手機能否因半導體工藝進步,刺激消費者需求,讓產值變更大?
手機能否因半導體工藝進步,刺激消費者需求,讓產值變更大?
2019.03.05 | 蘋果

蘋果公司在今年1月29日發表上一季度的財務報告,全公司的營業額YoY衰退5%,其中,來自於iPhone的營業額衰退15% [1][2]。蘋果公司沒有達到原來預期的營收方向(Revenue Guidance),讓市場對於半導體的未來產生許多負面的看法。

過去幾年,全球半導體的成長的動能確實來自於智慧型手機,然而為何是現在才看到蘋果公司的手機衰退,而不是3年以前呢?智慧手機能否因為半導體工藝的進步,刺激消費者的需求,讓產值變得更大呢?本文嘗試連結智慧型手機錄影的每秒顯示張數/影格率(Frame Per Second, FPS)與半導體製程工藝,說明2018年的7奈米工藝恰滿足4K60FPS的錄影需求,利用簡易的技術預測推估3奈米工藝可滿足8K60FPS的需求,發生的時間點約在2021-2022年。

對FPS的需求,推動過去手機SoC效能發展

AnandTech網站最近公佈了一份近幾年來智慧型手機SoC的效能評比[3]。評鑑手機SoC有許多技術指標,當然也會有綜合指標,我這裡使用的指標主要是播放畫面時常用的每秒顯示張數/影格率。

FPS是動畫、影片的基礎,人的眼睛如果看到的畫面在每秒10-12張以上時,就會產生視覺暫留的效果,而認為畫面是連續的。電影院的膠捲播放約在24FPS,對於多數人來說是可以接受的速度。然而到了CRT與LCD螢幕的時代,NTSC規範顯示器的更新頻率在60Hz(PAL規範為50Hz),規範FPS在30p(PAL規範為25p),在一個可以每秒更新60張圖片的顯示器上面,NTSC建議畫面每秒顯示張數為30張,約為螢幕更新頻率的50%。如果影格率低於30FPS時,人眼會感覺到畫面延遲、拖影、抖動,所以開始要求提高FPS。

按照前面顯示器更新頻率要在FPS的兩倍以上的概念,螢幕的更新頻率開始有了120Hz、240Hz等高級規格出現。提高FPS與顯示器更新頻率有助於欣賞賽車影片、以及增加3D遊戲的流暢度。

目前一般所謂的電玩級顯示器,約在144Hz以上,也就是可以讓FPS達到72p。市場上高階的LCD/AMOLED TV,多數具備動態影像流暢技術,提高顯示器更新頻率達240Hz,如果搭配120FPS的影格率,其效果是非常好的。

半導體技術的能力是有限制的,在畫面解析度(1080p/4K/8K)與FPS之間,必須有所取捨。目前主流的手機SoC可以錄影1080p(2K)與60FPS的訊號,少部分(A12 Bionic、Snapdragon S845)可以錄影4K60FPS的訊號。

長期來看,手機SoC的技術目標還是在8K60FPS或8K120FPS的錄影上,這會帶動網路頻寬的需求(錄影之後透過網路上傳至雲端),以及手機記憶體的需求(DRAM+Flash),推動手機SoC的進步。我認為十年之內,應該是看得到,不會太久。

半導體製程、IC設計技術決定手機SoC效能

我嘗試把半導體工藝與手機FPS效能作一個連結,整理出(圖一)的資料。最新的iPhone Xs使用台積電7nm的FF製程,播放1920X1080p@25FPS的影片(GFXBench 3.1 Manhattan Demo)時,達到76~103FPS的效能,每瓦特功耗可以產生17~20FPS,領先全市場。華為與蘋果的策略相同,率先使用最新的半導體製程,同樣是7nm,可以看到華為的Kirin980效能不如A12,FPS與FPS/Watt都輸給A12。

但是,整體來說,7nm的SOo效能還是勝過10nm的SoC(S835、S845、Exynos 9810)。

我們可以看到,決定手機SoC效能的兩大關鍵因素是:(1) 半導體工藝(製程);(2) IC設計技術。

半導體工藝對於SoC效能的影響大於IC設計技術。同樣的製程,蘋果公司的IC設計技術顯然優於華為,高通的IC設計技術也優於華為。蘋果公司與華為公司的龐大經濟規模量,讓他們勇於率先使用最先進的半導體製程,以取得效能上領先的地位。其他公司礙於經濟規模量的關係,就會落後1-2年才使用相同的製程。

