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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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