英特爾欲砸300億美元吃下晶圓四哥「格羅方德」，陸行之：憂心新任CEO搞砸老店|數位時代 BusinessNext

根據《華爾街日報》報導，英特爾正計劃以300億美元收購晶片代工廠格羅方德（GlobalFoundries Inc.），若收購順利完成，不僅可提升英特爾的晶片產能，也將是晶片產業最大的一宗收購案。

消息指出，英特爾收購格羅方德的計畫目前還在初期討論階段，並不確定最終是否能完成，這期間格羅方德仍繼續進行計劃中的公開募股。格羅方德為阿布達比政府的投資機構穆巴達拉投資公司所有，總部設立於美國，在美國和德國、新加坡均有設廠，目前主要客戶為 AMD、高通和博通 。針對收購一事，格羅方德發言人表示格羅方德目前並未與英特爾討論收購相關事宜。

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英特爾執行長帕特·蓋辛格 (Pat Gelsinger) 在三月時發布「IDM 2.0」策略時就強調，英特爾將朝向對內提升產能，對外加強合作的方向前進，並承諾今年將投資超過200億美元用以擴建美國的新廠，希望能爭取更多的晶片代工訂單。

由於格羅方德是AMD在2008年拆分晶片生產業務時所創建，目前與AMD之間仍有一份為期多年、價值16 億美元的晶片供應協議，市場認為格羅方德與AMD關係可能讓此收購案更加複雜。

根據調研公司TrendForce的數據，格羅方德目前約佔晶片代工市佔的7%，在目前全球晶片短缺的狀況下，格羅方德也積極擴增產能，包括上個月公布將與新加坡政府合資，在新加坡投資超過40億美元建立新廠。

「果然不出所料，英特爾真的要跟台積電對幹了，」分析師陸行之針對英特爾收購格羅方德的消息，表示現在連聯電、中芯國際也將「拖下水打群架」，並指出：「之前我是擔心台積電拿了英特爾3nm訂單，但丟了其他客戶，現在我反而擔心英特爾被新上任的CEO Pat把老店搞爛、搞砸了，不要以為專業晶圓代工這麼好做！」

他更列出此項收購的優缺點，首先優點的部分：

花300億美元買下7%的晶圓代工市場份額，代工服務know-how、代工龍頭客戶，不是額外增加晶圓代工供給；
格羅方德有90-14nm完整的成熟製程＋SOI技術，跟Intel現在的10nm，2023年的7nm互補，這樣可以更完整的提供IP、設計、晶圓代工、封測製造服務數據中心系統客戶如Google、微軟、亞馬遜等等；
100%符合美國半導體產業鏈，技術回歸美國的政策，國防晶片製造收歸美國持有的公司製造。

而缺點的部分：

我還記得格羅方德是AMD不要的廠，還是簽了離婚協議、付了巨額分手費，才有辦法轉到台積電代工，AMD 5nm Genoa CPU現在連用格羅方德做的14nm服務器控制晶片都改用台積電的6nm製程工藝了。格羅方德除了SOI技術外，似乎只有產能值錢了；
聯電大小跟格羅方德差不多，聯電250億美元市值，明年彭博社預期賺16億美元，格羅方德主要工廠在美國，成本比較高，客戶比較弱，明年應該賺不到15億美元，英特爾花300億美元買格羅方德，只會拉低其毛利率、ROE，還要分五年認列龐大的商譽攤銷（市價高於book value的部分）。
格羅方德應該還是有一些跟英特爾CPU、GPU、FPGA、networking、AI、ADAS、IoT領域競爭的客戶，看到英特爾入主，當然要想辦法轉單。
格羅方德從7nm開始就玩不下去了，Intel 2023年二季度量產的7nm將足足落後台積電2020年二季度量產的5nm近3年，Intel除了要買格羅方德外，未來幾年又要投資加碼美國亞利桑那州、歐洲廠，增加這麼多沒有競爭力（無效）的產能，我要是在英特爾設計部門，想到我的獎金要被製造部門拖垮，想到我的設計要用在這些無效產能，而不能像我的競爭者AMD、Nvidia、Xilinx、Broadcom大方使用台積電的5nm、3nm、2nm，我只能用欲哭無淚來形容。

資料來源：華爾街日報、Reuters

責任編輯：蕭閔云

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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。