跟台積電搶蘋果A13訂單,三星讓利2成打價格戰能成功嗎?
跟台積電搶蘋果A13訂單,三星讓利2成打價格戰能成功嗎?
2018.10.25 | 蘋果

三星開始量產EUV七奈米製程,外傳將EUV 的訂單報價下調了20%,打起「價格戰」,想在2019追回現在由台積電獨吞的iPhone處理器訂單。但外資分析師皆認為成功機率很低。為什麼?

對於蘋果來說,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處理器都給台積電獨家訂單,其原因除了外界熟知的台積電InFo(Integrated Fan-out,整合型扇型封裝)技術之外,還有其他因素。其中之一就是台積電在晶圓製程代工製程良率上還是略勝一籌。

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。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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