AI融會貫通之研究

• 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)[1]
• 使用於影像辨識、聲音辨識等各種情況
• 深度學習(Deep Learning)[1]
• 深度學習是加深層術後的多層神經網路
• 在視覺辨識競賽中，深度學習使用皆以CNN為基礎
• 學習的效率是加深層數的優點之一，表示與沒有加深層數時相比，加深層數可以減少學習資料
• 受到矚目的原因為2012年舉辦視覺辨識競賽ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)開始成為DL轉捩點，深度學習的手法(通稱AlexNet)獲得壓倒性的優異成績，顛覆過去影像辨識的手法
• 多數DL的框架支援GPU可處理高速運算，而多個GPU與多台裝置進行分散式學習
• 多台裝置中100個GPU與一個GPU相比，可以提高56倍的速度，一位原本花7天才完成的學習，只要3小時就能解決(3*56=168/24=7)
• Google的TensorFlow、MS的CNTK(Computational Netework Toolkit)是針對分散式學習而開發
• 應用範例
• 物體偵測、影像分割、產生圖說、
• 轉換影像風格、產生影像、自動駕駛
• 強化學習(Reinforcement Learning，RL)：嘗試從錯誤的過程中，進行自主學習。代理人(Agent)是根據環境狀況來決定要採取的行動，利用該行動讓環境變化。隨環境變化，代理人獲得某些報酬。因此RL目的是決定代理人的行動方針，以獲得更好的報酬
• Deep Q-Network，DQN：使用DL的RL手法，以稱作Q學習的強化學習演算法為基礎。

Reference

[1]Book：Machine Learning and Deep Learning with Python

玻璃基板研究

[20240415] 玻璃基板為晶片開發的the next big thing，蘋果預先導入玻璃基板PCB晶片技術

目前的PCB通常由銅層和焊料層下方的玻璃纖維和樹脂混合物製成。該材料對熱敏感，意味必須透過動態熱能管理（thermal throttling）仔細控制晶片溫度。當晶片變得太熱時，會降低晶片的性能。因此，晶片只能在有限的時間內維持其最大性能，然後才會回落到較慢的速度以降低溫度[1]。然而，先進封裝上的玻璃基板，是將晶片疊層中的矽中介層中的材料置換成玻璃[3]，玻璃基板製成的印刷電路板 (PCB)，可提供一種全新的安裝和封裝晶片方式，可以大大增加PCB所能承受的溫度，不僅可以提供更好的熱性能，使處理器能夠以最大功率運行更長時間。所以玻璃基板將成為晶片開發的下一個重大事件。另外，玻璃基板超平坦的性質，可以進行更精確的蝕刻，從而可以將組件放置得更近[1]，從而增加任何尺寸內的電路電晶體密度約十倍[3]。

此外，由於封裝技術提升，未來單一晶片能夠容納的電晶體將有望來到最多一兆個的目標，不僅晶片製程成本、難度大幅降低，晶片頻寬翻倍，能突破過去摩爾定律註的限制[3]。

南韓BusinessKorea媒體指出，隨著AI競賽越演越烈，Nvidia、AMD、英特爾等，也都有意採用，估計最快2026年上路[2]。此市場的領導者為英特爾，2023年5月宣布擴足玻璃基板業務，已與部分韓企合作[2。英特爾已投入10億美元為將來量產計畫擴建相關產線[3]。英特爾執行長基辛格在2023年新創日發表會上率先公布，取得技術突破，玻璃基板預計於2026至2030年推出，可使封裝中的電晶體持續微縮，以滿足AI等資料密集、高性能工作負載的需求[3]。預計到2030年使用玻璃基板可以讓一顆晶片放入一兆電晶體。這比起蘋果iPhone 15 Pro中的A17 Pro處理器擁有190億個電晶體，超過50倍[1]。

畢竟，迄今為止的大多數進展都是透過更小的製程實現的。例如：蘋果目前在iPhone 15 Pro機型中採用的​​A17 Pro中的3奈米晶片處於領先地位，之後將計劃採用2奈米，然後是1.4奈米。如果每一顆晶片可以放入更多電晶體，這有助於晶片在未來發展。

另一方面，SKC是首家投入玻璃基板業務的韓廠，SKC與晶片設備大廠應材（Applied Materials）攜手成立Absolics，斥資2.4億美元在美國喬治亞州打造工廠。三星電機（Samsung Electro-Mechanics）和LG Innotek也將玻璃基板視為新成長引擎，已啟動生產投資。

蘋果正在與幾家未具名的供應商進行討論，三星也在其中。三星集團的子公司Samsung Electro-Mechanics、三星電子和三星顯示器將合作投資玻璃核心基板 (GCS) 的研發，以加速其商業化，旨在與在該領域處於領先地位的英特爾競爭[1]。此外，「玻璃基板」原本就被 LED 企業應用在改良 Mini／Micro LED等顯示產品上，本身具有散熱良好、成本較低、亮度高的優點，在技術方面，因為一致性高、效率好，被許多企業推崇使用。不過，此玻璃機基板非彼玻璃基板，雖然材質、功效上有相似效果，但技術層面不同，所以不太能同為一談[3]。

因此，三星在這方面處於有利位置，因為用於製造先進多層顯示器的許多技術也適用於製造玻璃基板PCB。至於蘋果，其正在與幾家公司討論制定將玻璃基板融入電子設備的策略。未來蘋果採用玻璃基板預計將大幅擴大應用領域範圍[1]。

