【專欄】半導體市場多頭行情到盡頭,逆風來襲衰退將無可避免
【專欄】半導體市場多頭行情到盡頭,逆風來襲衰退將無可避免

全球半導體市場歷經從2年的大多頭行情後,從英特爾、輝達到美光,多家大半導體公司的財報透露出,半導體市場似乎已經走到盡頭,出現衰退的警訊。

下游的終端市場直接面臨衝擊,預估今年全球個人電腦市場,將衰退約20%左右。影響所及,CPU、記憶體、周邊設備等,皆會受到衝擊。

智慧型手機庫存高,終端市場已陷入「愁雲慘霧」

年初,原本大家對今年智慧型手機的市場抱持樂觀,尤其是5G手機滲透率不高,尚有成長空間。然而在通膨效應下,消費者「縮手」購買新機,今年全球智慧型手機出貨量,將較2021年衰退8%左右。

三星電子原本預估今年出貨目標為3.3億支,現已經下修到2.7億支左右,還有可能進一步下修。

中國手機廠的狀況更糟,中國國內市場智慧型手機出貨量,約較去年衰退20%左右。中國手機廠小米、OPPO、VIVO等,成品庫存高,去庫存成為目前的主要目標。

智慧型手機半導體含量高,市場下滑將影響上游供應商,高通、聯發科等,皆受到影響。由於智慧型手機是NAND的最大應用市場,因此NAND的需求也會同步下挫。

2021年,全球半導體營業額達5,559億美元,較2020年的4404億美元,大幅成長26.2%,反應出這一年「供不應求」的大多頭行情。

今年原本大家對半導體市場仍然樂觀,WSTS(世界半導體貿易統計)於5月時,預估今年全球半導體營業額將可達6,465億美元,較2021年成長16.3%,明年可更上層樓,再成長5.1%,達6,797億美元。

WSTS做出如此樂觀的預測是有所根據,今年上半年,全球半導體營業額,持續創新高,達3074億美元,較2021年上半年的2506億美元成長22.7%。對比終端設備市場,如筆電、智慧型手機、電視等,廠商、通路的庫存居高不下,更麻煩的是需求下跌,終端市場已陷入「愁雲慘霧」。半導體處於上游,反應較慢,上半年的佳績,沒有辦法保證下半年仍「一路暢旺」。

英特爾今年第二季財報,首先讓人看到市場反轉的徵兆。英特爾今年第二季營業額為153億美元,較2021年第二季的196億美元,減少22%。英特爾預估今年營收約為650-680億美元,年減約9%左右。

英特爾是PC CPU及伺服器CPU的龍頭,也是高效能運算的主要供應商,今年業績不佳,顯示PC市場不佳。伺服器方面,雖然成績較PC佳,不過在競爭者的競逐下,英特爾顯然在PC及伺服器CPU市場,皆被搶走一些訂單。

美國政府限制出貨,讓輝達業務雪上加霜

輝達是近年來半導體業的明星,以GPU獨霸全球人工智慧、獨立顯示卡、資料中心等市場。然而在最近一季的財報,營收為67億美元,較5月時的預估大減17.3%。輝達提列13.2億美元,作為處理庫存及長期合約的損失。加上美國政府限制輝達A100及H100出貨到中國,無疑讓輝達的業務「雪上加霜」。

輝達營業額衰退的主要原因,是遊戲繪圖卡市況不佳,通膨效應讓不少遊戲玩家縮手購買高價繪圖卡,加上虛擬貨幣「挖礦」需求銳減,導致輝達業績衝勁大不如前。

不過也有表現良好的廠商,例如,恩智浦(NXP)今年第二季營收為33.12億美元,年成長率為27.6%。展望第三季營業額約為34.25億美元,年成長率為20%,季成長率為3%。

超微今年第二季的營業額為65.5億美元,較2021年同期的38.5億美元,大幅增加70%。預估全年營業額可達260億美元到266億美元之間,年成長率約60%。

NXP能有穩健的表現,主要是面向車用晶片市場。超微能有驚人的表現,除了產品多元化,以及搶走英特爾部分市占率外,加上購併「賽靈思」所產生的效應。

砍單清庫存無可避免,保產能利用率成大挑戰

進入第三季,大家對今年全球半導體市場的前景開始擔心,WSTS於8月22日下修對2022年、2023年全球半導體市場的預估。根據WSTS最新的預估,2022年全球半導體營業額將達6332億美元,較2021年的5559億美元成長13.9%。2023年全球半導體營業額將達6624億美元,較2022年成長4.6%。

不過這個修正,還是太樂觀。根據Gartner公司於7月27日發布的新聞,預估今年全球半導體市場營業額年成長率為7.4%,明年全球半導體市場將小幅衰退2.5%。

在高庫存的壓力下,IC設計公司開始下修他們對晶圓代工廠的訂單。儘管不少IC設計公司在去年、前年,為了搶產能,與晶圓代工廠簽下長約,現面臨庫存居高不下的壓力下,有些IC設計公司不惜賠款取消訂單。大型IC設計公司則會與晶圓代工廠重新協商條件,砍單以消化庫存是無可避免的趨勢。

二線晶圓代工廠如力積電、世界先進、中芯等,紛紛傳出產能利用率下探80-90%之間,但不會止步於此,進一步下滑的可能性很高。

聯電7月營收達248.27億元,創歷史新高,預估第三季產能利用率可達100%,然而第四季,能不能持續維持此榮景,仍在未定之天。不過在下游廠商風聲鶴唳之下,聯電持續力保100%產能利用率,是十分艱鉅的任務。

逆風修正後,二年內重回成長軌道

晶圓代工龍頭台積電也受到影響,台積電有超過1000個客戶,1萬種以上的代工產品,目前儘管某些客戶減少訂單,其他客戶也會很快地補上缺口。因此,整體而言,目前台積電的產能仍供不應求,不過明年在半導體市場面臨修正的當頭,台積電難免會受到影響。

半導體市場面臨短線修正,預估2023全球半導體營收將會衰退,不過2024年有可能重啟成長軌道,以支援不斷前進的科技產業。

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責任編輯:吳秀樺、侯品如

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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