Gartner~2011年全球半導體資本設備支出將成長10.2%
Gartner~2011年全球半導體資本設備支出將成長10.2%

國際研究暨顧問機構Gartner表示,2011年全球半導體資本設備支出可望達到448億美元,較2010年的406億美元成長10.2%。然而,分析師亦對市況示警,即將面臨的半導體庫存修正,加以晶圓代工產業供給過剩,將導致2012年半導體資本設備支出略微衰退。

Gartner副總裁Klaus Rinnen表示,「自3月底發布預測後,資本支出與設備市況出現些許改變。儘管發生在日本的震災造成電子產品供應鏈中斷的威脅,幸虧有日本供應廠商艱苦的努力,才能將震災帶來的衝擊降至最低。」

半導體設備市場中所有區塊在2011皆可望出現成長(請見表一)。Gartner分析師指出,2011年支出的成長來源主要是晶圓代工的積極支出、整合原件大廠(IDM)的邏輯容量(logic capacity)提升至先進製程,以及記憶體大廠積極投入二次圖樣技術(double pattern)。2012年半導體資本設備支出將下跌2.6%,2013年則是可望成長8.9%。下一個衰退週期應會出現在2013下半年度,因記憶體供給過剩所導致。

 

表一、****2009****年至****2015****年全球半導體資本設備支出預測****(****單位:百萬美元****)**** 

 **2009** **2010** **2011** **2012** **2013** **2014** **2015**
半導體資本支出 25,876.3 56,154.3 62,838.0 61,178.1 66,605.3 56,532.8 64,257.8
成長率(%) -41.2 117.0 11.9 -2.6 8.9 -15.1 13.7
資本設備支出 16,742.5 40,639.1 44,765.1 42,052.3 46,477.4 38,925.5 45,675.9
成長率(%) -45.4 142.7 10.2 -6.1 10.5 -16.2 17.3
晶圓廠設備 12,884.2 31,624.7 35,332.6 34,180.0 37,097.5 31,188.7 35,780.6
成長率(%) -46.8 145.5 11.7 -3.3 8.5 -15.9 14.7
封裝設備 2,708.5 6,154.6 6,373.9 5,386.5 6,333.3 5,422.7 6,827.2
成長率(%) -32.3 127.2 3.6 -15.5 17.6 -14.4 25.9
自動測試設備 1,149.8 2,859.8 3,058.6 2,485.9 3,046.5 2,314.1 3,068.0
成長率(%) -53.0 148.7 6.9 -18.7 22.6 -24.0 32.6
其它支出 9,133.7 15,515.1 18,072.9 19,125.8 20,128.0 17,607.2 18,581.9
成長率(%) -31.8 69.9 16.5 5.8 5.2 -12.5 5.5

資料來源:Gartner(2011年6月)

 

隨著半導體產業持續成長,2011年全球晶圓廠設備(WFE)的營收可望增加11.7%。英特爾、晶圓代工和NAND支出將帶動先進設備的需求,浸潤式微影(immersion lithography)、蝕刻與某些二次圖樣和關鍵先進邏輯處理相關的沈積部門都將因而受益。

2011年全球封裝(PAE)營收預期僅成長3.6%。後端製造商意識於2010年實現大幅成長,但市場成長已自去年第四季趨緩。訂單需求逐漸減弱,因供給隨著需求減少而趨緩。對後端處理供應商的資本支出(capex)而言,當前首要目標皆為找尋3D封裝與銅絲鍵合的低成本解決方案。大多數主要工模具市場可望於2011年呈成長,但先進工模具的表現將優於整體市場水準。

2011年全球自動測試設備(ATE)市場的成長幅度預期可達6.9%。Gartner 對此一成長預期主要係來自系統單晶片(Soc)的持續需求,和先進無線射頻(advanced RF)市場區塊。記憶體自動測試設備可能會隨DRAM的資本支出趨緩,而於2011呈下滑趨勢。然而,NAND的測試平台今年將維持強勁成長。

關鍵字: #Gartner #半導體
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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