聯發科10核心處理器Q3出貨，全方位布局中高階手機市場|數位時代 BusinessNext

新興市場中階手機需求疲軟，中高階機種接棒成長

IDC近日發布的市場報告中指出，中國智慧型手機2015年第一季出貨量比去年同期下滑2.5%，是連續六年來首次出現負成長，引起市場關注。

對此，聯發科資深副總經理朱尚祖表示，中國經過連續2年的高速成長期後，近來出現需求疲軟的狀況，這已在聯發科的預料之內；此外，新興市場如東歐、印尼、南美洲、東南亞等地區，受外部經濟因素影響，幣值兌換美元都貶值不少，導致近來新興市場整體的購買力下降，影響中低階智慧型手機出貨表現。

但是，聯發科卻也看到了不同的成長動能。「新興市場的智慧型手機平均銷售價格（ASP）都在不斷提升，這將是新的市場機會，」朱尚祖解釋，中低階智慧型手機過去2年在新興市場快速普及，未來將出現新一波的換機潮，且用戶會同步「換機升級」，購買更高規格的產品。

這樣的需求也驅動著智慧型手機品牌廠的產品開發策略，「舉例來說，中國的一線品牌廠的旗艦機種，過去可能是1,500、1,900人民幣，未來旗艦機種的定價可能會拉高到2,500、2,900人民幣。」朱尚祖說，這代表著中高階智慧型手機仍有成長動力，聯發科必須往更高規格的產品線持續布局。

（圖說：聯發科10核心處理器Helio X20採三叢集運算架構，能將運算任務分成三個等級，進一步降低系統功耗。圖片來源：蘇宇庭攝影。）

顛覆「大小核」配置方式，獨家三叢集架構傲視群雄

值得注意的是，此次聯發科發布的10核心處理器——Helio X20，其配備的三叢集（Tri-Cluster）中央處理器（CPU）運算架構，是目前市場上的獨家規格，相較於其他競爭方案的雙叢集（Dual-Cluster）架構，可降低智慧型手機約30%的功耗。

常見的雙叢集架構，就如「大小核架構（big.LITTLE）」一般，僅能將手機內的運算任務分為「輕量級」及「重量級」，依此決定要使用「大核」或是「小核」心來運算；而Helio X20的10核心則將運算任務擴大分成三個等級——2顆核心負責運算「重量級」任務，另外各4顆核心負責運算「中量級」及「輕量級」任務，以進一步降低系統功耗。

聯發科無線通訊事業部行銷處處長謝燿晃形容，「這就像是車子從2檔變速箱，升級成3檔變速箱一樣，『多段變速』是一個重要的里程碑」。

聯發科此次發佈的10核心處理器，鎖定的是旗艦級智慧型手機市場，足見聯發科在高階智慧型手機市場極力做出市場區隔。

朱尚祖透露，10核心處理器可望為聯發科帶來更多國際品牌客戶，至於10核心架構是否可望向下延伸到中階產品線？朱尚祖則語帶保留表示，由於10核心架構的技術、成本都較高，聯發科仍在評估對於成本價格較為敏感的中階機種是否有此需求。

此外，Helio X20目前係採用20奈米製程，而朱尚祖也指出，2016年聯發科的晶片會前進到台積電16奈米製程，在16奈米處理器大戰中將不會缺席。

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從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。