然而是否會對目前PCB生態造成影響？玻璃基板技術後續成熟後才能搭配 ABF 載板或硬板，如果是涉及玻璃基板的封裝段，是「矽中介層」或其他材質的變化，實際和 PCB 載板廠商生產製程較無關，而是封裝部分的材質流程變化，PCB 族群仍要尋找技術「出海口」。而英特爾也曾表示，玻璃基板只是其中一項解決方案，傳統基板仍會是客戶的選擇之一，所以，玻璃基板基本上對產業並不會造成威脅，為能夠搭配矽中介層材質改變所帶來的變動，PCB、ABF 載板與開發商積極配合，PCB廠反而有望搭上這波商機跟著受惠[3]。

若玻璃基板未來順利克服問題並確實在2026年起順利量產，有望再推升晶片熱潮，屆時AI概念股有望續熱，並助長輝達、超微、英特爾供應鏈高飛。不過，在此之前，仍要將目光放在現在的問題上，以英特爾為主的技術開發，雖然沒有明確供應鏈，但市場點名全球合作載板廠商的欣興受惠最大，另外還有設備廠鈦昇、南電、健鼎等台廠有望分一杯羹[3]。

Key：

• 玻璃基板的超平坦性質，可以進行更精確的蝕刻，從而可以將組件放置得更近，從而增加任何尺寸內的電路電晶體密度約十倍[3]。

• Nvidia、AMD、英特爾等，也都有意採用，估計最快2026年上路。

• 此市場的領導者為英特爾，2023年5月宣布擴足玻璃基板業務，已與部分韓企合作。英特爾已投入10億美元為將來量產計畫擴建相關產線。玻璃基板預計於2026至2030年推出

• 預計到2030年使用玻璃基板可以讓一顆晶片放入一兆電晶體。這比起蘋果iPhone 15 Pro中的A17 Pro處理器擁有190億個電晶體，超過50倍

• 韓廠SKC與晶片設備大廠Applied Materials攜手成立Absolics，斥資2.4億美元在美國喬治亞州打造工廠
• 全球合作載板廠商的欣興受惠最大，還有設備廠鈦昇、南電、健鼎等台廠有望分一杯羹。

Reference：
[1][20240402]蘋果將關注於玻璃基板的開發，期望引領半導體產業前進https://iknow.stpi.narl.org.tw/post/Read.aspx?PostID=20585
[2][20240408]玻璃基板為晶片發展下一個重大趨勢？傳蘋果、Nvidia 將採用
https://money.udn.com/money/story/5599/7884922
[3][20240411]整理包／Nvidia、AMD 都將採用的玻璃基板是什麼？PCB 廠有望受惠？三大重點、概念股一次看

https://money.udn.com/money/story/5612/7892444

蘋果壟斷官司研究

 [20240412] 蘋果壟斷證據不斷，引發眾怒

雖然蘋果生態系提倡「產品與軟體達到無縫整合」，但美司法部認為，蘋果故意降低iPhone向Android手機發送簡訊、影片的傳輸速度，並阻擋iPhone兼容三星的軟體服務，如三星行動支付Samsung Pay、智慧手錶Galaxy Watch等。倘若蘋果最後被判有罪，美國司法部或將對蘋果開罰、施以改正措施，亦可能影響蘋果商譽。

[20240327] 蘋果當年稱高通稅不合理，如今自己也有蘋果稅的訴訟纏身

蘋果2017年初，以「反壟斷」之名，「不合理授權費」為由，聯合眾家供應商企圖打倒「高通稅」，向高通提告的世紀大案，甚至聯合鴻海、和碩、緯創、仁寶等蘋果代工廠，停止支付高通權利金。直到2019年蘋果與高通世紀大和解，上訴法庭在2020年8月間，由3名法官組成的合議庭大翻轉，認定聯邦貿易委員會（FTC）未能證明高通商業模式違反美國反托拉斯法。

在過去的15年間，每當蘋果用戶透過App Store下載應用，或者在應用內購買、訂閱服務等，都只能通過蘋果指定的支付系統，留下30%的「蘋果稅」之後，再將剩餘費用歸入應用開發者帳戶。估計2023年全球「蘋果稅」收入大約數百億美元。

因此，蘋果就相當年的高通一般，陷入壟斷困局，遭美國司法部聯合15個地方州法院及華府特區，聯合向蘋果提起訴訟，指蘋果違反美國反壟斷法第二條，而聲稱蘋果在美國手機市場逾65%佔有率，其主導地位非來自於市場自然競爭，而是透過違反反壟斷法取得。

這就像蘋果於2024年3月4日被歐盟罰款616億新台幣（19.5 億美元，18億歐元），妨礙市場進行壟斷一般，美國也對蘋果提出相同質疑訴訟。但是美國稅會不會像高通稅一樣平安落幕呢？總總證據顯示，這答案肯定是「否」，蘋果勢必要做部分妥協。

因為2023年歐盟執委會根據「數位市場法（DMA）」，迫使蘋果、微軟和Meta等科技公司向其他競爭對手開放部分服務。其法律已對蘋果造成影響。蘋果宣布2024年3月6日的更新版行動作業系統iOS 17.4，是首個符合歐盟DMA規範的iOS系統，對自家以外的其他應用程式商店開放其iPhone和iPad，能夠讓iPhone使用者也能自App Store外下載其他應用程式。

[20240305] 蘋果iPhone銷售黯淡，高盛移除必買名單，蘋果壟斷被歐盟罰19.5億美元

投資銀行高盛（Goldman Sachs）將蘋果從「必買名單」（conviction list）中剔除，原因是旗下主要產品需求疲軟，引發市場擔憂，導致該公司股價表現欠佳。每股報178.93美元，2024年迄今累計下跌3.22％。蘋果股價欲振乏力，主因是核心產品iPhone銷售持續低迷引發投資人擔憂，特別此時主要市場中國大陸經濟遭逢嚴峻挑戰。

