" data-reactid="11">作者為台灣經濟研究院產經資料庫副研究員
若以半導體重要應用市場而論,進入後智慧型手機世代後,第五代行動通訊、人工智慧、虛擬挖礦、物聯網、車用將為2018年半導體產業發展五大驅動力,顯然半導體業將進入多極化應用領域推升需求的階段 。 " data-reactid="32">若以半導體重要應用市場而論,進入後智慧型手機世代後, 第五代行動通訊、人工智慧、虛擬挖礦、物聯網、車用將為2018年半導體產業發展五大驅動力,顯然半導體業將進入多極化應用領域推升需求的階段 。
以半導體廠於5G市場的布局而論,根據3GPP的規劃,5G技術規範中的R15版本於2017年底完成第一子階段,而在2018年6月前完成第二子階段,顯示2108年上半年全球無線通訊產業將聚焦於5G技術規範的公布 ,而中國、美、日、韓2018年在5G政策試點也皆將擴大啟動,當中一線5G基地台、晶片設計商將陸續配合主要市場的5G商轉政策,開始規畫因應2018年5G擴大政策試點帶來的基礎建設商機。 " data-reactid="33">以半導體廠於5G市場的布局而論,根據3GPP的規劃,5G技術規範中的R15版本於2017年底完成第一子階段,而在2018年6月前完成第二子階段,顯示 2108年上半年全球無線通訊產業將聚焦於5G技術規範的公布 ,而中國、美、日、韓2018年在5G政策試點也皆將擴大啟動,當中一線5G基地台、晶片設計商將陸續配合主要市場的5G商轉政策,開始規畫因應2018年5G擴大政策試點帶來的基礎建設商機。
相關基建包含基地台、網通設備建置與組裝需求,將在2018年下半年逐步升溫,而上游5G晶片設計與製造需求將先在上半年進一步放量。事實上,其實2016年底~2017年第一季先有Qualcomm發表5G NR原型機系統和5G數據晶片,後有Intel發表5G數據晶片,可同時支援6GHz以下和毫米波頻段,而聯發科則持續擴大對5G新技術研發與技術標準制定工作的投入,且聯發科已攜手工研院研發出可提高網路傳輸頻寬的LWA技術、可解決高頻傳輸限制的38/39 GHz 毫米波高頻段接取技術,以及可支援小基站傳輸能力的MUST技術。" data-reactid="34">相關基建包含基地台、網通設備建置與組裝需求,將在2018年下半年逐步升溫,而上游5G晶片設計與製造需求將先在上半年進一步放量。事實上,其實2016年底~2017年第一季先有Qualcomm發表5G NR原型機系統和5G數據晶片,後有Intel發表5G數據晶片,可同時支援6GHz以下和毫米波頻段,而聯發科則持續擴大對5G新技術研發與技術標準制定工作的投入,且聯發科已攜手工研院研發出可提高網路傳輸頻寬的LWA技術、可解決高頻傳輸限制的38/39 GHz 毫米波高頻段接取技術,以及可支援小基站傳輸能力的MUST技術。
而從互聯網到移動互聯網,爾後再進入物聯網,意謂各類資訊的採集形成,相對應也需要快速的資料處理能力,對海量資料的有效處理則成為未來推動半導體晶片行業發展的核心驅動力;事實上,在逐步接近物理極限和投資成本高企的雙重作用下,過去半導體行業發展最主要指引的–摩爾定律持續受到挑戰,此時人工智慧晶片無論是GPU、FPGA、ASIC等,透過並行處理和演算法的提升,實現整體系統運算效率提升、降低功耗的目的,因而人工智慧將成為半導體後摩爾時代的一個重要產業發展方向。" data-reactid="35">而從互聯網到移動互聯網,爾後再進入物聯網,意謂各類資訊的採集形成,相對應也需要快速的資料處理能力,對海量資料的有效處理則成為未來推動半導體晶片行業發展的核心驅動力;事實上,在逐步接近物理極限和投資成本高企的雙重作用下,過去半導體行業發展最主要指引的–摩爾定律持續受到挑戰,此時人工智慧晶片無論是GPU、FPGA、ASIC等,透過並行處理和演算法的提升,實現整體系統運算效率提升、降低功耗的目的,因而人工智慧將成為半導體後摩爾時代的一個重要產業發展方向。
