馬斯克的 TerraFab 構想：當 TSMC 也不夠用的時候

本文整理自 Dwarkesh Podcast 2026 年 2 月播出的單集，為系列三篇文章的第二篇。第一篇談太空 AI 資料中心的能源經濟學，第三篇談純 AI 企業、數位員工與人形機器人。

AI 產業的瓶頸正在快速移動。半年前大家還在討論電力不夠，現在伊隆．馬斯克（Elon Musk）已經看到下一道牆：晶片。而且不只是邏輯晶片，他認為記憶體可能才是最終的卡關處。

這場 Dwarkesh Podcast 對談將近三小時。馬斯克和 Stripe 共同創辦人約翰．科里森（John Collison）花了大量時間聊半導體供應鏈的現實。馬斯克的結論很簡單：台積電（TSMC）和三星（Samsung）全速運轉，產能仍然不夠。他需要自己蓋晶片廠，而且是一種前所未有的規模。

瓶頸的遷移：從電力到晶片到記憶體

馬斯克對 AI 產業瓶頸的描述有一個清晰的時間軸。現在，限制因素是電力，大規模集中式算力根本找不到足夠的電。他預測到今年底，情況會開始反轉。晶片產出速度將超過你能點亮它們的速度。晶片會開始堆積在倉庫裡，等待有人把電拉過來。

太空太陽能一旦解決電力問題，瓶頸就會完全轉移到晶片產能。馬斯克預測這件事 30 到 36 個月內會發生。屆時你手上有幾乎無限的便宜電力，但造晶片的速度跟不上。

然後是第三層瓶頸，也是馬斯克說他「最擔心的」：記憶體。邏輯晶片負責運算，擴產路徑雖然困難但還算清楚。記憶體負責儲存，路徑卻更不明朗。DDR 記憶體價格已經開始飆漲。馬斯克引用了一個網路迷因來說明。想像你被困在荒島上，在沙灘寫「救命」沒人來。但只要寫「DDR 記憶體」，船隻就會蜂擁而至。

這個瓶頸遷移的邏輯值得仔細理解。它意味著 AI 產業每解決一個供應限制，就會立刻撞上下一個。電力、晶片、記憶體，像接力賽一樣，每一棒都比前一棒更難交接。

台積電和三星全速前進，但還是不夠快

Tesla 目前正在全力推進 AI5 晶片的量產，預計明年第二季達到規模量產，AI6 希望在一年內跟上。目前他們已經鎖定了所有能拿到的晶片代工產能。台積電台灣、三星韓國、台積電亞利桑那、三星德州，全都簽了。但即便如此，產能仍然不夠。

Dwarkesh Patel 問了一個很直接的問題。為什麼不像黃仁勳（Jensen Huang）那樣，預付大筆現金讓台積電替你多蓋幾座廠？馬斯克的回答也很直接：「我已經跟他們說了。」

問題是台積電已經在以最快速度蓋廠了。三星也是。馬斯克形容兩家公司都是「全油門、撞牆式」地在擴產。但從動工建廠到量產高良率晶片，整個週期大概需要五年。五年。這就是半導體產業的物理現實，沒有捷徑。

這裡有一個時間差的問題。馬斯克估計三到四年後，SpaceX 每年要運送一百萬噸載荷到軌道。配上每噸 100 千瓦的算力，就需要每年至少 100 GW 的太陽能，以及等量的晶片。太陽能板可以快速擴產，但晶片呢？既有的代工廠根本無法在這個時間框架內達到所需的產量。

TerraFab：用傳統設備做非傳統的事

這就是 TerraFab 構想的由來。馬斯克之前已經公開提過這個概念，「Terra」取自度量衡的兆（tera），暗示這座晶片廠的目標產能是現有晶圓廠的好幾個數量級以上。

Dwarkesh Patel 試圖釐清具體計畫：你是打算蓋無塵室然後找現有晶圓廠合作製程技術嗎？馬斯克否定了這個路徑。你沒辦法跟現有的晶圓廠「合作」，因為它們的產能不夠。不是不願意，是物理上做不到。

那怎麼辦？馬斯克的思路是這樣的：全世界的晶圓廠基本上都用五家公司的設備。ASML、應用材料（Applied Materials）、科林研發（Lam Research）、東京威力科創（TEL）、科磊（KLA）。第一步是買這些公司的現有設備，用非常規的方式來操作，先達到量產規模。第二步是開始改造設備，提升產出速率。

科里森用了一個類比：很像 The Boring Company 的做法。先買一台現有的隧道鑽掘機，搞清楚怎麼挖隧道。然後從頭設計一台快好幾個數量級的機器。馬斯克同意這個類比。

