隨著生成式AI需求爆發，資料中心的核心硬體設備「AI伺服器」，也讓台灣電子代工業成為AI中心。研調機構TrendForce表示，若估算AI伺服器產值，AI伺服器2024年的產值將達逾1,870億美元（約新台幣6兆元），年成長率達69%。
2024年大型雲端服務廠商持續擴大採購AI伺服器，預計AI伺服器的出貨佔比將占整體伺服器出貨的12.2%，較2023年提升約3.4%。雖然數字看起來不大，但靠著高單價──一櫃AI伺服器要價新台幣6,500萬元──讓AI伺服器成為「新貴」。
這一點，從台灣受惠的供應鏈中也能獲得應證。包含鴻海以及電子五哥（廣達、緯創、英業達、和碩、仁寶），紛紛受到國際大廠的認可，如雲端服務廠商Meta、Google及晶片廠商NVIDIA、AMD等，都成為他們的客戶。
市場研究機構TrendForce更指出，2025年AI伺服器出貨成長將逾28%。受惠CSP及品牌客群對建置AI基礎設施需求，估計2024年全球AI伺服器（含搭載GPU、FPGA、ASIC等）出貨成長可達42%。2025年在CSP及主權雲等高需求下，AI伺服器出貨年增率可望超過28%，占整體伺服器比例達15%。
不過，AI伺服器跟一般伺服器差別是什麼？在討論伺服器代工時，時常能看到「L6」、「L10」、「L11」等名詞，究竟代表什麼意思？台廠有哪些？
AI伺服器是什麼？跟一般伺服器有何不同
AI伺服器和一般伺服器的不同在於晶片的組成。一般伺服器以中央處理器（CPU）為主要的算力提供，而AI伺服器除了CPU以外，還加上了圖型處理器（GPU）及特殊應用晶片（ASIC、FPGA、TPU）等，用來應付AI的龐大算力。
兩者在成本方面差異甚鉅，根據《DIGITIMES》指出，以傳統x86架構的伺服器成本約為1萬美元，而一台搭載8顆NVIDIA H100的AI伺服器，成本將近27萬美元。
AI伺服器製造階段解析：L6至L12各代表什麼意思？
伺服器的代工製造分成不同階段，從L1至L12分別代表不同的製程，其中L6、L10、L11、L12是台灣伺服器代工廠最常切入的製程階段。
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Trendforce分析師龔明德表示，這些製程是伺服器代工廠商的製造策略發展方向。分成L6及L10以上的兩個主要階段，若代工廠商生產L6主機板，就會與系統整合商進行策略合作，例如英業達和近期出售給AMD的ZT Systems（美國伺服器系統整合商），另外一個方向則提供L10整機或到L12整櫃的完整解決方案。
不過，在不同的製程中，伺服器代工業者誰能取得最高利潤？
龔明德表示，若以利潤角度而言， 越往上游的板端原則上利潤更佳 ，而L10以上則需要視情況，若只單純組裝代工額利潤較低，但若包含裡面零組件則可提升整體獲利。
以整體AI伺服器市場而言，做到L10～L12系統階段相對而言需整合更多元件或軟硬體整合，技術層次較高及競爭力愈強，可進攻雲端客戶的整套解決方案，例如鴻海、廣達、緯穎等，皆是以這類型的業務為主。
AI伺服器廠商有哪些？龍頭是誰？
台灣電子代工廠在AI伺服器製程中，以鴻海布局最廣，包含GPU模組、基板組裝到整機櫃等都有涉略；根據中國《證券時報》指出，鴻海占據全球AI伺服器40%的市占，是AI伺服器龍頭。
若以製程來分，英業達、廣達等台廠，都占有一定的影響力。
L6階段——主機板製造與組裝：英業達具主導地位
L6階段涉及主機板的製造和基本組裝，這是伺服器製造的核心基礎。台廠在此階段占有重要地位，尤其是英業達與廣達。
DIGITIMES研究中心2023年指出，英業達在L6階段的市場占有率達6成，是全球主要的AI伺服器主機板供應商之一。此外，英業達也積極跨足L10與L11，擴大其在AI伺服器市場的影響力。
另外，廣達在L6階段擁有超過2成的市占率，近期也宣布考慮在泰國新建L6產線，同時擴展至L10、L11及L12階段，成為台廠中最為積極的企業之一。
L10階段——整機組裝與系統測試：鴻海提供一條龍解決方案
在L10階段，伺服器開始整合CPU、記憶體、儲存硬碟等核心組件，並進行全面的系統測試。此階段的重要性在於確保伺服器能穩定運行，並且準備好交付給客戶。
鴻海作為輝達最重要的供應商之一，在L10至L12階段提供一站式解決方案，包含模組製造到整機交付的完整製程。
L11與L12階段——整機架設與軟體整合：緯穎持續強化L12整機櫃解決方案
L11和L12階段是伺服器製造的最後兩個關鍵步驟。L11階段專注於多台伺服器的整合與機架部署、建置；而L12階段則進行最終的軟體載入、系統優化和叢集管理，確保伺服器能在大型資料中心中運行。
DIGITIMES報告指出，緯創和廣達在輝達的GPU基板和伺服器製造中扮演重要角色，並且參與了L6、L10等不同階段的製造。緯穎則專注於L6與L12階段。緯穎表示，期望以提供資料中心整體解決方案，進一步強化其在AI伺服器供應鏈中的位置。
Trendforce指出，緯穎2024年成長動能來自AWS、Meta內部的ASIC，以及Omniva所採用的NVIDIA B系列晶片；此外，緯穎也在馬來西亞積極擴產，以滿足美系客戶需求。
ASIC崛起，會影響伺服器代工產業嗎？
然而雲端服務業者為了避免過度仰賴輝達（NVIDIA）的GPU，紛紛開始投入自研晶片（ASIC）與機櫃研發，這是否會對伺服器代工產業造成影響？
龔明德表示，這個現象對伺服器代工業者的區別不大，主要還是以提供雲端服務廠商的需求為主，例如選擇GPU或ASIC的AI伺服器方案，選擇怎樣的晶片不太會受限。
兩者主要差別在於GPU市場主導權是輝達，從H系列或GB系列整櫃方案得依照輝達的設計以及認證等，若是雲端服務商的ASIC自研AI方案，到AI伺服器的整機系統都相較倚重伺服器代工業者整體設計研發能力。
台灣伺服器代工廠憑藉其技術優勢，已經在全球AI伺服器市場中取得了關鍵地位。隨著生成式AI和大型語言模型的需求不斷上升，台廠在L6至L12各階段的製造能力，將持續推動其在國際市場的影響力。
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