AI·亞洲·工廠｜深夜十點，AI晶片產線還在趕工

（李達東京報道）

深夜十點，馬來西亞檳城峇六拜工業區，一棟不起眼的廠房燈火通明。

透過二樓窗戶，能看到產線上的工人穿着無塵服來回穿梭，機械臂在燈光下精準地起落。遠處，還有幾輛卡車正在卸貨——又是新一批需要緊急封裝的晶圓。

這樣的場景，正在亞洲三個時區同時上演——馬來西亞的封裝廠、韓國的晶圓廠、成都的伺服器組裝線。它們彼此相隔數千公里，卻被同一種力量驅動着晝夜運轉：AI。

2026年上半年，亞洲半導體廠商合計資本支出有望突破1360億美元，同比增長25%。錢投進去了，產線在轉，工人在加班——這是AI熱潮在「雲端」之下最真實的物理形態。

馬來西亞檳城：封裝廠的「三班倒」

檳城某晶片封裝測試廠的無塵車間裏，工人三班倒，設備24小時不停。產線上的HBM（高帶寬內存）封裝工序正以「分鐘」為單位推進——每一顆晶片的延遲交付，都可能影響一個AI數據中心的上線時間。

馬來西亞在全球半導體供應鏈中佔據約八分之一的份額，其中絕大多數廠商集中在檳城。這個被稱為「東方矽谷」的地方，正在邁入「東方矽谷2.0」階段——從全球供應鏈中的「代工者」，逐步升級為「設計者」。目前檳州已有45家集成電路設計企業投入運作。

需求有多猛？馬來西亞半導體工業協會透露，強勁的AI需求已經填滿了部分存儲產品的產能，新訂單已排至2028年甚至2029年。本地封測企業UWC的訂單量已從2024年的不到1.5億馬幣激增至2025年的1.8億馬幣，預計2026年中將達2.5億馬幣。該公司甚至將部分製造業務轉包給當地供應商，並拓展至鄰國。

全球巨頭也在加速湧入。2025年12月，英特爾承諾追加8.6億令吉（約2.08億美元）投資，用於擴建檳城及居林封裝測試基地，計劃將馬來西亞打造為英特爾全球封裝與測試業務的核心運營中心。2026年1月，全球低功耗AI解決方案供應商Syntiant在檳城啟用全新的製造與研發園區，面積約22萬平方英尺，產能翻倍至每年約16億個單位，創造800個高科技崗位。2月，台灣顯示驅動IC封測大廠頎邦科技在檳城舉行新廠開幕典禮，投資約2億美元。6月，新加坡Galatek Technologies在檳城設立首個製造、組裝與交付中心，計劃五年內將當地投資擴大至1億美元。中國封測企業甬矽電子也宣佈擬投資不超過21億元建設馬來西亞封測基地。

檳城的夜，被無塵車間的燈光照得徹夜通明。每一顆從這裏出廠的晶片，都將被插進某個AI伺服器的算力中樞。

韓國器興：晶圓廠的「軍備競賽」

三星電子京畿道器興園區，一座新的DRAM晶圓廠正在規劃中。隔壁，現有產線的光刻機正在以納米級的精度蝕刻電路——每一片晶圓上，都承載着數十萬顆AI晶片的「大腦」。

2026年7月15日，韓國經濟日報援引行業消息報道，三星電子計劃在器興園區新建一座DRAM工廠，規劃月產能約10萬片晶圓，投資規模達數十萬億韓元，施工最早於2026年第三季度啟動。值得注意的是，這片地塊最初規劃用於研發中心，三星調整用地規劃轉向建設大規模DRAM產線，以響應AI算力基礎設施帶動的存儲需求增長。

器興只是三星龐大版圖的一角。三星規劃在龍仁半導體集群落地六座晶圓廠，定位為下一代先進制程與HBM存儲核心製造基地。7月12日，三星宣佈將龍仁首座工廠投產時間提前至2029年，比原計劃提早1至2年。三星向平澤、龍仁兩大集群合計投入2030萬億韓元，同時在光州新建兩座晶圓廠，追加400萬億韓元投資。

三星晶圓代工的中長期訂單積壓已接近50萬億韓元。

SK海力士同樣在加碼。2026年7月，SK海力士披露重大擴產計劃，擬斥資100萬億韓元在忠清北道清州市新建產能。韓國央行在7月13日的一份書面答覆中指出：「目前半導體景氣持續擴張，主因在於AI基礎設施投資快速增加，使半導體需求持續攀升，但供給擴張速度仍落後於需求成長。」

韓國的夜晚，晶圓廠的潔淨室永遠不會熄燈。50萬億韓元的訂單積壓，正堆在三星的潔淨室里等待釋放。每一片從產線上流出的晶圓，都是AI算力競賽的籌碼。

成都：伺服器組裝線的「加速度」

成都某AI伺服器組裝車間，流水線上機械臂與工人交替作業。一台台GPU伺服器在產線上快速成型，打包後裝車，連夜發往全國各地的智算中心。

受益於算力產業爆發與AI伺服器需求快速增長，成都郫都區某企業一季度訂單量大幅攀升，生產線晝夜不停。成都全國首創「算力券」機制，已發放超2000萬元；2026年起每年發放不低於1億元算力券，最高可抵扣60%算力費用。

華夏鯤鵬2022年中標華為西部履行中心，目前已建成10條總裝總測線，生產華為伺服器、存儲、交換機等產品。華鯤振宇面向本地企業開放供應鏈，與10餘家本地企業在存儲、IC、高速線纜等領域達成合作意向。

成都的夜，伺服器組裝線的工人們正在與時間賽跑——每一台延遲交付的伺服器，都可能意味着一個AI模型的訓練周期被拉長。

【下篇預告】
《他們不寫代碼，但AI離不開他們》，我們將帶你認識AI硬件產業鏈上的關鍵工種——晶圓工程師、封裝測試員、伺服器組裝工、設備維護師等。