产量支持，但要提高芯片产能，目前却只见扩厂，却忽略最大阻碍来自专业人力的短缺。

　　台积电7月营收同比增近45%至79亿美元，大部分是受AI芯片需求维持强劲推动。但尽管如此，投资人越来越谨慎看待台积电这类企业面临的风险，尤其是芯片工厂的工程师和技师短缺危机。

　　美国是过去这段期间最积极扩大芯片产能的国家之一，5年内规划投资规模估计达到2500亿余美元。但到了现在却发现，单靠现金解决芯片制造产能有其限度。

　　因为问题在于，打造一座芯片厂不像手机组装厂可以很快招募到工人那样简单。芯片厂需要有科学和工程等硕博士学历的高技能人才来运作，甚至建厂也需要专门技工。

　　根据麦肯锡分析，美国芯片行业的大笔投资和随之而来的建设，意味除了在相关建筑部分会出现新职缺，还需要雇用16万多名工程和技术支持人员。

　　然而，目前每年只有约1500名工程师投入美国芯片产业，技师甚至更缺，每年仅约1000名新员加入，远不足以供应预估未来5年将达到的7万5000名人力需求。

　　麦肯锡指出，美国芯片制造业人力已自2000年时的高峰锐减43%，按照目前下滑速度，预计到了2029年，美国芯片业短少的工程师和技师恐将高达14万6000名。

　　至于韩国，芯片业自2022年起就已面临人力不足；且据业界估计，到了2031年短缺将达到5万6000人。

　　尽管台积电正在美国亚利桑那州设厂，但人力缺口已导致投产日期延后。据报建厂所需的2200名工人，约半数还得靠台积电从中国台湾招募过来。且文化差异使得聘雇当地人力难度更高。

　　由于1座芯片厂要花费近300亿美元建造，因此若要符合成本，工厂有必要1天24小时、1周7天不停运作。台积电创办人张忠谋便曾指出，若有1台机器凌晨1点故障，在美国要等到隔天上午才有人修，但在中国台湾凌晨2点就会修好。这反映出若要在其他国家复制中国台湾的工作文化，可能会有难度。

　　那么可否仰赖AI来制造芯片？目前AI的确能帮助芯片设计、测试及加速研发，但跨到实体制造又是完全另个问题，因为需要有经验的工程师来操作机械，短期内很可能无法靠AI来解决。

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