2026 年 3 月，馬斯克（Elon Musk）對外宣布將在德州興建超大型晶圓廠 TeraFab，目標從 2 奈米先進製程起步，一路整合 IC 設計、晶圓製造、封裝到 DRAM（動態隨機存取記憶體），打造垂直一條龍的半導體帝國。這項宣言在業界投下震撼彈，因為馬斯克旗下的特斯拉（Tesla）、xAI、Optimus 機器人與 SpaceX，合計可能是全球晶片需求最龐大的單一客戶，他受不了長期仰賴台積電（TSMC）與輝達（NVIDIA）的供應鏈限制，決定親自下場。
然而，外界估計初始投資約 200 億美金，長期深耕半導體領域的科技產業專家吳金榮卻直言：「沒有 2,000 到 3,000 億做不起來。」台積電花了三十幾年、培養逾 2 萬名研發工程師，才走到今日的 2 奈米製程；馬斯克想一步到位全包，成功機率究竟有多高？
以下 Q 為《數位時代》總編輯王志仁提問，A 為科技產業專家吳金榮的回答，他將從三條可能路徑（收購、合作、挖角）、量子計算的迷思，到台灣業界最直接的衝擊，進行完整解析。
Q1：聽到馬斯克宣布蓋 TeraFab，您的第一反應是什麼？TeraFab 的規模與野心究竟有多大？
A： 馬斯克其實很早就在預告這件事。他旗下的特斯拉有自家晶片需求，xAI 蓋了大型 AI 資料中心，目前使用了二、三十萬顆輝達 GPU，此外他自研的 AI 晶片 AI5 由台積電代工，AI6 則交由三星德州泰勒廠生產。但馬斯克認為這些都還不夠，因為他的機器人計畫需要海量晶片，他曾公開表示每個家庭未來可能擁有一到兩台機器人，晶片需求將是天文數字。
TeraFab 這個名字本身就透露野心——Tera 是 Giga 的 1,000 倍。台積電的超大型廠（GigaFab）月產能約 15 萬片，馬斯克號稱 TeraFab 的算力產出將超越全球所有晶圓廠的總和。他的構想是從 IC 設計到晶圓製造、DRAM、封裝全部自己來，還要生產 SpaceX 所需的抗輻射太空晶片，據稱 80% 產能將服務太空應用。外界估計投資額為 200 億美金，但我認為沒有 2,000 億甚至到 3,000 億根本做不起來。
Q2：台積電花了三十幾年、兩萬名研發工程師才走到 2 奈米，馬斯克想一步到位全包，成功機率有多高？
A： 我認為成功的可能性非常低。馬斯克過去在電動車領域的成功，是因為汽車是百年以上的成熟製造業，零件都看得到、摸得著，而電動車比傳統內燃機車輛零件更少，相對容易切入。但半導體完全不同，製程是在晶圓上蝕刻肉眼不可見的電子線路，每一道製程都有特殊的化學配方與精密參數，差一點點就會讓良率全面崩潰。
台積電從 6 吋晶圓廠、0.8 微米製程起步，一步一步歷經 DUV（Deep Ultraviolet，深紫外光微影技術）、浸潤式曝光機，再到 EUV（Extreme Ultraviolet，極紫外光微影製程）。而 EUV 設備價格昂貴，參數調校本身就需要大量經驗積累。現在台積電的 1.6 奈米製程（內部代號 16A），已接近單一原子尺度的極限。
更大的障礙是智慧財產權。台積電、Intel、三星在製程技術上各自擁有大量專利，DRAM 更是歷代累積、專利密集的領域。台積電的邏輯製程已邁入 2 奈米世代並開始量產，而 DRAM 受限於電容結構與物理極限，製程微縮速度較慢，目前仍約落在十幾奈米等級。馬斯克把這一切想得太簡單了。
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Q3：話已經喊出去了，馬斯克有哪三條可能的路徑？收購、合作、挖角，哪一條最可能走通？
A： 大致有三條路，但每一條都有現實難題。
第一條：收購二線廠。 例如收購 GlobalFoundries 或聯電，再將其升級為先進製程。然而，這兩家公司都在 7 奈米之前止步，因為當時認為投入產出不划算，把先進製程的位子讓給了台積電與三星。對馬斯克這種好大喜功的人來說，收購二線廠可能顯得「層次太低」，而且要從成熟製程跨越到 2 奈米，工程難度依然巨大。
第二條：與一線廠合作。 全球目前只有台積電、三星、Intel 三家具備先進製程能力。台積電與三星大概不缺錢也不缺客戶；Intel 相對資金壓力較大，且廠房就在德州鄰近地區，地緣上有合作條件。但 Intel 自身在先進製程上已深陷技術瓶頸，馬斯克想藉此突破，恐怕未必如願。
第三條：大規模挖角。 這是現實可行性最高的一條路，也是目前最具體的行動。馬斯克已在 LinkedIn 及台灣求職平台釋出半導體高階製程工程師的徵才訊息，目標對象顯然是台積電的資深工程師。不過，挖角要支撐整座晶圓廠的運作，需要數千到上萬名工程師，光靠幾位副總級人才遠遠不夠。而從外界的訊息觀察下來，馬斯克旗下公司員工流動率偏高，對於需要長期投入的半導體設計，是否能長期留住人才也是關鍵之一。
Q4：馬斯克為何不直接跨入量子計算，而要在先進製程上投入這麼大的資源？
A： 量子計算不應該被神話化。它的運算能力在「特定場合」確實驚人，例如破解加密貨幣的密碼，或在生物製藥領域模擬數千萬種分子組，但它解決不了「通用運算」的需求。現有矽晶片以 0 與 1 的位元為單位，而量子位元（qubit）則可同時存在多種狀態，但要維持量子糾纏需要極低溫環境，技術門檻高、成本昂貴，適用場景也非常侷限。
馬斯克面對的是海量、通用的 AI 算力需求，量子計算根本無法解決這個問題。所以他還是必須回到先進矽製程這條路，需要 2 奈米、甚至更先進的晶片，才能支撐 xAI、Optimus 機器人與 SpaceX 龐大的算力消耗。這也是他非得自蓋晶圓廠不可的核心邏輯。
收聽完整 Podcast｜EP278. 馬斯克蓋 TeraFab 挑戰台積電的三條路：收購、合作、挖角，哪條最可能走通？ft. 科技專家吳金榮
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（本文初稿為 AI 編撰）
