記憶體十年一遇大危機!日本商家限制一次只能買8顆硬碟,中國手機筆電也悄悄漲價了
記憶體十年一遇大危機!日本商家限制一次只能買8顆硬碟,中國手機筆電也悄悄漲價了

顯卡、手機、筆電⋯⋯眾多電子產品品牌不約而同在近期面臨漲價危機,而細究背後原因,都直指目前持續延燒的記憶體短缺風暴。這次的短缺已不只是供應鏈內部的議題,更是衝擊全球經濟環境、影響民生消費的巨大難關。

「記憶體短缺的問題,已經從零組件層面升級成總體經濟風險。」科技顧問公司Greyhound Research執行長桑契特.維爾.戈吉亞(Sanchit Vir Gogia)指出,AI產業的爆炸性需求,令記憶體產業難以跟上。

這次短缺可說是十年一遇的危機。威剛董事長陳立白在記憶體產業打滾近30年,聲稱這是他第一次看到DDR4、DDR5、NAND快閃記憶體和硬碟同時短缺的狀況。還有報告指出,全球DRAM庫存僅剩3到3.3週的水準,接近2018年以來的最低點。

同時記憶體業者為了盡可能滿足AI公司需求,將原先供應消費性電子產品的產能大幅度轉移給更賺錢的AI領域,分配給HBM(高頻寬記憶體)等產品,使得無論AI或消費性電子產業都處於記憶體嚴重短缺,必須極力爭奪供應的局面。

AI公司爭搶記憶體產能,「有多少買多少」

本周美光宣布退出Crucial消費業務,全力支持AI客戶,就是記憶體供應商產能轉移的體現。據知情人士透露,Google、亞馬遜、微軟和Meta已經向美光開出無限量訂單,無論記憶體價格如何,「有多少買多少」。

美光宣布退出消費記憶體市場 
美光在本週宣布退出消費記憶體市場,全力投入AI領域。
圖/ Crucial Memory

SK海力士也在今年10月與OpenAI簽訂協議,將為星際之門計畫每月供應90萬片晶圓,SK集團董事長崔泰源透露,這是全球HBM產能的兩倍之高。

記憶體的需求有多高,從記憶體廠商的股價變化也能窺見。三星股價今年已成長97%、美光成長178%、SK海力士更是有著超過200%的漲幅,且成長多集中在近幾個月。

然而,記憶體業者卻不敢貿然提升產能。疫情時記憶體廠商曾積極擴充產能,卻在疫情後消費性電子市場低迷時陷入嚴重低潮,例如2023年三星的獲利一度暴跌95%,就是受到記憶體市場的衝擊。

與此同時,記憶體廠商正在縮減DDR4的產能。《路透社》指出,三星早在去年就通知客戶,他們計畫2025年停止DDR4生產,儘管後來延長了生產時間;美光也曾在今年6月向客戶預告,將在6到9個月內停止DDR4出貨。AI需求高漲與產能轉移疊加,使得記憶體短缺的情況更為嚴峻。

記憶體漲價引發連鎖效應,手機、筆電、顯卡都喊漲

記憶體短缺引發的直接影響,就是漲價。市場研究公司Counterpoint在11月指出,記憶體價格截至目前已經成長50%,預計今年第四季再成長30%,明年年初還會有20%漲幅。三星就在上個月將部分記憶體產品價格上調了60%之多。

這些漲幅最終會衝擊到消費者的荷包。中芯國際就在11月警告,記憶體短缺很可能在2026年影響消費性電子產品和汽車的價格,聲稱客戶由於記憶體短缺,不願意在明年第一季下太多訂單。

近日許多3C品牌陸續坦承記憶體價格帶來了沉重負擔。小米集團手機部總裁盧偉冰表示,「我們無法改變全球供應鏈走勢,記憶體成本上漲遠高於預期,且持續加劇。」小米計畫透過提高手機價格、出售更多高階手機來抵銷記憶體成本上漲的影響。

同為中國手機品牌、在印度市場占有一席之地的Realme,其產品行銷主管王碩坦言,這次記憶體價格暴漲可說是智慧型手機歷史上前所未有的狀況,公司可能被迫在明年6月前將手機售價調漲20%到30%。

王碩解釋,許多手機業者會在鏡頭、處理器、電池等不同的零組件節省成本,然而記憶體是完全無法取巧,所有廠商都必須扎扎實實支付的成本。

在手機之外,超微(AMD)傳出已告知合作夥伴,旗下多款顯卡將調漲價格,8GB記憶體版本將漲價20美元、16GB版本則將漲價40美元,並且未來可能將對全線產品調漲約10%價格。儘管超微並沒有解釋漲價原因,以記憶體容量作為劃分的作法,外界認為很可能是由於記憶體上漲導致顯卡上的VRAM成本上升。

《路透社》指出,日本電腦商家Ark已經開始限制客戶一次可以購買的記憶體數量,避免出現屯貨行為。根據店外張貼的告示,用戶購買的記憶體、SSD、HDD硬碟總數不得超過8件。

有多達5間門市的店員透露,過去幾週記憶體價格大幅成長,並有3分之1的商品都已經缺貨。受資深遊戲玩家喜愛的32 GB DDR5記憶體現在一條要價4.7萬日圓,遠高於10月中的1.7萬日圓。

甚至筆電產業的情況也不樂觀,已經有一些小型電腦廠商宣布因應市場狀況調整價格。電腦大廠HP執行長恩里克.洛雷斯(Enrique Lores)警告,雖然目前仍有庫存,預計明年5月開始會採取包括漲價、降低規格等辦法來解決記憶體導致的成本上漲問題。

華碩AI PC發布會 ASUS資料照
由於記憶體飆漲,華碩也警告,未來可能將適度調整產品價格。
圖/ 隋昱嬋攝影

而華碩共同執行長胡書賓同樣在上個月表示,目前約有4個月的安全庫存,但後續可能會因應成本變化、消費者需求等考量,「在適度情況下,調整產品價格。」

產業人士認為,部分產品線的成本確實面臨上漲壓力,不過品牌廠多採取分階段調整策略,以降低對終端價格的短期衝擊。包括微星(MSI)等品牌以靈活調度採購等手段,以支撐高階出貨需求。

SK海力士預計記憶體短缺的情況,至少會持續到2027年底。由AI競賽點燃的記憶體短缺,短期內還看不見盡頭。AI公司爭搶記憶體有限產能、消費性電子產品價格節節攀升的趨勢,或許還要持續好一陣子。

資料來源:ReutersVideocards美光

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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