跟進退MWC!聯發科的5G逆襲之路,受武漢肺炎產生什麼變數?
跟進退MWC!聯發科的5G逆襲之路,受武漢肺炎產生什麼變數?

繼LG、愛立信(Ericsson)、NVIDIA、AWS、Sony和Intel等國際大廠,為了避開武漢肺炎(新型冠狀病毒)帶來的風險,紛紛取消參加2020 MWC後,台灣晶片大廠聯發科(MTK)也跟上這波「撤展潮」。

聯發科官方聲明:

聯發科技一直密切注意新型冠狀病毒的發展,經過內部審慎評估後,為顧及員工及客戶夥伴們的健康與安全考量,聯發科技將不參與本屆在西班牙巴賽隆納舉行的 MWC大會,將透過其他方式,分享我們在5G最新技術上的突破成果。

在武漢肺炎爆發前,聯發科備受看好,憑著一顆5G SoC「天璣1000」成功躍升5G晶片前段班,追上高通的腳步;緊接著在今年1月再發表第二顆定位中階的5G SoC「天璣800」,準備吃下更大的中國市場,隨著通訊產業的國際盛會MWC即將來到,也讓人期待聯發科還會端出什麼新菜色?

但是,一場武漢肺炎,不僅讓以中國市場為大宗的聯發科打亂了計畫,也讓2020年第1季的財務預測,埋下一顆不定種子。

武漢肺炎影響雖「可控」,聯發科仍下修2020年第1季財報

「展望2020年第一季,新型冠狀病毒事件仍在發展中,基於現階段已知的訊息,我們認為雖然短期需求會存在不確定性,但對全年業務的潛在影響,應該在可控制的範圍內,」聯發科執行長蔡力行在2019年第4季法說會上說道。

雖說如此,武漢肺炎從1月底開始爆發蔓延,何時能平息仍不得而知。聯發科因此也下修2020年第1季的財務預測,可能將有「雙位數衰退」,營收預估在550億~602億間,與前一季相比約下降7%~15%。

「就第一季來說,中國手機終端市場,可能是受到影響最大的地區,但我們的市場不只在中國,仍有其他的海外業務,」蔡力行解釋道。

聯發科 天璣1000
天璣1000是聯發科第一款5G SoC。
圖/ 聯發科

綜觀聯發科2020年的5G產品線,「天璣1000」現已出貨,已有手機大廠採用並開始販售,OPPO旗下5G手機Reno3就是其中之一,而「天璣800」將於今年第二季中下旬出貨,第三季將針對量更大的大眾市場推出5G新產品,毫米波產品則預計在明年才會問世。

延伸閱讀:聯發科第二款5G晶片「天璣800」,為何是搶攻中國中階手機市場的利器?

蔡力行:要拿下5G晶片四成市占率

論5G手機,中國無疑是最大的市場、也是最大的智慧型手機單一市場,但隨著武漢肺炎爆發,大幅降低農曆新年的購機意願,只要疫情還在,消費力道肯定大不如前。

根據市調機構IDC最新預測,2020年第1季中國智慧型手機出貨量相較去年同期將下滑30%,儘管如此,聯發科仍樂觀預估,2020年全球5G出貨量將達1.7億~2億台,其中國市場就占1~1.2億台。

「聯發科與全球主要運營商,目前在5G互通性測試上緊密合作,2020年可以期待有搭載聯發科晶片的手機在中國大陸、南韓、歐洲與美國上市。」法說會上,蔡力行還是自信立下目標,希望可以在整體5G手機晶片市場,拿下40%的市占率。

責任編輯:陳映璇

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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