全球半導體業颳寒風,台積電為何能保持營收亮眼、砸金2千億蓋廠房?
全球半導體業颳寒風,台積電為何能保持營收亮眼、砸金2千億蓋廠房?

根據WSTS針對全球半導體產業的統計發現,今年第二季全球半導體市場銷售值982億美元,雖比起上一季微幅成長0.3%,但與去年同期相比卻大幅衰退16.8%。且再細看個別市場的表現也是一片慘澹,美、日、歐洲甚至是中國大陸等市場,與去年第二季同期相比皆是呈現衰退,其中又以美國市場衰退最為嚴重、達到29.5%。

縱然時序走到俗稱旺季的下半年Q3、Q4,也有眾所期待的5G、AI人工智慧等議題的力道加持,但是晶圓代工廠龍頭台積電卻仍在第二季法說會上表示,今年整體半導體預估將衰退3%、晶圓代工則將衰退1%,看來全球半導體業並沒有因為迎來旺季而要「旺」起來的跡象。

不過反觀工研院產科國際所對於我國今年半導體的預估,倒是是相當樂觀。

何麗梅台積電tsmc
台積電財務長何麗梅表示,由於先進製程技術領先,將能帶動台積電第三季營收成長18%。
圖/ 簡永昌

原先在第一季時評估今年台灣IC產業產值將可上看新台幣25850億元、較2018年衰退1.3%,卻在第二季時改口、上調整體產值,預估今年台灣IC產業產值將可達到新台幣26214億元,較2018年還能逆勢成長0.1%。這也回應台積電在第二季法說會上財務長何麗梅的說法,她認為台積電的整體表現將會因為先進製程的技術,帶動整體逆勢成長、第三季營收也預估將成長18%。(轉戰歐亞業務,台積電何麗梅扛4,000億元心法

第二季表現不俗,現金股利2.5元

即便不看好全球半導體市場,為何台積電依然有信心預估第三季營收將成長18%,且第四季將比第三季好?

先從現金股利來看,台積電於昨(13)日公布第二季每股現金股利為2.5元,相較第一季的每股現金股利2元來看,第二季獲利可以說較第一季的表現來得佳,顯示在非旺季的上半年度就有如此成績,即便下半年遭逢中美貿易等眾多不確定因素影響,台積電仍看好下半年表現。

從剛公布的7月份營收報告中也可發現,合併營收為新台幣847億5800萬元,較上個月減少1.3%、卻較去年同期增加14%;且縱觀今年每月的表現,不論是營收金額或是年度增(減)比例,7月都是僅次於6月的第二高。

撥款大興土木,市場對先進製程需求強勁

同時台積電也宣布將核准資本預算約新台幣2009億931萬元,執行包括興建廠房,建置、擴充及升級先進製程產能,並建置特殊製程產能,以及今年第四季研發資本預算與經常性資本預算等用途。

台積電晶圓代工
即便大環境對今年半導體成長表現不利,但擁有先進製程技術的台積電,在面臨5G、AI人工智慧的到來,市場需求依舊強勁。

在上個月第二季的法說會中,台積電也表示目前市場對於7奈米的需求依舊強勁、產能很滿之外,更由於受到5G的帶動,包括5G基地台、5G手機等都反映在產能需求上,部分資本額支出也會投注在5奈米的產線設置。(台積電預測第三季營收將增加18%,成長動能全靠它

7奈米的需求強勁也不是台積電嘴上說說而已,從7奈米重要客戶AMD(超微)的表現就可略知一二。

AMD除上個月推出新一代電腦CPU「Ryzen 3000」採用台積電7奈米技術,一上市便在日、韓擠掉Intel搶下市占率外,更盛傳在亞馬遜上賣到缺貨;近日AMD又於美國發表的第二代EPYC伺服器處理器,也同樣採用台積電7奈米技術,更獲得包括Google、Twitter的青睞而導入各自的平台系統。(AMD二代EPYC處理器Rome迎來空前勝利,蘇媽狠打臉回鍋IBM謠言

AMD_蘇媽_蘇姿豐
AMD在日前推出第二代EPYC伺服器處理器,同樣採用台積電的7奈米技術。
圖/ AMD Twitter

當然不止AMD,即將迎來的5G時代也讓台積電需要提前布局5奈米。在今年半導體不被看好的狀況下,台積電依舊大興土木,靠的還是其先進製程的技術領先;在半導體龍頭撐腰之下,工研院產科國際所才在第二季上調今年我國IC產業產值。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #台積電 #AMD #5G
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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