展望2016半導體產業,聯發科:整併是一個趨勢,用開放心態看各種可能的機會!
展望2016半導體產業,聯發科:整併是一個趨勢,用開放心態看各種可能的機會!
2015.12.29 | 科技

2015年一連串的半導體整併潮、紫光領軍的紅色供應鏈「威脅」話題不斷,做為台灣半導體產業代表性企業,聯發科28日舉辦年終媒體餐敘,盤點各項事業群在2015年的表現狀況以及2016年的佈局、展望。

總體來說,聯發科目前聚焦在三大產品線:智慧型手機、智慧家庭以及包含穿戴式、無人機、智慧汽車等物聯網(IoT)應用。不過,大家最關注的問題,無非是這些年來靠著手機晶片衝出一片天的聯發科,在面臨市場成長態勢疲軟、強敵環伺、市場整併浪潮以及部分中國手機廠宣稱要開發自主架構的CPU等因素影響之下,未來要如何保持競爭優勢並持續獲利?

謝清江
(聯發科副董事長暨總經理謝清江。圖片來源:聯發科。)

手機競爭壓力雖大但持續獲利,4G晶片明年進軍歐美市場

聯發科副董事長暨總經理謝清江表示,前兩年智慧手機市場是「很好的時光」,明年公司還是會持續獲利,但他也坦承成長幅度不會像過去那麼強勁。

如何在嚴峻競爭環境下增加獲利,謝清江指出,聯發科做了很多努力,像是開發新產品、新架構、調整成本控制等,「手機市場大家都很積極,老大哥(高通)也很積極,這個壓力大家都有的,但明年獲利還算可以接受。」

聯發科執行副總經理暨共同營運長朱尚祖則表示,「整個手機產品行業是非常挑戰,有的公司裁員、有的退出,我們還是看到不少挑戰跟機會。」他指出,聯發科的4G產品線,去年第一代晶片出來時,只有小量出貨3000套,今年則有1億5000萬套,足足成長五倍,「我們認為將來市場份額跟利潤,明年會有不少提升。」

盤點2015年聯發科4G晶片表現,在年中時,謝清江就已預估聯發科4G晶片在中國的市佔率預計全年度可達40%,這個部分已順利達標,未來除了要鞏固中國市場外,開發中國家也會是聯發科很重要的佈局方向。

目前中國智慧手機市場約有85~90%的出貨是屬於4G手機,聯發科在此也已掌握了不小的市佔率,展望2016年,開發中國家如印度、東南亞等區域4G手機市場才正要起飛,由於基數小,市場成長空間大,因此會是聯發科明年尋求成長的一個重要著力點。

除了鞏固中階市場,在高階市場部分,聯發科的第二代高階LTE數據機(Modem)晶片規格已上看Cat.6,緊追高通(Qualcomm)。目前聯發科第二代LTE晶片已經量產,朱尚祖預計,明年到後年之間,跟高通的差距可以拉得非常近,有自信可以跟領先者並列齊驅。

謝清江透露,全球電信業者將於2016年上半年完成聯發科Cat.6 LTE晶片的互通性測試及部署,因此明年也有機會在歐洲、北美市場嶄露頭角,如美國電信商T-Mobile也將開始出貨聯發科的4G手機,過去這些聯發科沒有著力的地方,將會有很好的起步,「聯發科不斷全心投入,追求技術上的領先,拉近與競爭者的距離。」

聯發科執行副總經理暨共同營運長朱尚祖總結,在通訊手機領域,不管3G、4G,聯發科都會持續推出性價比高的產品,高端產品會陸續推出,「智慧手機領域裡面,競爭是相當激烈的,但是聯發科對產品藍圖有信心,不僅能符合市場的需求,也有自信能夠跟市場競爭者去競爭,也相信我們投入的先進技術,能帶給客戶更多優質的功能,跟客戶一起成長。」

品牌策略奏效,Helio「曦力」首年獲近100款機型採用

聯發科今年推出推出全新品牌「Helio曦力」,主打中高階產品線,也取得不錯成效,在市場大有斬獲。目前Helio產品線中,有X系列的八核心方案Helio X10以及十核心方案的Helio X20,還有P系列的八核心Helio P10。X10在今年初量產,下半年出貨成長強勁,全球一線品牌包括HTC M9 Plus、魅族MX5、OPPO R7Plus、索尼M5、金立E8等多款手機皆有採用。

聯發科首款支援Cat.6 LTE晶片的P10也在年底達量產階段,明年年初陸續將有多款搭載曦力P10系統單晶片解決方案的手機上市。總計「曦力」全產品線,在首年獲得將近100款機型採用。

朱尚祖強調,聯發科的產品策略將專注在「兩多一少」:多核心、多媒體與少(低)功耗。過去,聯發科帶起八核心「風潮」,今年又領先群雄推出十核心產品,他表示,其實聯發科關注的不只是核心數量,而是「核相關的技術」;無論核多核少,最重要的是要有優秀的戰術,透過架構優化(Tri-cluster)、核心調度(CorePilot)、功耗控制等方法調度各個核心,優化產品效能。

另一方面,三星、蘋果、華為都在用自己手機開發的晶片,針對中國手機品牌廠商如小米、聯想,喊出要自己開發手機晶片,接下來會不會越來越多?對於主要市場在中國的聯發科而言,會不會造成影響?聯發科倒是樂觀看待。

「我們觀察是不太容易,因為障礙非常高。華為跟三星也是做了十年的累積,才有今天的成果,將來會不會有越來越多人自己開發,我們的判斷是:如果他們會數學的話,應該會知道划不來。」朱尚祖說,自己做IC的投入跟能夠節省的成本,應該划不來,現在市場的平衡點,差不多就是這個樣子,所以影響不會太大。

如何看半導體整併潮?聯發科:歡迎任何合作機會

對於今年下半年紫光一連串動作,外界紛紛點名聯發科與紫光「暗送秋波」,極有可能有進一步的合作機會,甚至是整併。對此,謝清江則特別強調,「聯發科與紫光都沒有接觸過,兩邊領導人也從未見過面。」

不過話鋒一轉,他也表示,半導體產業已經發展了快五十年,產業整併是一個趨勢,聯發科用開放心態看各種可能的合作機會或是整併,任何能夠提供給股東、員工最大價值的機會,聯發科都會樂觀其成,這樣才能不斷投資、促進兩岸合作,為全球產業鏈謀求最好的機會,此番話也令人留下無限遐想空間。

延伸閱讀:
1.聯發科總經理謝清江:2015年中國4G晶片市占衝40%
2.聯發科10核心處理器Q3出貨,全方位布局中高階手機市場
3.當紫光與聯發科互送秋波,怎麼辦?
4.聯發科推出LinkIt開放硬體,布局物聯網霸業

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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