買的比用掉還多，半導體短缺將逆轉？庫存將成晶片產能過剩隱形炸彈|數位時代 BusinessNext

買的比用掉還多，半導體短缺將逆轉？庫存將成晶片產能過剩隱形炸彈

延燒多時的「晶片短缺」，可能隨時變成供應過剩？外界從經濟狀況、擴充產能時間等方向來推斷，半導體產業的繁榮可能即將落幕。

經濟衰退、電子產品需求下滑，半導體受影響

俄烏戰爭撼動原物料價格、中國疫情封鎖影響供應鏈，加上持續惡化的經濟環境，讓消費者在手機、電腦等3C產品上的支出大幅衰減，可能將連帶影響半導體產業的供需變化。

根據市場研究公司IDC統計，2022年第二季全球個人電腦出貨量下滑15.3%至7,130萬台，並估計今年度電腦出貨量將減少8%。另外，穿戴式設備市場也在今年第一季衰退3%左右。

美國投行Baird分析師崔斯坦．格拉（Tristan Gerra）則預測，為低端智慧型手機供應晶片的廠商，很可能會在這波經濟衰退下遭遇最嚴重的打擊。

美國記憶體大廠美光在今年6月底宣佈，預計今年9月開始的2023財年將縮減製造投入，也就是將降低產能，只不過沒有對外透露確切的縮減幅度。美光的財測中，預計今年第三季營收為72億美元，比外界預期的數字要低上20%左右。

根據《經濟學人》報導，半導體製造大廠三星也在連續三季營收及獲利表現創下佳績後，今年第二季獲利成長趨緩，有意在今年下半年調降記憶體的售價。

趨勢科技也預測未來三個月內，記憶體的價格會下滑約10分之1。再加上，加密貨幣寒冬襲來，讓過去一兩年內價格居高不下的GPU大砍價，與今年初相比已經腰斬。

晶片屯貨成隱形炸彈，供應過剩恐隨時爆發

且在需求下滑的同時，半導體廠商疫情下擴充的產能都即將上線。《經濟學人》引述研究公司Future Horizons的資料指出，2021下半年全球半導體設備支出成長了75%，預估新安裝的製造設備需要約1年時間才能轉化為產能，因此預估2022年底就有可能出現產能過剩的問題。

而半導體製造廠也大舉投資建設新廠房，台積電、三星等大廠都規劃了一年數百億美元的資本支出，用於建設新晶圓廠擴充產能。據估計，全球約有34座晶圓在2020、2021年上線，並有58座廠房會在2022到2024年間啟動生產。

好比說台積電位於鳳凰城的新廠房，就預計2024年能夠正式啟用，月產2萬片5奈米晶片；三星在德州投資170億美元興建的廠房，同樣預計2024年能夠量產5奈米以下晶片。

且先前晶片短缺造成恐慌，使得各家業者瘋狂屯獲的情況，可能令供需問題反轉的更加快速。半導體研究公司TechInsights晶片經濟專家丹．赫奇森（Dan Hutcheson）形容，這有點像是之前衛生紙短缺的狀況。

細究的話，外界認為受衝擊的主要是電子產品領域，汽車及資料中心產業的需求並不會在今年下滑。只不過汽車產業囤積晶片的狀況相當嚴重，購入的晶片量與銷售出的車輛相比要高出40%，無論何時需求雪崩或許都不奇怪。

尤其台積電、三星、Intel等半導體製造大廠都有意在今年提昇代工價格，有可能會促使各家廠商決定先消耗囤積的庫存，降低購買的半導體數量。

責任編輯：吳秀樺

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。