客戶需求來不及滿足!英特爾:CPU 生產作業考慮外包

英特爾週四美股盤後公布的財報、財測皆優於市場預期,還再次上修全年度財測。英特爾執行長斯萬(Bob Swan)直指,市場需求強勁,不排除外包 CPU 的製造作業。
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英特爾週四美股盤後公布的財報、財測皆優於市場預期,還再次上修全年度財測。英特爾執行長斯萬(Bob Swan)直指,市場需求強勁,不排除外包中央處理器(CPU)的製造作業。

路透社報導,斯萬 24 日在財報電話會議上指出,導入10 奈米製程技術的進度一如預期,預料 2021 年就會推出 7 奈米製程晶片,先進的5奈米製程技術也已在研發之中。

根據財報,英特爾營收規模最大的 PC 相關事業部,第3季(7-9月)營收年減5%至97億美元。

英特爾財務長 George Davis 24 日直指,若非因為趕不及為入門級 PC 打造足夠晶片,PC事業部的營收本可更高。他說,「需求完全超過英特爾擴充產能的能力。」

在被分析師問到是否考慮把 CPU 製造業務委託給外部晶圓代工廠時,斯萬表示英特爾過去就曾找過外部供應商,現在也會考慮這個選項。

斯萬直指,「我們正努力投資、希望能重奪製程技術的領導地位。與此同時,我們對於如何打造最佳產品,也抱持極開放的態度。」「究竟要到何處打造這些產品,是我們一直在評估的項目。」

根據科技市調機構 IC Insights 9月25 日發表的最新研究報告,台積電穩居先進晶圓代工市場的龍頭地位,其 40 奈米以下製程的晶圓代工營收,預期是格芯(GlobalFoundries)、聯電、中芯國際(SIMC)今(2019)年合併營收的7倍以上(229億美元相對於32億美元)。

報告預測,台積電今年下半年的營收可望較上半年跳增32%,是整體IC產業成長率(10%)的三倍以上。蘋果、華為最新智慧型手機的7奈米處理器,無疑是台積電下半年營收有望強力反彈的主要推手。

今年台積電預料將有 66% 的營收來自 40 奈米以下製程。不只如此,7 奈米製程今年將為台積電貢獻 89 億美元的營收,相當於今年總銷售額的 26%、也是今年 Q4 銷售額的 33%(拜蘋果、華為這兩大客戶之賜)。

責任編輯:Anny


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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