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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核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
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近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

開始一張保單的旅程,核保是第一步,攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中,若涉及既有病史或體況,核保便須介入評估,綜合審視商品條款、投保規則與法律規範,以決定是否承保,可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的,還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻,但隨著醫療技術不斷進步,許多保單條款當年訂定的手術項目,到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中,判斷新技術是否符合條款約定,過程相當耗時,也需要高度的醫療專業知識。

對此,富邦人壽導入「理賠智能助理」,整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見,協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如,當醫療科技演進產生新的手術方式時,AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式,並檢索相關條款與內部規則,提供理賠判斷建議,縮短過去需逐一查找資料的時間。此外,系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點,大幅縮短人工判讀比對時間,讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通,加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流,前線服務更到位

在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

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