【觀點】精準凍結中國記憶體產業!美升級禁令讓長江存儲、長鑫存儲成受災戶
【觀點】精準凍結中國記憶體產業!美升級禁令讓長江存儲、長鑫存儲成受災戶

10月7日,美國商務部「工業與安全局」(BIS),發布針對中國半導體產業新一波的管制。這個新禁令引起全球各界的關注,許多專家皆認為這將對中國半導體產業將造成「嚴重地」衝擊,阻斷中國半導體產業「向上提升」之路。

總而言之,美國此次對中國的管制有「四大要點」。

出手管生產設備、管高運算力晶片、管超級電腦零組件、也管美國人

首先,將先進半導體製造設備列入「管制清單」。在此之前,美國僅對被列入「實體清單」的公司(如「中芯國際」),管制先進半導體設備出貨到這類公司。這次將先進半導體製造設備列入「管制清單」,將所有中國晶圓廠列入管控範圍。

列入「管制清單」的半導體設備主要分以下兩種:
1. 「邏輯製程」方面為14/16奈米(含)以下製程設備。
2. 「記憶體製程」方面,DRAM為18奈米(含)及以下的設備,NAND快閃記憶體,為128層(含)以上的生產設備。

第二個重點是將「高運算力」的晶片,納入「管制清單」。具體的說,運算力管制標準,是將每個運算位元的長度,乘以用TOPS(每秒一兆次)計的數據,乘出後的結果,不能超過4800 TOPS。

這個標準很高,因此大部分的IC不受影響,不過輝達的A100及H100就超過這個管制的標準,因此列入管制。主要的目的,是為了阻斷中國在超級電腦及人工智慧升級之路。

Nvidia Hopper H100 GPU
圖/ Nvidia

第三個重點是將用於「超級電腦」的零組件列入管制清單,主要目的是為阻止中國進一步開發出,功能更強的「超級電腦」。

上面三個重點,對整體半導體產業的影響,沒有想像中的大,不過由於管制面擴大,並且全球相關的公司全部受到「禁令」的影響,因此讓大家「不安」。

第四個重點為限制「美國人」必須取得許可,方可為「某些」中國半導體製造廠工作,或支援這些半導體製造廠的研發、生產等。這個禁令發布後,美國半導體設備商,立即召回各公司在中國晶圓廠的支援人員,主要是受此「人員管制」的影響。荷蘭商艾斯摩爾(ASML)也召回該公司的美籍人員,其他國籍的人員則持續「低調」工作。

怕樹大招風!中芯、華力微的先進製程早已開始量產也不說

這項受到管制的對象,以晶圓製造廠而言,應該是針對先進的半導體廠,指標性公司,在晶圓代工廠方面為「中芯國際」及「華力微」,記憶體方面為「長江存儲」及「長鑫存儲」。

「中芯國際」是目前中國最先進的晶圓代工廠,2019年成功量產14奈米製程,跨入先進製程領域。更先進的7奈米製程,中芯國際也「悄悄地」於2021年「低調」量產,沒有公開對外宣布,惟恐「樹大招風」引起不必要的困擾。

中芯國際
圖/ 中芯國際

繼中芯國際之後,華虹集團旗下的「華力微」於2018年宣布成功量產28奈米低功耗製程。2019年,「華力微」宣布將於2020年年底,量產14奈米製程,是繼「中芯國際」之後,第二家量產14奈米製程的中國晶圓代工廠。近年來,由於美中關係緊張,「華力微」開始「低調」行事,不再對外公開先進製程推進的情況。

長江存儲品質穩定、價格具競爭力,本來即將打入蘋果供應鏈

記憶體方面,「長江存儲」是中國最主要的NAND Flash 製造廠,產能約每月10萬片晶圓左右。目前長江存儲的主力產品為64層3D NAND Flash,約占產能的60%左右。其餘40%產能,用來生產更先進的128層 NAND。長江存儲已開發成功196層NAND、232層NAND,並且計畫在長江存儲第二期新廠量產。

由於長江存儲產品的品質穩定,價格競爭力十足,經長時間的努力,終於在今年通過蘋果公司的認證,成為蘋果公司的合格供應商。

長江存儲
圖/ 長江存儲

延伸閱讀:長江存儲產品比對手便宜逾2成,但蘋果不敢用!背後原因曝

原本蘋果計畫今年下半年開始使用長江存儲的NAND,由於價格較競爭對手低約二成左右,傳聞蘋果公司有意將來40%左右的NAND由長江存儲供應。

不過由於美國政府加大對中國半導體產業的管控力度,蘋果已放棄對長江存儲採購NAND的計畫。

美此次出手,精準打擊各國大廠最在意的中國記憶體產業要害

DRAM方面,長鑫存儲是中國的龍頭廠,目前月產能約10萬片晶圓左右,主要製程為19奈米,並且開始導入17奈米製程量產。

美國此次管制,精準打擊到中國記憶體產業的「要害」,將中國的NAND卡在128層,DRAM製程卡在18奈米。長江存儲及長鑫存儲的擴廠、發展,受到致命性的限制。

記憶體memory
圖/ Shutterstock

記憶體產業必須不斷地推進製程技術,才有能力在市場競爭。先進製程可降低記憶體廠的生產成本,無法朝先進製程挺進的記憶體廠,前景看淡,只能在利基產品尋求生路。

原本記憶體業者對中國的記憶體廠十分「忌憚」,中國記憶體廠挾龐大的資源及政府的補貼,不僅大肆擴充產能,並且以低價在市場搶單。

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #半導體產業
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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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