美股大屠殺,股票期貨接連下滑,標普500指數創半世紀以來最差上半年表現
美股大屠殺,股票期貨接連下滑,標普500指數創半世紀以來最差上半年表現

俄烏戰爭、聯準會積極升息打通膨的壓力之下,導致近期美股連續創挫,而今年上半年最後一個交易日仍是軟弱無力,四大指數全數收黑,正式進入熊市。

其中,道瓊工業平均指數連結的期貨交易下跌300點接近1%跌幅,標普500指數和納斯達克指數期貨分別下降0.98%和1.07%。其中,標普更是創下1970年以來,上半年最糟的表現。

今年標普500指數下跌超過16%,是2020年3月以來最大的單季跌幅;上半年大盤指數下跌20.6%是1970年以來最大的的上半年跌幅,甚至進入熊市,從1月初創高點下跌超過21%。

道瓊工業指數與那斯達克指數亦未倖免,道瓊指數中30檔股票在第二季下跌11.3%,自2022年以來跌幅超過15,那斯達克指數更是創下2008年來最大季度跌幅達22.4%。

這些指數表現將科技類股更推向熊市深淵,從去年11月創下的史高點下跌將近32%,今年為止則下跌29.5%。

受到上半年電腦、手機需求轉弱的影響,導致需求大減的窘境直接反應在美國記憶體大廠美光本季財測遠低於預期,2022會計年度第3季財報,營收年增16%,為86.4億美元至於第四季度財測預估為72億美元,但由於消費者和企業支出紛紛縮手,直接反映出對經濟衰退的擔憂,因此市場對於美光的前景也不是很樂觀。

雖然美光執行長Sanjay Mehrotra透過新聞稿表示,美光在第3季繳出破紀錄的營收成績,為因應近期轉弱的產業需求環境,美光將在2023會計年度採取行動減緩供應成長,但美光對記憶體和儲存的長期需求充滿信心。

梳理過去標普500指數的大跌情況

1970年代石油危機:
1970年代兩次石油危機,皆起因於中東重要產油國突然減產,導致油價飆漲、衝擊全球,造成經濟混亂與蕭條。由於埃及、敘利亞等伊斯蘭國家對以色列發動第四次以阿戰爭,阿拉伯石油輸出國組織為了打擊支持以色列的美國而發動石油減產與禁運,造成第一次石油危機。

標普在 1970 年上半年暴跌 21%,主要原因是政府擴張性的財政政策及通膨的加劇,而石油危機的爆發使得整體情況更加惡化。

2000年網路泡沫:
2000年的網路泡沫讓標普500最大跌幅達負47.4%,因為受到.COM公司之類的高科技股票隱含很高的本益比又稱本夢比,營收獲利不及投資者對公司寄予的期望,股價大幅的被炒作最後泡沫破裂,其中那斯達克指數一路跌到2002年9月的1,172點。

2007年次貸危機:
又稱2008年世界金融危機,主要是受到次級房屋信貸危機爆發後,投資者開始對抵押證券的價值失去信心,引發流動性危機。

標普500在2008 年11月20日大跌 12.4%,創下752的低點,2007年危機始於New Century Financial Corporation宣布破產,其中最慘莫過於雷曼兄弟原為美國第四大投資銀行,買下次貸公司希望藉由MBS賺取更多收入,連動違約導致一連串金融機構破產引發的全球範圍的金融海嘯,目前學界歸因於住房和信貸市場因影子銀行過分擴張。

2020年新冠病毒危機:
美國股市在10天內出現4次熔斷,市場卻也在一個月內快速反彈結束這一波跌勢。因為疫情導致鎖國政策、嚴格的隔離措施,使得經濟成長近乎停滯,各國政府端出寬鬆的貨幣政策與各類補貼試圖刺激經濟,然而美國大規模印鈔救市,卻也埋下了通膨帶來的隱憂。

然而今年的情況源於投資者努力應對失控的通貨膨脹與緊縮的貨幣政策,聯準會 (Fed)首選的通膨指標核心個人消費支出(PCE) 物價年增 4.7%,略低於市場預期,但仍處於近數十年來的高點。

聯準會加大對於通膨的控制力道,在6月份升息3碼,是從1994年以來最大幅度的升息。而這兩項項經濟因素都導致經濟下調,導致第一季GDP縮水1.6%,亞特蘭大聯邦儲備銀行GDPNow追蹤指出第二季經濟產出更將下滑1%。

根據《CNN》報導指出,市場會有如此情況,主要是俄烏戰爭、中國嚴格的封城政策、急遽惡化的通貨膨脹與鷹派的聯準會升息所致,而這些因素都加劇了投資者對於經濟衰退的擔憂導致急於退出。

Marketfield資產管理的Michael Shaoul 指出,如果我們有什麼安慰的話,那就是這種速度的損失很少連續幾個季度發生,但這並不代表不應該預期進一步的損失,說道,就目前來看很像是故事的中間情節,如同暴風雨前的相對的寧靜,但我們並未看到天氣有好轉的跡象。

根據《CNBC》調查指出,大部分投資者對於2022年認為市場會停滯不前,因此最安全的投資活動,有高達50%的投資人都認為手中持有現金風險是最低。

資料來源:CNBC、investopedia、CNN、

責任編輯: 吳秀樺

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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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