分析師看2022「中期看好聯電、長期看好台積電」,預言英特爾未來可能賣給台積
分析師看2022「中期看好聯電、長期看好台積電」,預言英特爾未來可能賣給台積

明星半導體分析師陳慧明從區域到全球的角度來看半導體產業,深度分析台灣半導體產業在國際間的定位,以及今年可能會遇到的風險及議題。

時序進入2022年,根據《今周刊》1305期封面《2022全球經濟關鍵報告》的調查,各方經濟投資專家最看好的電子產業仍由半導體居冠。然而,今年半導體產業能否平穩成長、一路看好?

「電子產業下游的存貨水平,還是需要關注。」關注半導體產業逾25年、曾是知名外資分析師,現任聚芯資本管理合夥人陳慧明在《今周刊》專訪中,談到今年半導體產業的風險。「產業本來就需要循環,就算一路看好,還是需要微幅調整。」陳慧明認為,今年最可能的發展劇本,將是下半年開始進行存貨調整。

從1996年,陳慧明開始關注半導體以來,半導體整體產業的複合年成長率約為6%。不過去年成長超過25%,加上2020年成長逾2成,「這是『非有機性(non-organic)』的成長。」陳慧明說。

這兩年半導體產業的大成長,主要是因供應鏈出狀況,其中一個環節短缺,就造成整體供需混亂,導致供需不平衡,他形容,半導體供應鏈也像海運一樣,價格大幅上漲。

舉蘋果與電子產業下游的代工大廠鴻海、和碩、廣達、仁寶、緯創、英業達為例,七家廠商的存貨金額從前年第2季以來,已經增加近45%,他們的存貨金額一家比一家高,但是存貨周轉天數卻沒有增加,就代表營收同步增加。不過,根據陳慧明觀察,下游的銷貨量並沒有大幅增加,「銷貨金額這數字就是虛胖的」,他認為,終端的營收增加恐怕有不少是來自產品價格提升,而非出貨量。

中期看好聯電、長期台積電

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圖/ shutterstock

陳慧明預測,可能不少廠商在第一季過後,看到存貨依舊太多,5月開始取消部分下半年訂單,再加上今年下半年可能會有半導體產能陸續開出,從這個角度來看,價量回歸正常,陳慧明就對今年半導體的成長力度稍微保守一點。

即使如此,陳慧明並不認為半導體就此悲觀,他注意到,半導體最上游的「矽晶圓」供給有限。晶圓代工這兩年擴產規模都相當大,台積電增加超過六成,聯電甚至增加超過一倍。

他分析,晶圓代工全球家數減少,但是矽晶圓供應廠家數減少的更多。全球前幾大的矽晶圓商信越、勝高、環球晶、世創(Siltronic)等公司都是計畫生產,就算是去年半導體大幅成長,目前預估今年矽晶圓的出貨量卻仍只有6.4%的個位數成長。矽晶圓供給有限,代表即使今年下半年代工產能慢慢開出,也不是每家都能拿到足夠晶圓

總的來說,半導體今年上半年的需求還是大於供給、持續緊繃,但是到了下半年產能慢慢開出來後,市場會要消耗過去二年因產業鏈所累積的訂單與存貨題,半導體需求回歸平衡、成長率就會開始趨緩。

但是又考慮到晶圓代工的產能受限於矽晶圓的出貨量,供給成長量不大,也不至於供過於求、導致供需失調,所以也不需要太過悲觀。至於台灣兩大晶圓代工廠,陳慧明不諱言地說:「中期看好聯電、長期看好台積電。」

英特爾可能賣廠給台積電

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圖/ Intel

首先是聯電,從需求上來看,電動車、物聯網等電子設備很多都是使用成熟製程,未來需求一定會大幅增加。供給面則由於市場上二手機台價格很高,所以成熟製程產能擴充不多,但是聯電於八吋產能擴充非常積極,反而顯現出中短期優勢。

加上聯電估值偏低,目前股價淨值比只有約3.1倍,比起台積電和世界先進8倍以上,都還有不小差距。陳慧明提到,聯電2020年股東權益報酬率(ROE)只有12.3%,只要2021年超過20%門檻,說不定市場會給出更好的評價。

談到大家最關心的台積電,陳慧明認為,台積電最主要的客戶還是在美國,產業結構與美國高度配合,長期以來都跟著美國電子龍頭客戶成長,共同克服客戶製造上面臨的問題。「誰最好,誰就去找台積電。」他形容,跟著全世界最厲害的人念書,久而久之也會變得厲害。

就算最近台積電和英特爾稍有矛盾,但雙方在部分產品上還是會合作。現在台積電營收與英特爾的差距已經不到3成,未來還有可能越縮越小,但是台積電市值卻是英特爾的2倍以上。一旦英特爾規模比不過台積電,資本支出就無法增加,要力拚趕上台積電就更困難。

陳慧明接著分析,目前兩家資本支出都在2百億美元以上,英特爾暫時還不會放棄代工。不過他強調,只要台積電維持製程上的優勢,與英特爾的技術拉到3至4年距離,加上台積電2025年後,每年資本支出可能高達5百億美元下,陳慧明大膽預言,不排除將來英特爾放棄製造,賣廠給台積電的可能。由此來看,兩大廠應會進一步加深合作。

「未來應用端愈來愈多,長期來看,半導體絕對是相當重要的產業,也是台灣非常核心的產業。」陳慧明如是說。從20年前的電腦與筆電,到10年前的智慧型手機,台灣的半導體產業都享受到甜蜜的果實;接下來的電動車,台灣依然很有機會。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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