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

2026-09-19 18:30
台積電德勒斯登廠2024年8月在德國德勒斯登動土,歷經25個月施工後完成廠房主體工程,14日舉行封頂儀式。圖為2026年9月興建中的歐積電德勒斯登廠區。(中央社)
台積電德勒斯登廠2024年8月在德國德勒斯登動土,歷經25個月施工後完成廠房主體工程,14日舉行封頂儀式。圖為2026年9月興建中的歐積電德勒斯登廠區。(中央社)

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!」(《風傳媒》YT頻道推出「會員版」,成為頻道會員可收看更多內容,獲得更多專屬福利

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。

AI從訓練走向推論 儲存需求才開始浮上水面

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。

(圖/翻攝自FB/群聯電子 Phison Electronics)
(圖/翻攝自FB/群聯電子 Phison Electronics)

Flash產能沒跟上 潘健成:供不應求除非AI沒用

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。」

20260909-群聯電子執行長潘健成(右)9日出席路怡珍(左)主持的風傳媒「下班國際線」節目。(柯承惠攝)
群聯電子執行長潘健成(右)9日出席路怡珍(左)主持的風傳媒「下班國際線」節目。(柯承惠攝)

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