Intel CPU缺貨有錢也買不到，是產能不足還是飢餓行銷？|數位時代 BusinessNext

Intel CPU缺貨有錢也買不到，是產能不足還是飢餓行銷？

英特爾(Intel)CPU缺貨情況嚴重，從Coffee Lake到Whiskey Lake都大缺貨，可能導致今年筆電出貨量比2017年衰退0.2%。若缺貨期真的長達半年，將給予競爭對手AMD一個乘勢而起的好機會。

多款CPU缺貨，電腦DIY、OEM大廠都買不到

電腦DIY零售商表示，「最近不只第八代，intel處理器基本上都大漲。」2017年上市的Coffee Lake系列14奈米的Core i5-8400, i5-8500, i5-8600 and i7-8700等CPU都因為缺貨價格水漲船高，以Core i5-8400 來說，最新價格已經漲到台幣7300元，但比起年初不到6000元，漲幅高達21.6%，而且「有錢還不一定買得到」，零售通路表示，缺貨並非一兩個月短期現象，會一直持續到今年年底，因此大部分商家僅販售給整機組裝給買家，不再單獨販售。

除了2017年第八代Coffee Lake系列產品缺貨，今年八月才剛正式推出的14奈米的Whiskey Lake與Amber Lake系列晶片也供貨不順。

Intel已經先向外界預告產能與良率有限的問題，而電腦OEM廠宏碁董事長暨執行長陳俊聖與NB代工廠仁寶總經理翁宗斌也都在媒體前證實最新系列晶片大缺貨，而且可能要2019年第二季才能解決，也同樣面臨「有錢也買不到」的困境。

9月缺口將約5%至10%，低毛利CPU外包台積電救火？

Intel沒有說明目前14奈米產能總缺口有多大，但市調機構集邦科技指出，8月英特爾處理器供給缺口約5%，9月缺口將約5%至10%，第4季缺口恐將進一步超過1成。而供貨不足的問題可能使得今年筆電出貨量比2017年衰退0.2%。

為渡過這個產能大缺口難關，傳出Intel可能外包部分晶片組給台積電代工製造。《電子時報》指出，「Intel可能將利潤較低的入門級產品H310與300系列晶片組外包給台積電代工製造，自己則專門生產高利潤的伺服器和晶片組。」不過，報導也指出這並非台積電第一次幫Intel代工，台積電先前已經是Intel FPGA晶片與iPhone基頻晶片的代工製造廠商。

缺貨恐達半年，Intel內部管理可能出問題

Intel並沒有說明缺貨原因，不過過去在DIY零售端Intel CPU並不常發生缺貨或僅有單一型號缺貨發生，但這一次是多個型號集體缺貨，導致全系列集體大漲價，並不多見。

除了DIY零售端，宏碁、仁寶與華碩等OEM大廠，甚至連蘋果也都集體碰到大缺貨潮，而且產品還橫跨去年就推出的Coffee Lake與今年的Whiskey Lake即Amber Lake系列多項產品，加上缺貨期長達半年以上，讓外界認為原因並不單純，猜測Intel內部管理可能出了大問題。

其中Intel 10奈米技術延遲到2019年才出貨多被視為原因之一。除了10奈米技術延宕，Intel CPU尚未解決的資安漏洞問題也是可能原因之一。

對手AMD乘勢而起

另外，也有業者認為可能和Intel的飢渴行銷策略有關，Intel藉由控制CPU數量保持一定的市場價格，拉抬產品毛利，不過，這個策略可能性並不高，因為10奈米製程延宕的Intel目前正面臨AMD的威脅。

過去AMD與Intel一直都保持很大的市場差距，在2016年AMD的市占率還不到10%，大部分都是Intel的天下，但今年AMD喊出拿下20%市占率的口號，另一方面，過去AMD的CPU雖然CP值較高，但有溫度過高，容易發燙的大缺點，不過，這個缺點在第二代Ryzen CPU大為改善，在效能與溫度管控上已經有顯著的進步，這對於Intel都是一大威脅。而若缺貨期真的長達半年，那也給予競爭對手AMD一個乘勢而起的好機會，Intel應不致於挺而走險。

一家來自台灣的 AI 新創，如何讓美國上千家速食餐廳，都用它的 AI「看」得來速車道？

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能)，透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標，協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例，在全面導入 Berry AI 解決方案後，服務速度提升 13%-20%，業績表現最好與最差的門市，每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後，得來速車道的服務時間也立刻改善，進而提升整體吞吐量。

然而，支撐 Berry AI 解決方案的，不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術，還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務，打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構，成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模，Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示，團隊成立初期投入近2年半的時間，探索最適合影像辨識技術的應用場景，最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業（Quick Service Restaurant；QSR），推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案，運用 AI 影像分析技術，辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態，例如：排隊、點餐、候餐等。

同時，Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標，例如：不同門市、日期或時段的顧客等候時間，協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節，進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後，Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而，隨著合作客戶與部署門市持續增加，資料量快速攀升，加上服務範圍橫跨不同區域，既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出，尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時，格外重視技術效能與穩定性，包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作，以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下，若將所有運算與資料都留在地端，不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體，設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端打造高可用性 AWS 雲地混合架構，突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益，成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此，Berry AI 選擇與博弘雲端合作，取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構，將即時運算留在地端，同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作，形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明，包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作，會先在地端完成；再將辨識結果傳送至 AWS 雲端，計算各項營運指標，提供後續分析與決策使用。透過這套架構，Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外，AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上，透過完整且多樣化的資料，持續訓練與優化模型，進一步提升地端影像辨識的準確度。

Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業（Quick Service Restaurant；QSR），推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案，運用 AI 影像分析技術，辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態，例如：排隊、點餐、候餐等，協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節，進而提升服務效率及顧客滿意度。

圖／ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸，博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長，Berry AI 也迎來新的課題：如何把雲端資源用得更有效率、更省成本，這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此，可能有很多人好奇，像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業，為什麼還需要與博弘雲端合作？「關鍵在於，博弘雲端長期深耕 AWS，對相關服務與技術架構更加熟悉，可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時，可以直接尋求博弘雲端協助；若需要進一步與 AWS 原廠確認，博弘雲端也能協助溝通與處理，減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間，讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是，博弘雲端不只提供技術支援，還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發，客製化設計最適合的節費方案，這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明，博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量，推估未來 1-3 年內的使用需求，並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量；同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS，進一步整合集團需求進行評估，放大整體採購規模，爭取更大的節費空間。

宋青雲強調，雲端採取隨需即付的計價模式，雖然具備彈性優勢，但若缺乏持續管理，仍可能出現資源配置不符商務規劃，或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案，也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢，提出相應的優化建議；同時還會提供相關管理介面，讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量，在業務規模持續成長的同時，也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化，只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始，博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端，或直接在雲端完成部署；進一步還能協助建置數據平台、數據中台，進行資料分析及導入 AI 應用，讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後，博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之，從前期 PoC、雲端建置到後續維運，博弘雲端都能依據企業需求，提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說，藉由與博弘雲端合作，深化 AWS 雲端資源使用，不只是突破規模化挑戰，更重要的是能把有限的資源集中在核心業務，持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用，進一步爭取更多品牌合作，擴大北美市場版圖。目前，Berry AI 正全力拓展北美市場，也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System（DevOps、Infrastructure），以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台，到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品，每個環節都還有發揮的空間。期待匯聚更多優秀夥伴，一起用 AI 解決真實的營運問題，讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情：https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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