自高盛2023年6月公布20檔～25檔「首選買進」（Directors’ Cut）的名單以來，iPhone製造商蘋果一直名列其中。每個月對會針對必買名單進行審查，若股票「不再是最佳投資選擇」便會遭到剔除。但自那時起至今，蘋果股價大致持平，遠不如大盤標普500指數表現，後者漲幅達到近22％。若以「美股七雄」（Magnificent 7）來看，蘋果遠遠落後其他對手，僅贏過電動車龍頭Tesla，後者今年迄今大跌逾18％。

此外，歐盟執行機構歐盟執委會於2024年3月4 日 對蘋果處以 18 億歐元（19.5 億美元）反壟斷罰款，因為蘋果濫用其在音樂串流應用程式分發市場的主導地位。因為蘋果對應用程式開發者施加限制，阻止他們向 iOS 用戶告知應用程式之外提供的替代且更便宜的音樂訂閱服務。蘋果還禁止音樂串流應用程式開發人員提供有關用戶如何訂閱這些更便宜優惠的任何說明。

在 2019 年 Spotify (SPOT-US) 投訴後，歐盟執委會對蘋果展開調查。調查範圍縮小到了蘋果對應用程式開發商施加的合約限制，這些限制阻止他們以較低的價格向 iPhone 和 iPad 用戶提供應用商店外的替代音樂訂閱服務。蘋果的行為持續近 10 年，「可能導致許多 iOS 用戶為音樂串流訂閱支付較高的價格，因為蘋果向開發者徵收高額佣金，並將更高的佣金形式轉嫁給消費者在蘋果應用商店支付相同服務的訂閱價格。」

2023年歐盟委員會根據名為《數位市場法案》（Digital Markets Act；DMA）的代表性法規，指定蘋果公司以及微軟 (MSFT-US) 和 Meta (META-US) 等其他科技公司為「守門人」。「守門人」一詞指的是歐盟認為限制存取核心平台服務如線上搜尋、廣告、訊息傳遞和通訊等的大型網路平台。

《數位市場法案》目標在打擊科技公司的反競爭行為，並迫使它們向其他競爭對手開放部分服務。較小的網路公司和其他企業抱怨這些公司的商業行為傷害了他們。這些法律已經對蘋果產生影響。該公司宣布計畫自今年起向外部其他應用程式商店開放其 iPhone 和 iPad。 開發者長期以來一直抱怨蘋果對應用程式內購買收取 30% 的費用。

這兩則是蘋果的一個警訊，蘋果停止電動車的投資，全力發展AI，顧好iPhone手機的未來發展性，這才是當前之急。不過蘋果的產品已深入人心，未來仍大有可為。但是蘋果這種壟斷市場行為相當不可取，當罰。

Key:

• 在過去的15年間，每當蘋果用戶透過App Store下載應用，或者在應用內購買、訂閱服務等，都只能通過蘋果指定的支付系統，留下30%的「蘋果稅」之後，再將剩餘費用歸入應用開發者帳戶。估計2023年全球「蘋果稅」收入大約數百億美元。

AI模型研究

[20240426] 群聯、聯發科合力催生平民版GAI，潘健成：傳統PC設備即能達到70B參數AI運算

群聯與聯發科合力打造AI新藍海市場，不與雲端AI直接競爭，鎖定邊緣、中小型運算需求，致力生成式人工智慧（GAI）平民化、普及化。

群聯董事長潘健成指出，不需要額外投資，用傳統PC基礎設備，即能達到70B參數AI運算。潘健成以20年前機械手臂為例，當時要價1,500萬的設備，如今已普及全部工廠；典範轉移正發生於生成式AI身上。市場如今面臨一樣的問題，頂級GPU太貴、中小企業想用卻用不起，群聯本身也遇到相同痛點，遂開始投入研發，以自身於記憶體領域優勢，在近期推出平價版生成式AI解決方案。

GPU決定算力、HBM則決定模型大小，群聯以SSD取代造價高昂的HBM系統，加上輝達消費級GPU打造，將傳統工作站升級為小規模AI伺服器，硬體成本大幅降低；儘管運算速度仍不如大型CSP運端運算，不過相當具備成本優勢；他打趣地說道，台北到高雄，坐飛機最快、但是高鐵更有性價比。

此外，聯發科資深處長梁伯嵩強調，邊緣與雲端CPU設計有非常大的不同，輕巧化、高能源效率將為未來趨勢。梁伯嵩則分析，行動處理器在AI人工智慧計算上，受到更多限制。10年之間，手機CPU在同樣面積下，電晶體數量由10億成長至200億個，但受限功耗，在設計上就需要進行取捨，尤其要以幾十億之參數模型進行推論，考驗IC設計公司技術實力。

要讓大型神經網路的AI能力湧現（Emergence），需要極大量運算需求，短短七年間成長三十萬倍以上，遠超過半導體摩爾定律的成長速度，讓AI快速進入 Large-Scale Era。梁伯嵩表示，現階段將大型神經網路透過預訓練後，再Fine Tune進行下游任務訓練，兩階段的訓練方式，將協助生成式AI普及化。

然而，根據財團法人人工智慧科技基金會（AIF）的2023台灣產業AI化大調查，台灣企業已經開始使用AI，並且有超過半數的企業已經導入生成式AI工具。這些生成式AI工具降低了AI的使用門檻，使得企業內部已經開始導入AI到公司的營運流程或個人/部門內使用。其中，企業多半使用現成工具，例如ChatGPT、Midjourney和Bing。此外，一些企業也會串連生成式AI服務商所提供的API，開發自家專屬服務，或者開發自己的生成式AI模型（含fine-tuning）。

