馬來西亞廠12月20日動工!插旗亞太資料中心重地,緯穎洪麗甯:上游缺貨Q2緩解
馬來西亞廠12月20日動工!插旗亞太資料中心重地,緯穎洪麗甯:上游缺貨Q2緩解

12月8日

緯穎執行長洪麗甯表示,馬來西亞自有組裝廠,則預計12月20日正式破土動工。台灣廠區方面,洪麗甯指出,配合啟碁南科新廠規劃,台灣廠區將在2022年下半年整頓,已排隊登記土地預約需求。

洪麗甯表示將推動企業專網,也已拿到5G實驗執照,會在自有工廠、機器進行場域試驗中,近年除中國生產基地,緯穎也擴大布局墨西哥、台灣產能,馬來西亞後端組裝廠雖然受疫情影響進度,但12月20日將破土興建,2022年底完工、2023年啟用規劃。

受到META需求大增激勵,緯穎本季營運優於第3季,展望2022年,洪麗甯認為2022年產業缺料問題難解,明年第2季起上游供給可望逐步緩解,但反應至下游預期仍要到2022年下半。

7月9日
全球零件大缺貨,到下半年仍未解!伺服器第2季缺料效應發生,華擎透露訂單被迫遞延第3季出貨,緯穎是臉書及微軟主要資料中心伺服器機櫃供應商,第2季零件缺口也估達1成,緯穎副董事長暨執行長洪麗甯指出,「下半年情勢會比上半年更嚴峻。」

「我認為今年營運還是會比去年成長,但成長能否達雙位數百分比目標,就要看料況,而匯率也影響(業績)5~6%,但訂單確實是有的。」洪麗甯在緯穎股東常會會後受訪指出,第3季零件供應缺口超過10%,不悲觀但也不敢樂觀,但第4季還看不清楚。

伺服器廠庫存、採購成本都上升

今年伺服器需求大好,但伺服器業者忙翻天,不僅是忙接單出貨,更因零組件大缺貨,加上伺服器靠海運,如今貨櫃缺、運費漲,挑戰一波波。洪麗甯歸納伺服器業者上半年忙做兩件事:

  1. 因應缺料現況,拉高備料庫存水位,下單供應鏈時間拉長,也就是提早下2022年訂單提前包量。
  2. 成本上升。因為有長短料(某些零件足,某些不足),緯穎必須要去Spot Market(現貨市場)上掃貨,「大家都搶得很凶,貨一上去馬上被掃完,該做決定時就要(馬上)做決定。」也因此會有多出的成本,要跟客戶逐一討論。
TI
德儀缺貨嚴峻。
圖/ TI

而展現在緯穎本身的,則是猛追料提高庫存後,庫存水位大幅拉高的現象。「為了成就最大的業績,1.我們把所有備料時間拉長,以前亞洲到歐洲花4~6周運程,現在我們估計拉長到兩倍,約8周,所以在途庫存會高。2.下給供應商的料期拉長,最離譜的料都下到2022年底了,大家都知道有一家料缺很凶。」她說。

TI缺料嚴重,Q3缺口擴大逾10%

「第2季剛結完,如果沒有缺料大概可以再多出10%,有點可惜,現在每天追料,以系統來說,捷克、墨西哥廠端最缺交換器Switch(網通廠部分供貨),由客戶主導分配,在主機板端,有3000~4000顆零件,缺很多小料,有些可以加價付錢優先拿料,有些比較難克服。」洪麗甯說。

她舉例,德儀(TI)零件缺很兇,有時一缺缺上百個,現在每天緯創總經理跟她都得輪流跟德儀副總視訊催料,同時也開始引進台系元件,認證第三方供應商,測得過就換料克服。

緯創
緯穎是伺服器大廠,客戶有微軟跟臉書等。
圖/ 王郁倫攝影

上半年需要到現貨市場掃貨,但實際出貨量仍比接單少了1成,下半年情勢看來會比上半年更嚴峻,為什麼?「上半年產業還有一些SPOT market的庫存可以掃,所以聽起來不會那麼慘烈,我們不斷找市面庫存,然後換料,所以影響還好,但下半年缺料將更為嚴峻,因為可以掃的貨都掃光了,歷史庫存也大概用光了,」為此下半年必須更努力找替代廠商,跟客戶合作。

去中國化向前推進,南科成板卡重鎮

而貿易戰也將伺服器列入關稅清單,「去中國化」發酵,緯穎3月董事會也決議將在馬來西亞佛柔購地建廠。「這是緯穎首個自有廠房,計畫蓋滿太陽能板,目標打造金級綠建築,」佛柔距離新加坡邊境40分鐘車程,因疫情延後1季工期,2022年底完工,2023年量產,是一個純組裝廠。

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南科已是科技大廠佈局重地,緯穎也在南科設立板卡廠。
圖/ 無限+生活誌

「絕大多數大客戶亞太選新加坡蓋資料中心,包含Facebook,過去沒到過亞洲,也落腳新加坡,」洪麗甯指出,這是第一座工廠選擇佛柔主因,地理位置上,因為很多客戶在新加坡跟印度,馬來西亞到澳洲雪梨也近,佛柔距離新加坡邊界開車40分鐘就過去了,是國家重點開發工業區,因此獲選。

資料中心設計大變革,拼散熱方案普及化

「因為亞熱帶資料中心蓋法跟歐美平面式蓋法不一樣,採取疊加式去蓋,散熱想法也不同,花費較長興建時間」緯穎表示,今年資本支出10億元,多數支出於此,板接(主機板)大部分在台灣生產,2022年計畫將啟碁的南科廠整棟承租下來,產能擴增2倍,協同墨西哥產能,屆時非中國產能將拉高超過6成以上。

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微軟在官網發表與緯穎合作的液冷資料中心解決方案。
圖/ 微軟

不僅客戶因應亞熱帶,資料中心硬體設計必須改變做法,未來資料中心運算力提升,散熱也是一門大學問,緯穎跟微軟合作的兩相浸沒式伺服器受到矚目,洪麗甯也坦言,該設計可實驗可量產,因客戶大方展示,讓其他客戶詢問度很高,有示範性效果。

但因這個液冷設計會改變客戶資料中心原本結構設計,對客戶來說,要決定採用與否是蠻困難的課題,因此目前客戶都要實驗後才能判斷是否採用,目前的設計體積也比較大,緯穎也將努力修改設計,讓客戶更好導入,這將是未來努力目標。

責任編輯:蕭閔云

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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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