台湾芯片制造商叫什么名字

台湾有非常多芯片制造商，不知道你说的是哪个

台积电，全球最大的芯片制造商，占全球芯片产能的1/5，高端芯片领域占据全球60%以上产能。芯片代工市场份额高达54%，英特尔，AMD，英伟达，高通，联发科，博通，索尼，苹果，恩智浦......你听说过的，没听说过的芯片品牌都是台积电的客户。台积电2020年提交给台湾证券交易所的财报显示，公司为480多个客户制造超过9000种不同类型芯片。2020年营收1.34万亿新台币。

联电，全球第二大芯片制造商，芯片代工市场份额约9%。最先进制程为14nm，在28nm的HKMG工艺上仅次于台积电，在28nm节点上具有极强的竞争力，也是韩国三星的CIS芯片制造商。最近收购了日本富士通半导体，12英寸晶圆厂增加2座，并且借助日本富士通在汽车电子的技术已杀入车用芯片领域。2020年营收1768亿新台币。

力积电，曾经的力晶，目前是全球第六大芯片制造商，市场份额约2%。力积电（力晶）曾经是一家做DRAM芯片（内存）的厂商，因为DRAM价格崩盘，2012年时负债千亿，股价跌至0.29元被台湾证交所下市。经过多年转型，力积电不仅还清负债，还获得苹果公司触控芯片的订单，2020年底重新登陆兴柜交易，股价最高达88元，上涨303倍，是业界津津乐道的话题。力积电目前最先进的制程为20nm，特色是提供专业的记忆体代工服务，比如DRAM，NOR Flash，NAND Flash等，也是唯一具有铝制程技术的晶圆代工厂。其客户多为生物科技公司（生物芯片代工），AI公司等。该公司目前在新竹铜锣园区兴建2座12英寸晶圆厂，是中芯国际的劲敌。2020年营收645亿新台币。

世界先进，是台积电的子公司，也是特殊制程的领导厂商。但特殊制程多用于军事，工业领域，不如民用制程赚钱，所以该公司目前是全球第八大芯片制造商，占整个半导体制造市场份额不足1%。世界先进主要的产品是高压制程(High Voltage)、超高压制程(Ultra High Voltage)、BCD(Bipolar CMOS DMOS)制程、SOI(Silicon on Insulator)制程、混合信号制程(Mixed-Signal)、类比信号制程(Analog)、HPA(High Precision Analog)制程等等，是军工和工业领域非常重要的半导体公司，例如高铁使用的IGBT元件就是该公司制造。公司主要的晶圆厂都是8英寸晶圆厂，最近收购了美国格罗方德公司位于新加坡的一座晶圆厂，产能得到极大提升，产品也跨足了MEMS（微机电）产品。2020年营收331亿新台币。

稳懋，是全球最大的三五族化合物厂商，其核心技术是异质接面双极性电晶体(HBT)和应变式异质接面高迁移率电晶体(pHEMT)。这两项技术主要运用于2G/3G/4G/5G和WIFI通讯，卫星通讯（SATCOM and VSAT），OC-768, OC-192光线通讯，3D感测，GPS全球定位系统，AESA主动相控阵列雷达等。该公司目前是全球第十大芯片制造商，市场份额约0.7%，其客户主要是通讯，光电，军工厂商，例如AVAGO（安华高半导体，全球最大的光电芯片品牌厂），Raytheon（雷神公司，美军主要的导d，电子设备供应商）。2020年营收254亿新台币，公司目前在高雄科学园区计划兴建大型晶圆厂。

华邦电，这家公司业务很杂，主要做记忆体（DRAM和NOR Flash），其NOR Flash市场份额世界第一，DRAM份额仅0.7%，但其客户群后台非常硬，比如索尼，谷歌，爱立信（电信基地台专用DRAM），都是定制化产品，市面上基本找不到华邦电的民用DRAM。华邦电还有MCU（微控制器）业务，MCU是电机，家电，智能仪表，汽车，工业控制器等领域有广泛应用。另外华邦电也提供晶圆代工服务，华邦电拥有2座12英寸晶圆厂。近期华邦电收购了日本松下半导体（PSCS），另外在高雄科学园区兴建12英寸晶圆厂，预计2021年第二季就要开始量产，未来会成为非常重要的一家半导体新贵势力。2020年营收为607亿新台币。

其他的半导体公司还有很多，我不一一介绍了。

1、英特尔

英特尔公司成立于1968年，是半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商。英特尔公司是世界上最大的半导体芯片制造厂商，它拥有了几十年的生产历史，从英特尔推出全球第一个处理器之后，就对我们的生活作出了重大的改变，同时也引发了之后的信息技术革命。

2、高通

高通成立于1985年美国，是较大的无生产线半导体生产商、无线芯片组及软件技术供应商，是目前5G研发、商用与实现规模化的推动力量之一，致力于发明突破性基础科技，变革了世界连接、计算和沟通的方式。高通芯片事物gpu性能强，在游戏过程中很占优势。兼容性好，是移动cpu里兼容性最好的。

3、英伟达

英伟达始创于1993年美国，是全球知名的电脑显卡供应商，也是较早推出图形处理器技术。Nvidia的芯片架构能够在通用性和效率之间实现一个很好的平衡，而在这个基础上，一套易用且能充分调动芯片架构潜力的软件生态则会让Nvidia在机器学习模型社区拥有巨大的影响力。