記憶體好缺,早上下午不同價!AI推升記憶體價格狂飆背後,卻讓這類廠商「苦哈哈」
記憶體好缺,早上下午不同價!AI推升記憶體價格狂飆背後,卻讓這類廠商「苦哈哈」

「雖然我們是韓國及美國記憶體大廠的大客戶,但供應非常受限。」台灣一位記憶體通路商高層向《日經亞洲》表示,「最近我們不得不導入每日報價機制,因為早上和下午的價格已經完全不同了。」

台灣業者遭遇的困境,正是現在記憶體大短缺的縮影。而當下記憶體供應如此不足的原因,便是AI技術的浪潮導致。SK集團董事長崔泰源透露,OpenAI是其中一家大規模下訂的客戶,他們在今年10月簽訂協議,將每個月供應90萬片高頻寬記憶體(HBM)晶圓,滿足星際之門計畫的需求。

星際之門是OpenAI、軟銀、甲骨文等公司在今年1月宣佈的資料中心建設計畫,預計將在未來4年內投資5,000億美元確保美國的AI基礎設施。

另一間記憶體巨頭三星的產能同樣滿載。三星執行副總裁金在俊(Kim Jae-june)表示,他們看見DRAM和NAND快閃記憶體需求強勁,主要歸功於伺服器市場。且消息人士指出,三星部分記憶體價格已較9月時成長了60%之多。

半導體通路商Fusion Worldwide總裁托比.加納曼(Tobey Gonnerman)指出,許多伺服器製造商和資料中心業者都意識到,記憶體可能會有短缺問題,「他們支付的溢價非常高。」

一位日本供應商高層更表示,現在的記憶體市場可能有錢也買不到,「SK海力士、三星、美光……他們現在到2026年的產能已經全部被預訂滿了。」

三星電子Samsung Electronics.jpeg
短短兩個月,三星部份記憶體的價格傳出已上漲60%之多。
圖/ 三星電子

記憶體價格為何直線攀升?

原因一:產能被AI需求排擠

不過,記憶體市場會出現嚴重短缺、供應不足的問題,很大一部份原因在於目前供應伺服器市場的產能是「轉移」而非「擴產」而來的。換句話說,目前DDR4等其他記憶體的短缺,主要是AI需求產生的產能排擠。

疫情期間,記憶體市場曾因為消費性電子市場的熱絡而迎來一波成長,當時記憶體廠商積極擴張產能,希望占領更多市場,然而當疫情後消費性電子市場蕭條,曾讓三星等記憶體廠商陷入嚴重的低潮。2023年三星一度獲利暴跌95%,就是受到記憶體市場衝擊。

這使得記憶體廠商面對現在的需求,抱持更為謹慎的態度,採用調整產能而非擴充產能的辦法滿足AI廠商,導致記憶體的需求一直居高不下,價格更是直線攀升。

SK hynix
疫情後記憶體產能過剩的情況,讓現在記憶體廠商對擴張產能非常謹慎,選擇透過轉移產能滿足AI業者需求。
圖/ SK海力士

除了HBM對產能造成的排擠效應外,為滿足AI伺服器的性能需求,記憶體廠商也加速淘汰上一代的DDR4產品,全面轉向DDR5。然而DDR4仍是目前許多電子設備與消費性電子產品所使用的記憶體標準,這些因素進一步導致記憶體市場的短缺。

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原因二:推理需求大增,促使記憶體價格直線攀升

此外,AI熱潮的「階段」變化也是一個重要因素。前幾年各家AI公司重心放在訓練模型,而現在逐步轉向產品落地,推理需求快速成長。NAND快閃記憶體的需求便是因此大漲,這種記憶體用於製造SSD硬碟。

慧榮科技總經理苟嘉章解釋,執行推理任務所需的儲存空間遠遠超過訓練,這推動NAND快閃記憶體及硬碟的需求,「這是一種結構性轉變,新的需求正在快速湧現,需要整個產業一起應對。」

一位台灣記憶體通路商高層透露,美國NAND快閃記憶體製造商今年已經將價格提高了70%,但縱使他們願意接受這個價格,「因為他們產能有限,我們也沒辦法取得更多晶片。」

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記憶體市場大熱,卻可能是消費性電子廠商悲歌?

當前記憶體市場的欣欣向榮,卻令電子設備及消費性電子廠商感到憂心忡忡。他們擔心記憶體價格再攀升下去,會讓成本達到難以接受的地步。根據《日經亞洲》報導,16 GB DDR4記憶體的價格已較去年同期上漲840%,實際價格甚至比16GB DDR5記憶體還要貴。

廠商沒辦法直接用DDR5取代DDR4記憶體,兩者的插槽與規格需求截然不同,改用DDR5需要更換一整組配套的零組件,可能導致物料成本大增。

中芯國際共同執行長趙海軍近日便在2025年第三季財報會議上表示,由於記憶體供應短缺及價格上漲,導致手機、網路通訊廠商趨於謹慎,大家都不敢在明年第一季下太多訂單或出貨太多。

投資公司TriOrient研究副總裁丹.奈斯泰德(Dan Nystedt)指出,AI公司願意為記憶體支付高價,而記憶體廠商為了高利潤也會盡可能滿足AI業者需求,「這對依賴低價記憶體晶片的個人電腦、筆電、消費性電子產品及汽車來說可能是非常糟的一件事。」

當記憶體價格持續攀升,消費性電子廠商最終會不得不將成本反應在售價上,這很可能會影響消費者的購買意願。

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資料來源:Nikkei AsiaCNBCReuters

關鍵字: #AI #記憶體
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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