三星擊敗台積電!外媒:搶下特斯拉HW 4.0自動駕駛晶片大單
三星擊敗台積電!外媒:搶下特斯拉HW 4.0自動駕駛晶片大單

據外媒報導,據多位業內消息人士週四透露,韓國三星電子公司擊敗了規模更大的競爭對手台積電贏得了特斯拉的晶片製造合約,將為這家電動汽車製造商生產下一代支援全自動駕駛技術硬體HW 4.0的晶片。

消息稱:「從今年年初開始,特斯拉和三星旗下代工部門就始終在研究晶片的設計和樣品。近日,特斯拉決定將HW 4.0自動駕駛晶片的生產外包給三星。這幾乎已經是確定的交易了!」

半導體
圖/ shutterstock

據悉,三星計劃最早在今年第四季度在其位於韓國華雄的工廠使用7奈米工藝批量生產特斯拉HW 4.0晶片。雖然7奈米工藝不如5奈米工藝先進,但三星仍決定使用7奈米技術,以確保這種晶片安裝在支援「全自動駕駛」(FSD)軟體汽車上時,產量更高,功能穩定。

另一位消息人士稱:「特斯拉和三星已經就使用7奈米工藝生產晶片事宜達成一致,以確保特斯拉下一代電動汽車晶片供應穩定。」

HW 4.0又被稱為FSD Computer 2,是特斯拉目前車輛使用的HW 3.0晶片的繼任者。 HW 3.0晶片也主要由三星製造。

特斯拉選擇三星而不是台積電

有媒體報導稱,三星和特斯拉達成預期合作之際,後者也在探索與全球最大的代工晶片製造商台積電合作生產HW 4.0晶片。

不過,消息稱,特斯拉在考慮到生產成本、長期合作可能性以及三星技術在特斯拉自主設計晶片方面的可用性等因素後,最終決定與三星合作生產其下一代自動駕駛晶片。

早在2016年,特斯拉就開始建立晶片架構師團隊,開發自己的晶片,並為自動駕駛設計高效晶片。業內人士表示,三星與特斯拉加強合作將增強其在全球代工市場的影響力,因為後者的目標是擴大其全自動電動汽車陣容。

特斯拉計劃在2022年底推出其全電動皮卡CyberTruck,目前已收到120萬輛預購訂單。人們普遍預計HW4.0將安裝在CyberTruck上。

Cybertruck.jpg
圖/ Tesla

幾家汽車製造商也計劃在未來幾年推出電動皮卡,以配合拜登政府的目標,即到2030年在美國銷售的新車中有半數應是電動汽車。

韓國最大的汽車製造商現代汽車集團也計劃推出電動版本Santa Cruz皮卡,這是該公司在美國市場的第一款卡車車型,以進入這個競爭異常激烈的細分市場。

Google、亞馬遜、小米都是三星目標客戶

三星是世界第二大代工廠商,但始終在努力縮小與規模更大的競爭對手台積電之間的巨大市場份額差距。

眾所周知,自2019年以來,這家韓國科技巨頭每年在代工業務上的支出超過10萬億韓元(約合85億美元),但其全球代工市場份額基本上停留在10%的水平。

市場研究公司TrendForce的數據顯示,台積電是最大的代工廠商,截至第二季度控制了全球市場52.9%的份額,其次是三星,市場份額為17.3%。

台積電提供_021晶圓製造 矽晶圓 奈米 先進製程 半導體
圖/ 台積電

雖然台積電的主要客戶包括蘋果和AMD等,但三星正在努力加強與Google、亞馬遜以及小米等科技公司的合作夥伴關係。

本月早些時候,Google表示,定於10月份發布的智慧手機Pixel 6將配備其自主研發的張量晶片。Google已經與三星在應用處理器(AP)晶片的設計和生產方面進行了合作。此外,手機製造商小米也在與三星合作,為其智慧手機開發AP晶片。

台積電和三星始終在加大賭注,透過提高技術和擴大設施(尤其是在美國)來保持領先地位。雖然台積電計劃在美國投資370億美元,以擴大和升級其在北美的代工設施,但三星5月表示,將在美國投資170億美元,建設下一代晶片工廠。

業內人士透露,美國德克薩斯州威廉森郡的泰勒市是三星新代工廠最有可能的選址。泰勒位於奧斯汀東北約50公里處,那裡是三星目前的代工設施所在地。

分析師預計,三星代工業務明年的營業利潤將超過1萬億韓元(約合8.5億美元),其市場份額將從今年估計的3000億韓元(約合2.55億美元)上升至20%以上。

半導體市場研究公司IC Insights的數據顯示,預計今年全球晶片代工市場將從2020年的873億美元增至1000億美元以上。

本文授權轉載自:網易科技

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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