對人工智慧網路的運算提供更佳的處理效能，工研院IEK產業分析師范哲豪說，AI晶片在運算神經網路時，在不同的應用和框架下，對硬體需求均不同。業界逐漸出現以專用處理器執行相關運算功能的呼聲，而現階段在演算法模型尚未標準化，且市場規模尚未成形之前，通用晶片與可程式化的FPGA是較保險的選擇。
專用晶片的最大風險還是在成本上，因此有越來越多新創公司投入所謂神經網路處理器(Neural network Processing Unit, NPU)技術的開發，但大多規模還小，目前布局還是以大廠能投入的資源較多。最著名的就是繪圖晶片大廠NVIDIA，利用GPU在圖形演算上的優勢，從演算法、框架到處理器布局完整生態系，也是現階段AI的領導廠商。
另外，Google自行設計生產2016年發表的TPU主要負責資料中心的推理，2017年的第二代產品改稱Cloud TPU，能支援訓練與推理，據了解其在神經網路的運算效率比現有市面上最頂級的GPU還快。TPU雖然未公開販售，但因為其功耗表現優異，未來可能切入邊緣推理晶片TPU Lite，已證實Google Pixel 2內建自製神經網路晶片。
CPU霸主Intel在AI運算頻頻吃鱉，很快發現其技術上的劣勢，所以於2016年併購研發嵌入式視覺處理器(VPU)的廠商Movidius，並發表神經計算棒，內建Movidius Myriad 2視覺處理器，提供強大且有效率的表現，在1瓦的功率下具備每秒1,000億次浮點運算性能，可以在設備上執行即時深度神經網路，讓許多AI應用可以於離線狀態下部署。
而預計未來幾年AI將從雲端走向邊緣，范哲豪說明，目前學習與推論都在雲端進行，接下來學習將在雲端，推論將於設備端進行，第三個階段。就會發展到雲端與設備端都具備學習與推論能力。雲端AI晶片未來可能由Intel、NVIDIA、Xilinx等大廠主導，邊緣與終端AI推理晶片是台灣較有機會的發展的目標，IEK建議同時要強化產學研鏈結、發展高效能運算平台、並建立完備的實驗場域。