【圖解】聯發科首度超越高通,登全球最大手機晶片供應商!竟與華為被封殺有關?
【圖解】聯發科首度超越高通,登全球最大手機晶片供應商!竟與華為被封殺有關?

隨著全球智慧型手機市場正逐漸從疫情復甦,研調機構Counterpoint指出,聯發科首度超越高通,成為2020年第三季最大的智慧型手機晶片供應商。

Counterpoint的研究顯示,聯發科的手機晶片在全球市佔率達到31%,較去年的26%成長5%,而高通則從去年的31%下滑至29%,遭到聯發科反超。今年手機晶片市占率的變動主要歸功於中國、印度等市場對100美元至250美元區間中低階手機的熱烈需求。

受惠美國封殺華為,聯發科首度超越高通登頂

Counterpoint研究總監戴爾.蓋伊(Dale Gai)提到,聯發科第三季能有如此驚人的表現,主要分為三個原因,一是 拉美與中東、非洲等新興市場大幅成長 ,二是 中低階手機需求暢旺 ,最後則是 美國封殺華為以及獲得三星、小米、榮耀等領先手機品牌使用

美國祭出的華為禁令,為聯發科創造了兩層利益。華為在9月15日禁令生效前,便以「有多少買多少」的姿態,大量囤積手機晶片,聯發科因而受惠。與此同時,聯發科晶片也是彌補華為留下的市場空白的最佳選擇,小米採用的聯發科晶片數量,較去年同期成長兩倍以上。

今年第三季,小米手機出貨量較去年激增46%達到4,620萬支,首度超越蘋果的4,170萬支,成為全球第三大手機品牌,還是中國前5大手機品牌中,唯一出貨量繳出正成長的業者。

儘管今年第三季,全球智慧型手機市場仍呈現衰退,較去年同期出貨量下滑4%,從3.8億支跌至3.65億支,然而依照IDC的資料,印度市場出貨量卻逆勢繳出17%的驚人成長。這個手機用戶成長最快的國家,平均每日有30萬人獲得人生中第一支智慧型手機。

三星、小米便是印度市場的前二品牌,兩者市占率合計達到47%,加上IDC資料顯示,印度市場銷售出的84%手機價格低於200美元以下,恰好是聯發科主要供應的中低階手機。以上種種因素都令聯發科在今年第三季繳出好成績。

這也一定程度反映在聯發科亮麗的財報上,今年第三季聯發科營收、營業利益以及淨利都創下新高,營收達到972.75億美元,較去年同期成長44.7%。

5G晶片市場持續成長,將成下個主要戰場

不過,高通仍在5G晶片市場中獨占鰲頭,市占率達到39%,且依照財報資訊,由於有客戶延遲了旗艦手機的發布,導致5G手機出貨受影響,因此可預期第四季或許有更亮眼的表現。

目前5G手機約占整體出貨量的17%,Counterpoint估計這個數字可在第四季達到約33%,因此高通仍有再次登頂的可能性存在。且高通也因為海思半導體受封殺,在高階市場大有斬獲。

隨著5G手機逐漸普及、雲端遊戲等應用浮上檯面,可預期5G晶片將成為供應商接下來的主要戰場,誰能端出價格更親民、性能更強大的5G晶片,就會是下個世代的手機晶片領導者。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:Counterpoint

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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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