AMD 率先成為台積電 5 奈米客戶 一推出即搶下高市占

AMD 採用台積電 7 奈米生產 Ryzen、Radeon 和 EPYC 處理器,預期 2020 年市占率達雙位數。外媒也預期台積電 5 奈米一推出即可搶得高市占率,蘋果、輝達、華為及超微將率先採用。
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REUTERS/達志影像
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原文刊登於聯合新聞網,記者張家瑋,INSIDE 經授權轉載。

台積電持續助攻超微(AMD)新一代 處理器,超微技術長 Mark Papermaster 接受外媒專訪指出,AMD 採用台積電 7 奈米生產 Ryzen、Radeon 和 EPYC 處理器在市場取得重大成果,預期 2020 年市占率達雙位數,與台積電 5 奈米先進製程仍有緊密合作。

外媒預料台積電 5 奈米一推出即搶得高市占率,蘋果、輝達、華為及超微將率先採用,超微在先前高階處理器出現供不應求、產能吃緊誤判之下,5 奈米將增加對台積電投片量。

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超微去年推出新一代 Ryzen、Radeon 和 EPYC 處理器,在市場獲得好評,高階 Ryzen 9 處理器出現供不應求盛況,市場一度傳出因台積電 7 奈米產能滿載所致。

外媒 ANANDTECH 報導,Mark Papermaster 澄清因過去高階處理器市場需求不大,造成超微對市場需求誤判,並非台積電產能不足所導致,與台積電合作 5 奈米積極規劃,未來不會再出現缺貨情況。

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Mark Papermaster 表示,在 7 奈米 AMD 與台積電有著深度合作關係,目前 AMD 還沒有宣布 5 奈米處理器,但是我們與台積電有著非常緊密的合作。

與三星合作部分,是與三星合資的智財權公司,主要繪圖晶片矽智財合作,因為 AMD 沒有涉入手機業務,因此,雙方合資公司重心放在開發三星運用到產品的技術。

先前市場研究機構 Mercury Research 發表 2019 年第 3 季 x86 處理器市占率報告,AMD 在所有關鍵市場的市占率攀升,此結果歸功於市場對 AMD 在第 3 季初推出全新 7 奈米製程 Ryzen 3000 系列桌上型處理器以及在第 3 季發表 AMD 第 2 代 EPYC 伺服器處理器的需求走強所致。

Mark Papermaster 預測,2020 年中期,AMD 市占率將超過雙位數,成長速度較外界預期慢,主因資料中心市場需要更長的時間,才能吸引合作夥伴完成週期認證,對原始設備製造商和客戶的反應感到非常滿意,而對於第二代 EPYC 及 Rome 預期是正確的,市場也在不斷增長。

責任編輯:Mia


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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