台積電、Intel、三星力拚擴廠,盼明年緩解晶片荒!專家:背後藏兩大隱憂
台積電、Intel、三星力拚擴廠,盼明年緩解晶片荒!專家:背後藏兩大隱憂

半導體缺貨茲事體大,甚至會引發供應鏈「斷鏈」危機,缺少了一顆約莫10美元的晶片,就有可能影響一台5萬美元汽車能否出貨,更遑論是普及於市場的手機,這類消費性電子是否能如期生產出貨,成為各廠關注的焦點。

也因如此,各國將半導體視為重要戰略物資,紛紛想要擁有自己的晶圓廠,或是開出誘人的條件,吸引海外代工、封測大廠擴建。上游晶圓代工及IDM廠的產能也逐步擴增,包含台積電、英特爾(Intel)、三星(Samsung)、聯電、格羅方德(GlobalFoundries)與中芯國際(SMIC)皆開出擴廠規劃。

晶圓代工廠商資本支出及擴產布局策略。
圖/ 盧佳柔製作

這樣的擴廠熱度主要來自三大因素。首先是疫情推動遠距辦公、遠距教學等新常態發展,造成筆電需求高漲;其次為新興應用科技需要的晶片數量明顯增加,包含自駕車、電動車、雲端運算、AI與4G轉5G的建置,諸如此類的結構性需求墊高對晶片數量;第三則為美中貿易戰,使得國際大廠在中國的地方以外重複下單,規避風險。

即便是晶圓廠各地擴建,然而就現階段來說,產能擴充速度仍趕不上供給需求,主要原因在於,近期宣布擴建的晶圓廠都還尚未完成建廠,實際能開出產能時間點大約落於2022年之後,這也意味著要到明年後,產能才將有望舒緩。

但是,在產能緊缺問題獲得解決的同時,其實也反應出供給過剩的兩項危機,也就是擴產數量過多和庫存過剩的狀況發生。

晶圓廠各地擴建,可能出現供給過剩?

根據SEMI(國際半導體產業協會)6月發表的「全球晶圓廠預測報告」(World Fab Forecast)顯示,全球半導體製造商將於2021年底前啟動建置 19 座高產能晶圓廠,2022 年即將開工的高產能晶圓廠為 10 座,且不排除期間又有晶片製造商宣布新建設案(此報告也匯總另 8 個可能同期動工的低可能性建設案資料)。

全球半導體晶圓廠建置時程與產量規劃

也就是說,未來3年將額外增加29座晶圓廠,與現在的數量相比足足增加了四分之一,屆時難以避免會出現產能閒置、供過於求的問題。

不僅如此,瑞信亞洲半導體分析師Randy Abrams分析指出,「為了因應產能吃緊、製造緩衝空間,企業已開始增加回補庫存,半導體庫存量有明顯攀升」。而庫存量需求將可能導致產能不對稱的情況,有些次產業需要的庫存不足,相對也造成某些次產業產能庫存過剩。

整體來看,2023年擴產計畫結束、並進一步提升產能後,晶片業者庫存量可能會出現變化。

如產能供過於求,成熟製程衝擊更大

近一步來看,若未來出現產能供過於求的狀況,首當其衝的將是目前產能建置最多的28奈米,因其無論是技術和成本都相對成熟,且可應用於車用、驅動IC、顯示器和感測器等多元方案,為近期半導體擴廠的首選製程。

工研院電子與光電系統所所長吳志毅指出,正因為28奈米的進入門檻低,當產能充足的狀況下,代工價調降機率會明顯攀升,未來受到的影響恐怕會比先進製程高出許多,「畢竟現今具備先進製程代工能力屈指可數」。

因應產能緊缺問題,半導體廠商相繼宣布擴產計畫,未來若出現產能過剩問題,成熟製程將首當其衝。
圖/ Infineon

台積電產能擴充策略,先進&成熟製程雙管齊下

全球晶圓代工龍頭台積電的策略則是將主力放在先進製程投資上,但先前卻有分析點出,「台積電不投資成熟製程、專注先進製程的失算」等說詞。資策會MIC資深產業分析師鄭凱安則認為,台積電的成熟製程營收,在全台晶圓代工成熟製程營收占比已超過70%,近年來的確積極投資先進製程產能,但不能以此認定晶片短料是台積電的責任。

再者,台積電的考量也可能是成熟製程容易陷入殺價競爭。不過,這個20年難得一見的晶片荒在全球發酵下,反而為聯電、世界先進這些深耕成熟製程廠商帶來一道曙光,晶片在產能緊缺下,獲得更高的議價空間,近期漲價幅度甚至是往年價格的一半。

台積電在宣布於南京投入28奈米計畫後,據傳也將於高雄、日本和德國加碼擴建成熟製程。

也因如此,就連台積電也開始啟動28奈米的擴產計畫,據了解南京廠已準備就緒,而另外兩座廠房據傳可能落於日本熊本和高雄;順利的話,台積電三個新廠總計月產能可超過10萬片,預期2022年底會陸續開出產能。

產能過載遲早發生,供應鏈解決之道在哪?

「產能過載狀況是必然會發生的事,只是時間早晚問題」,業界專家如此分析。

但他也指出,半導體供應鏈面對這樣問題早有一套反應機制,首先,若晶圓代工廠的產能利用率下滑,連帶也影響代工價調降、衝擊毛利率,特別會衝擊到聯電、世界先進等二線的晶圓代工業者,而這些業者早已與晶片商簽署長約,藉此綁住客戶,維持穩定收益。

產能從供不應求到供過於求是必然發生的事實,目前預估發生時間點可能會在2022年下半年之後。
圖/ shutterstock

再來是晶片商庫存過多問題,專家分析,可能會透過降價求售的方式,由代理商或通路商消化,同時也能進一步強化庫存管理機制。

反觀台積電,即便代工價格下滑,幅度也不至於過高,因為到目前為止僅調漲過一次而已。

大幅擴張產能可能帶來的供過於求的狀況,面對未來的潛在威脅,各廠比拚的重點將聚焦於良率、價格、交期與技術支援等層面,進一步提升自我競爭力,才是生存王道。

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責任編輯:錢玉紘

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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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