蘋果iPhone代工廠獲利翻一倍，和碩Q3財報透露的2個現象|數位時代 BusinessNext

和碩專注單一機種，利用率求穩不求噴

首先是和碩通訊業務今年專注代工單一機種，傳言是入門款iPhone 11。

由於今年蘋果將新機基本款iPhone 11的起賣價降到699美元，比去年同樣定位的iPhone XR還下降了50美元（約新台幣1,500元），讓市場接受度提升，代工廠機種單純化，也有助於提高經濟規模，人力產線調度。

其次，則是關鍵字：產能利用率。

執行長廖賜政在法說會指出，「毛利率提升，關鍵是產品調配讓產能利用率提高。 寧願營收不要高，要平穩 。」這句話背後大有學問，過去營收能衝多高，是法人關心重點，但如今也顯示蘋果供應鏈策略已經有所調整。

據了解，和碩過去中國旺季招工動輒塞入10萬人，但淡季時工廠人力僅3~4萬，落差如此多倍，一旦錯估旺季人力需求，提早一兩個月備足人力，但旺季沒來，怕的就是人力閒置又不能馬上遣散，而2018年iPhone X賣得不好，讓去年旺季僅短短在第四季發生瞬間，讓供應鏈一片哀嚎。

「我們希望每季波動不要太大，讓產能利用率平穩，且是高的利用率。」廖賜政說。

市場傳言，蘋果2020年上半將推出低價版iPhone SE 2，下半年再推5G版本，新品發佈分散，不再重押9月，其次業務人員開始懂得下單策略微調，過去預測市場需求準度不夠，現在不僅掌握提升，且分散數月先製造備貨，不再集中幾個月大拉貨，都讓供應鏈痛點抒解，不至於訂單冷熱差異太大，容易生病感冒。

「很感謝客戶支持！」廖賜政雖避談單一客戶，但他直言生產最怕訂單量高低起伏，這對生產不利，因此透過業務與客戶溝通達成共識，讓今年產能平均利用率提高。

廖賜政：2020年新品連連，代工廠機會很大

而2020年，和碩也預告新品連連，會是很大的機會年。廖賜政說，2020年客戶產品變化會非常大，5G讓智慧家庭、遊戲機、手機都有很大變化，由於客戶都將推新機，裝置非常多元，看好2020年消費電子業務持續成長。反而是資訊類產品，因為市場成熟，預估將與今年持平或小幅下滑。（延伸閱讀：幫人拿顆草莓、倒杯熱咖啡，和碩發表台灣第一隻仿真手AI機器人Aria）

時間走到年末，廖賜政坦言明年產業變化仍在收集情報，所以資本支出還說不準，但台灣今年擴張投資百億後，印尼巴淡島也順利投產，目前也跟客戶討論越南或印度市場，不排除有投資計畫，所以是否將再度大增仍待稍晚公佈。

和碩2019年資本支出下滑，投資金額預估2億美元，是2018年近4億美元的一半。若2020年有大手筆資本支出計畫，可以想見不是將新增海外據點（越南或印度），就是將在5G或IoT裝置上投注更多資源。

責任編輯：蕭閔云

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。