VIP 專屬文章 下班國際線》台積電狂蓋20座廠還不夠？潘健成揭AI最大瓶頸：記憶體缺口超乎想像

AI熱潮把全球半導體推上新高峰，市場卻開始出現另一種聲音：中國記憶體產能陸續開出後，2027年是否可能從缺貨瞬間翻成供過於求？群聯電子共同創辦人暨執行長潘健成在《下班國際線》節目上，對這種論點直言「想不通」，甚至透露，供應鏈廠商告訴他的情況恰好相反，「你們都不知道明年到底缺口有多大！」

潘健成以台積電全球大舉擴產為例指出，AI算力需求帶動CPU、GPU等邏輯晶片快速增加，但AI系統需要的不只有運算晶片，後面還有兩個無法迴避的條件：一是電力，另一個就是記憶體。他在節目中以台積電「全球同時蓋20座廠」的情況來推論分析，強調邏輯晶片產能快速增加，DRAM與NAND Flash若沒有同步擴張，供應鏈就可能出現新的瓶頸。

潘健成不認同，市場上有人看到中國新增產能，就直接推導「明年供過於求」。他透露，自己近期與韓系大型供應商開會時，對方對這套推論也感到疑惑。問題不只在供給增加多少，更在於AI需求正在從第一階段的「訓練」，快速走向「推論」、企業應用，乃至於Agentic AI；如果只拿手機、PC的傳統週期去估算，可能根本拿錯了尺去量。

潘健成將AI需求拆成三個階段：第一階段，前幾年市場焦點集中在大型模型訓練，因此GPU與HBM成為鎂光燈焦點。第二階段，當AI開始商業化，推論（Inference）逐漸成為主戰場，資料中心不只要算得快，更必須處理大量資料與儲存需求。潘健成指出，全球資料中心正在大量採購儲存設備，背後正是AI從單純算力競賽走向落地的結果。

潘健成說，第三階段甚至更為棘手，因為Agentic AI不再只是等著使用者提問，而可能自主搜尋資料、處理任務、持續累積上下文，需要更多DRAM空間、KV Cache與儲存資源。也就是說，AI越聰明，除了GPU吃得兇，記憶體這張嘴也只會越張越大。

潘健成更提到，中小企業未來也不可能永遠只租用「雲端AI」。雲端費用一旦高到企業「受不了」，「地端AI」伺服器自然會增加，而算力、電力、記憶體與儲存一樣都不能少。今天市場看到的AI建設，可能還只是大型雲端服務商打前鋒，企業級普及甚至尚未全面展開。

潘健成觀察，相較於邏輯晶片的大規模擴廠，Flash新增產能並沒有呈現相同速度。他在節目中逐一點名武漢（長江存儲）、日本北上市（鎧俠）等新產能，認為若拿AI算力晶片擴張的規模來對比，Flash的新增工廠「數得出來」。因此真正要問的，不是中國多了一座工廠會不會造成過剩，而是全球AI基礎建設需要多少記憶體產能才能配得上。

更關鍵的是，AI系統還面對所謂「Memory Wall」（記憶體牆）問題。潘健成表示，群聯後來發現Flash有機會加入AI系統扮演新的記憶體層級，尤其在KV Cache應用上，可協助提高Token產生效率、降低成本。若DRAM持續昂貴甚至供應吃緊，Flash反而可能被拉進更核心的位置，而不只是傳統資料的「倉庫」。

因此，面對AI泡沫與記憶體反轉論，潘健成的答案相當直接：「供不應求，除非人類說AI沒用。」

更多風傳媒深度報導：

‧ 搶5%土地竟換140萬傷亡！烏克蘭議員訪台：烏國1年戰費是台灣國防預算4倍，最大教訓是「這件事」

‧ 軍工解密》美國頂級「AI大腦」秘密抵台！雷虎無人船、中科院3個月神速進化，台海防衛擊殺網怎麼打？ （相關報導： 下班國際線》AI取代你的工作？林之晨揭台灣大1.5年逆分工實驗：「這款人才」最搶手！ ｜ 更多文章 ）

‧ 不只台積電，英國企業也想揪電子五哥！廣達6個月搞定原本2年案子　台灣半導體供應鏈被低估了？