台灣業者再度發揮科技界的重要特質，如何有創意的降低成本（lower the cost），台灣的IC設計公司群聯與聯發科，作為頂尖企業，已經看出AI的商機。這兩家公司分別位居記憶體與處理器龍頭地位，這使得它們能夠互補合作，共同切入AI的低價發展優勢，並鎖定邊緣、中小型運算需求。預計台灣的業者將會前仆後繼，並發展其產業鏈群聚效益，因為降低使用運算需求成為AI進展與普及的關鍵，更是半導體產業的全新機會。台灣身處半導體產業鏈的關鍵角色，從IC的製造者，也同時成為AI應用的領先群，使台灣科技產業更上一層樓。

此外，AI的應用不僅僅局限於成本降低，並可加速企業的ESG永續發展。因此，企業應該密切關注AI的發展，並在營運策略與企業治理的高度重新定義及定位。

[20240411] 聯發科AI達哥模型推廣至台灣約40家企業

由聯發創新基地團隊打造出的繁體中文大型語言模型BreeXe，目前已經開源並提供給各路研究者使用。聯發科創新基地負責人許大山博士表示，團隊除會繼續強化並更新BreeXe模型之外，本次對外推出的MediaTek DaVinci平台（該公司內部稱：達哥），更有可能成為聯發科另外一個新的發展契機。

MediaTek DaVinci平台最開始是公司為讓員工在工作時能更方便使用生成式AI（Generative AI，GAI）而開發的，核心思維是要透過手機App讓GAI變得更方便開發及使用。

由於聯發科有近一半的員工具備Coding能力，員工都可用該平台開發不同功能的AI工具，並以App Store的模式上架給公司其他人使用，這是個提高生成式AI在企業端使用效率的平台，而這也是聯發科認為，可以將該平台向外推廣給更多台灣企業的主因。

MediaTek DaVinci平台目前已有約40家來自高科技、金融、電信、法律、製造、銷售、服務、系統整合、雲端服務等產業的企業，包括教育機構、新創公司、API媒合平台群鼎團隊、意藍資訊以及提供aiDAPTIV+服務方案的群聯電子等，都加入MediaTek Davinci生態系。

未來該平台將與系統整合商合作，包括目前合作最為緊密的賽微科技，來強化平台的各類功能並服務導入平台的客戶。

平台未來會以授權的方式，和系統整合商一起提供給客戶，並收取授權費，每一家使用平台的業者，可以自由選擇其所需的運算基礎建設，要自建多高規格的資料中心，或是和雲端服務商合作，平台都可以配合；而這個平台也會以企業內網的模式提供服務，因此可以確保各類生成式AI工具的開發及背景資料，都是企業內部才能使用，並沒有外流的風險。

目前已經有許多大客戶在針對平台進行測試，來自各種不同業界的詢問度非常高，且熱度可以說是在2024年短短三個多月的時間快速竄起，可以看出台灣各行各業對於採用生成式AI來提高生產力的需求相當明確。

以營收來說，平台和主業的IC設計業務，在規模上完全不能相比，站在聯發科的立場，還是希望可以和更多台灣的企業一起分享生成式AI技術帶來的生產力提升，未來也有機會擴大推廣的範圍，將平台推向海外。值得注意的是，聯發科首次跳脫原本終端設備商角色，逐漸藉由AI達哥模型，進行應用服務而擴展AI於各大企業。

[20240312] 生成式AI技術瓶頸消失，終端手機、PC全面展開AI應用

GAI已成為推動電子產業向前發展的主動能，發展願景逐步從雲端延伸到邊緣端，AI手機、AI PC等。但是生成式AI模型的硬體需求門檻高，運算成本居高，尤其對訓練大型語言模型為運算基礎設施帶來無法忽視的記憶體挑戰，主要是因權重大小和優化器狀態不斷增加，這是無論運算晶片多強都難以繞過的問題。不過，各硬體晶片廠紛紛試著在不同領域投入相關研究，有望從AI演算法本身來解決硬體門檻。

這對於主流的手機規格，如果要運轉70億參數的INT8 LLM模型並順暢地運作，需要用到7~8GB的記憶體容量。這等於要在單一功能上用掉全部的記憶體容量，為維持其他功能的運作，手機的RAM最好要拉高到24GB才會夠用，對於邊緣端生成式AI的普及來說，會是很大的成本負擔。

目前AI的演進在足夠的資源及人力開發之下，每一季會往上跳一個世代，2023年Q4聯發科與Qualcomm尚未推出LoRA技術，但在MWC 2024已可看聯發科和Qualcomm提出Microsoft的LoRA技術。LoRA技術的概念是凍結原本預訓練模型權重，減少訓練參數量和優化器狀態，也能達到很好的微調（fine-tuning）效果。LoRA被用於微調生成AI圖片的參數，能夠在更小的記憶體需求下，讓生成的結果更加精準且迅速，相關技術對於手機生成式AI帶來的功能升級。

此外，曾在NVIDIA擔任AI研究資深總監的Anima Anandkumar提出GaLore（Gradient Low-Rank Projection）預訓練技術，可讓模型使用全部參數進行學習，同時比 LoRA 更省記憶體。在同樣運算效能的前提之下，GaLore可以將訓練期間的記憶體使用量減少達65%左右。而GaLore的另外優點是讓原本只能用在大型伺服器上的大型語言模型，透過家用電腦的高階顯示卡（例如 NVIDIA RTX 4090）也能進行訓練，研究人員首次證明在具有 24GB 記憶體的 GPU 預訓練 7B 參數模型是可行的。

