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。

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。