蘋果公司在半導體工藝與IC設計上雙雙領先,所以是市場上的第一名;華為公司僅在半導體工藝上領先,所以是第二名,而高通公司僅在IC設計技術上領先,所以是第三名。高通公司的10/14nm SoC在三星半導體代工,單獨比較這兩家公司的SoC,可以看到同樣的製程之下,高通SoC的效能還是超越三星,所以三星的SoC應該算第四名。

近幾年智慧型手機之效能與半導體工藝.jpg
圖一:近幾年智慧型手機之效能與半導體工藝
圖/ 陳世芳

半導體工藝與FPS是一個指數關係(圖二),7nm工藝下,FPS約在60-80之間,可以滿足多數3D遊戲與高品質影片的需求。由於NTSC/PAL規範的歷史因素,下一個市場需求應該是120-160FPS之間,從趨勢預測線看到,5nm的工藝尚無法滿足這樣的需求,要到3nm的時候,才有機會滿足這個需求。這就讓我特別期待使用3nm工藝SoC的手機了。

3nm工藝下之FPS效能預測.jpg
圖二:3nm工藝下之FPS效能預測
圖/ 陳世芳

FPS效能已滿足多數消費者需求,難再推動手機SoC進步

我們更好奇在哪一年的時候,3nm工藝會實現?我們可以看到SoC量產年份與FPS約是線性關係,所以用一個直線外插法,大概可以預測到時間點落在2021-2022之間。

使用10-20nm半導體工藝製作的手機SoC,其FPS效能多數低於60FPS,未達到多數使用者的需求,所以,2018年以前的年份,消費者殷切期待手機SoC每年都有重大的進步,願意1-2年花錢購買新機。我本人就是這個現象之下最好的實證。

2018年之後,FPS的需求,不容易推動手機SoC進步了。少數的專業玩家才會需要72-120FPS的效能,因此我們可以推測,未來手機使用年限會比現在增加許多,特別是7nm工藝SoC的手機,已經滿足多數使用者的需求,平均使用年限會增長許多。

先進半導體製程,現在是Intel、三星半導體、台積電三分天下的局面。如果以摩爾定律的標準單位Million Transistors(MT)/mm2來做一個客觀的評比,Intel的10nm工藝約等同台積電與三星半導體的6nm工藝。Intel的10nm工藝,電晶體密度為100.8 MT/mm2,台積電代工的Kirin 980則達到93.08 MT/mm2,略遜於Intel。預估台積電的5nm製程,電晶體密度才會超越Intel的10nm。坊間常用多少nm來評量半導體工藝的優劣,這是不專業的用法,專業人士用MT/mm2來做比較單位,這一點希望讀者特別注意。

智慧手機的FPS效能預測.jpg
圖三:智慧手機的FPS效能預測
圖/ 陳世芳

反過來思考,2019-2021這幾年的手機,FPS的進步很難讓消費者有明顯的感受,手機SoC開發商需要找新的技術指標來刺激使用者的需求。目前,我們看到AI運算、8K解析度是重點項目。 手機SoC的下一個戰場是8K60FPS ,2019-2021這幾年,手機螢幕會從1080p升級到4K,4K錄影的FPS也會逐步提升,FPS/Watt依然會持續增加。到了3nm的時代,也許就從4K120FPS變成8K60FPS,然後開始8K顯示與串流(Video Streaming)的新時代。

人眼的解析度是6000X3000,所以8K的螢幕已經超越人的肉眼,顯示器的解析度再往上增加的意義不大。到了8K60FPS的時代,影音串流大概就很難推動人類對於頻寬的需求,取而代之的是大量物聯網裝置的通訊需求。

參考資料

  1. Apple Inc., “Apple Reports First Quarter Results,” Apple Inc., 29 1 2019. [線上]. Available: https://www.apple.com/newsroom/2019/01/apple-reports-first-quarter-results/. [存取日期: 11 2 2019].

  2. Apple Inc., “Q1_FY19_Consolidated_Financial_Statements,” Apple Inc., 2019.

  3. Andrei Frumusanu, “The Snapdragon 855 Performance Preview: Setting the Stage for Flagship Android 2019,” AnandTech, 15 1 2019. [線上]. Available: https://www.anandtech.com/show/13786/snapdragon-855-performance-preview. [存取日期: 11 2 2019].

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舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

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大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

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