中美貿易大戰讓PC、伺服器全中槍,狂備3個月庫存也難撐過2019年春
中美貿易大戰讓PC、伺服器全中槍,狂備3個月庫存也難撐過2019年春
2018.09.20 | 策略

中美貿易戰火持續開打,新公布的2000億美元中國輸美產品,2019年起提高關稅至25%,電腦零組件業者全中槍,包括主機板、顯示卡、光碟機、電源供應器及路由器等等,伺服器與桌上電腦業者衝擊更大,業者已經拉高北美庫存3個月備戰,無虞到年底,但2019年就得見真章。

美國政府宣布再加碼對中國輸美2000億美元商品加徵10%關稅,2019年1月1日起更要提高至25%關稅,其中囊括台灣居龍頭地位的主機板、光碟機及顯示卡等產品線,也因此,業者早已默默提高運貨量到北美倉庫,庫存水位已趁機增加高達2~3個月。

伺服器大廠英業達8月營收衝上498.7億元,創合併營收歷史新高,緯穎8月營收169.9億元,也是歷史次高,桌機代工大廠精英8月營收也是34個月來新高,達32.18億元。

PC業者建立庫存備戰

根據品牌業者表示,目前北美桌上電腦系統,若連顯示器一起綑綁銷售,暫時不必加稅,但若獨立桌上電腦主機銷售,那麼也必須納入9月24日起的10%加稅名單中。

然而以DIY為主的主機板則確定會被課徵10%稅率,品牌商華擎總經理許隆倫表示,目前仍還在釐清品牌桌機加稅細節,倘若品牌桌上電腦不加稅,但DIY業者(主機板與顯示卡)加稅,恐怕會重重打擊北美DIY市場空間。

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華擎總經理許隆倫表示華擎是唯一100%不在中國生產主機板的業者,最近客戶紛紛上門。
圖/ 王郁倫攝影

許隆倫表示,目前所知主機板品牌同業都提前運很多貨過去美國,所以預估關稅影響在第4季並不大,但「運再多不可能運一年份」,當庫存陸續清完後,2019年關稅問題就要見真章。

華擎科技是目前4大主機板中,唯一主機板製造基地在越南,而不在中國的,也成為此次美國調高電腦零組件關稅受惠者,「美國稅務對我們完全沒傷」許隆倫說。

許隆倫笑說,美國一宣布關稅提高,立刻就有客戶上門詢問越南生產可能性,「來找的人增加」,但因為不確定性太高,越南協力廠也不可能因為美國川普就大幅擴充因應。

一方面建立北美庫存,一方面業者也評估要求中國代工廠轉移生產基地,評估代工廠非中國區產能是否足夠,若來不及轉生產據點,即使第4季關稅增10%,品牌業者也會繼續運貨輸美備戰。

2019年關稅效應見真章

北美市場除關稅大增,對電腦業者而言,近期熱議的英特爾處理器缺貨反而影響有限,主要是因為北美消費者偏好高階機種,高階規格占英特爾處理器銷售比例高達35~40%,反而是中南美對低價機種需求較高,也因此,英特爾缺貨主要集中中低階,對北美市場需求打擊有限。

而若主機板品牌因北美關稅上升而漲價,華擎甚至可以配合同業同步調高售價,並趁機擴張市占率。「至少沒有殺價的必要」許隆倫表示,處理器缺貨的好處就在此。

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Intel 處理器缺貨,但業者另一個憂慮的,是北美對桌上電腦零件展開加稅懲罰。
圖/ Intel

英特爾將在10月8日發表Z390主機板,並在10月20日開始推出Coffee Lake-S高階8核心處理器系列,要搶吃年底前最關鍵的一波聖誕節買氣,在新品推出下,華擎樂觀預估第4季一定會比第3季好。

然而讓主機板跟顯示卡業者憂心的,恐怕是零組件進口被加徵關稅,那麼到美國市場銷售時,「DIY打不過系統商,因為25%稅就會貴很多。」許隆倫也擔心,儘管華擎本身不受25%關稅影響,但電源供應器及顯示卡因關稅而價格上漲,勢必也會影響美國消費者自組電腦意願。

伺服器需求4成來自北美

不僅電腦零組件多數在中國製造,將遭衝擊,伺服器也同樣名列關稅調整名單。「大家都在找路,找其他地方生產」許隆倫說,TrendForce記憶體儲存研究(DRAMeXchange)調查也顯示,由於北美市場的伺服器需求約占全球四成水準,考量中國生產的不確定因素,代工廠也已開始評估轉移生產重心,將產線遷至東南亞、台灣等地。

但業者強調評估歸評估,要不要遷廠,1.客戶意願,2.成本價格反映,3.供應鏈成熟度,4.土地水電穩定,都是考慮條件,日前仁寶總經理陳瑞聰才說,回台組裝筆電成本要直接多3%。

DRAMeXchange資深分析師劉家豪指出,美國關稅制裁對伺服器代工廠的影響最大,廣達、緯創、英業達與神達都將面臨關鍵零組件成本墊高的壓力。目前大多數代工廠的組裝與測試產線(L10)設立在美墨邊境的免稅區,所以受到貿易戰的衝擊較小,主要影響將會是主機板製造業務(L6產線)與中國本地製造封裝的伺服器記憶體模組。

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廣達台灣有6000多位研發工程師,林口也有產線,但規模目前不大。
圖/ 王郁倫

對此廣達維持先前說法,除北美有組裝線,也重申會配合客戶需求調整海外產能,目前廣達在歐美及東南亞、台灣都有據點,最終在哪裡生產都由客戶主導,東南亞據點也不會是從零開始。

緯創則表示目前伺服器主機板在中山廠生產,但組裝在許多海外據點,包括墨西哥,台灣新竹也有三座工廠,包括兩座醫療GMP認證工廠,及一座ICT產品生產據點。而在菲律賓也有客戶服務中心,對於是否可能在菲律賓或台灣擴產線?緯創表示不是不可能,但菲律賓會從當地供應鏈成熟度及產能規模是否可取代中國這兩方面評估。

英業達出貨北美的伺服器整機產品,除了會維持在墨西哥與捷克廠組,台灣桃園也有一點主機板生產線,但不會全部移回台灣,對於傳出準系統(L6)以上產品線回台生產,英業達表示目前還沒有計畫。

華擎伺服器業務由子公司永擎負責,今年下半因為已經跟二三線資料中心業者合作,客戶有因應策略轉至其他地區組裝,目前北美業務不受關稅影響,許隆倫也表示,受惠下半年新品出貨,營運有機會比上半年成長一倍,第3季單季打平,第4季期望開始獲利,2019年可望有3~5成業績成長。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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