【圖解】全球前10大半導體公司排名震盪,三星掰了龍頭!為何半數以上衰退?
【圖解】全球前10大半導體公司排名震盪,三星掰了龍頭!為何半數以上衰退?

2023年,全球半導體市場在「去庫存」的調整下,全球半導體市場營業額達5201億美元,較2022年的5741億美元,下跌衰退9.4%。

記憶體熬過寒冬,預估2024年因生成式AI能快速反彈

今年半導體市場在「生成式」AI的帶動下,以及供應鏈庫存去化完成後,將恢復成長,預估全球半導體營業額可達5884億美元,較2023年成長13.1%,創歷史新高。

2023年半導體市場營業額衰退最嚴重的是記憶體市場,2023年全球記憶體市場營業額為896億美元,較2022年的1298億美元,大幅衰退31%。

2023年DRAM、NAND市場價格一路崩跌,促使記憶體生產商不得不減產,以挽救市場,所幸2023年下半年,生成式AI市場快速成長,推升記憶體的需求,加上各大記憶體廠「減產有成」,快速消化庫存,記憶體市場在2023年第四季,開始止跌回升。

預估2024年,全球記憶體市場將快速彈升,營業額預估可回復到1298億美元,較2023年大幅成長44.9%。

台積電沒自家產品,2023年營業額依然優於全球市場

與全球市場比較,台積電的營業額表現較佳,2023年台積電營業額為693億美元,較2022年的758.8億美元,衰退8.7%。台積電預估今年營業額將成長20-25%,達832-866億美元。

以營業額來看,台積電2023年高居全球半導體公司之鰲頭,不過一般市場資訊公司對半導體公司營業額的排名,是以有產品的公司為統計對象,像台積電這種晶圓代工公司,不會被列入半導體公司的排行榜中。

台積電
圖/ 邱品蓉攝影

三星不再是最大的半導體公司,英特爾重回第一、輝達躍升至第二

2023年,英特爾公司以514億美元營業額,高居全球半導體公司營收最高的公司。英特爾2022年半導體營業額為615億美元,2023年營業額衰退16%。英特爾營業額衰退的原因是PC市場不振,加上超微奮力追趕,搶去英特爾部分市場。

英特爾
圖/ 邱品蓉攝影

排在英特爾之後是輝達,2023年營業額495.7億美元,較2022年的242億美元成長102%。由於生成式AI成為全球各大科技公司競相開發的重點,AI算力的核心是輝達的GPU,自從2023年起,輝達A100、H100 GPU供不應求,客戶下訂單後,交期長達10個月以上。

拜GPU熱銷之賜,輝達2023年營業額成長1倍,排名由2022年的第7名躍升到第2名。

黃仁勳
圖/ 蔡仁譯攝影

排名第三為三星電子,2023年營業額為483億美元,較2022年的768.5億美元,衰退37%,排名由2022年的第一,跌落到第三。三星電子營業額大幅衰退的原因是記憶體市場不佳,記憶體占三星電子半導體營業額約80%以上,記憶體市場不好,三星電子只好跟隨下跌。

博通少數維持正成長,SK海力士大幅衰退,英飛凌一腳擠進第八名

高通2023年營業額為304.8億美元,較2022年的367.2億美元,衰退17%,全球排名第四,較2022年的第三,退步1名。高通營業額衰退,主要是智慧型手機市場於2023年萎靡不振。

博通,2023年營業額為279.9億美元,較2022年的266.3億美元,成長5%,全球排名第五,較2022年的第五,持平。博通是少數能在2023年維持正成長的公司,主要是博通的營業分布較廣,在網路設備、寬頻、無線通訊、伺服器儲存、工業等,因此能分散風險。

broadcom
半導體大廠博通(Broadcom)打算以1,300億美元收購全球最大手機晶片商高通(Qualcomm),將牽動全球半導體產業變化。
圖/ shutterstock

SK海力士,2023年營業額為239.2億美元,較2022年的349億美元,大幅衰退31%,全球排名第六,較2022年的第四,退步2名。SK 海力士主要產品為記憶體,因此2023年營業額大幅衰退,是在意料之中。

超微(AMD),2023年營業額為226.1億美元,較2022年的236億美元,小幅衰退4%,全球排名第七,較2022年的第八,進步1名。超微的主力產品為PC CPU、伺服器CPU、GPU等,受PC市場不佳的影響,營業額衰退,不過有GPU的加持,衰退幅度較英特爾小很多。

英飛凌,2023年營業額為173.8億美元,較2022年的157.8億美元,成長10%,全球排名第八,較2022年的第13,成長5名。英飛凌主要的業務為車用、工業用等半導體,由於車用、工業用半導體在2023年需求不錯,因此能維持公司營業額正成長。

英飛凌
圖/ 取自英飛凌官方圖庫

意法(STM),2023年營業額為172.6億美元,較2022年的161億美元,成長7%,全球排名第九,較2022年的第12,成長3名。意法與英飛凌相似,主要的業務為車用、工業用等半導體,由於車用、工業用半導體在2023年需求不錯,因此能維持公司營業額正成長。

德州儀器(TI),2023年營業額為166.7億美元,較2022年的189.9億美元,衰退12%,全球排名第十,較2022年的第九名,退步1名。TI的主要產品為類比IC是全球最大的類比IC公司,客戶遍及所有電子產品公司,2023年在各公司去庫存化的影響下,營業額衰退是可預期的結果。

前10大半導體僅輝達等4家正成長,三星受記憶體所苦

綜觀2023年全球前十大半導體公司的營業額表現,僅有輝達、博通、英飛凌及意法4家維持正成長,其餘六家年營業額皆呈衰退。三星電子及SK海力士因主力產品為記憶體,因此營業額皆衰退超過30%。

延伸閱讀:南韓發狠:不惜一切贏得晶片戰爭!全球最大半導體聚落成形,台積電小心了?

責任編輯:蘇祐萱

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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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