晶圓代工成熟製程悄悄上演價格戰！中國業者降價逾一成，台廠祭優惠|數位時代 BusinessNext

晶圓代工成熟製程悄悄上演價格戰！中國業者降價逾一成，台廠祭優惠

台灣IC設計業者證實，已有大陸晶圓代工廠開第一槍，近期降價逾一成，台灣晶圓代工廠為了防堵訂單流失，開始在部分特定製程祭出「優惠價」。

晶圓代工成熟製程產能鬆動，降價潮來襲。台灣IC設計業者證實，已有大陸晶圓代工廠開第一槍，近期降價逾一成，台灣晶圓代工廠為了防堵訂單流失，開始在部分特定製程祭出「優惠價」，折讓約個位數百分比，等於變相降價。

大陸晶圓代工成熟製程指標廠有中芯國際、華虹、晶合、和艦等；台灣以聯電、世界、力積電為主。隨著價格開始下跌，牽動相關業者後續營運。

聯電將在本周三（27日）舉行法說會，目前處於法說會前緘默期，不評論市場傳言尤其是價格動態，強調將在法說會中釋出展望。世界將於8月2日舉辦法說會，同樣處於緘默期。力積電指出，該公司正持續調整產品組合，沒有降價規劃。

此前，台積電已於法說會中明確指出，已看到供應鏈採取行動降低庫存水位，預估客戶庫存調整將延續數季，可能要到明年上半年才能結束，當時市場就普遍認為，消費性電子買氣受疫情與通膨壓力影響而嚴重下滑，晶圓代工成熟製程恐難逃價格下滑命運。

不具名的IC設計業者透露，旗下不少在大陸晶圓代工廠生產的晶片，投片價格已降低，降幅超過一成，預期第4季起相關晶片成本可望降低。

另一家IC設計業者不諱言，業界消息傳很快，大陸晶圓代工廠降價後，台廠也有動作因應，部分製程給予個位數百分比「折讓空間」，藉此降低訂單流向陸廠的風險，此舉等於「變相降價」，但這些都是買賣雙方「私下喬好的約定」，「不會敲鑼打鼓告訴別人」，因為別的客戶若聽到相關訊息，可能誤會是全面降價，引來大肆砍價，所以沒人想承認。

也有IC設計業者坦言，去談降價時，有些晶圓代工廠仍堅守立場，頂多願意鬆口此時加片不用再加價，或是「要降價可以談」，但是前提是要有量。不過問題就在於，以現在的情勢，控制庫存為要，很少人願意追加訂單。

目前IC設計業者正面對下游需求疲軟的挑戰，客戶端會有降價要求，但若上游晶圓代工廠無法降價共體時艱，就會面臨選擇不降價可能損及合作關係，或得犧牲本身利潤來維持客戶關係的情況。

談到IC報價，業界人士說，大尺寸與中尺寸面板驅動IC價格約比去年底小幅減少，至於小尺寸面板驅動IC報價，則已比去年底降低二成以上。觸控與驅動整合IC（TDDI）方面，據了解，有些品項價格降幅已有雙位數百分比，部分降幅還在一成以內，其中以FHD TDDI晶片降幅較大。

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本文授權轉載自：經濟日報

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。