因此可預見的未來，晶片廠商MTK和Qualcomm除了將LoRA導入，也會將改良lLoRA的GaLore導入。未來AI手機將有望和Wi-Fi一樣成為手機的標配，成為真正的智慧型手機。

[20240221] Google AI之探究，Gemini 1.5 Pro包含MoE模型

2024年2月，推出Gemini 1.0 Ultra模型，並且將「Bard」AI服務更名為「Gemini」之後，Google再宣布推出新版Gemini 1.5 Pro模型，強調能提供更進階執行效能，除上下文處理長度大幅增加，混合專家（Mixture of Experts； MoE）模型架構也是亮點。Google基礎設施強大、可調動眾多資料中心TPU訓練模型，但在新模型也採用MoE架構可視為指標。

此外，Gemini 1.5 Pro更具備在大量資料中準確處理內容能力，例如可從多達402頁的阿波羅11號登月任務推斷各類細節，或是分析由巴斯特基頓主演長度為44分鐘的無聲電影主要情節、故事重點，另外也能對應長度更長的前後文關係判斷，藉此呈現與人類相仿的內容判斷能力，對於資訊分析、語意理解都能有更大提升效果。

Google在技術報告中提到，Gemini 1.5 Pro採稀疏式MoE，仍為Transformer架構，包含影像和語言模型，從Gemini 1.0原生多模態模型的基礎進展而來。過去數年來，團隊持續發表MoE相關研究，屬早期採用者。訓練Gemini 1.5 Pro時，如同Gemini 1.0 Ultra、1.0 Pro，運用4,096顆晶片為一組的Google TPUv4加速器，橫跨數個資料中心的資源。

Gemini 1.5可處理達 100 萬個 token 數，Google 表示長度約等同於一次性處理 1 小時的影片、11小時的音訊、超過 3 萬的行程式碼，或超過 70 萬個單字的程式碼庫。反觀 Gemini 1.0 Pro的token數為3萬 2000 個，GPT-4 Turbo 則是 12 萬 8000 個。

其實，傳統Transformer架構是一個大型的神經網路，MoE架構則切分成數個小型神經網路，可將輸入資料導向特定子集，只喚醒最相關的參數，形成條件式計算（conditional computation），大幅提升模型訓練和運作的效率。

MoE架構雖可提升預訓練階段的運算效率，但也可能導致overfitting，也就是過於符合訓練資料，在微調階段的泛化、通用化能力受限。

Gemini 1.5 之後將取代 Gemini 1.0，因此使用 Gemini 聊天機器人（原名 Bard）時就能與新版模型互動。不過標準版 Gemini 1.5 的 token 數僅會有的 12 萬 8,000 個，若要達百萬個 token 需額外付費[11]。

除Google，法國獨角獸新創Mistral AI也是MoE架構代表，已推出Mixtral 8x7B模型，稱可媲美、甚至超越Meta Llama 2參數量700億的模型表現。開源平台Hugging Face資料顯示，MoE架構包含混合專家層（每個神經網路代表一種專家），以及閘門或路由網路層，決定輸入資料要送到哪一專家層。

整體而言，在2022年底OpenAI發布ChatGPT後，看到AI的三巨頭的微軟(Open AI)、Google(Gemini )、META的蓬勃發展，不禁擔心會不會將來的一切全部都被AI掌握，那我們該何去何從呢？人們在享受便利的同時，也會失去某項優勢。不過，與其排斥AI，倒不如全心全意擁抱AI吧。

[20240220] AI模型探究

Meta研究員Martin Signoux於2023年底提出2024年AI趨勢預測，八大預測圍繞著模型發展、融合消費性裝置兩大重點，包括多模態AI賦能的智慧眼鏡將成趨勢；繼LLM之後，大型多模態模型（LMM）、小型語言模型（SLM）將成新焦點；AI助理百花齊放，ChatGPT不再是唯一品牌，打破OpenAI一支獨秀現況的期待與開源模型、評測基準等議題。

Meta首席AI科學家楊立昆也轉發他的貼文，並表示同意其預測。針對小模型，Signoux談到用戶對成本效益和永續議題愈加重視，將加速SLM發展趨勢；此外，模型量化（Quantization）技術持續改善，帶動消費裝置融入小模型。

此外，Microsoft近期發表AI趨勢預測，強調小語言模型、多模態、科學應用為3大值得關注方向。事實上，許多業者皆期盼更多小模型可供選擇，原因不外乎是為了降低開發和維運成本，希望需要強化AI功能、但不增加太多成本，是整體業界的心之所向。

Microsoft在官方部落格表示，2023年是生成式AI重大進展的一年，相關技術從研發人員的實驗室走到現實生活。其以OpenAI ChatGPT、微軟Copilot為商品化兩大代表，並認為AI將愈趨普及、細緻化，並將與改善日常生活或重大問題的科技整合。

預計將出現可打敗GPT-4的開源模型，但開源與閉源陣營之間的辯論料將逐漸熄火。過去一年來開源陣營的動能強勁，與閉源模型的差距將逐漸消弭。市面上模型目前並無單一基準可滿足所有評測需求。既有基準如HELM持續改善，也有新評測機制如GAIA出現。

小語言模型（Small language model; SLM）

相較於參數量在數十億以上的LLM，小模型的參數量在數億等級，一大指標是可在手機端「離線」運作。微軟研究人員指出，小語言模型可讓AI更為普及、更多人可負擔，團隊正在開發新方法，讓小模型可如同大模型具備強大功能。

