鳥瞰TFT-LCD的朦朧春天
鳥瞰TFT-LCD的朦朧春天
2004.11.15 | 科技

經過了韓國、台灣2004年的瘋狂大投資後,2005年時全球有幾條第五代以上的生產線? 目前的答案是「19條」。這是根據工研院經資中心的估算,所謂「第五代」生產線是指產出長1.6公尺、寬1.2公尺的薄膜液晶顯示器,而根據第五代線做基準,第七代線比第五代的生產量還高出3倍,比第六代生產線則高出兩倍,也就是說目前全世界的面板總產能其實是大於19條五代線,而這樣的結局是什麼?答案很簡單,就是「液晶循環」( Crystal Cycle)將會愈來愈快。

**尺寸愈完整,風險愈能分散

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所謂「液晶循環」和「DRAM景氣循環」最大的不同點,就是液晶面板廠不能像DRAM廠那樣,可以只藉著轉換128M或256M的蝕刻技術,分享同樣機台設備的產能。也就是每一世代建廠的投資,無法攤提成本到下一世代產品上。正因如此,在當今一片產能過剩狀況下,以小尺寸面板為主的元太科技竟異軍突起,成為了唯一調升財測的公司,當TFT第五代廠出現,像早期的TFT三代、三.五代、第四代,沒有辦法做電視,卻拿來做小尺寸的TFT,汽車用面板、PDA等各種應用,相較於液晶顯示器電視市場的緩溫,這批小尺寸產品的旺盛景氣,反倒過來造就小尺寸面板廠的回春。
不過TFT產品下跌速度之快,也是不爭事實。今年年初喊進要賺進一個資本額的豪語,現在各公司紛紛噤聲。像一片30吋液晶電視面板最高時喊到1300美元,現在第四季呢?一片只有700美元,掉了將近五成。
所以「大小尺寸」輪流走紅背後的含義,就是尺寸愈完整,風險愈能分散。以平均一座第五代TFT LCD廠造價400億元台幣、第七代造價850億元計算,2002至2005年全球於液晶面板新廠投資金額將達1兆元。如果每一家面板廠都不只有一座第七代廠,財務壓力將會非常大。如果再計算其他可能投入的資金,包括製程技術、以及其他營運所需要的費用等,將更難以想像所帶來的營運壓力。
也難怪到了年底,連最會搶錢的面板雙虎友達和奇美的「現金部位」都分別只剩下161億台幣和77.5億台幣,因為今年實在花錢太凶,友達今年資本支出高達800億,光是今年第四季就花了300億,等於一天花3億多台幣,就是為了興建6代廠,但這是競爭的必要手段。營運壓力大,降價壓力就大,調升也大,循環更快,就是希望在這個過程之中有人管理不善、可能下車或做更有效率的整合,這也是快速液晶循環帶來的第一層意義。

**價格愈合適,需求愈快出現

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快速循環的第二個意義,就是希望讓價格更快的找出適合的水位,讓需求更快出現,這也是未來的希望所繫。現在主流的32吋液晶電視面板,經過了2004年的布建之後,未來希望價格落在500美元一片(目前報價在800美元到850美元之間),讓未來大家在3C大賣場中以1000美元(約33000台幣)就可以買到32吋電視。但現在看起來,仍是「現想大於實際」,主要還是因為技術和市場的兩大不確定性。
從過去歷史經驗來看,每一代產能喊得很大聲,最後還是沒有開出來,就是因為供應商的技術很容易碰到瓶頸,讓一開始的產能出現短缺,這時「液晶循環」就要振動一次。從市場來看,液晶顯示面板可應用的領域廣泛,將不僅僅是侷限於「替代性(replacement)市場」(取代映像管)的產品,在全新的應用市場,也有不可限量的潛力。而許多家電廠商還是想開發新的不同消費性應用,新的產品通常意味著較佳的毛利率,此類需求將對價格因極度競爭而壓縮的PC相關面板,將產生一定程度的產能排擠,又會加速液晶循環,也難怪韓國三星要在2010年前準備至少4條七代線,因為三星認為持續的產能競爭是液晶面板產業不可避免的趨勢。
從這個角度來看,液晶循環至少到第七代之前還會繼續振盪,而誰可以克服新技術和找到新需求,就可以先一步掌握水晶球的變化。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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