聯發科AI ASIC服務為何這麼火？Part 2：合縱連橫新版圖！

聯發科如何在「強者恆強」的AI新局中搶佔有力地位？

在 AI ASIC 的世界裡，這是一場技術與資本高度密集的頂級競賽，進入門檻極高，形成了一個「強者恆強」的俱樂部。雖然聯發科在手機晶片領域早已佔有主導地位，但在雲端資料中心客製化晶片（AI ASIC）的戰場上，它目前仍是一位新手，但其「強勢挑戰者」的姿態卻讓大咖不敢小覷。

市場普遍看好聯發科能從這場爭霸戰脫穎而出，主因在於其具備兩個關鍵優勢：首先是「產能保證」，身為台積電的前幾大客戶，聯發科在 CoWoS 等先進封裝產能極度稀缺的當下，擁有更穩定的供貨承諾；其次是「生態位互補」，雲端巨頭如 Google、Meta 為了降低對Broadcom的過度依賴與議價劣勢，刻意扶持聯發科。

對巨頭而言，Broadcom負責研發最頂尖、突破性能極限的旗艦型 TPU，而聯發科則負責「成本優化版」的大規模部署版本。這種策略性的分散投資，讓聯發科獲得了空前的歷史機遇。目前，全球競爭格局可清晰劃分為三個梯隊：

第一梯隊：雲端運算先行者（Broadcom & Marvell）

這一梯隊掌握了資料中心運算的「命脈」——高速傳輸技術（SerDes）。Broadcom是當之無愧的霸主，作為 Google TPU 的長期核心夥伴，它更壟斷了高階網路交換器晶片，讓雲端巨頭在建構 AI 叢集時幾乎無法繞過它。邁威爾（Marvell）則緊隨其後，憑藉在光通訊與儲存控制技術的領先，成為 Amazon (AWS) 發展自研晶片的關鍵支柱。

第二梯隊：進擊的消費晶片巨人（聯發科 & 高通）

聯發科與高通正積極將其在行動裝置累積的「極致能效比」經驗轉移至雲端。聯發科的優勢在於先進製程的量產經驗與成本控制，這讓它成為 Google 等巨頭在追求供應鏈多元化、開發「成本優化版」TPU 時的首選，目前已被公認為全球第三大設計合作夥伴。而高通（Qualcomm）雖步調略慢，但近期透過收購 Alphawave 相關 IP 技術，也已正式宣布取得大型雲端訂單，實力不容低估。

第三梯隊：精銳的設計服務先鋒（世芯-KY、創意）

以世芯與創意為代表的台灣設計服務公司，雖然規模較小，但在特定領域極為專注。與聯發科不同的是，這些公司更多扮演「整合者」角色，協助客戶將外部採購的零件組裝成晶片；而聯發科則是自備豐富的「矽智財（IP）庫」，能提供更高整合度的一站式方案。

以下表格呈現了當前市場主要玩家的戰力分布：

從雲端到邊緣：AI ASIC的剛需新版圖

市場目前對AI ASIC的目光多聚焦於Google TPU 這種規模驚人的雲端大單，但步入 2026 年，這股定制化晶片的戰火早已不僅侷限於資料中心。如果說雲端服務業者（CSP）是這塊新興市場的「先鋒」，那麼真正的成長爆發點，將來自於對即時性、隱私與能效極致要求的垂直應用市場。這正是一場從「極致算力」向「極致能效」市場擴散的長尾效應。

垂直領域的明確需求：為何通用晶片不再夠用？

source

雖然 Google 的訂單讓聯發科名聲大噪，但真正的利潤增長點正向垂直領域擴散。聯發科利用其「Dimensity（天璣）平台化」戰略，將原本服務雲端的高速互連與緩衝記憶體技術，平移至以下領域：

1.車用（Automotive）：

在軟硬體高度整合的市場中，車用電子對「即時性（Low Latency）」有著近乎苛求的標準。自駕系統需同時處理海量鏡頭與雷達訊號，若採用傳統手機 SoC 往往面臨過熱或效能分配不均的困境。特斯拉（Tesla）自主研發 Dojo 晶片便是為了打破此侷限，而現今Toyota、現代(Hyundai)等傳統車廠為避免過度依賴 NVIDIA，正積極與聯發科合作開發專屬「車腦」，要求在極高穩定性下處理數十個感測器訊號。

聯發科日前發布的Dimensity Auto車用晶片，即以先進3nm製程，提供高達400 TOPS的AI算力，滿足複雜的車用運算需求。

source

》延伸閱讀：聯發科預告將推2nm車用晶片

2.機器人（Robotics）：

2026 年被譽為人形機器人量產元年。聯發科在MWC 2026 展出的重點在於將 AI 能力從雲端推向終端（Edge），利用高效能且低功耗的 ASIC 技術，在傳輸速率、網路延遲與功耗優化間達成平衡，讓機器人即使在「斷網」狀態下，也能透過本地的即時反應能力，在工業、服務等領域發揮高效作業。

 隱形贏家的共生學：MTK ASIC x Arm

在 2026 年的 AI ASIC 賽局中，Arm毫無疑問是那名坐在幕後卻收穫最豐的「隱形贏家」。隨著客製化晶片需求的爆發，Arm與聯發科（MediaTek）的關係已正式脫離了傳統的「智財權買賣」，進化為高度契合的「生命共同體」。

過去的Arm主要依賴單一 CPU 核心的授權，獲利模式單一。然而，針對複雜的 AI ASIC 需求，Arm推出了 CSS (Compute Subsystems) 運算子系統方案。這讓聯發科在協助 Google 或 Meta 打造晶片時，能直接購買整合好的預設計模組。

根據 2026 年最新財報，這類高階方案的版稅率已從傳統的 1-2% 飆升至 10% 以上。這不僅讓Arm的獲利質變，也讓聯發科能節省 90% 的基礎開發時間，專注於設計最具價值的自研 AI 加速器。

值得關注的是，Arm日前（ 2026 年 3 月）針對資料中心所發布的首款自研 Arm AGI CPU，它基於 Neoverse CSS V3（計算子系統），客戶可以快速組合不同的小晶片（Chiplet），實現靈活的設計。這種設計使得 Meta、OpenAI 等巨頭能夠專注於自身的加速器設計，同時依賴 Arm 提供成熟、穩定的 CPU 基礎。

source: Arm