其已發表的小模型有Phi、Orca，稱某些任務的表現可媲美、甚至優於大模型。SLM訓練採高品質、挑選過的資料集，資料量就不須像訓練LLM來得大。

事實上，愈來愈多業者加入SLM發展行列，Google、Meta以及法國新創Mistral AI皆已發表相對輕量級的模型。Meta開源的Llama系列模型，獲許多開發人員使用，參數量70億等級者為常用款。

Google則為手機端推Gemini Nano模型，Nano-1參數量為18億個，Nano-2則有32.5億個，支援錄音檔摘要、訊息智慧回覆等功能。

此外，雖有許多新模型出現，但Meta研究員認為，2024年不會出現真正有突破性的發展，達到通用人工智慧（AGI）等級；LLM仍難擺脫既有限制，如模型的幻覺（Hallucination）問題。事實上，ChatGPT爆紅後，不但改寫AI發展路徑，也讓之前許多科技趨勢預測失效。雖然如此，Signoux的看法仍反映Meta團隊或AI領域所關注的重點。

近期許多專家皆談到，通用LLM的訓練資料綜合多種學科領域，但特定領域應用、企業級應用並不需要那麼多通識背景，可改用參數量較小的模型。要讓模型大小與精準度可達到最佳平衡，參數量該是多少？目前仍未有統一共識，但不同專家多指向百億等級的範圍。

有專家認為，模型參數量在50億~100億個之間，開始有人類智慧的跡象；另有開發者則指出，參數量在70億個～130億個的模型，通常只能解決單一任務；估計要到220億個參數以上，才會突破某個門檻、湧現能力。此外，開源模型讓開發者有較多彈性調整模型，愈來愈多模型開發者透過開源擴大夥伴生態系。

Unite AI網站盤點目前最佳5大開源模型，Meta Llama 2居冠，而後依序是開源社群的BLOOM、MosaicML的MPT-7B、阿拉伯聯合大公國技術創新研究院的Falcon系列、LMSYS Org的Vicuna-13B。

由於Meta與微軟擴大合作，Llama 2也可在微軟Azure和Windows取用。此外，高通也已宣布與Meta合作，預計2024年起，透過其晶片，將Llama 2賦能的AI應用帶入旗艦型手機和PC。

多模態（Multimodal AI）

正如其他業者，微軟也強調LLM朝多模態發展的趨勢。多模態指的是文字、圖片、影像、聲音等不同資料型態。近期OpenAI推出文字轉影片模型Sora，獲得外界高度關注；Google Gemini系列模型也主打支援多模態。

目前多數LLM仍基於Google Transformer架構，Meta則提出另一架構Joint Embedding Predictive Architectures（JEPA），近期公布影像處理版V-JEPA模型，希望透過「預測」影像缺失或被遮蔽部分，增進AI學習。相較於上述競業以新模型推進多模態，微軟則強調產品整合，如Copilot、Designer可支援語音、影像、搜尋資料處理。據此合理推測，多模態相關功能的模型仍由OpenAI提供。

科學應用（AI in science）

微軟表示許多專家希望AI工具可加速研發進程，常見議題如全球暖化、能源危機、公共疫情等。應用場景包括天氣預測、碳排預測、增進永續農業的數位工具。近期也有人為農民開發一款聊天機器人，可找出不知名的雜草、比較不同灌溉方式效率等。而在生物科技領域，癌症病理影像偵測、新藥開發、新興電池材料尋找等需求，也使用到廣義的AI工具。事實上，Google、Meta也常發表AI相關科研成果。Google近期即宣布與Environmental Defense Fund合作，運用衛星和AI演算法偵測甲烷排放。Meta則曾發表保存全球少數語言的計畫並開源相關模型。

Key:

• 如果要運轉70億參數的INT8 LLM模型並順暢地運作，需要用到7~8GB的記憶體容量，等於要在單一功能上用掉全部的記憶體容量，為維持其他功能的運作，手機的RAM最好要拉高到24GB才會夠用，對於邊緣端生成式AI的普及是很大的成本負擔。
• LLM並不適合自駕車、機器人等運算資源有限的邊緣AI終端裝置應用。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）已開發規模小的液態神經網路（Liquid Neural Network；LNN）模型，可望推動AI領域的創新，尤其在傳統深度學習模型難以實現的領域，如機器人和自駕車等。
• LNN最顯著的特點為結構緊湊，如典型深度神經網路約需10萬個人工神經元和50萬個參數，才能完成讓汽車維持在車道任務。然而，MIT只用19個神經元就能訓練出一個LNN完成同樣任務。
• 2026年前，預計超過80%的企業將融入生成式AI技術，進而大幅提升創新能力與工作效率（數據來自Gartner）
• 傳統Transformer架構是一個大型的神經網路，MoE架構則切分成數個小型神經網路，可將輸入資料導向特定子集，只喚醒最相關的參數，形成條件式計算，大幅提升模型訓練和運作的效率。
• 模型參數量在50億~100億個之間，開始有人類智慧的跡象；另有開發者則指出，參數量在70億個～130億個的模型，通常只能解決單一任務；估計要到220億個參數以上，才會突破某個門檻、湧現能力。

