「半導體通膨」來了!陸行之:未來20~30年晶圓代工年年漲價
「半導體通膨」來了!陸行之:未來20~30年晶圓代工年年漲價

全球科技產業需求已現雜音,但晶圓代工大廠卻接單滿到2023年,對此知名半導體產業分析師陸行之表示,晶圓代工是景氣反轉觀察的最後一棒,所以訊息會有落差,但即便2022年需求成長趨緩,但未來長達20~30年的「半導體通膨」將使晶圓代工每年都漲價。

陸行之受邀參加財信傳媒董事長謝金河主持的《老謝看台灣》節目,提到三個重點,包括:

  1. 筆電跟電視需求已經向下,半導體業看旺到2023年是訊息落差。
  2. 全球大舉擴張晶圓產能,美國預估拉高市占率3個百分點,對台積電影響有限,反而是資本支出翻倍成長將使漲價趨勢難免。
  3. 英特爾是美國半導體政策最大受惠者,跟台積電關係是敵是友仍難分辨。

2023年晶片還缺貨?陸:參考就好

對於台積電、聯電、力積電紛紛喊話接單已到2023年,陸行之表示,晶圓代工廠是觀察景氣反轉的最後一棒,也就是最後才會知道。最前頭知道景氣的是做筆電或手機的,其次做IC設計的,最後才是晶圓代工廠,所以才會說半導體到現在還說訂單看到2023年,「但可以看到TV需求已經下來了,筆電的需求沒有這麼旺」,訊息產生一些差異性。

陸行之表示,2023年晶片仍缺貨的說法「參考就好」,應該走一步看一步,每個產業有其的狀況,所以會有不同聲音,過去這兩年確實受到疫情影響,在家六機需求(筆電、Chromebook、平板電腦、大尺寸手機、TV、遊戲機)變好,在家的人大量採購筆電電腦,但這兩年升級都做完了,2022年很可能需求會趨緩甚至衰退,但晶圓代工廠是看不到的,因為還在缺貨,訂單一路看到2023年。

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陸行之是知名半導體分析師。
圖/ 陸行之粉絲團

但實際上,市場已經出現疫情趨緩後的雜音,大家開始擔心需求不會那麼強,現在全球已有40%打過疫苗,陸行之表示相信年底,全球超過5成的人打過兩劑疫苗,甚至更高,所以假設這麼高的話,之前的這些需求就會慢慢消失,消失後市場會如何?現在市場有兩派,一派就是假設會下來,一派就是走一步看一步。

半導體通膨來了!未來10年投資金額增3倍

現在全球瘋投資晶圓廠,總金額上看10兆美元,其效應將如何看待?陸行之認為,白宮近期發表第一份250頁產業研究報告談半導體,只是第一步,2022年2月還有第二份報告,會針對6大產業做探討,第一項就是研究半導體產業。

他指出,美國憂慮自身在全球晶圓生產市占率滑落至12%,所以現在用獎勵方式鼓勵半導體產業投資,但效果不大,SIA預估,若美國現在不做任何動作,市占率在2030年會下滑到10%,但不表示丟500億美元到產業就有效,因為中國大基金也是第一次丟3000億人民幣,過幾年又丟3000億人民幣,假設美國也這樣做,市占率可能從現在12%拉高至15%,但不可能拉到20%幾。

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英特爾Fab42廠位於亞利桑那州,還要持續擴廠投資200億美元跟台積電競爭。
圖/ intel

延伸閱讀:聯電看晶圓代工2023年前都將供不應求,2招讓下兩年新增產能全滿單!

美國晶圓代工市占率若提高3個百分點,誰會受害?陸行之表示,「每個人分一點,台積電市占率掉1個百分點,其他人加總掉2個百分點,我覺得還好,因為整體市場是成長的。」

陸行之表示,他的團隊正在研究「半導體通膨」現象,因為過去20~30年半導體是跌價趨勢,但為未來20幾年半導體是漲價趨勢,摩爾定律趨緩影響很大。他認為,2022年因住家六機需求不這麼大,可能半導體漲價不多,但後年又會恢復漲價。

而全球晶圓廠投資都面臨高資本支出壓力,聯電用新模式(邀IC設計業者出資讓聯電擴廠)擴廠,對此陸行之分析,投資先進製程折舊率是8成,投資一座12吋成熟製程,折舊費用是56成,若投資8吋晶圓廠,買舊設備是折舊1520%,但若買新設備也是5成起跳。

當半導體設備越來越貴,美國調查顯示,投資5奈米製程晶圓廠若5萬片產能要花120億美元,3奈米要200億美元,支出是增加66%,預估2020~2030年之間半導體資本支出將是過去10年(2010~2020年)的3倍以上,2030年到2040年的資本支出又將是2020~2030年的4~5倍以上。

由於設備支出負擔大,設備商是有議價權的,台積電這類代工廠也能漲價,「未來20~30年晶圓代工每一年都會漲。」他說。

英特爾定位矛盾,跟台積是敵是友?

