白話科技|AI高速運算關鍵!CXL、DRAM、HBM記憶體差在哪?記憶體概念股有哪些?
白話科技|AI高速運算關鍵!CXL、DRAM、HBM記憶體差在哪?記憶體概念股有哪些?

記憶體是什麼?記憶體概念股有哪些?

說到記憶體,對一般消費者來說,可能會聯想到生活中常見的電子產品,像是手機、筆電、桌機,以及隨身碟或記憶卡,都會用到記憶體。

記憶體有哪些種類?為何新聞中常看到記憶體是價格波動大的「景氣循環」產業?在AI時代下成為當紅炸子雞的HBM(高頻寬記憶體)、逐漸受到關注的CXL記憶體又是什麼?台廠有哪些記憶體概念股?本文帶你一次搞懂。

記憶體圖解

記憶體主要有哪幾種?

根據資料保存的特性,記憶體主要可分為2大類,即切斷電源後資料會消失的「揮發性記憶體」,與斷電後資料仍留存的「非揮發性記憶體」:

揮發性記憶體(Volatile Memory):暫時儲存資料

  • 動態隨機存取記憶體DRAM(Dynamic Random Access Memory):
    DRAM廣泛應用於電腦、伺服器、手機等裝置的主記憶體,具有快速讀寫的特性。

  • 靜態隨機存取記憶體SRAM(Static Random Access Memory):
    SRAM常用於CPU的快取(Cache)記憶體,速度比DRAM更快,不過價格也較高。

非揮發性記憶體(Non-Volatile Memory):長期儲存資料

  • 唯讀記憶體ROM(Read Only Memory):
    唯讀記憶體只能讀取、而不能寫入新資料,通常用於儲存不需經常變更的系統軟體、驅動程式等。

  • 快閃記憶體Flash:
    快閃記憶體廣泛被應用於多種電子產品的硬碟,具備體積小、功耗低等優點,並可再分為NAND Flash、NOR Flash兩類型:

NAND Flash寫入速度快、成本較低,主要用於手機的儲存空間、固態硬碟(Solid State Drive, SSD)、隨身碟、記憶卡等裝置;

NOR Flash讀取速度快,但寫入速度較慢、成本較高,常用於主機板上的韌體、網通設備及IoT系統的記憶體等。

記憶體產業鏈是怎麼樣的?為何隨景氣波動大?

記憶體業就供應鏈來看,主要分為上游製造商的「原廠」、中游的封裝測試廠,以及下游的模組廠及通路商,模組廠和通路商將成品交給電子代工廠,最後再組裝成終端產品。

全球記憶體市場,在 DRAM呈現寡占競爭局面,主要由「3大原廠」製造商主導:美光(Micron)、三星電子(Samsung Electronics)、SK海力士(SK Hynix) 。至於NAND Flash快閃記憶體則有較多玩家,包括三星、SK海力士、鎧俠(KIOXIA)、威騰(Western Digital)、美光等。

台灣的記憶體廠商,則涵蓋上游的晶圓製造與代工廠如 南亞科、旺宏、華邦電 ,中游的封測廠如 力成、南茂、華泰 ,以及下游的模組廠 威剛、創見、宜鼎、宇瞻、十銓 等。

值得留意的是,即使同屬半導體產業,和用於CPU及GPU等處理器、持續追求製程微縮的「邏輯IC」不同,「記憶體IC」為技術較成熟、大宗標準型產品,供需市況深受景氣影響,價格波動大,屬於景氣循環產業。

**記憶體業的景氣循環: **
當景氣熱絡,終端裝置需求增,電子代工廠向記憶體模組廠、通路商大量進貨,現貨價格將上漲,產業呈現榮景;

當景氣變差,終端裝置需求減少,電子代工廠減少進貨,記憶體廠因存貨過多會在市場上拋售庫存,現貨價格會下跌,廠商並會減產因應。

AI時代下崛起的HBM、CXL記憶體是什麼?

隨著生成式AI興起,AI高速運算大量資料的需求激增,帶動HBM市場成長;另一方面,一些廠商也開始佈局不同類型晶片間可共享記憶體資源、高速互連的「CXL記憶體」技術。

HBM高頻寬記憶體(High Bandwidth Memory)

HBM具有高頻寬、低延遲、低功耗等優點,頻寬有如數據傳輸的高速公路,道路越寬、可承受的車流量越大,能傳送的資料量就越多;另一方面,在傳輸資料量增加之外,HBM透過將數個DRAM以先進封裝堆疊起來,也擴大儲存空間。

根據研調機構TrendForce統計,2023年全球HBM市場SK海力士坐擁53%市佔率,其次是三星的38%、美光9%。

延伸閱讀:[HBM是什麼?3D完全圖解,帶你一次看懂「記憶體全村希望」][1]

CXL記憶體(Compute Express Link)

根據[美光網站][2]介紹,CXL是一種高速互連的開放標準,可讓應用程式在CPU、[GPU][3]和FPGA等不同處理器之間共用記憶體,以加快運算速度,並改善記憶體資源使用率。

市面上最初的CXL記憶體擴充模組產品,為三星於2021年5月所發表。此外,近年來SK海力士、美光、Astera Lab、世邁科技(SMART Modular)、宜鼎等業者,也有相繼推出CXL相關產品。

研調公司Yole預測,CXL市場從2023年的1400萬美元,2028年將大幅成長到160億美元。

延伸閱讀:[FOPLP是什麼?概念股有哪些?群創FOPLP技術為何受台積電青睞?][4]
[晶圓「埃米戰爭」殺手鐧!晶背供電是什麼?概念股有哪些?][5]

本文不開放轉載
[1]: https://www.bnext.com.tw/story/17/what-is-hbm
[2]: https://tw.micron.com/products/memory/cxl-memory#accordion-c85a4270e7-item-7d759fe6e6
[3]: https://www.bnext.com.tw/article/79456/aipc-npu-explanation
[4]: https://www.bnext.com.tw/article/79562/foplp-advanced-packaging-explaination
[5]: https://www.bnext.com.tw/article/79693/angstrom-bspdn-explain

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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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