顧衡/長期研究歷史與社會結構的寫作者
放眼全球前十大市值企業,除沙烏地阿拉伯國家石油公司與台積電外,其餘席次多由美國科技企業佔據。
這張榜單展現出美國在數位經濟領域壓倒性的主導地位;從供應鏈結構觀察,它同時揭示出一種高度集中的產業形態。
仔細檢視這些企業的核心產品,可以發現一個耐人尋味的現象:
輝達的 AI 加速器、蘋果的 A 與 M 系列處理器、Alphabet(谷歌)的 TPU、微軟 Azure 的自研晶片、亞馬遜 AWS 的 Graviton 與 Trainium、Meta(臉書)的運算晶片、博通的高階 ASIC,以及特斯拉用於訓練 AI 模型的 Dojo 晶片。
這八家總市值約二十兆美元的科技巨頭,雖然商業模式各異,但其近年最受市場期待的成長動能,所需的核心算力,在最關鍵的先進製程製造端,卻高度集中於同一個代工體系。在商業上,它們彼此競爭;在製造端,它們卻同樣高度依賴台積電。
從商業風險管理的角度來看,這種供應鏈結構與大型企業通常採取的供應來源分散策略形成對比。關鍵零組件通常傾向多元化,以降低單點風險。然而在先進製程節點上,能穩定量產並支撐海量需求的選項相對有限,使得多位彼此競爭的企業,在製造端形成罕見的「共享底座」架構。
若借用工程語言來描述,這是一種典型的「單點故障(Single Point of Failure)」設計。
在工程系統中,單點故障被視為需要極力避免的架構,因為整體系統的穩定性將取決於單一節點的物理連續性;一旦該節點發生震盪,缺乏冗餘的系統往往會出現非線性放大反應。
當這種架構出現在全球數位經濟的基礎設施層時,其意義便超越了單一企業的營運風險。
筆者曾在本論壇指出,台灣的戰略價值首先來自地理。第一島鏈的地緣位置,在冷戰初期即已確立,並非半導體產業興起後才具備。地理位置是地緣政治中的「常數」。
然而在 AI 所驅動的高效能運算基礎設施快速擴張的時代,高階晶片產能的高度集中,為這個地理常數疊加了一個新的產業「變數」。
地理是不可移動的常數,而產業結構則是可變動的變數;當兩者在同一物理節點上重疊時,風險會進一步擴大。
也就是說,台灣同時承載兩種不同層次的角色:在傳統地緣政治框架下,它是海權結構中的實體樞紐;在數位經濟框架下,它也是支撐全球虛擬平台巨頭的實體製造底座。

當市值前十企業的關鍵成長動能高度依賴同一個先進製程代工體系時,製造端的穩定性便不再只是效率問題,而會牽動資本市場與國家政策。
而且這種風險並不僅限於地緣政治衝突,即使排除軍事對抗因素,單一代工體系仍可能受到自然災害、能源中斷或基礎設施事故的影響。當全球關鍵運算能力高度集中時,任何實體層面的震盪,都可能透過金融市場、供應鏈與估值模型迅速放大。
這或許能部分解釋,為何近年來美國在供應鏈政策上願意投入高額補貼並推動製造分散,以降低系統性風險。
半導體產業不會改變台灣的地理位置,但它確實改變了風險的結構。當多家彼此防備的科技巨頭,共用同一個製造底座時,國家安全與資本市場不再是兩條平行線,而是在同一個物理節點上產生耦合。
當全球估值體系與單一實體製造底座綁在一起時,任何物理層面的波動,都可能迅速演變為金融市場的動盪。
或許,這正是華盛頓近年供應鏈政策背後難以言說的焦慮。
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