砸4億元從製造跨足IC設計!通寶要當印表機界獨角獸,宏碁、華碩這把為何不跟?
砸4億元從製造跨足IC設計!通寶要當印表機界獨角獸,宏碁、華碩這把為何不跟?

蘋果11月新發表第一顆自主研發的Arm架構電腦處理器M1,Google、Amazon(亞馬遜)、Facbook也自行開發伺服器晶片,全球科技大廠紛紛發展晶片技術,強化功能自主權,並藉此拉開與對手的差距。

反觀台灣有完整的半導體代工製造供應鏈,更是全球最大個人電腦、智慧相機、伺服器代工王國,智慧手機代工也居世界第三大,挾龐大製造規模優勢,以製造代工見長的台灣業者,有沒有進一步延伸到IC設計領域,掌握市場主導力的計畫?

台灣最早期的電子代工(EMS)業者金寶,包括日系與美系品牌客戶在內,一年約替客戶代工組裝2,200萬台印表機。這盤生意在2015年底,高通(Qualcomm)計畫出售印表機晶片研發團隊後,有了結構性的改變。

看準全球印表機市場規模9,000萬台,品牌印表機業者遲早要汰換升級新晶片,金寶於2016年買下高通的印表機晶片團隊,轉投資成立的通寶半導體,嘗試掌握自主晶片。

苦熬多年,耗資1,400~1,500萬美元(約新台幣4~4.3億元),通寶已於11月量產第一顆自主研發的系統單晶片(SoC),28奈米製程,估年底前出貨6~7萬顆。

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通寶2020年11月第1顆自主研發的系統單晶片(SoC)量產,預估2021年出貨100萬顆。
圖/ 蔡仁譯攝影

由於是業界唯一獨立的SoC印表機晶片商,通寶已取得2家客戶,2021年預估出貨100萬顆晶片,2022年拚300萬顆,2023年更要衝刺到500萬顆。

通寶半導體董事長沈軾榮豪氣表示,要當印表機界獨角獸,「可以把我們想成印表機界的聯發科!」2020年,通寶已開始獲利,目標是2023年登錄興櫃。

研發晶片、系統設計雙管齊下,降低營運風險

每一台印表機晶片都需要一顆核心晶片,過去的印表機3大晶片商Marvell、Conexant、高通,考量到競爭激烈,毛利低於其他業務,已陸續退出戰局。

通寶決定跨入半導體時,沈軾榮的盤算是,由於印表機晶片壽命長達10年,通寶可以一邊接手代理銷售高通既有的印表機晶片,提供售後服務帶進營收;一邊讓團隊研發新晶片,降低未來營運風險。

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談到全球印表機商機,通寶半導體董事長沈軾榮表示,「做這生意不愁沒客人,若廠商不自己開發晶片,要買只有找通寶。」
圖/ 蔡仁譯攝影

有別於金寶擅長的EMS生意,「通寶一邊設計晶片,金寶同步做印表機系統設計,2021年第1季,就會有搭載通寶晶片的印表機問世。」

印表機晶片開發不易,從中國納思達集團(Ninestar)的例子可見一斑。該公司早在2015年成立百人列印晶片小組,並在官方(國家集成電路產業基金)補貼下開發晶片,2016年又併購美國印表機品牌Lexmark(利盟)取得50項專利,迄今仍只在做耗材晶片,無法跨入印表主機晶片。

金寶集團評估投入印表機晶片有勝算的原因,除了自身掌握終端系統組裝規模量外,關鍵更在於研發團隊有經驗。「要從無到有召集50位IC研發人才開發自主晶片,風險極大、試錯成本高。」沈軾榮說,先前團隊已累積開發8顆列印晶片,現在開發第9顆,「經驗值讓成功機率大得多。」

通寶營運長王爾樂也說,「一顆晶片開發出來會有很多錯誤(bug),還要跟系統結合,中間要試錯,光一次投片就2、300萬美元跑不掉,最好狀況也得投片兩次。何況,如果是一個新團隊拿一顆新晶片,(印表機品牌)誰敢用?」

成功研發、量產晶片後,沈軾榮樂觀看待未來,「這生意不愁沒客人,如果不自己開發晶片,要買就只有這家(通寶),不然市場上只剩上上世代晶片。」

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通寶半導體董事長沈軾榮豪氣表示,要當印表機界獨角獸。2020年,通寶已開始獲利,目標是2023年登錄興櫃。
圖/ 蔡仁譯攝影

當然市場也非全都是獨立晶片業者的天下,事實上,印表機龍頭惠普(HP)自己也投資千萬美元開發印表機晶片,但沈軾榮認為,通寶的技術持續進步,惠普遲早也會找上門,因為另一家日本印表機巨頭已經放棄「全自製」晶片計畫,2021年中低階機種將跟通寶合作。

晶片的毛利率高達50%,從低毛利率的系統業務跨入上游晶片,看似是盤好生意,但對系統業者來說,要燒錢4年賭一顆晶片的未來,依然需要仔細盤算能否換取最高勝算。

雙A怎麼看?華碩:先從合作做起

宏碁共同營運長 高樹國
台灣半導體相當進步,宏碁有信心今天要幹(研發晶片),很快會有東西!

對於自主設計晶片,2020年躋身全球第5大筆電品牌的宏碁(Acer)共同營運長高樹國表示,產業環境變化很大,目前為止,(自主設計晶片)雖不在規畫內,但因為台灣半導體相當進步,「有信心今天要幹,很快會有東西。」因此,相較於晶片研發的技術問題,宏碁認為,更重要的思考是「能不能給消費者有價值的東西」。

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談到全球印表機市場規模9,000萬台,品牌印表機業者遲早要汰換升級新晶片,宏碁共同營運長高樹國認為,晶片研發的技術問題只要宏碁想做,隨時都能克服,更重要的是:給予消費者有價值的東西。
圖/ 宏碁

從主機板起家的華碩(ASUS),過去採用「輕投資」策略,入股USB控制晶片商祥碩、安國國際,以及電源相關晶片業者強弦、杰力與力智。

共同執行長許先越指出,華碩之所以沒有開發自有晶片,是顧慮與既有合作晶片商之間的衝突;但華碩會與國外微處理器或繪圖晶片大廠在早期合作開發晶片,享受獨家銷售時光,拉開產品的差異,挑戰是要說服晶片商合作,且只能領先一段時間。

許先越認為,投資晶片與否的關鍵是「應用量夠不夠廣」。如果華碩要開發特殊晶片,預估要花一年時間,若要跟蘋果一樣開發一顆自主Arm處理器,時間將遠超過一年。因此,至少目前並不在華碩計畫內。

華碩 許先越
華碩共同執行長許先越表示,華碩考量規模經濟,並顧慮跟供應商衝突,沒有跨入自行開發晶片。
圖/ 王郁倫攝影

本文出自數位時代319期12月號《解析台灣半導體奇蹟!》封面故事

責任編輯:郭昱彣、張庭銉

關鍵字: #半導體
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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