Intel放棄5G手機晶片市場,並不代表退出5G戰局
Intel放棄5G手機晶片市場,並不代表退出5G戰局
2019.04.26 | 蘋果

上週蘋果與高通訴訟案大和解,蘋果將採用高通數據機晶片後,英特爾(Intel)同時也宣布退出5G數據機晶片市場,讓外界好奇,英特爾是因為蘋果才退出市場的嗎?

的確,蘋果重回高通懷抱,讓英特爾,失去了一個以2億顆晶片為單位的大客戶,看似很重的打擊。但實質上,失去蘋果5G訂單只是壓垮駱駝的最後一支稻草,英特爾對於5G數據機晶片市場早萌生退意。怎麼說?

Intel對於5G數據機晶片市場早萌生退意

從根本面來看,智慧型手機高成長時代已過,市場飽和、手機價格越來越貴,換機周期延長等因素讓智慧型手機出貨量2018年開始衰退,年成長率為-4.1%,這個衰退的幅度遠超過手機產業鏈預期。從各大市調公司數字來看,今年可能也是衰退局面。

Intel Bob Swan
英特爾執行長Bob Swan曾說,智慧型手機數據機業務看不到獲利與投資回報的清楚路徑。

同時5G手機滲透率也進展緩慢,IDC預估2019年5G手機銷量僅為670萬支,必須到2023年數量才會成長到全球 26% 的市占率,因此有很長一段時間將是4G與5G共存。

種種因素來看,就算5G時代,手機整體出貨還能正成長,成長幅度也大不如4G時代動輒20%以上的亮麗數字。對Intel來說,5G數據機晶片不是值得投資的未來。

也因此英特爾執行長Bob Swan當時才會強調,「智慧型手機數據機業務看不到獲利與投資回報的清楚路徑。」

加上,英特爾雖然提供4G數據機晶片給蘋果,但在手機領域實力一直落後於高通。英特爾是PC時代霸主,Intel 2007年起錯失iPhone與Android帶動的手機風潮,同時在4G時代,英特爾力推WiMax技術,想與高通推行的LTE爭奪技術標準,但不幸成為高通手下敗將,英特爾在5G數據機晶片戰場,專利、技術、人才與生態系等布局很難超越高通。

5G數據機晶片除了高通還有聯發科、三星、華為四家業者,競爭異常激烈。英特爾在業界也難排上前兩名。高通將在2020年推出SoC整合單晶片,把數據機晶片直接整合在一起,也讓英特爾挑戰加劇。

另外業內人士也指出,「英特爾原本寄望與中國展銳合作,希望能在中國市場有一番成果,成為反敗為勝的關鍵。2014年英特爾積極和展銳合作,但在今年的MWC上,英特爾證實合作破局,這件事也重挫數據機晶片業務部門。」

「高通5G數據晶片大受手機品牌商歡迎,當英特爾不再有蘋果訂單保障後,大客戶難尋,未來增添不少不確定性與風險,」該人士強調。

因此失去蘋果5G訂單只是壓垮駱駝的最後一支稻草而已,並非主因。

丟掉5G數據機晶片,仍留著基地台等基礎設備?

不過,英特爾全面退出5G數據機晶片,不代表退出5G戰局,英特爾著眼於較有競爭優勢的天線等5G基地台基礎設施晶片。

「5G不僅用在手機通訊而已,產業界更期待的是5G能帶來萬物互連與智慧城市等物聯網的新生活應用,」業內人士強調。

因此英特爾著眼的是各類物聯網裝置啟動的「邊緣運算」與資料中心等「雲端運算」帶來的大成長,而非智慧型手機。況且行動時代的裝置數量以10億為單位,但物聯網可能暴增至以500億為單位,這塊餅非常大,而且一切都還剛開始,機會無窮,相較智慧型手機已經看到了「天花板」,充滿機會。

著眼500億為單位的物聯網

邁入物聯網世代,摩爾定律的未來又遭受挑戰,Intel、 NVIDIA與Xilinx與Intel等全球前十大晶片設計廠商莫不具焦三大領域,1.運算力(Compute)2.網通(Networking) 3.儲存(Storage)。

NVIDIA 創辦人兼 CEO 黃仁勳於 GTC 2018
NVIDIA近期收購伺服器互聯技術商Mellanox。
圖/ James Huang 攝影

如NVIDIA就砸下67億美元,從Intel與Xilinx手中搶下乙太網路交換機、伺服器晶片網通大廠Mellanox,就是看到5G時代,資料中心中運算力(Compute)、 網通(Networking)與儲存(Storage)三者整合(Integration)的重要性。

而Intel布局已深,已推出多種產品。5G基礎設備關聯到邊緣運算與雲端運算等網通技術傳遞,在網通領域,FPGA保有相當多的優勢。

多元硬體加速晶片種類中,FPGA與ASIC常拿來做比較。若單純以效能來看,ASIC是一種為了某種需求訂製的專用晶片,在量產後成本與延遲與功耗等表現都優於FPGA。但ASIC晶片的演算法是固定的(ASIC設計製造後電路就固定無法改變),也就是說,若使用了ASIC加速某種類神經網絡演算法,後來別種演算法更優異,也無法變更,這些投資就浪費掉。

FPGA的優點就是可以重新編碼,可以配合不同的演算法做不同的設計,不需更改硬體設計,直接透過升級軟體改變晶片硬體功能,因此具有高度的彈性。

現在5G應用一切尚未成熟,演算法更新速度也快,因此具有高度彈性的FPGA,很適合用在5G基地台天線RRU(遠端射頻單元,Remote Radio Unit)中。

FPGA產品線布局迅速,連ASIC趨勢都準備好

為了FPGA市場,Intel採用收購策略。2015年,Intel以167億美元的價格,收購全球第二大FPGA商Altera,隨即成立現在的可編碼部門(PSG),專攻FPGA晶片。2018年Intel收購矽谷晶片公司eASIC,提供一種介於FPGA與ASIC中間的技術。(延伸閱讀:Intel低調收購的晶片商eASIC,背後帶來的價值是什麼?)

市場競爭來看,這個領域GPU大廠NVIDIA的手也很難伸進來,FPGA領域就屬第一大廠Xillinx與英特爾兩家獨強。相比5G數據機晶片的研發延宕,FPGA產品線布局迅速,已經推出MAX、Cyclone系、Arria與Stratix等系列。

針對5G基礎設施部署。lntel看準需求推出FPGA 加速卡 N3000 產品。已經獲得日本樂天(Rakuten)與美國Affirmed Networks採用。

不僅於此,Intel看得非常遠,未來5G電信商若將從FPGA轉換為ASIC,Intel也都準備好了。Intel在2018年併購的團隊eASIC,就可以提供電信客戶從FPGA轉ASIC晶片的客製化服務。

「eASIC產品已經好了,就等待電信客戶有需求上門,」英特爾可程式化解決方案事業群業務經理林士元指出。

「由於ASIC晶片成本下降,效能提高、功耗也較低,因此預期客戶轉換意願加,」林士元強調。根據過去4G的發展,電信客戶紛從FPGA轉為ASIC晶片也花了約2年到3年的時間,因此,英特爾已經提前布局。

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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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