而英特爾今年的IDM2.0政策相當不尋常,未來台積電跟英特爾的關係如何?陸行之說,英特爾策略有很明顯的矛盾,又要做代工又要給台積電代工,目前資本支200億美元投資於亞利桑那州興建晶圓廠,做先進製程,當然是要跟台積電搶生意,但又要用台積電先進製程,不知道未來會怎麼樣?如「我又要給你2元,又要從你客戶那裡賺3元,」陸行之說英特爾的策略非常讓人困惑。

但他也觀察,高效能運算類客戶如NVIDIA跟AMD,應該盡量不會用英特爾的製程,因為他們是同類產品,不管是CPU、GPU還是FPGA,尤其英特爾最近發表GPU就是要去跟NVIDIA打的,這些客戶不可能跑去用英特爾代工,但是車用半導體這次缺貨(不能怪台積電,英飛凌、恩智浦美國的工廠暴風雪停工、日本瑞薩火災,這3個廠占全球10%,但只影響產能5%,顯示台積電跟聯電等產能還支援一些),英特爾在車用產能是有機會的,但車用主要是成熟製程。

高通
陸行之認為高通可能下單英特爾。
圖/ 高通

陸行之說,英特爾或許有機會爭取高通,高通一向找最便宜的,這次三星5奈米搞砸了,英特爾雖然手機領域不強,但至少做過,若能幫高通生產也符合美國政府政策,把供應鏈留在美國。

英特爾是美國政策最大受惠者,中國車用產業具優勢

而面對第三代半導體各國競爭,陸行之坦言台灣相對落後,碳化矽跟氮化鎵兩大類材料的應用主要是手機充電用轉換器,可以做得小,另一個是用於5G的基板上,讓基站可以快速通訊,碳化矽可以做600伏特的車用充電及驅動馬達,但價格比IGBT貴一倍以上,但體積可以更小,特斯拉Model 3都已經改用。

陸行之說,氮化鎵基板目前技術做最好是GREE及ROHM,而設計晶片最領先是意法半導體,做模組的是英飛凌及意法半導體、天柯合達、山東天岳等中國公司,車用市場在第三類半導體是重中之重,中國有強大的下游市場可以培植產業,所以確實中國在模組端有辦法慢慢往上游發展。

陸行之表示,中國有7成多晶矽產能,但在大的矽晶圓片產能佔有率很低,因為中國的原料可以控制達11個9的純度,晶圓就沒辦法。加上美國將很多中國半導體公司列入實體清單,所以中國也盡量不用美國半導體設備,但美國佔有率5成,不用很難,只能透過買二手美國設備或日韓歐洲台灣設備組一條線,但能否做到7奈米製程是有困難的,因為ASML是EUV龍頭,其Cymer微影光源元件的雷射是用美國的,所以中國要發展自己的光刻機是不可能的。

美國跟中國現在都用獎勵方式鼓勵半導體,但美國控制很多核心技術,有卡到中國半導體發展技術,但中國有豐富的生態系,半導體產業發展仍然會高於產業平均水準,陸行之則形容美國有點像「睡獅終於醒了」,擔心所有東西都被人捧走,因此藉故用車用半導體缺貨這個理由去推動半導體產業,該政策最大受惠者就是英特爾,其次是TI跟美光。

英特爾也投書倡議,指責台積電,強調若來美國搶投資獎勵,但技術仍留在台灣的話,不應該給這些人獎勵!陸行之指出,某種程度上,英特爾雖用台積電製程,但某種程度也是敵人。

台積電3奈米製程落後,陸行之拋疑問

隨台積電本週法說會登場,陸行也拋出他的觀察:摩爾定律發展趨緩跟半導體漲價有很大關係,台積電在技術論壇宣佈:3奈米是2022年下半量產,回頭看7奈米是2018年第2季度量產,5奈米是2020年第2季量產,所以理論上3奈米應該要在2022年第2季量產,但現在是2022年下半年才量產,這是很明顯的落後。

台積電提供_021晶圓製造 矽晶圓 奈米 先進製程 半導體
台積電3奈米推進週期比5奈米慢。
圖/ 台積電

所以他拋出兩個問題:第一.3奈米製程發展落後是什麼原因?是因為中國大客戶不用3奈米,所以不需要這麼早,還是技術就是沒辦法在第2季度量產?因為現在蘋果沒有辦法用,要用也是只有兩個產品,而市場傳說英特爾會用3奈米,但英特爾現在是敵是友都還不知道。

第二個問題是,台積電對疫情後的需求如何看?假設六機需求衰退10%,對台積電的營收影響如何?

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #台積電
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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。

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