華為5G晶片賣蘋果?聯發科與華為海思的亞洲IC設計龍頭之爭
華為5G晶片賣蘋果?聯發科與華為海思的亞洲IC設計龍頭之爭
2019.04.17 | 蘋果

近來中國華為公司聲勢大漲,不僅手機銷量超越蘋果直逼三星,由美國帶頭抵制華為的「五眼聯盟」,如今也有部分國家表態不支持。此外,華為旗下的海思半導體,近來更頻頻下大單給台積電,成為量產七奈米先進製程的前三大客戶,直接挑戰亞洲最大IC設計公司聯發科。

中美貿易戰攔不住,華為海思聲勢水漲船高

華為的傑出表現,任正非的愈挫愈勇,在美中貿易戰中,為中國科技業撐起一片天。日前,任正非接受外媒專訪時,甚至還說,「華為不排斥出售5G晶片給蘋果製造iPhone。」這個消息又引起市場很大的騷動。

華為海思的聲勢愈來愈高,預估今年就有機會超越聯發科,成為亞洲IC設計一哥。從營收數字看,華為海思去年營收503億人民幣,聯發科去年營收為新台幣2,380億元,換算為人民幣約520億元,還小幅領先海思。不過,去年海思的營收成長率為30%,但聯發科去年營收還比前年少了2億元(2017年營收2,382億元)。

以海思近幾年的快速成長,對比聯發科的原地踏步,若今年兩家公司繼續維持目前的成長率,海思營收要跨過聯發科,應該是意料之中,聯發科讓出坐了十多年的亞洲IC設計龍頭寶座,只是時間早晚而已。

不僅如此,若海思能夠把5G晶片賣進蘋果,海思恐怕不只是亞洲一哥,甚至有可能挑戰全球前三強。但是,華為海思要將5G晶片賣給蘋果,有機會嗎?

華為願意出售5G晶片,但蘋果會買嗎?

事實上,華為海思願意提供5G晶片給蘋果,這是最初從中國媒體圈發出的消息,當時不斷被轉貼散布。後來大陸媒體詢問了華為消費者業務CEO余承東,結果他不迴避地承認,「在5G基帶芯片(晶片)銷售給蘋果上,華為是保持開放的。」如今,任正非直接訴諸外媒,全世界都知道了,就更值得進一步討論。

華為宣佈賣5G晶片給蘋果,理由的確很充分,因為當時蘋果與高通訴訟仍在進行,英特爾5G晶片也還不穩定,蘋果5G晶片到底要下單給誰,讓蘋果執行長庫克很煩惱。而華為海思這一邊,目前5G晶片勢如破竹,擺出要超越高通的企圖。所以,「如果蘋果真的那麼需要,那我們海思可以賣給你。」

沒錯,就是這種口氣,在美中貿易戰正熱的當下,這很像一路挨打的中國民眾與華為高管,會破口而出的話。寫到這裡,我先來講一個故事。

去年五月,大陸一家技術實力很強的半導體蝕刻設備公司中微,其創辦人尹志堯特別發表聲明,表示媒體對中微太過吹捧,還大罵這些不實報導會誤國誤民。他說,「希望有個有效的渠道管理和控制媒體的宣傳,不要老把產業的發展提高到政治高度,更不要讓一些新聞人和媒體搞吸引眼球的不實報導。」

尹志堯早年服務於美商應材,後來回國創業打出不錯成績,還引起應材指控其涉嫌竊取商業機密。去年美中貿易戰開打,大陸媒體開始抓緊中微這家展露頭角的企業,寫了許多誇張的宣傳。例如,「此人突然回國,美國慌了,日本傻了,世界都驚呆了!」、「中國中微正式宣布掌握5奈米(nm)技術!讓對手措手不及,難以置信!」,或「當國外還在10奈米、7奈米技術掙扎時,中微已開發出5奈米技術!這個彎道超車漂亮!」

