英特爾至少落後台積電5年？專家：美先進製造年代結束|數位時代 BusinessNext

英特爾至少落後台積電5年？專家：美先進製造年代結束

日前英特爾宣布七奈米製程比預期落後，不排除委外代工生產，消息一出震撼市場，此舉將影響到全球貿易以及地緣政治。

英特爾於7月23日坦言，7奈米製程良率比公司內部預定目標落後12個月，未來可能會把晶片製造委外代工，震撼市場。分析人士直指，這表示美國主導先進製造的時代已經結束。此舉除了撼動矽谷，也將影響全球貿易與地緣政治。

英國金融時報、Barron‘s等外電報導，BMO分析師安布里什·斯里瓦斯塔瓦（Ambrish Srivastava）表示，英特爾的晶片製造能力長期以來一直都是美國先進製造的亮點，也是美國主導製造科技的重要指標。然而，「情況已不再是如此」。他說，每一個半導體製程世代（technology node）通常差距24－30個月，英特爾如今可能已落後台積電一整個世代。

這導致英特爾股價24日崩跌16％、市值蒸發410億美元（約新台幣1.2兆元），台積電ADR則飆漲近10％、市值一口氣膨脹330億美元（約新台幣9,680億元）。為了彌補，英特爾考慮把最先進的製造作業委外代工，而台積電是英特爾為數不多的選項之一。部分分析人士認為，這會改變英特爾的商業模式，迫使該公司放棄更多晶片製造、聚焦IC設計。

Susquehanna分析師克里斯·羅蘭德（Chris Rolland）直指，最新製程技術延遲之後，英特爾面臨兩種命運，一是永遠趕不上，二是得花上至少5年、才能追上或超越台積電。

對中國而言，在本土進行晶片製造，已成為國家優先發展的項目。部分美國政客及國安專家認為，將科技新知送往海外是嚴重錯誤。共和黨參議員約翰·康寧（John Cornyn）6月提出250億美元（約新台幣7,333億元）的美國半導體生產資助與減稅議案時曾說過，「我們已看到自己有多脆弱。」

華爾街日報曾於5月10日獨家引述未具名消息人士報導，新型冠狀病毒肺炎（COVID－19，稱武漢肺炎）成為大流行病，強化美國官員及企業主對於保護供應鏈的決心。英特爾政策及技術事務部副總裁格里格·斯萊特（Greg Slater）曾說，英特爾計畫經營一座廠房，為美國政府等客戶安全地供應先進晶片。部分美國官員也有意協助三星電子擴大美國晶圓代工產能。三星已在德州Austin擁有一座晶片廠。台積電已在川普政府的鼓動下決定赴美興建5奈米先進晶圓廠。

責任編輯：林芳如

本文授權轉載自：MoneyDJ理財網

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。