網路巨擘與資本市場將如何改變半導體產業?
網路巨擘與資本市場將如何改變半導體產業?

日前高通執行長莫蘭科夫(Steve Mollenkopf)釋出善意,希望與蘋果公司重新合作。蘋果與高通的爭端始自2017年,蘋果指高通收取不合理的專利授權費,高通則指控蘋果不法竊取商業機密,如今兩家公司若願意和解並攜手合作,對半導體業將帶來版圖重組的重大衝擊。

不過,我認為這則新聞背後,還有一個重要大趨勢值得關注,而且很可能是未來十年衝擊半導體業最大的一股力量。我相信,類似蘋果這種網路時代造就出來的巨大企業,未來十年將對半導體行業帶來巨大的破壞力,而且力量會愈來愈強,甚至扭轉整個產業的樣貌。

首先,高通與蘋果的爭端,如今和解是從高通執行長口中提出來,其實態勢已經很清楚,因為眼前這個戰爭繼續打下去,先受不了的一定是高通。蘋果不論經濟規模及產業實力都太強大,實在不是高通可以得罪得起的客戶。尤其過去居IC設計龍頭的高通,如今市值已明顯輸給輝達及博通,若未來蘋果訂單又拿不回來,市值恐怕只會再往下掉。

沒錯,觀察經濟規模及產業實力最重要的指標,就是公司的股票市值。

若以市值來排序美國的FAAMG及中國的BAT,這些網路大軍可以大致分成三個等級,第一級最具份量的是微軟、蘋果、亞馬遜及谷歌,市值在8500億至7700億美元之間,至於第二級的有阿里巴巴、臉書及騰訊,市值在4100億至3800億美元之間,至於網飛(Netflix)市值1200億美元,百度650億美元,只能列入規模小很多的輕量級。

誰是巨人,誰是小矮人?

這些網路大廠的市值,遙遙領先全世界所有產業,當然也明顯超越半導體公司。以目前全球市值最大的半導體企業來看,三星、英特爾、台積電可以算是第一梯隊,市值在2600億至2000億美元之間(不過,三星電子包括半導體及手機事業等,不是很純粹的半導體股),至於第二梯隊應該以輝達、博通、高通為代表,市值在1000億至700億美元之間。另外若對比台灣半導體代表隊,聯發科在130億美元,日月光不到100億美元,聯電低於50億美元,誰是巨人,誰是小矮人,很容易區別。

市值規模是企業實力的綜合指數,也是企業影響力的具體指標,會對產業發展產生巨大的改變力量。早年資訊(IT)產業還未崛起前,電信產業具備影響科技發展的重要力量,但1997年英特爾、微軟及思科等IT產業市值超越電信產業後,資訊產業開始決定科技產業發展方向,二千年中後期網路產業崛起,不僅搶奪資訊業的影響力,更讓電信業影響力式微,逐漸淪為替別人打工的「笨水管」。

市值規模的大小,會是大廠決定是否切入的因素。例如,重量級的谷歌、蘋果、微軟及亞馬遜等,可以很容易就挖角優秀的半導體人才,在內部成立IC設計團隊進行產品開發,或是在外部物色及投資優秀的IC公司,這對現金滿滿的大廠來說絕對不成問題。至於大陸的華為早在十多年前就投資晶片設計的海思,阿里巴巴今年則成立人工智慧晶片團隊平頭哥,還有騰訊、百度、小米甚至家電業的海爾都已開始投資IC事業,這些都是各行各業搶攻半導體的例證。

市值規模的懸殊差異,也是網路大廠決定出手併購的關鍵因素。

兩年前,IC設計業中的智財元件(IP)龍頭廠安謀(ARM)被軟銀以320億美元收購,就是一個指標案例。軟銀靠著目前近千億美元的市值,募集到第一個願景資金也高達一千億美元,而且資金來自中東與科技業,是國際資本力量最具體的集結,這個收購案其實已宣告網路大軍不僅大規模介入半導體,更要積極扭轉這個行業,透過掌控這家半導體設計最核心的智財元件廠,未來要進一步掌控全世界的物聯網產業。

半導體產業各環節,那個領域最容易被打破?

除了市值因素外,半導體產業已步入成熟,摩爾定律的發展已經慢下來,也是網路大廠切入發展的主因。半導體產業成熟的現象很明顯,例如高成長不再、激烈競爭導致利潤微薄等,這種產業環境也讓人才有機會釋出來,網路大廠可以很從容地找到人才,在內部開始各種IC產品設計,切入AI、物聯網、自駕車等最有前景的新題目。

如果大廠切入半導體業已成趨勢,那麼,半導體產業的各個環節中,那一個領域最容易被打破?

我認為依序為IC設計、封裝及晶圓代工,會如此判斷的原因,當然市值還是一個很重要的因素,例如台積電市值最高達2200億美元,就是一個相當具有競爭障礙的門檻,大廠若想切進來,沒有五至十倍的市值,恐怕都要再三考量。

不過,IC設計的市值也不低,例如輝達、博通、高通都在一千億至七百億美元間,不能說沒有進入門檻,但因為IC設計行業進入障礙相對還是比較低,而且都是輕資產的型態,除了前面幾家大廠外,更多的是規模很小的中小型企業,這些看在市值巨人的網路大廠眼中,根本就是蛋糕一片,很容易一口就吃掉。

事實上,IC設計這幾年最流行的就是併購,例如博通就是靠併購壯大的高手,其中與安華高(Avago)370億美元的合併案,讓博通併成一家市值達千億美元的大廠,因此,未來網路大廠收購IC設計的例子絕對會更多,而中小型IC設計公司除非掌握很利基的產品線,否則很難單獨營運存活。

至於在產業鏈中重要性在逐漸降低的封裝業,雖然市值不大,但因為能夠創造的價值綜效有限,不見得是大廠想要切入的市場,至少,投入IC設計可以做出替客戶創造更多價值的AI等產品,但投入封測業只能賺有限的加工錢,顯然沒有太多投資誘因。

倒是從市值角度來看,三年前日月光董事長張虔生提出合併矽品的計畫,當時引起產業一陣抗拒與騷動,但即使合併後變成全球封測業龍頭,市值仍不到百億美元,在全球資本場中只能算是小弟弟,台灣不要用自己狹隘的視野來看世界,在此又得到一次驗證。

每年到了年底,許多半導體界的朋友都認真做明年的計畫,顯然很多人覺得明年不會是一個好年,但是,看多了產業演變,我還是相信,再怎樣不景氣,仍然是強者恆強的局面,只是網路大軍會在未來幾年,成為產業改變調整的重要因素,台灣最好趕快做準備,免得大難來時一點心理準備都沒有。

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關鍵字: #半導體
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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。

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