獨立 NPU 增加的成本是否會衝擊品牌毛利？

隨著 AI 運算需求激增，獨立 NPU 或高效能 NPU 整合已成為旗艦晶片的標配，但這也帶來了沉重的成本負擔。根據市場消息，高通與聯發科預計在 2026 年採用的台積電 2 奈米製程，每片晶圓成本高達 3 萬美元，加上為了發揮 NPU 效能而必須搭載的 LPDDR6 記憶體價格飆漲，導致 SoC 整體成本大幅攀升。目前包括小米、宏碁與惠普等品牌廠均已釋出預警，強調硬體規格升級將直接推升終端售價，AI PC 預期漲幅達 5% 至 10%，顯示供應鏈成本壓力已傳導至消費市場。

品牌廠在 NPU 成本攀升下陷入兩難，這不僅是單一零組件的增加，更是整體系統架構的溢價挑戰。為了維持毛利率，品牌商正採取「產品階層化」策略，將昂貴的 LPDDR6 與頂級 NPU 僅配置於 Pro 等級以上的旗艦機種，藉由拉高平均售價（ASP）來抵銷成本衝擊。然而，當 2 奈米製程初期良率稀釋毛利，且記憶體成本短期內難以下調時，非旗艦產品的獲利空間將被嚴重壓縮。這場 AI 競賽已演變成一場資源消耗戰，品牌廠若無法開發出具備變現能力的殺手級 AI 應用，單純的硬體堆料將使其在 2026 年面臨嚴峻的毛利保衛戰。