【觀點】火熱的AI伺服器,為何救不了記憶體市場?三星、美光何時「否極泰來」?
【觀點】火熱的AI伺服器,為何救不了記憶體市場?三星、美光何時「否極泰來」?

全球記憶體市場從去年開始下跌,不僅價格跌跌不休,出貨量也銳減。

進入2023年,記憶體市場仍無起色,持續價跌、量減。主要的原因是伺服器、智慧型手機、個人電腦市場同步衰退,對記憶體的需求下滑。另一方面是在2021、2022年間,累積過多的庫存,整個供應鏈皆努力進行「去庫存」。

去庫存的動作,從終端市場、終端設備生產商、通路,到記憶體原廠,大家皆認真執行;記憶體生產商也不得不削減資本支出,以及減少投片生產量。

何時減產、減產多少?削減資本支出成為記憶體生產商重點決策

2022年第四季,美光科技(Micron)宣布減產,並大幅減少資本支出。SK海力士(SK Hynix)也宣布大幅減少資本支出,並減產。日本鎧俠(Kioxia)去年宣布,自2022年10月起,減產3成,減產幅度為10年來最大。

三星電子(Samsung Electronics)去年沒加入減產行列,持續維持原本的生產量。

無奈市場持續低迷,今年4月,三星電子終於加入減產行列,力圖以減少供給,緩解供給過多的狀況。

三星電子記憶體投片量,將較2022年的投片量減少15~20%左右。SK海力士今年投片量,將較2022年減少約10~15%左右。美光科技今年投片量,將較2022年減少約25%左右。

延伸閱讀:三星終於鬆口減產記憶體,市場為何一片叫好?

在各大記憶體廠減產下,記憶體市場供需不平衡的狀況,可望逐漸改善。不過目前記憶體廠的庫存仍然偏高,去化可能還需一段時間。

記憶體商為穩定價格,不願大力出貨讓庫存居高不下

記憶體廠庫存居高不下的原因,主要是記憶體廠商為了穩定記憶體價格,不敢大力出貨,因此庫存去化緩慢。

美光科技2022年9月1日庫存金額66.63億美元,但從2023年第二季起,庫存金額增速有大幅改善,3月2日的庫存金額81.29億美元,6月1日的庫存金額為82.38億美元。不過今年第二季美光科技庫存周轉天數約167天,仍處於高檔。

今年上半年,三星電子的「半導體暨裝置解決方案」(DS)部門的庫存高達33.7兆韓元(以1美元 = 1,300韓元匯率估算,約259億美元),較去年底增長15.9%。

SK海力士今年上半年,庫存高達16.4兆韓元(約126億美元),較去年同期成長4.8%。SK海力士的庫存年成長率,能夠遠低於三星電子DS部門的原因,是SK海力士從去年第4季起,就開始減產。

記憶體庫存去化有限,讓市場規模進一步衰退

雖然目前記憶體生產廠的庫存仍在高水位,然而客戶端、通路端,歷經1年多的調整後,庫存水位處於低檔。只不過因市場需求不佳,因此終端客戶不敢貿然大舉進貨。

從今年5月份WSTS(世界半導體貿易統計協會)發布的數據來看,記憶體市場從2022年到2024年間,真是歷經「冰火二重天」。

依WSTS的數據,2022年全球記憶體市場規模為1,297.7億美元,較2021年的1,538.4億美元,衰退15.6%。今年(2023年)全球記憶體市場將再度大幅衰退到840.4億美元,衰退幅度高達35.2%。

好消息是,2024年記憶體市場將大幅反彈,全球記憶體市場將彈升到1203.3億美元,年成長幅度高達43.2%。

2024年記憶體市場雖然大幅反彈,然而尚未超越2022年的1,297.7億美元,更不用說2021年的1,538.4億美元。

這兩年記憶體市場因伺服器、智慧型手機以及個人電腦市場衰退,使需求減少,加上之前庫存過高,導致供過於求。

AI伺服器就算能拉升記憶體需求,也可能排擠其他伺服器預算

DRAM市場目前最大的應用市場為伺服器,其次為智慧型手機,之後為個人電腦。儘管目前AI伺服器市場火紅,不過出貨量僅占伺服器整體市場約10%左右,無法拉升伺服器的市場。

AI伺服器單價較一般伺服器高出很多,這也會排擠到一般伺服器市場的需求。今年全球伺服器出貨量預估約為1,360萬台,較2022年衰退約4.3%。

圖_以 NVIDIA T4 驅動的企業伺服器.jpg
AI伺服器單價較一般伺服器高出很多,但也會排擠到一般伺服器市場的需求。
圖/ NVIDIA

今年在通膨、經濟景氣不佳的影響下,智慧型手機市場將再度衰退,預估2023年,全球智慧型手機出貨量約為11.05億支,較2022年衰退約8.5%。

個人電腦市場也同樣面臨景氣不佳的考驗,預估今年全球個人電腦的出貨量約為2.51億台,較2022年衰退14.1%。

伺服器、智慧型手機、個人電腦,三大應用市場同步衰退,無怪乎DRAM市場欲振乏力。對NAND而言,伺服器、智慧型手機、個人電腦同樣是主要的應用市場;與DRAM不同的是,智慧型手機是NAND的最大應用市場。

廠商不再降價求售,漲價趨勢明確

雖然目前記憶體廠的庫存仍高,然而大家「有志一同」減產後,市場情況已經開始變化。最近三星電子已經對低價格的NAND停止出貨,換言之,記憶體廠已經不再降價求售。

中國的記憶體模組廠也抓住NAND原廠報價漲升的機會,暫時停止對客戶報價、接單,配合原廠醞釀將報價調漲8~10%。目前買賣雙方仍處於價格拉鋸階段,不過漲價趨勢明確。

記憶體市場是否能否極泰來,仍取決於今年第四季景氣是否不會進一步惡化(或回升)。

AI上升浪潮有助於記憶體需求擴大,不過目前AI市場規模仍不夠大,尚無法扭轉乾坤。

延伸閱讀:記憶體3大趨勢,解讀台積電結盟美光的半導體新局

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:林美欣

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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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