iPhone變票房毒藥？一張表揭台廠有多慘！台積電、鴻海都難逃，營收雙位數下滑|數位時代 BusinessNext

iPhone 15剛問世，台灣供應商卻面臨第三季最嚴重衰退月份？

蘋果與眾多台灣供應商關係密切，但新款iPhone及Apple Watch的推出，仍無法改變3C產業整體景氣不佳的頹勢。身為蘋果主要組裝廠的鴻海，9月營收達6,607億元，雖較8月時成長逾60%，但與去年同期的成績比較則下滑了19.7%，是自6月以來又一次出現接近20%的營收下滑。不過鴻海強調，下半年通常是消費性科技產的旺季，預估第四季營收會出現顯著的成長。以下是依照公開資訊觀測站整理的營收年比變化：

	9月	8月	7月	6月	5月	4月	今年迄今
台積電	-13.4%	-13.5%	-4.9%	-11.1%	-4.9%	-14.3%	-6.2%
鴻海	-19.7%	-8.%	-1.2%	-19.7%	-9.5%	-11.8%	-7.7%
緯創	-16.7%	-5.2%	-15%	-20.1%	-14.8%	-9.1%	-11.6%
仁寶	-18.6%	-8%	-13.1%	-33.3%	-6.8%	46.5%	-14.5%
廣達	-18.6%	-23.1%	-32.9%	-27.2%	-3.7%	16.7%	-16.4%
和碩	3.1%	-23%	-13.3%	-28.1%	-3.3%	43.1%	-4.7%
大立光	9.2%	1.9%	-10.8%	-20.5%	-16.6%	-8.3%	-7%

9月

8月

7月

6月

5月

4月

今年迄今

台積電

-13.4%

-13.5%

-4.9%

-11.1%

-4.9%

-14.3%

-6.2%

鴻海

-19.7%

-8.%

-1.2%

-19.7%

-9.5%

-11.8%

-7.7%

緯創

-16.7%

-5.2%

-15%

-20.1%

-14.8%

-9.1%

-11.6%

仁寶

-18.6%

-8%

-13.1%

-33.3%

-6.8%

46.5%

-14.5%

廣達

-18.6%

-23.1%

-32.9%

-27.2%

-3.7%

16.7%

-16.4%

和碩

3.1%

-23%

-13.3%

-28.1%

-3.3%

43.1%

-4.7%

大立光

9.2%

1.9%

-10.8%

-20.5%

-16.6%

-8.3%

-7%

除了鴻海之外，廣達、仁寶等蘋果供應商都在9月出現第三季最高的營收跌幅。仁寶9月營收851.3億元，雖較前幾個月有所成長，但與去年同期相比下滑18.6%；廣達9月營收為982.5億元，同樣有著18.6%的營收衰退幅度。

不過身為蘋果第三大組裝廠的和碩，則在9月逆轉頹勢繳出營收成長的佳績，9月營收1,328.3億元，不僅較較前幾個月有著約50%的成長，與去年同期相比仍成長了3%左右。

而台積電9月營收也下跌了13.4%至1,804億元，與上個月相比也有4.4%的下滑比例，但這個跌幅已經小於外界預期，主要是因為人工智慧相關業務彌補了在手機及個人電腦市場的衰退。輝達（Nvidia）就高度依賴台積電的CoWos封裝技術，台積電也持續擴廠增設產線增加產能。

維德布什分析師麥特．布萊森（Matt Bryson）評論，台積電是少數和輝達在AI浪潮中獲得的巨大紅利有直接關聯的公司，摩根士丹利也預估，台積電2023年會有6%的營收來自人工智慧相關的半導體業務。

綿延數年的3C市場衰退仍在持續，重重打擊了各大科技廠商的營收成長，儘管包括蘋果在內各家手機業者都努力重振營收成長，卻依然止不住市場整體的下滑趨勢。

在iPhone 15發表前，曾有大量預測及爆料指出今年新機將會漲價，不過蘋果最終維持了與iPhone 14一樣的價格，也被認為是受到全球智慧型手機市場低迷影響。IDC便預測，2023年全球手機出貨量將下滑4.7%至11.5億支，達到過去10年的最低水準。

責任編輯：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。