• MediaTek DaVinci(達哥)平台目前已有約40家來自高科技、金融、電信、法律、製造、銷售、服務、系統整合、雲端服務等產業的企業，包括教育機構、新創公司、API媒合平台群鼎團隊、意藍資訊以及提供aiDAPTIV+服務方案的群聯電子等，都加入MediaTek Davinci生態系。
• 群聯董事長潘健成指出，不需要額外投資，用傳統PC基礎設備，即能達到70B參數AI運算。潘健成以20年前機械手臂為例，當時要價1,500萬的設備，如今已普及全部工廠；典範轉移正發生於生成式AI身上。
• GPU決定算力、HBM則決定模型大小，群聯以SSD取代造價高昂的HBM系統，加上輝達消費級GPU打造，將傳統工作站升級為小規模AI伺服器，硬體成本大幅降低；儘管運算速度仍不如大型CSP運端運算，不過相當具備成本優勢
• 台北到高雄，坐飛機最快、但是高鐵更有性價比。
• 聯發科資深處長梁伯嵩強調，邊緣與雲端CPU設計有非常大的不同，輕巧化、高能源效率將為未來趨勢。
• 行動處理器在AI計算上，受到更多限制。10年之間，手機CPU在同樣面積下，電晶體數量由10億成長至200億個，但受限功耗，在設計上就需要進行取捨，尤其要以幾十億之參數模型進行推論，考驗IC設計公司技術實力。
• 要讓大型神經網路的AI能力湧現（Emergence），需要極大量運算需求，短短七年間成長三十萬倍以上，遠超過半導體摩爾定律的成長速度，讓AI快速進入 Large-Scale Era。現階段將大型神經網路透過預訓練後，再Fine Tune進行下游任務訓練，兩階段的訓練方式，將協助生成式AI普及化。

Reference：

[11][20240216]Google 新模型「Gemini 1.5」亮相！token 數破百萬、採 MoE 架構效率更佳

https://www.inside.com.tw/article/34200-gemini-1.5

華為手機研究

[20240409]華為P70與Mete 70風雲再起，預估P70 系列出貨強勁成長至1,000萬～1,500萬支

華為Mate系列和P系列在中國市場一直以來都是蘋果最大的競爭對手，憑借Mate 60系列熱銷，2023年華為終端業務打了一場翻身仗，如今的P70上市無疑又對蘋果來說更是壓力來源。因此於2024年4月上市的華為P70系列依然是三款機型，分別是P70、P70 Pro以及P70 Art。其中，P70和P70 Pro將採用三角排列的鏡頭模組，P70 Art則繼續採用不規則的鏡頭造型。而Mate 70系列預計2024年9～10月發布。

P70將搭載華為自研的麒麟9000S晶片、支持5G、高密度電芯、無線充、 50Mp超大底感測器、潛望長焦鏡頭、衛星通訊等。其中，P70支持北斗衛星消息，而P70 Pro、P70 Art將進一步，支持北斗衛星消息和天通一號衛星通話。

影像處理晶片方面，P70系列也會帶來眾多升級，P70將採用豪威的CIS感測器OV50H晶片，P70 Pro和P70 Art則搭載Sony IMX989感測器。此外，潛望長焦鏡頭也將會是全系列的標配。

在中國高階手機市場，華為的新機對蘋果恐進一步產生影響。2024年前6周，華為手機銷量64%的成長，而蘋果手機則年減24%，雙方形成了明顯反差。市佔率方面，2024年第1季，榮耀、華為、蘋果三家廠商的手機成長量位於市場前三，分別是15.8%、15.5%、15.5%，華為也超過蘋果。

而IDC 2023年中國智慧型手機市場出貨量約2.71億台，年減幅5%。觀察個別品牌表現，蘋果以17.3%市佔率、榮耀(Honor)的17.1%、OPPO 16.7%、vivo 16.5%以及小米13.2%。華為睽違兩年多，終於重返中國前五大手機品牌(蘋果、榮耀、OPPO、vivo、華為)，2023年第四季出貨量大幅成長36.2%，以13.9%的市佔表現，位居中國國內市場第四大品牌，小米則被擠出前五名。

自從2023年Q4起，蘋果在中國銷量便已出現頹勢，當季的手機年減約10.6%，而小米、華為、榮耀等品牌均呈現成長，這也說明蘋果在中國市場正面臨著多重挑戰。2024年2月，蘋果手機在中國銷售依然出現了33%下滑，這還是進行多輪降價後的結果，仍無法掩蓋蘋果手機銷量下滑的趨勢，而隨著華為P70系列的到來，蘋果的出貨量很可能進一步下滑。而這不僅只是華為，蘋果還要面臨的還有來自小米、Oppo、Vivo、榮耀等本土品牌的圍堵。

其中，P70系列產能可望比Mate 60樂觀，P70 系列出貨量在2024年有望強勁成長至1,000萬～1,500萬支，較2023年P60系列銷量400萬～500萬支倍增。Mate 60系列已經呈現疲軟態勢，華為需要用P70系列和Mate70系列來重新提振市場興趣，或許隨著美中和緩，華為手機事業可望再度提升，朝向當年全球手機排名第二邁進。

20240318 華為突破國際封鎖，營收在破七千億人民幣，實增9%成長

遭美國強力制裁的中國設備巨頭華為常務董事汪濤，表示去年2023公司經營基本回歸常態，整體經營穩健，全球的銷售收入超過人民幣7,000億元，實現超過9％的增長。而華為2022年全球銷售收入6,423億元，淨利356億元。其中，其中ICT基礎設施業務保持穩健，終端業務好於預期，數位能源和雲端業務實現良好成長，智慧汽車解決方案競爭力顯著提升。中國區企業業務收入取得超過25％的快速成長。而去年2023華為的研發投入總額排名居全球前五。華為公司始終保持對研發的強力投入，透過技術創新來構築產品和解決方案的競爭力。2021年至去年，這三年的研發投入占比公司營收均超20％。

自從2019年受美國制裁以來，華為在中國的市占率一直呈下降趨勢，但透過持續的研發與創新，華為於去年2023年8月底推出搭載自主研發的麒麟9000S晶片的Mate 60系列，而9月又開賣Mate X5系列，獲得中國市場的青睞，銷售從谷底回升。華為手機在去年第四季出貨情況顯著成長，時隔十個季度重回中國市場出貨前五榜單，Mate 60 Pro透過自研麒麟晶片以及衛星通話等創新功能，成為拉動華為出貨復甦的領導機型[3]。