對於這些言過其實的描述,尹志堯大力駁斥。「中微不是製造芯片的,是為芯片廠提供設備的。撰稿人沒有採訪過我們,也不了解芯片器件和芯片設備的關係,聳人聽聞地講這些話。」、「我們發表聲明澄清事實,並兩次要求把文章從網站撤下,但過一些時候,又改頭換面登出來,實在讓我們頭痛。」、「如此墮落的文風誤國誤民,給真正埋頭苦幹的科學家和工程師添堵添亂添麻煩。這些小文人到底居心何在?你們義和團式的博眼球行為,只能阻礙甚至害死發展中的中國高科技,這麼點道理都不能懂嗎?」

先強調一下,中微與海思都是目前技術實力很強的中國半導體公司,前者的半導體設備已賣進世界一流大廠,至於海思手機晶片技術品質直逼高通,但目前都用在華為自家手機裡,沒有外賣。

講中微這段故事,並不是拿華為海思的新聞宣傳來對比中微,舉這個例子是想強調, 此刻有政治企圖的新聞很多,讀者要仔細分辨,連中微董事長尹志堯都被逼著跳出來澄清,就知道加工太多的「假新聞」有多嚴重

回到海思要賣5G晶片給蘋果的消息。這則新聞,透露華為海思有賣晶片的意願,這確實是一個有價值的訊息,因為過去海思晶片只供自家使用,如今有意願賣出來,表示華為有意將海思做大,這對產業競爭來說是很重大的訊息,尤其對高通、聯發科或英特爾這種專業供應商來說,將是很大的競爭壓力。

兩大理由令蘋果不願購買華為5G晶片

可是,這個訊息的另一個重點,則是華為有意賣,而且只限定要賣給蘋果,但是,蘋果會想買嗎?我先講我的判斷,不管華為海思晶片做得多好,但手機基頻晶片影響太大,我覺得 蘋果目前不可能買 ,有以下兩個理由。

首先,就像蘋果如今已不在三星晶圓代工廠生產手機晶片,當然也不想向華為採購5G晶片,因為三星與華為在手機銷售上都是與蘋果直接競爭的對手,蘋果當然不可能輕易用訂單去援助敵營,更何況海思還是中國華為旗下企業,當美國積極想掌控 5G與關鍵半導體技術的貿易戰當下,庫克當然有一百個理由,不讓自己變成炮灰。

其次,基頻晶片在手機內的角色太重要,在整個通訊體系扮演關鍵角色,蘋果的選擇會很慎重。

這裡我先說明手機與晶片之間的關係。其實,手機品牌大廠要用自己設計的晶片,原因是軟硬體若都自己設計,一定可以將軟硬整合做得更好,讓手機效能大幅提升,這是為何三星、華為都要使用自己基頻晶片的原因,除了自己掌控技術外,更重要是讓手機功能可以大幅超越對手。

因此, 蘋果若能自己掌握關鍵零組件,絕對不會假手他人 ,例如,蘋果雖然沒有自己的基頻晶片,但在手機AP(應用處理器)晶片部分,蘋果就自己做。而且蘋果自己做的AP,由於可以將軟體、硬體功能都撐到最大化,因此蘋果二核的晶片,功能可以做到其他家四核或八核晶片一樣,原因就是蘋果手機軟硬體全都自己掌控,iPhone手機效能才能達到極至。

談到這裡,也應該進一步說明,基頻(baseband)晶片到底是在做什麼。前面提到的AP,是用來手機內的運算,至於baseband則是用來對外傳輸溝通。也就是說,基頻晶片扮演的角色,是讓手機與基地台之間做傳輸溝通,一般也稱為數據機(modem)晶片,所謂的modem,就是modulator + demodulator(調變 + 解調變)的縮寫,也就是手機與基地台間的資訊傳輸,要從數位轉換成類比傳送,之後接收端再將類比轉成數位,這是手機通訊中最重要的工作。

因此,簡單來說,手機與基地台之間的溝通效能,就是基頻晶片最大的功能。更進一步來看,華為過去擁有許多基地台的技術專利,如今又擁有基頻晶片及手機品牌,可以將軟硬體整合到最佳化,局端基地台與終端手機兩者技術的充分整合,讓華為的5G晶片功夫愈練愈強大,這也是華為海思的半導體實力,可以快速成長的關鍵。

