【財訊快報／陳孟朔】外電報導，加拿大研究機構TechInsights拆解華為旗艦級AI加速器昇騰910C後指出，晶片內部可見台積電( 2330 )製造的晶粒，以及三星電子(005930.KS)、SK海力士(006600.KS)提供的舊一代高頻寬記憶體(HBM2E)，顯示在推進本土化的同時，華為高階AI供應鏈仍與海外關鍵元件有一定連動。

該機構表示，在多顆910C樣本中，均可辨識出屬於台積電工藝的晶粒標記；記憶體配置方面，採用的是HBM2E而非更新一代的HBM3/3E，意味在頻寬、功耗與疊層密度上採取相對穩健的設計權衡，以換取供貨可得性與成熟度。

市場解讀，若晶粒確為早期批次或既有庫存，搭配HBM2E的組合，一方面有助提升量產把握與良率，另一方面也反映在出口管制與產能配置約束下，系統設計需優先確保可製造性與交付確定性。

台積電強調，相關晶粒並非近期生產或更先進技術節點，且長期遵循出口管制規範；自2020年9月中旬起未對華為供貨的政策未變。此表態意在釐清業界對「直接供應」與「歷史庫存／間接流轉」之間的界線。

從系統效能觀點，HBM2E在單堆疊頻寬與時脈上不及HBM3系列，但在成本、可得性與供應鏈風險控制上具有優勢；若透過更積極的互連優化與軟體棧調校，仍可滿足大模型推理的吞吐與延遲需求，形成「成熟料件＋架構優化」的折衷方案。

對本土AI產業而言，910C的物料構成凸顯「局部替代、分層解耦」的路徑：先以成熟節點與可得性高的記憶體方案支撐量產，再逐步提高先進封裝、記憶體與互連的在地化比重，以降低單點受限風險。

對海外供應鏈來說，舊世代元件的需求韌性與存貨去化節奏，可能因AI算力擴張而延長生命週期；但在政策與合規變數下，跨境物流與間接流轉的可追溯性將更受關注，廠商需強化合規稽核與客戶盡職調查。

分析師整體評估，昇騰910C的拆解結果為產業提供一個「可製造優先」的現實樣本：在技術演進與合規邊界之間，如何以架構、軟體與封裝協同，彌補料件世代差距，將決定產品在雲端AI市場的性價比與落地速度。