英特爾新晶片難產 景氣雪上加霜
英特爾新晶片難產 景氣雪上加霜
2004.08.15 | 科技

不斷推出新科技是英特爾維持強大競爭力的武器,然而,英特爾今年卻是流年不利。繼Dothan(Premium M)曾因良率過低而延後數個月才上市,Tejas和Jayhawk的研發計畫在5月被宣告中止,再有Grantsdale晶片組下架回收事件,原擬六月出品的電腦工作站用新款Xeon晶片,目前僅有搭配晶片組Lindenhurst出貨,筆記型電腦晶片Alviso的上市時間由於設計問題被宣告延至明年。

**存貨創三年新高,消化到年底

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更糟的是,讓電腦系統業望穿秋水,期望帶動換機需求,時脈為4.0GHz的Pentium4(P4)微處理器,英特爾居然在7月29日宣佈推出時程由今年第四季緩至明年第一季,讓電腦系統業在今年的返校旺季確定「不旺」之後,現在已經得提早為年底旺季的實銷狀況捏把冷汗。
全球目前約有85%個人電腦採用英特爾處理器,這幾年來,儘管科技業景氣低迷,英特爾仍持續耗費巨資升級製程與開拓新產品,原以為不景氣時的投資,終於可以在這波景氣復甦中回收,豈料今年景氣走勢弔詭異常,系統業者笑稱,第一季的熱絡,讓業者以為5、6月將淡季不淡,「結果證實,果然還是很淡,」剛結束歐洲考察通路銷售實況的商務旅行,返國未久的國內筆記型大廠主管,對於歐洲通路塞貨嚴重的狀況,更是感到觸目驚心。
英特爾帳上的存貨狀況,也充分反應出此一窘境。英特爾第二季存貨水平,遠超乎華爾街想像,達到三年來最高,英特爾刻正嘗試壓低庫存,此一工作將持續到今年底。

**顧客不滿意, 所有的理由都不是理由

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英特爾在二月推出首款採行90奈米製程的桌上型電腦處理器晶片Prescott(3.6GHz的P4),不過Prescott存在異常高電耗情況,意在取代Prescott的Tejas也面臨相同問題,伺服器晶片Jayhawk的結構則與Tejas相似。另一方面,Grantsdale晶片組因漏電瑕疵而回收,導致英特爾第二季銷貨收入必須勾銷3800萬美元。
4.0GHz的P4延遲問世,對英特爾今年財報的衝擊有限,但肯定讓英特爾形象雪上加霜,外界不免擔心英特爾的執行力是否漸趨低落。國際數據資訊(IDC)的分析師凱伊(Roger Kay)指出,4.OGHz的P4之所以延緩出貨,可能由於每片晶圓僅有少數晶片能達到如此高的時脈,至少在生產初期是這個樣子,迫使英特爾必須延後最新版P4的上市時程,因為英特爾必須將4.OGHz的P4產能提升到一個月數十萬顆,好因應市場需求。
新產品接連出狀況,讓英特爾執行長貝瑞特極為憂心,英特爾執行長貝瑞特在7月下旬曾發出一封電子郵件給公司全體員工打氣,此舉實在不尋常,貝瑞特在信中指出,他在7月中旬一場與該公司高層的會議中毫不客氣地直接指明,英特爾毫無疑問必須提升績效。貝瑞特認為,新產品延後上市和製程議題是由於許多原因造成的,但只要顧客不滿意、英特爾不成功,那麼所有理由最終都不是理由。

**景氣摸不清,超微急追趕 

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英特爾狀況頻頻,苦了望穿秋水的系統業者,卻樂了強勁競爭對手超微。當貝瑞特氣急敗壞寄出電子郵件來發飆時,超微執行長魯茲(Hector Ruiz)卻很「湊巧」地,緊跟著發出一封溫馨的電子郵件來勉勵員工,盛讚他們最近以來的優異表現,並向員工強調,超微不再是科技的跟隨者,「命運掌握在我們自己手裡,」魯茲特別鼓勵員工,當下最重要的事,就是要展現出超微更勇於承擔,更值得信賴的訊息。
在英特爾陰影下,長期虧損連連的超微,最近扭轉局面,已連續三季獲利,且氣勢持續上揚。該公司在快閃記憶體的市占率持續擴大,首先推出類似x86架構的64位元微處理器,並且在五月開始以90奈米製程生產晶片,只比英特爾晚了一點點。
當科技業的成長力道大幅走緩,產業的競爭淘汰賽只會更加激烈。誠如市調公司Insight 64的分析師布魯克伍德(Nathan Brookwood)所言,「今年是英特爾的淒慘年」,英特爾必須趕緊重新振作,一雪前恥,否則在瞬息萬變的科技業中不斷出岔子,即使軍容強盛如英特爾,丟掉大片江山也並非不可能。

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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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