AMD 今日（5/21）拋出震撼彈，宣布將在台灣產業體系投資超過 100 億美元（約新台幣 3,200 億元） […]

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AMD 執行長蘇姿丰宣布投入超過 100 億美元於台灣，強化先進封裝產能，並推動 2nm 製程 Venice 處理器及 Helios 機架級平台量產。

面對全球近乎瘋狂的AI算力需求，AMD近期宣布將於台灣產業體系挹注超過100億美元 (約新台幣3200億元)的巨額投資。針對這筆震撼業界的資金佈局，AMD執行長蘇姿丰今日 (5/22)親自給出解答：「當我們要求合作夥伴加快量產速度時，我們絕對應該分擔那部分投資」。

這不僅是對台灣擁有全球唯一「端到端」完整半導體生態系投下的巨大信任票，更宣告AMD為了迎接代理式AI (Agentic AI)時代，正從單一晶片走向機架級系統 (Rack-scale)的全面抗衡。

從Zetta級別走向Yotta級別，蘇姿丰預估，為實現「AI無處不在」，全球運算能力在未來幾年內還需要再提升100倍。而支撐這個龐大算力躍進的基礎，正是AMD與台灣供應鏈深度綁定的重金戰略。

百億美元的背後：分擔風險，打破先進封裝產能瓶頸

隨著AI晶片的電晶體數量與頻寬需求不斷挑戰物理極限，先進封裝技術已經成為各家大廠決戰的關鍵咽喉。蘇姿丰坦言，AMD一直積極地使用2.5D、3D、CoWoS，以及EFB (Elevated Fanout Bridge)封裝技術，這筆百億投資的邏輯，就是透過前期的資金挹注，確保台灣合作夥伴能及早取得土地與廠房，為2026年下半年至2029年的量產做好全面準備。

這筆資金精準投放於台灣的封測與載板供應鏈中：

• 2.5D EFB技術量產：與日月光及矽品精密合作，開發、驗證基於晶圓的下一代2.5D EFB橋接互連技術，大幅提升小晶片 (Chiplet)間的互連頻寬與功耗效率。

• 引領面板級封裝 (Panel-level)創新：與力成科技成功驗證業界首款「2.5D面板級EFB互連技術」，尋求突破傳統晶圓尺寸限制、更低成本的大規模高頻寬互連解法。

• 載板國家隊全面支援：包含欣興電子、南亞電路板與景碩科技等載板三雄，將以頂級解決方案全力支援。

2nm製程HPC首發與Helios機架級平台：直球對決的硬體巨獸

有了先進製程與封裝的火力支援，AMD在處理器與系統層級的武器也已準備就緒。

在核心運算端，代號「Venice」的第六代EPYC處理器已經在台灣率先採用台積電最先進的2nm製程進入量產，搶下業界2nm製程HPC產品的頭香。而下一波攻勢「Verano」更預計在EPYC平台上首度導入先進的LPDDR記憶體創新技術，以極致的每美元每瓦效能 (Perf/Watt/$)來應對代理式AI日益增長的記憶體頻寬需求。

在系統端，AMD正式定調終極武器——AMD Helios機架級平台。該平台將整合2nm的「Venice」CPU與未來的超級AI晶片Instinct MI450X GPU。

為了確保能順利出貨給全球超大型資料中心，AMD緊密結盟緯穎、緯創、英業達、Sanmina等系統代工大廠，以及負責運算托盤設計的營邦企業，目標在2026年下半年展開數吉瓦 (multi-gigawatt)規模的大量佈署。

全球產能的再平衡：亞利桑那廠的成功驗證

在深耕台灣的同時，蘇姿丰也強調「地理多元化」佈局的必要性。半導體如今已是國家級的運算基礎設施，單靠美國不可能包辦所有產能，建立多元的全球供應鏈生態系至關重要。

同時，蘇姿丰特別讚賞台灣同業的領導力與經驗轉移：「很多人曾不相信台積電亞利桑那州廠能做得跟台灣一樣好。但我們目前已經在該廠進行生產，而且表現非常出色」。這不僅驗證AMD將技術創新與全球先進產能結合的策略奏效，也確認未來的2nm製程的「Venice」除了在台灣生產，也將於亞利桑那廠進行量產。

用「合夥人」姿態鞏固抗NVIDIA聯盟的底氣

AMD這次對台灣的百億投資，戰略意圖非常清晰：用「真金白銀」的風險分擔，換取未來三年的產能保證，並且以此作為對抗NVIDIA的終極籌碼。

針對NVIDIA NVL72這類以「整座機架」為單位的強勢佈局，AMD透過Helios機架平台與台灣的伺服器ODM廠合作，打造隨插即用的完整系統。而蘇姿丰「要求速度就該分擔投資」的表態，更是精準聚焦目前AI晶片最大的重心——「先進封裝產能」。

透過扶植面板級EFB技術，積極尋求CoWoS以外的封裝技術備案，AMD不僅以100億美元投資買下最安穩的後勤保險，更展現與台灣這座擁有「晶圓製造 ➔ 先進封測 ➔ 系統組裝」完整垂直整合供應鏈共存共榮的強大決心。

AI進入推論時代：CPU將重回王座，年增率上看35%

針對代理式AI (Agentic AI)的崛起，蘇姿丰直言AI已經從「訓練」快速走向「推論」階段，過去曾被GPU搶盡風頭AI應用市場，目前將藉由的CPU迎來更大推論應用爆發，預期未來的AI伺服器架構將從現行的「8顆GPU搭配1顆 CPU」局面，快速演進為「1:1」的對等配置架構。

過去三、四年間，AI基礎設施的焦點幾乎都聚焦在GPU上，導致CPU市場年增率僅約3%至4%。然而，從去年底開始，市場供需因為AI推論需求出現劇烈反轉。蘇姿丰強調，現在CPU已經成為重中之重。

隨著AI從單純的大型語言模型訓練，轉向極度複雜的代理式AI推論與執行階段，系統需要處理更龐大的資料調度、網路協調與安全控管。蘇姿丰預測，這個趨勢將帶動CPU市場未來五年的年增率成長超過35%。