在中國,由於很多電信商的基地台都採用華為設備,因此,中國的用戶都清楚,用華為的手機搶微信紅包,可以比別家手機快0.5秒,原因就是華為手機與自家基地台配合度最佳,讓中國網友因此超愛華為手機。當然,若到了歐美,華為的基地台設備沒有如此普及時,華為手機也就不會擁有相對快速的優勢了。

談到這裡,蘋果不會採用華為5G晶片的理由,讀者應該就很清楚了。手機核心晶片扮演如此重要角色, 蘋果只要一採用海思晶片,未來蘋果的所有布局,甚至美國的5G戰略都要跟著破功 ,除非全世界真的淪落到「只剩一座荒島,島上只有一個女人」,蘋果是打死也不會想要和華為海思結婚的。

聯發科與華為一仗,關鍵在蘋果訂單

此外,最近兩天,美國的5G戰略又出現重大改變,包括美國總統川普跳出來說,要積極加碼美國的5G建設,而且不容許任何國家在5G通訊產業超越美國;蘋果與高通的官司已傳出和解跡象,另外英特爾也宣布退出5G手機基頻晶片市場,顯示,美國要走向5G通訊的大國,內部企業一定要先大團結,才能與中國一較高下。

不過,再回到海思與聯發科的亞洲一哥之戰。面對海思的快速成長,聯發科是否就只能處於挨打狀態,等著被超越呢?依筆者看,也不盡然。關鍵就在於, 聯發科能否搶下蘋果的5G訂單

其實,蘋果與聯發科間的戀愛很早就開始了,雙方已經來來回回談了好一陣子,但是好消息始終沒有傳出來。到底是什麼原因,讓有情人沒有終成眷屬?

原因應該不難猜。大家都知道蘋果很「龜毛」,而且聯發科過去以供應中國客戶為主,在中低階市場做得很有效率、便宜又大碗,但蘋果凡事要求規範、程序、品質,這對聯發科來說,從做事習慣、服務模式,甚至到應用軟體工具等,都有很多地方需要磨合,聯發科要花很大的力氣,才能把以前的包袱丟掉,取得蘋果青睞。

不過,不管聯發科如何應對蘋果的「折磨」,此刻對創立二十多年的聯發科來說,卻是一個絕佳的攻擊時機。

因為,即使蘋果與高通決定和解,而英特爾又選擇退出5G晶片,加上蘋果自己做晶片也來不及,看來看去,聯發科都是除了高通之外,蘋果5G晶片唯一的替代方案。

換句話說,好球已經都投到眼前了,就看聯發科能不能一棒打出去。依筆者預估,聯發科打進蘋果的機會之窗,應該就是接下來的半年到一年之內,若聯發科無法在這個空窗期取得蘋果認證,最好的時機一過,之後就算用三倍力氣,都不一定爭取得到。

對聯發科來說,蘋果訂單是「轉大人」的背水一戰,成功了,就飛黃騰達,擺脫海思的糾纏;但若不成功,大概就準備要平庸地過一生了。過去,聯發科的客戶從中國山寨手機到如今居世界十強的中國品牌,成為最早站穩的亞洲一哥,但這樣的地位也維持近十年,如今又走到另一個關口,要與世界級高手一決生死,這場登頂之戰,關乎聯發科能否一舉擺脫亞洲對手,跨入世界一流強權之林。

聯發科最好的對照組,就是取得蘋果訂單的台積電。其實,台積電真正大好的行情,就是在2014年起,從三星手中逐步搶下蘋果的晶片代工訂單,並且以三年的時間,從「3:7 , 5:5 , 10:0」的比例,把蘋果原本在三星的訂單,全部搶到台積電。台積電原來就是半導體巨人,但經過蘋果一役,台積電龍頭寶座更加穩固,讓對手很難望其項背。

未來一年,蘋果5G手機晶片訂單除了落入高通之手外,是否還會選擇聯發科,將是全球半導體業最大的一件事,因為這牽動的不只是千億元的商機,更是幾家半導體廠重新洗牌的開始。

至於,若蘋果訂單最後真的下給聯發科,這肯定也是台灣資訊及半導體業的大事,台灣將出現另一家可以走向國際舞台的卓越企業。所以無論如何,都請MK(蔡明介)與Rick(蔡力行),一定要抓住這個時機,趕緊加加油!

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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