被蘋果甩開後，英特爾誓言奪回這筆大單！但三面向看台積電仍佔優勢|數位時代 BusinessNext

被蘋果甩開後，英特爾誓言奪回這筆大單！但三面向看台積電仍佔優勢

英特爾執行長近日公開表達要贏回大客戶蘋果訂單，甚至不排除為其代工，等同向晶圓代工龍頭台積電宣示要爭搶大客戶訂單，步步進逼台積電意味濃厚。

英特爾執行長Pat Gelsinger近日公開表達要贏回大客戶蘋果訂單，甚至不排除為其代工，等同向晶圓代工龍頭台積電宣示要爭搶大客戶訂單，步步進逼台積電意味濃厚；但從先進製程發展、自研晶片趨勢及與客戶利益衝突等面向來看，英特爾要重奪蘋果芳心恐怕沒那麼容易。

英特爾近兩年積極轉型，盼能奪回半導體產業霸主地位，據外媒報導，Pat Gelsinger表示，不責怪蘋果放棄英特爾，選擇自行打造專屬晶片，要做出比蘋果更好的晶片與生態系統，贏回這部份業務，甚至是未來更多的業務，並說與蘋果重啟合作可能需要數年時間，另一個選項是取得蘋果晶片代工訂單。

英特爾2005年開始為蘋果MacBook打造晶片，但蘋果去年起推出的3款Mac電腦新機種開始，改採自行研發晶片，除將自研晶片從iPad、iPhone一路擴至Mac電腦產品線外，也等同宣告與英特爾15年的合作關係終結。

反觀台積電，身為晶圓代工廠，與客戶沒有利益衝突，讓蘋果更放心將晶片技術交給其生產製造。2016年起，台積電便獨拿蘋果iPhone手機A系列處理器代工訂單，並持續推進先進製程技術發展，蘋果自研處理器性能與效率也因此傲視群雄；在英特爾與蘋果分手後，Mac電腦系列晶片也全由台積電5奈米製程代工。

外界認為，蘋果之所以與英特爾分道揚鑣，是因其近年在製程推進上遭遇嚴重瓶頸，且英特爾雖宣布將重返晶圓代工與先進製程推進行列，同時也擴大與台積電在先進製程上的合作，在台積電投片的訂單將遍及7奈米、6奈米與5奈米。

而從英特爾7月時揭露的先進製程技術藍圖來看，2023年下半年將量產3奈米製程，2024年跨入 Intel 20A（即台積電的2奈米）、並逐步量產；台積電則是2022年下半年量產3奈米製程，總裁魏哲家並在日前法說會上信心十足表示，2025年台積電2奈米製程將是最領先技術。

英特爾若要重新贏得蘋果芳心，讓蘋果選擇採用其晶片、或為蘋果代工生產，在先進製程技術發展、量產良率上，恐怕得先超越台積電立下的高規格水準。

除晶片性能與效能外，從另一個角度來看，蘋果從2008年起收購晶片設計公司PA Semi開始，就已朝著產品技術整合的方向邁進，蘋果執行長Tim Cook就時常強調，掌握產品背後的關鍵技術是蘋果長期戰略，也因此蘋果一步步加強對晶片技術的掌握度，也更易控制開發時程與製造成本，進而提升毛利率。

若蘋果選擇採用英特爾研發的晶片，等於走回頭路，對始終追求向上突破的蘋果來說，可能不是最佳選項之一；且近來包括Google、Facebook等科技巨擘，都開始自行研發晶片交由晶圓代工廠生產，自研晶片已成趨勢。

此外，若半導體產業供不應求情況持續上演，在客戶代工訂單與自家處理器間的產能如何分配，或許也會讓蘋果對此存有疑慮。

本文授權轉載自：鉅亨網

最新10月號雜誌《無程式碼時代來了！》馬上購：傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀：傳送門

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

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。