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 Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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