AMD 確認 350 億美元收購賽靈思!引華爾街質疑

AMD 同時公布 2020 會計年度 Q3 財報,由於 PC、遊戲和資料中心產品的強勁需求,Q3 營收創下單季新高。
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如先前報導揭露,AMD 將收購競爭對手晶片製造商賽靈思(Xilinx)進行收購談判,這筆交易的價值可能超過 300 億美元。稍早 AMD 正式確認收購,將以 350 億美元收購賽靈思(Xilinx),消息傳出後也讓賽靈思股價一度飆漲 14%。

根據 AMD 官方新聞稿表示,這筆交易將在 2021 年前完成,根據協議賽靈思股東在交易完成時,所持 Xilinx 普通股固定交換比率為 1.7234 股 AMD 普通股。

總部位於美國加州聖何西的賽靈思是 FPGA、可程式 SoC 及 ACAP 的發明者,生產可程式邏輯晶片,可加速像是 AI 工作站和 5G 電信基地台等任務的速度,雙方合併後的新公司其系將擁有超過 13,000 名工程師,AMD 也得以擴張快速成長的數據中心業務,AMD 總裁兼執行長蘇姿丰表示:「對賽靈思的收購象徵著將 AMD 確立為業界高性能運算的領導者,持續以成為科技公司的首選合作夥伴前進。」

衝著英特爾而來,但分析師卻不看好本次併購

疫情下讓全球在家辦公成為顯學,也讓筆電和伺服器處理器銷售量創下紀錄,並拉抬晶片總體需求,AMD 自 Q2 起業績就十分亮眼,如今衝著競爭對手 Intel 英特爾持續擴張數據中心業務,AMD 藉由併購想將產品更快打入市場。AMD 表示,將結合 CPU、GPU,FPGA、SoC 和深厚的軟體專業知識,為雲端、邊緣運算和終端設備提供領先的運算平台,提供高性能處理器技術產品組合,合併後的公司將共同致力從數據中心到遊戲、PC、通訊、汽車、工業、航空和國防等產業領域的成長機會。

與此同時,AMD 公布 2020 會計年度 Q3 財報,由於 PC、遊戲和資料中心產品的強勁需求,Q3 營收創下單季新高。然而,此收購案受到華爾街分析師的疑慮,AMD 股價收盤下跌逾 4%,Bernstein 分析師 Stacy Rasgon 表示,在英特爾努力奪回市佔的同時,在鄰近晶片市場進行的重大收購可能會分散 AMD 的領導力。「讓人擔心的是 AMD 擁有自己的偉大的成長故事,而這個故事才剛開始發揮。為什麼現在要這樣做?」 他質疑表示。

AMD 在盤前公布 Q3 財報與併購消息後,收盤股價下跌 4.07% ,每股 78.88 美元作收,盤後小漲 0.71%,來到每股 79.44 美元。

核稿編輯:Chris

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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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