贏韓國!台灣重登全球最大半導體設備市場,料將繼續稱王

台灣去年擠下南韓,成全球最大半導體設備銷售市場。且將續居晶圓廠設備銷售最大市場!
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         本篇來自合作媒體鉅亨網,INSIDE 經授權轉載。  

SEMI (國際半導體產業協會) 今 (15) 日出具報告指出,2019 年全球半導體製造設備銷售總額為 598 億美元,較 2018 年創下的 645 億美元歷史新高,減少 7%,台灣去年擠下南韓,成全球最大半導體設備銷售市場。

SMEI 表示,台灣去年半導體銷售額達 171.2 億美元,年增 68%,中國則保持第二大設備市場,銷售額達 134.5 億美元,年增 3%,不過韓國則以 99.7 億美元排行第三,年減 44%,台灣也擠掉韓國,成為全球最大半導體銷售市場。

        延伸閱讀:市佔超越韓國!台灣成為全球第二大螢幕面板供應國

半導體銷售金額取決於當地大廠擴產腳步,近年台灣半導體市場持續加快擴充產能規模,尤其是晶圓代工領域更是資本密集發展,龍頭廠台積電一年資本支出金額都超過 100 億美元,是台灣半導體銷售金額的主力,後段封測廠日月光、矽品與力成等也跟進擴產與建置先進製程技術。

另外記憶體大廠美光也在台設置生產基地,而台廠南亞科、華邦電、旺宏等,也維持擴產步伐,推升台灣去年成為半導體最大銷售市場。

根據 SEMI 統計,2018 年南韓半導體設備銷售金額為 177.1 億美元,是當年半導體設備銷售最大市場,其次是中國 131.1 億美元,台灣則位居第三,為 101.7 億美元,不過短短一年台灣就超過中國與韓國,台積電的大量擴產功不可沒。

             延伸閱讀:OECD調查:中國晶片廠得到最多政府補助與介入

除台、中、韓三地外,北美去年半導體設備銷售額也達 81.5 億美元,年增 40%,大型 IDM 廠因應先進製程所需,也持續擴大產能,相對日、歐等其他地區平均衰退 3 至 4 成逆勢成長,並創連 3 年成長紀錄。

SEMI 指出,去年全球晶圓前段設備銷售額年增 9%,晶圓處理設備銷售額則下降 6%,其他組裝、封裝及測試設備銷售表現也不如預期,分別年減 27%、11%,以中國市場來看,除了組裝和封裝設備,其他設備銷售均呈現成長。

展望今年,SEMI 認為,由於新冠肺炎影響中國投資力道遞延,預估今年全球晶圓廠設備銷售 (不含封裝與測試設備) 約 578 億美元,年增約 3%,而台灣受惠台積電、美光等大廠投資,將續居晶圓廠設備銷售最大市場。

責任編輯:蜜雅
核稿編輯:Mia

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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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