白話科技|AI伺服器是什麼?概念股有哪些?AI伺服器懶人包:龍頭、製程布局一次看懂
白話科技|AI伺服器是什麼?概念股有哪些?AI伺服器懶人包:龍頭、製程布局一次看懂

隨著生成式AI需求爆發,資料中心的核心硬體設備「AI伺服器」,也讓台灣電子代工業成為AI中心。

2024年大型雲端服務廠商持續擴大採購AI伺服器,預計AI伺服器的出貨佔比將占較2023年提升約3.4%。雖然數字看起來不大,但靠著高單價──一櫃AI伺服器要價新台幣6,500萬元──讓AI伺服器成為「新貴」。

這一點,從台灣受惠的供應鏈中也能獲得應證。包含鴻海以及電子五哥(廣達、緯創、英業達、和碩、仁寶),紛紛受到國際大廠的認可,如雲端服務廠商Meta、Google及晶片廠商NVIDIA、AMD等,都成為他們的客戶。

不過,AI伺服器跟一般伺服器差別是什麼?在討論伺服器代工時,時常能看到「L6」、「L10」、「L11」等名詞,究竟代表什麼意思?台廠有哪些?

AI伺服器是什麼?跟一般伺服器有何不同

AI伺服器和一般伺服器的不同在於晶片的組成。一般伺服器以中央處理器(CPU)為主要的算力提供,而AI伺服器除了CPU以外,還加上了圖型處理器(GPU)及特殊應用晶片(ASIC、FPGA、TPU)等,用來應付AI的龐大算力。

兩者在成本方面差異甚鉅,根據《DIGITIMES》指出,以傳統x86架構的伺服器成本約為1萬美元,而一台搭載8顆NVIDIA H100的AI伺服器,成本將近27萬美元。

AI伺服器製造階段解析:L6至L12各代表什麼意思?

緯穎與NVIDIA合作的GB200伺服器機櫃.jpg
緯穎與NVIDIA合作的GB200伺服器機櫃。
圖/ 黃詩媛拍攝

伺服器的代工製造分成不同階段,從L1至L12分別代表不同的製程,其中L6、L10、L11、L12是台灣伺服器代工廠最常切入的製程階段。

Trendforce分析師龔明德表示,這些製程是伺服器代工廠商的製造策略發展方向。分成L6及L10以上的兩個主要階段,若代工廠商生產L6主機板,就會與系統整合商進行策略合作,例如英業達和近期出售給AMD的ZT Systems(美國伺服器系統整合商),另外一個方向則提供L10整機或到L12整櫃的完整解決方案。

不過,在不同的製程中,伺服器代工業者誰能取得最高利潤?

龔明德表示,若以利潤角度而言, 越往上游的板端原則上利潤更佳 ,而L10以上則需要視情況,若只單純組裝代工額利潤較低,但若包含裡面零組件則可提升整體獲利。

以整體AI伺服器市場而言,做到L10~L12系統階段相對而言需整合更多元件或軟硬體整合,技術層次較高及競爭力愈強,可進攻雲端客戶的整套解決方案,例如鴻海、廣達、緯穎等,皆是以這類型的業務為主。

AI伺服器廠商有哪些?龍頭是誰?

台灣電子代工廠在AI伺服器製程中,以鴻海布局最廣,包含GPU模組、基板組裝到整機櫃等都有涉略;根據中國《證券時報》指出,鴻海占據全球AI伺服器40%的市占,是AI伺服器龍頭。

若以製程來分,英業達、廣達等台廠,都占有一定的影響力。

L6階段——主機板製造與組裝:英業達具主導地位

L6階段涉及主機板的製造和基本組裝,這是伺服器製造的核心基礎。台廠在此階段占有重要地位,尤其是英業達與廣達。

DIGITIMES研究中心2023年指出,英業達在L6階段的市場占有率達6成,是全球主要的AI伺服器主機板供應商之一。此外,英業達也積極跨足L10與L11,擴大其在AI伺服器市場的影響力。

另外,廣達在L6階段擁有超過2成的市占率,近期也宣布考慮在泰國新建L6產線,同時擴展至L10、L11及L12階段,成為台廠中最為積極的企業之一。

搭載超微MI300A的AI伺服器
搭載超微MI300A的AI伺服器。
圖/ 邱品蓉攝影

L10階段——整機組裝與系統測試:鴻海提供一條龍解決方案

在L10階段,伺服器開始整合CPU、記憶體、儲存硬碟等核心組件,並進行全面的系統測試。此階段的重要性在於確保伺服器能穩定運行,並且準備好交付給客戶。

鴻海作為輝達最重要的供應商之一,在L10至L12階段提供一站式解決方案,包含模組製造到整機交付的完整製程。

L11與L12階段——整機架設與軟體整合:緯穎持續強化L12整機櫃解決方案

L11和L12階段是伺服器製造的最後兩個關鍵步驟。L11階段專注於多台伺服器的整合與機架部署、建置;而L12階段則進行最終的軟體載入、系統優化和叢集管理,確保伺服器能在大型資料中心中運行。

DIGITIMES報告指出,緯創和廣達在輝達的GPU基板和伺服器製造中扮演重要角色,並且參與了L6、L10等不同階段的製造。緯穎則專注於L6與L12階段。緯穎表示,期望以提供資料中心整體解決方案,進一步強化其在AI伺服器供應鏈中的位置。

Trendforce指出,緯穎2024年成長動能來自AWS、Meta內部的ASIC,以及Omniva所採用的NVIDIA B系列晶片;此外,緯穎也在馬來西亞積極擴產,以滿足美系客戶需求。

ASIC崛起,會影響伺服器代工產業嗎?

然而雲端服務業者為了避免過度仰賴輝達(NVIDIA)的GPU,紛紛開始投入自研晶片(ASIC)與機櫃研發,這是否會對伺服器代工產業造成影響?

龔明德表示,這個現象對伺服器代工業者的區別不大,主要還是以提供雲端服務廠商的需求為主,例如選擇GPU或ASIC的AI伺服器方案,選擇怎樣的晶片不太會受限。

兩者主要差別在於GPU市場主導權是輝達,從H系列或GB系列整櫃方案得依照輝達的設計以及認證等,若是雲端服務商的ASIC自研AI方案,到AI伺服器的整機系統都相較倚重伺服器代工業者整體設計研發能力。

台灣伺服器代工廠憑藉其技術優勢,已經在全球AI伺服器市場中取得了關鍵地位。隨著生成式AI和大型語言模型的需求不斷上升,台廠在L6至L12各階段的製造能力,將持續推動其在國際市場的影響力。

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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