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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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