挖礦退燒後遺症,這批40歲板卡業接班人的期中考卷
挖礦退燒後遺症,這批40歲板卡業接班人的期中考卷

虛擬貨幣帶來的挖礦熱,短短一年竄起後退燒,帶來的後遺症是:先前受惠大賺的繪圖卡品牌業者,現在要面對需求退潮如何處理庫存的課題。

而正巧的是,四大主機板廠正巧都在安排新生代接班,這也成為新經營班底的第一張期中考測驗題。

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主機板與顯示卡業者一年來賺不少挖礦財,但需求第2季出現反轉。圖為技嘉主機板主打電競及高階市場。
圖/ 技嘉

挖礦需求今年第2季急轉直下,5月起就傳出繪圖晶片庫存過高問題,甚至外電指三大繪圖卡廠華碩、微星、技嘉要求輝達買回庫存晶片傳言,儘管業者表示從未有此例,但也凸顯需求反轉現象。

技嘉虧損,庫存Q3打消8.51億元

板卡大廠技嘉(GIGABYTE)公布第三季財報,令人意外的是,單季本業出現7189萬元虧損,儘管在轉投資收益進帳下,單季仍然是正數,但這已是技嘉2012年首季以來第一次本業虧錢,而兩大原因是:庫存認列損失,毛利率跌到12%歷史新低,同時認列存貨備抵跌價損失8.51億元。

備抵跌價損失是什麼概念?根據各公司的會計原則,一般庫存超過3個月180天後就會按照固定比例認列價值折損,逐月打消,不斷確認公司庫存變現價值。

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對業者而言,存貨超過一定天期就必須按比例打消價值,確保庫存的價值是真實反映市場行情的。
圖/ 吳晴中/攝影

假設一張顯示卡做好時售價100元,賣3個月還沒賣掉,第4個月公司可按規則,打9折預估只剩90元價值,認10元損失,第5個月剩80元價值,但若第6個月需求回來了,真正賣掉是85元,公司還可以「回沖」5元價差當利益。

根據第3季,技嘉存貨備抵跌價損失提列了8.51億元,若按照IFRS財會準則,單季只需要打消存貨成本4.7億元,今年1~9月打消存貨5.51億元,白話的說,技嘉的庫存打消制度比IFRS還要嚴格,且在今年第3季是打消庫存最多的一季。

8.51億元是什麼概念?技嘉第3季單季純益1.49億元,前3季賺24.28億元,光打消8.51億元就占前3季獲利35%,今年從挖礦賺的錢吐了1/3回去。

然而為何要積極打消庫存?技嘉發言系統表示,內部多年來一直有固定的庫存打消流程,第4季仍有庫存會打消,但樂觀預估2019年首季就會更趨緩。

而攤開技嘉財報,技嘉9月底庫存139.16億元,比6月時的133.21億元增加雖不多,但跟3月底104億元,甚至是2018年初的庫存86.67億元相比,庫存水位增加幅度分別是34%(跟3月比)及60%(跟2018年1月比),然而前3季營收只成長約1成。

顯示卡業者Q3倒一片

技嘉是品牌板卡大廠,今年前3季度主機板營收占比約42%,顯示卡營收53%,伺服器營收22%,可以說,過去主機板是技嘉最大核心事業,但在挖礦熱帶動下,今年已經由顯示卡當家,營收規模過半,只不過,若詳細的分拆單季營收,技嘉第3季顯示卡營收46億元,已經重新低於主機板。

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NVIDIA發表最新高階RTX 2080Ti頂級顯示卡,但該卡價格過高,主流卡10月才出爐。
圖/ NVIDIA

挖礦退燒,但晶片訂單早已經在半年前下好,需求一旦反轉,就會燙傷品牌業者,換言之庫存問題不只是發生在技嘉,撼訊、映泰、麗臺單季也同樣虧損。繪圖卡大咖微星跟華碩,則因為多角化保護傘,營運相對穩健,但微星第3季毛利率跌至13.16%,但技嘉更跌至12.73%歷史低點。

所幸的是,9月隨輝達的主流顯示卡GTX 2070開始出貨,業者預期本季出貨表現將可望回升。技嘉第3季顯示卡出貨70萬片,但10月單月顯示卡銷售已有30萬片,第4季預期應該有2~3成季成長,比伺服器(季減5~10%)與主機板因處理器缺貨而季減2成相比,顯示卡業績反而一枝獨秀。

華碩執行長沈振來在法說會中坦言,挖礦需求最好的高峰是2017年第3季到2018年第2季,但因為拉高了基期,也使今年下半年營運比較基礎墊高。第3季受到挖礦減少,使零組件板卡營收比例下滑,第4季板卡業務又逢處理器大缺貨,所以板卡預估會有5%內季減率。

接班新人第一張測驗卷

值得注意的是,主機板跟顯示卡品牌大廠,近一年也陸續展開接班布局,微星董事會11月通過,委任桌上電腦事業本部總經理江勝昌升任總經理暨執行長,創辦人徐祥仍為董事長,人事令預計2019年1月1日生效。

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微星11月宣布江勝昌升任總經理,創辦人徐祥任董事長,展開交棒。
圖/ 郭涵羚攝

微星要交棒早已在2016年有訊號,當年度股東會宣布同是創辦人的黃金請任副董事長,希望建立代理機制,當時他就坦言微星做得有聲有色的電競事業,不是他所擅長,為了怕跟電競產業有距離,他全權交給專業經理人負責,讓40幾歲的主管掌權。

2018年微星更新納筆電事業部全球業務與行銷副總郭緒光、業務本部副總洪裕盛及全球多媒體業務副總廖椿鏗進入董事會見習。江勝昌同時掌管代工跟品牌板卡業務,近年也積極投入電競市場研究,1964年次的他今年才54歲,成為微星新任當家。

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技嘉副總林英宇是板卡界最年輕的接班人。
圖/ 王郁倫攝影

技嘉則更早在2017年展開接班布局,總經理劉明雄升任林英宇為副總,整合板卡及周邊事業,人事改組後林英宇肩負電競品牌操盤重任,年僅1975年次的他,今年43歲,是板卡界經營梯隊中年紀最輕的一位操盤人。

而華擎主機板年資最輕,也是最早就年輕化的經營層的主機板品牌,執行長許隆倫僅1972年次,今年46歲,至於精英總經理楊龍光1963年次,今年55歲,是大同由專業經理人管理後任期最長最穩的一任CEO。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

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。

博弘雲端
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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