【圖解】三星摺疊機比蘋果i14更賺？揭開零件神秘面紗，發現高利潤2大關鍵|數位時代 BusinessNext

【圖解】三星摺疊機比蘋果i14更賺？揭開零件神秘面紗，發現高利潤2大關鍵

日經新聞和調查公司合作，拆解三星旗艦摺疊機Galaxy Z Fold4，發現成本佔銷售價格比不到4成，比iPhone 14 ProMax利潤更高。

三星憑什麼比「成本管控大師」蘋果，更懂抓利潤？

三星這台Galaxy Z Fold4，為何能比人稱「成本管控大師」的蘋果iPhone利潤更高？《日經》在報導中分析兩大原因，首先是高價位，Galaxy Z Fold4在美國上市的定價為1,800美元，比iPhone 14 ProMax最高規格的1,599美元都還要更高，而在整體機種更貴的情況下，硬體成本卻比蘋果低上不少，秘訣就是本地製造。

《日經》指出，Galaxy Z Fold4有高達50%比率的零組件都在韓國本地生產，是iPhone 14 ProMax的兩倍之多，雖然半導體是由美國高通生產，但最關鍵的可撓式OLED面版、佔存數據的內存和存儲設備記憶卡都是三星自己生產，電池則由韓國LG集團的能源解決方案製造，等於核心的零組件都是本地製造。相較於蘋果一直以來都以分散式供應鏈主要的策略，三星則透過本國採購和製造來確保穩定供應，同時大量降低成本。

台經院產經資料庫資深分析師邱昰芳則認為，本地製造帶來的「穩定度」可能不是降低成本的最大因素，而是來自於「面板供應」這一環節。

在整台摺疊機的零組件中，最大的成本來源就是可撓式的OLED面板，而三星掌握了自己的面板供應，另外兩家摺疊機廠商華為和小米也都有採用三星面板，以及高比例的韓國零組件。據《日經》的分析報告，韓國零組件占了華為手機50%，小米則占36%，這讓三星本地製造的優勢顯露無遺。「假設蘋果也推出摺疊機，也可能因此在成本管控上處於弱勢，因為要買別人的面板。」成為三星摺疊機利潤高過iPhone的其中一大因素。

新型態產品具單價優勢，比主流手機更賺

邱昰芳指出，把iPhone和摺疊機擺在同一個天秤上，的確是有點不太公平，因為摺疊機具有非常大的單價優勢。在手機市場飽和、景氣不佳的狀況下，主流機種沒有太大的獲利空間，蘋果的iPhone價格從5G開始成本提高不少，但擔心影響買氣，售價已經很難再往上拉。

反而摺疊機這類「創新價值」比較高的新形態產品就脫穎而出，用新功能吸引消費者花更高單價去購買，也因為嚐鮮的心態，比較不會受到換機周期的限制，「這是中國品牌搶進這塊市場的原因之一。」過去衝量的策略貢獻不大，反而高階高單價產品利潤更好。

研調機構TrendForce 19日出具報告表示，隨著技術材料演進，預估2022年OLED摺疊手機滲透率將達到1.1%，在品牌增加、規格提升、價格更具競爭力的帶動下，2024年後滲透率可望突破2.5%，有機會為通膨導致消費氣氛低迷的市場注入活水，緩步帶動摺疊手機進入主流市場。

責任編輯：林美欣

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。