跟台積電搶蘋果A13訂單，三星讓利2成打價格戰能成功嗎？|數位時代 BusinessNext

跟台積電搶蘋果A13訂單，三星讓利2成打價格戰能成功嗎？

對於蘋果（Apple）來說，在關鍵零組件的部分，長期多採用以兩家以上的供應鏈廠商，但近年蘋果冒著無法分散風險與定價權的龐大代價，從A10到A12 iPhone，甚至明年的A13 處理器都可能給台積電獨家訂單，蘋果為什麼會採取這樣的策略？

三星將面臨有EUV七奈米產能，但大客戶稀少的窘境？

在先進製程技術方面，三星推了EUV的七奈米製程，台積電也已經推出取名七奈米Plus(N7+)的EUV七奈米製程，相比之下，三星僅有EUV七奈米一種版本的製程，客戶若要在三星的七奈米下單，就非要用EUV不可，但台積電七奈米製程有深紫外光刻(DUV)的七奈米與極紫外光刻（EUV）七奈米Plus兩種，客戶可以自行決定要不要往EUV技術邁進，更有彈性。

而且以台積電七奈米投片（Tape out）客戶數遠比三星還要多，從最大客戶蘋果A12處理器到華為海思麒麟980、AMD的「Rome」和「Vega 20」、高通、NVIDIA等。可以說有資源有需求的廠商多已「情定」台積電，三星未來若要和台積電在七奈米製程硬碰硬，僅能找尋新客戶，但新客戶相當難尋。原因在於由於七奈米製程相當昂貴，光開一套光罩就要花費約900萬美元到1000萬美元，IC設計廠或終端品牌廠沒有一定的量不會也不需要用到七奈米。

因此三星雖然對外界宣布推出了EUV的七奈米製程，但目前以自家手機晶片為主，三星集團以外的大客戶不多。

而台積電的後段封裝技術本來就走在三星前面，只要台積電在封裝與先進製程仍然保持現在的技術演進速度，三星的EUV七奈米不足以構成威脅。

蘋果OLED螢幕仍被三星壟斷

另一個原因則無關技術，主要是蘋果的總體戰略考量。

三星在定義上是系統廠商，和台積電的代工角色截然不同，三星與蘋果雙方法律訴訟不斷，蘋果的「去三星化」是老掉牙議題。

有別於台積電，三星集團還有記憶體與面板產能。其中三星在OLED螢幕具有寡占優勢，技術領先樂金等廠商不少。而三星目前也是蘋果iPhone OLED螢幕的獨家供應商，蘋果去年發表的iPhone X開始採用OLED，今年最新iPhone XS與iPhone XS Max也採用OLED，以iPhone 物料清單（Bill Of Material 簡稱BOM）來看，螢幕成本最高昂，在蘋果還沒有找到第二個OLED面板供應商前，對於三星面板高度依賴性不可避免。

加上除了OLED面板，三星也還提供蘋果大量的記憶體晶片。為了不讓蘋果對於三星零組件過於依賴，當蘋果對三星產能依賴增加，讓台積電吃下獨家訂單，平衡一下也很合理。

半導體進入「異質」整合，對蘋果的威脅更遠勝行動時代

而且當科技邁入AI時代，三星對於蘋果的威脅更遠勝單純的智慧型手機時代。

怎麼說？當半導體進入「異質」整合(heterogeneous integration，台灣IC設計公司鈺創創辦人暨執行長盧超群提倡），也就是DRAM、NAND、電源管理與安全等晶片、演算法與軟體整合在一起。三星有下游終端產品、邏輯IC與記憶體IC設計製造三大關鍵，異質整合條件具備，擁有AI時代「指數型」爆發成長的可能。

為了避免「養虎為患」，就算真如外界傳言，三星為搶蘋果訂單，不惜將 EUV 製程的訂單報價下調 20%，還是難以撼動台積電的A13訂單，這也是為什麼外資分析師都對台積電在一年內獨吞蘋果A13訂單深具信心。

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。