蘇姿丰：AI 推論才是真正獲利戰場 AMD 斥百億美元投資台灣供應鏈

蘇姿丰在記者會中指出，AI 訓練市場雖然規模龐大，但價格戰激烈、毛利率持續承壓。相對之下，AI 推論市場隨著企業內部部署、邊緣運算、即時 AI 應用快速成長，單次推論成本、能耗與回應時間成為關鍵競爭指標，這正是 AMD MI300 與 MI325 系列的優勢所在。她強調：「未來五年，AI 推論市場的規模將超越訓練市場，並創造更穩定的獲利結構。」

AMD 宣布未來三年將投入 100 億美元，深化與台灣供應鏈的合作。投資重點包括：(1) 與台積電合作 3 奈米與 2 奈米製程，確保 MI400 系列產能；(2) 與日月光、Amkor 合作擴大 CoWoS 與 SoIC 先進封裝產能；(3) 與廣達、緯創、英業達等 ODM 共同設計 AI 伺服器平台；(4) 與奇鋐、雙鴻、健策等散熱廠合作開發次世代液冷方案。

AMD 將於 2026 下半年發表的 MI400 系列加速器，採用台積電 3 奈米製程，搭載 288GB HBM3e 高頻寬記憶體，整體效能較 MI325X 提升 2.5 倍。蘇姿丰表示，MI400 已獲得多家超大規模雲端商的採用承諾，包括微軟 Azure、Meta、Oracle 與多家亞洲雲端業者，預估 2026 全年 MI 系列出貨量將年增 120% 以上。

蘇姿丰強調，AMD 與台灣供應鏈的關係已從「晶片設計代工」進化為「共同打造 AI 基礎建設」。除半導體與伺服器 ODM 外，AMD 也將與台灣的系統整合商、雲端服務商合作，在亞太市場共同推廣 AI 推論解決方案。這項合作將與 NVIDIA 的「AI Factory」概念形成正面對決，為台灣 AI 供應鏈帶來更多元的客戶結構。

整體而言，蘇姿丰的 100 億美元投資計畫不僅是 AMD 對台灣供應鏈的肯定，更彰顯了 AI 推論市場的龐大商機與台灣在全球 AI 供應鏈中的關鍵角色。對台灣供應鏈而言，AMD 的加入不僅帶來營收貢獻，更提供了與 NVIDIA 並行的第二條 AI 加速器成長曲線。

蘇姿丰在記者會中也坦言，硬體效能只是 AMD 競爭力的一半，ROCm 軟體生態系的成熟度仍與 NVIDIA CUDA 有一段差距。AMD 已於 2025 年底釋出 ROCm 6.0 版本，在相容性與效能上都有顯著進步，並吸引更多研究機構與企業加入。她預估，AMD 在 AI 推論市場的 ROCm 滲透率可望從 2026 年的 18% 提升至 2028 年的 35%，並在 2030 年追上 CUDA 的關鍵應用場景。

AMD 也將與台灣的學術機構（台大、清大、交大）合作設立 AI 推論研究中心，培育在地 AI 軟硬體整合人才；預計三年內投入新台幣 30 億元，培訓 1,500 名 AI 工程師，為 AMD 在台灣的長期發展奠定人才基礎。

蘇姿丰也強調，AMD 將持續在台灣設立聯合實驗室，與本地供應鏈共同開發次世代 AI 推論平台，並透過 ROCm 開源社群與在地開發者合作，目標是讓 AMD 推論方案成為企業 AI 部署的首選。值得關注的是，國際客戶對於品質、交付速度與永續性的要求同步提升，這也成為廠商必須回應的課題。

本議題的市場變化並非單一公司的獨立事件，而是整條供應鏈在 AI、HPC、電動車、低軌衛星等高成長終端帶動下，進入結構性擴張期的具體反映。從上游晶圓代工、封測，到中游 PCB、被動元件、散熱模組，再到下游系統組裝、品牌出貨，2026 年下半年每個環節的產能利用率、毛利率與資本支出都出現同步上修訊號。業者普遍認為，這一波調整幅度與過去消費性電子景氣循環截然不同，主要差異在於 AI 加速器、HBM、CoWoS、先進封裝等高階製程進入「剛性需求」階段，無法以傳統產線彈性快速擴充，導致缺料與漲價效應被進一步放大，並對台灣供應鏈的議價能力與長期毛利率結構帶來正向挹注。

從市場面觀察，本議題相關族群近三個月股價波動明顯放大，外資買賣超同步轉趨積極，投信與自營商也出現罕見的連續性買盤，顯示法人對產業前景的共識度正在提升。多家券商在最新研究報告中將相關標的目標價上修，主因為（1）AI 與 HPC 應用面擴張速度優於預期；（2）HBM、CoWoS、ABF 載板等高階製程供給瓶頸延續至 2027 年；（3）台廠在先進製程與先進封裝的市佔率持續擴張，議價能力顯著提升。法人提醒，雖然中長期趨勢仍偏多，但短線漲幅已大，建議留意大盤震盪與個股本益比偏離基本面的風險。