歐洲最大車廠也撐不住,福斯集團擬裁10萬人停產4廠!三大敗仗揭歐洲汽車產業轉型陣痛
歐洲最大車廠也撐不住,福斯集團擬裁10萬人停產4廠!三大敗仗揭歐洲汽車產業轉型陣痛

重點一:德國汽車大廠福斯正考慮最多裁減 10 萬個職位,並停止 4 座德國工廠生產;這是評估中的方案,預計 7 月 9 日由監事會討論,尚未正式定案。
重點二:CARIAD 2024 年營業損失為 24 億歐元、2025 年改善至 22 億歐元;福斯中國市場 2026 年首季交車量年減 14.8%,德國廠成本亦承壓。
重點三:工會、工廠委員會與下薩克森邦政府均反對大幅縮減職位與關廠,使方案能否執行仍有高度不確定性。

德國汽車巨頭福斯集團(Volkswagen Group)正考慮最多裁減 10 萬個職位,占全體65.7萬員工的15%,並停止漢諾威、茲維考、埃姆登三座福斯品牌工廠,以及奧迪內卡蘇爾姆廠的生產。若方案落實,可能成為福斯 89 年歷史上規模最大的重組。為什麼一家歐洲最大的汽車製造商,會走到這一步?

第一場敗仗:CARIAD 的軟體豪賭

福斯集團在 2020 年成立 Car Software Organisation,並於 2021 年改名為 CARIAD。成立目的是把原本分散在各品牌的軟體能力整合到集團層級。

然而轉型代價高昂。CARIAD 在 2024 年的營業損失為 24 億歐元;2025 年營業損失改善至 22 億歐元,2026 年第一季則為 4.2 億歐元。多款依賴 CARIAD 軟體平台的車型曾延誤,奧迪與保時捷的旗艦車款上市時程也受到影響。

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CARIAD成立以來連年虧損,並導致多個車款推出延宕。
圖/ CARIAD

問題可從時程與成本看得更清楚。根據《路透社》2023 年報導,CARIAD 的 1.2 軟體架構再度延後,並影響 Audi Q6 e-tron 與 Porsche Macan 等車款;同時,該單位持續重組並縮減人力。
同年CARIAD的轉型計畫也在內部啟動,由曾任 Bentley 製造主管的 Peter Bosch 接任執行長;公司稱組織其後縮減約 30%,從不斷收窄的虧損可看出成果

第二場敗仗:中國市場的失守

中國曾是福斯最重要的單一市場之一。福斯集團官方資料顯示,2019 年在中國交車逾423萬輛,約佔當年全球交車量四成。《路透社》指出,福斯在中國長年居領先地位,2024 年被比亞迪超越、2025 年再退至第三。2026 年第一季,福斯集團在中國交車約54.8萬輛,年減 14.8%。

福斯自身的調整也反映出過去開發與決策速度不足。集團在 2023 年宣布把中國市場的開發單位與決策流程集中到合肥,目標把在地產品上市時間縮短約 30%;2026 年又啟動新一波中國在地開發車款攻勢。

第三場敗仗:德國的成本高牆

福斯在德國設有多個主要工廠,這些工廠代表的不只是製造能力,更是德國工業模式的象徵——高薪、高技術、高品質。但這套模式在電動化轉型後面臨根本性挑戰。

福斯的德國生產成本明顯偏高。《路透社》2024 年的調查指出,福斯的人力成本佔營收比重高於主要競爭者;福斯品牌主管則曾表示,個別德國工廠的成本可能是競爭對手的兩倍。當中國競爭對手以更低的製造成本推出電動車,德國廠的比較優勢急劇消失。

Volkswagen 福斯
福斯在德國的工廠成本居高不下,也讓他們難以與中國競爭對手爭奪市場。
圖/ Volkswagen

2024 年底,福斯與工會達成協議,承諾至 2030 年前避免強制裁員、不關閉工廠。但這份協議在不到兩年後正面臨考驗。根據 《經理人雜誌》(Manager Magazin)報導,福斯考慮將未來五年的投資計畫削減約 15%,降至略高於 1,300 億歐元。

對此,德國工業工會 IG Metall 與福斯工廠委員會在聯合聲明中表示,「若有此類計畫被推進,我們將以全力阻止。」加上持股的下薩克森邦政府也表態反對,治理結構本身就使方案能否通過充滿不確定性。

福斯不是孤例,但問題也不只來自產業

歐盟委員會在 2025 年 3 月 5 日發布的《歐洲汽車產業行動計畫》中指出,歐洲汽車業正經歷「速度與規模前所未有的結構性轉型」,並同時面臨電池與軟體技術、原料及電池進口依賴,以及關鍵投入成本差距等競爭力挑戰。

Stellantis 在 2026 年 2 月公布 2025 年財務結果時也承認,過去高估了能源轉型的速度,因此需要依市場需求與法規變化,重新調整產品計畫及電動車供應鏈。

對不少歐洲傳統車廠而言,難題在於燃油車業務尚未退場,企業卻必須同步投入電池、軟體與新一代平台,並承擔既有工廠、人力及高成本結構;中國本土品牌快速崛起,又進一步壓縮了它們在中國市場的調整時間。

不過,CARIAD 的延誤、德國廠成本與複雜的勞資治理,仍是福斯自身的問題。福斯不是唯一承受產業轉型壓力的車廠,而是共同產業壓力與企業執行問題同時爆發的代表性案例之一。

福斯監事會預計在 2026 年 7 月 9 日討論這項方案,目前尚未確認當天一定會正式表決。工會、工廠委員會與持股的下薩克森邦政府都已表態反對,讓方案的最終規模與執行方式仍有高度不確定性。

資料來源: ReutersCNBCVolkswagen Group
本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 陳建鈞

關鍵字: #汽車產業
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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