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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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