這裡面最有意思的是馬斯克對於「需不需要博士」這件事的態度。Dwarkesh Patel 提到台灣有上萬名博士。他們精確知道電漿腔室裡該通什麼氣體、設備參數該怎麼調。馬斯克不同意這個框架。他說大部分工程人員不是博士。你不需要博士，你需要的是「有能力的人員」（competent personnel）。他的原話是：「我還不知道怎麼蓋晶片廠。但我會搞清楚的。」

不是台積電，是 ASML

對話中最具地緣政治意義的一段，是關於中國為什麼沒能複製台積電。科里森提出了一個有趣的評估框架。看中國沒有成功做到的事情，就能判斷這件事有多難。中國在先進晶片和高階渦輪引擎上仍然落後，這是不是意味著這些東西真的很難做？

馬斯克的回答斬釘截鐵：「他們沒有複製的不是台積電，是 ASML。那才是限制因素。」他直接說，如果不是因為制裁，中國早就在大量生產 2 到 3 奈米的晶片了。卡住中國的是荷蘭 ASML 的極紫外光（EUV）光刻機拿不到。

這個判斷對臺灣讀者來說意味深長。「護國神山」的論述通常強調的是台積電不可取代的製程技術和工程文化。但馬斯克的視角不同，他認為真正的護城河在 ASML 手上。如果 ASML 的技術被突破或被繞過，那整個格局就會改變。他甚至說中國可能在三到四年內開始生產「相當有競爭力」的晶片。

有人問他會不會考慮自己製造 ASML 等級的光刻設備，馬斯克的回答是：「我不知道。我還不知道。」但他認為這是「正確的答案」。誠實面對自己的無知，比假裝知道更好。

馬斯克的「限制因素」思維

整場對話中反覆出現一個模式：馬斯克不斷把問題往下鑽，直到找到「限制因素」（limiting factor）。

發電廠不夠？限制因素不是發電廠本身，而是渦輪機的葉片和導片鑄造。全世界只有三家公司能做，排到 2030 年。太陽能不夠？卡在美國的進口關稅和土地許可。晶片不夠？限制因素不是台積電的意願，而是建廠到量產的五年週期。

科里森問他為什麼不用舉債來融資這些資本密集型項目，像房地產業那樣。馬斯克的回答揭示了他的核心決策框架：「速度很重要。我一直在做的事就是反覆攻克限制因素。不管限制因素是什麼，我就去解決那個東西。如果資本是限制因素，我就解決資本問題。如果資本不是限制因素，我就解決別的。」

這種思維方式解釋了他為什麼同時做這麼多事。太空資料中心、自建太陽能工廠、渦輪機葉片、晶片廠，全都是在打通瓶頸。他追求的不是垂直整合的美學，是消除速度上的每一個瓶頸。每當一個瓶頸被解決，他就立刻轉向下一個。這是方法論，不是策略。

集中式 vs 邊緣：兩條平行的路

馬斯克在對話中做了一個重要的區分：集中式運算和邊緣運算面對的瓶頸完全不同。

集中式運算（大型資料中心）受限於電力供應。你沒辦法在一個地方集中數十萬張 GPU 而不面臨電力瓶頸。邊緣運算不同。AI 晶片裝在車或機器人裡，走分散式供電，不受這個限制。

他舉了一個數字。美國峰值發電能力超過 1,000 GW，但因為日夜週期，平均使用量只有 500 GW。如果邊緣設備可以在夜間充電，就能利用這 500 GW 的閒置產能。所以 Tesla 的車和 Optimus 機器人不受電力瓶頸影響。用電分散在全國各地，不是集中在一棟建築裡。

Tesla 的 AI5 晶片將用在 Optimus 機器人上，作為邊緣運算的核心。這條路線不需要等太空太陽能成熟，也不需要等 TerraFab 蓋好。它可以在現有基礎設施上立即擴展。

我的觀察：臺灣半導體產業該怎麼看這件事

馬斯克在這場對話中對半導體產業的判斷，對臺灣讀者來說有兩層意義。

第一，他認為台積電是好公司、動作夠快，但產能天花板就在那裡。從蓋廠到量產要五年，這是物理限制。他的結論是：台積電沒問題，但光靠台積電不夠。這對台積電來說是好消息也是壞消息。好消息是短期內地位穩固，壞消息是長期來看，最大的客戶之一正在計畫繞過你。

第二，他把護城河從台積電移到了 ASML。如果這個判斷是對的，那臺灣半導體產業的戰略優勢需要重新評估。台積電的製程技術、良率管理、工程文化當然重要。但如果真正卡住中國的是荷蘭的光刻機，不是臺灣的工程師，故事就不太一樣了。

這場對話還有一個更大的主題：馬斯克為什麼認為純 AI 和機器人的公司將碾壓有人類的公司？他打算怎麼建造一支人形機器人大軍？這些內容在系列的第三篇中展開。