隨著人工智慧應用持續透過圖像辨識、語音辨識、自然語言理解、機器學習等,而滲透至醫療、多媒體應用、製造業、汽車、零售領域,同時伴隨晶片、大數據、雲端服務等基礎設施的成熟,未來全球人工智慧市場規模將可呈現高速成長的局面,Technavio即預測2018年年增率可達47.0%,而2018年全球人工智慧晶片市場規模年增率更可由2017年的31.7%進一步提升至44.3%,且人工智慧晶片中的佼佼者—GPU,所占比重將由2016年的35.0%提升至2020年的36.3%,而ASIC亦將由2016年的18.3%提升至2020年的33.0%。" data-reactid="36">隨著人工智慧應用持續透過圖像辨識、語音辨識、自然語言理解、機器學習等,而滲透至醫療、多媒體應用、製造業、汽車、零售領域,同時伴隨晶片、大數據、雲端服務等基礎設施的成熟,未來全球人工智慧市場規模將可呈現高速成長的局面,Technavio即預測2018年年增率可達47.0%,而2018年全球人工智慧晶片市場規模年增率更可由2017年的31.7%進一步提升至44.3%,且人工智慧晶片中的佼佼者—GPU,所占比重將由2016年的35.0%提升至2020年的36.3%,而ASIC亦將由2016年的18.3%提升至2020年的33.0%。
若以虛擬貨幣挖礦的商機來看,從2018年第一季台積電法人說明會所釋出的訊息可知,2018年首季虛擬貨幣挖礦的ASIC訂單確實補足台積電高階智慧型手機銷售不佳所導致訂單下滑的缺口,成為帶動台積電營運另一個重要的成長驅動力 ,更何況比特幣挖礦機的ASIC隨電力等成本不斷提升,要求挖礦效能愈來愈精細,不少客戶已打算從原本採用台積電12奈米先進製程,再推升至7奈米。 " data-reactid="37">若以虛擬貨幣挖礦的商機來看,從2018年第一季台積電法人說明會所釋出的訊息可知, 2018年首季虛擬貨幣挖礦的ASIC訂單確實補足台積電高階智慧型手機銷售不佳所導致訂單下滑的缺口,成為帶動台積電營運另一個重要的成長驅動力 ,更何況比特幣挖礦機的ASIC隨電力等成本不斷提升,要求挖礦效能愈來愈精細,不少客戶已打算從原本採用台積電12奈米先進製程,再推升至7奈米。
另一方面,Samsung也已經在2017年完成挖礦ASIC研發工作,Samsung也跟俄羅斯比特幣挖礦業者Baikal簽約,供應14奈米ASIC晶片,樣品已經完成測試,2018年1月量產,同時Samsung並已與中國一家比特幣挖礦硬體公司簽約,開始生產比特幣挖礦晶片,成為Samsung最新獲利來源,並且再次與台積電正面交鋒;而從台積電、Samsung兩大指標廠都投入比特幣相關晶片業務來看,虛擬貨幣相關訂單短期內仍將成為晶圓代工競逐的焦點。" data-reactid="38">另一方面,Samsung也已經在2017年完成挖礦ASIC研發工作,Samsung也跟俄羅斯比特幣挖礦業者Baikal簽約,供應14奈米ASIC晶片,樣品已經完成測試,2018年1月量產,同時Samsung並已與中國一家比特幣挖礦硬體公司簽約,開始生產比特幣挖礦晶片,成為Samsung最新獲利來源,並且再次與台積電正面交鋒;而從台積電、Samsung兩大指標廠都投入比特幣相關晶片業務來看,虛擬貨幣相關訂單短期內仍將成為晶圓代工競逐的焦點。
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