據Canalys的數據，2023年Q4，中國手機市場跌幅進一步收窄，整體出貨7,390萬支，年減1％。其中，華為出貨1,040萬支，主因透過旗艦新品出貨大增47％，擠進銷售前四名。

據IDC的數據，Mate X5系列上市以後一直處於加價購買狀態，且供不應求，幫助華為鞏固去年中國折疊機市場第一的位置，市場占有率達到37.4％。

此外，中芯最近已經籌組3奈米製程研發團隊，協助華為生產3奈米晶片，推測中芯將利用美國晶片禁令實施前所囤積的設備。美國財經媒體近日也披露，華為去年2023推出的Mate 60 Pro新機，其由中芯生產的處理器晶片麒麟9000s，就是使用美國半導體設備商應用材料與科林研發的設備，這些設備在美方禁令實施之前就已獲得。如今，其新一代麒麟9010晶片將以3奈米製程製造，目前已在設計階段，預估在2024年底設計完成。

不過，華為與中芯仍受困於先進技術與高階設備的獲得，以致產品良率低導致產量減少。今年2月初傳出，因大陸市場對華為AI晶片的需求飆升，但是因製造方面的侷限，迫使華為要求代工業者先放緩高階Mate 60手機晶片生產速度，改為優先生產AI晶片。目前華為透過代工廠生產旗下昇騰AI晶片和麒麟晶片，在美國政府限制NVIDIA AI晶片輸中下，昇騰910B被視為大陸最具競爭力的AI晶片，目前在大陸市場變得很受歡迎[4]。

其實，華為能夠突破國際封鎖而公開這些華為數據營收，無外是宣傳成分居多。通常有兩種作為，第一是突破後，但是低調，怕被美方高度封鎖；第二是突破後，但是高調，讓全球商機再現，華為依舊強健。但是是否真的突破，真金才真的不怕火煉，可能需要在華為的後續作為才能看出。

20230907 華為Meta 60 Pro 新突破，引發美國強硬態度

華為最新旗艦機型「Mate 60 Pro」，該手機採用華為海思自研的麒麟9000S晶片，引發中國轟動預購熱潮，這支手機的速度高達800Mbps，標準的5G、5.5G手機。美國在2020年5月斷供華為晶片及晶片設計軟體後，經過1566天，華為海思自力設計出麒麟9000S晶片，並且取得5奈米晶片量產的成績，但是這5奈米值得商議。

麒麟 9000s 處理器應是透過中芯的N＋2製造是7奈米，N＋1應該是假7奈米，實際上比較接近 8-9奈米，不是市場傳聞的5 奈米，且中芯的7奈米不是用 EUV 生產的，所以要進行多次的多重曝光。這表示梁孟松帶領的中芯國際在 7 奈米技術與產能上都有重大突破，不可輕忽。事實上，梁孟松一直是中芯能夠持續進步的重要功臣，從 14 奈米到 7 奈米都經由他手。

對此美國共和黨議員蓋拉格反應，中國問題特別委員會已敦促拜登政府，在對中國出口美國技術方面採取更強硬立場。其聲明指出：「如果沒有美國的技術，這款晶片可能無法生產，因此中芯可能違反了商務部的外國直接產品規定（Foreign Direct Product Rule）。」

• 華為EDA已完成14nm以上工藝的國產化，2023年將完成對其全面驗證

傳出華為EDA已完成14nm以上工藝的國產化，其EDA設計工具全流程自主化有重要意義。因為，中國公司佈局EDA領域多年，但國產EDA工具鏈不完整，且主要滿足中低端製程要求。在此美中對抗時，提高自製率、完成國產化更顯得格為重要，華為預計將在2023年完成其全面驗證導入設計生產流程。[2023/03/25]

這新聞值得注意的是，為什麼華為有辦法在美國技術阻擋下依舊可生產先進手機Mate 60 Pro？是因為EDA 技術的突破嗎？海思、中芯是華為最大的幫手，因此這也引起美方的關切。然而此手機採用的奈米製程也同樣令人費疑？若是7奈米則稱7奈米，但是為何如此表示5奈米呢？中國誇大不實又再一例，因此對手機的號稱優秀性能同樣使人起疑。

華為全面拆解終端業務之優劣

由於美國近來防中動作頻頻，使華為的手機業務節節敗退(終端收入年減25.3％至1,013億元人民幣)；然而，繼分割手機品牌榮耀之後，考慮全面拆解終端業務，將業務及研發全面轉入榮耀[2]。事實上，2021年第2季華為已將595件美國專利賣給榮耀，而在南韓申請的專利也一併歸榮耀所有，其中有一部分來自三星電子。

對於華為而言，有兩大分析需考量:

劣勢：若是拆解後可能會導致許多產品，如：健康、顯示和元宇宙等相關業務，沒有終端支持，最後導致商機受減、產品線不完整。

優勢：強化其他相關領域業務的韌性。同時，有望達到相關資產獨立上市或融資，進一步獲取現金流，並以化整為零形勢資助母公司華為。

其實面對美國的咄咄逼人，全面分解華為終端業務是好事。雖然短期會有陣痛發生，但是長期看來，這無疑是使華為精神遍地開花。類似食神的電影情節：撒尿牛丸的市場由死路一條，轉化成活水一片。[2023/03/06]

Key：

• 華為2023年推出的Mate 60 Pro新機，其由中芯生產的處理器晶片麒麟9000s，就是使用美國半導體設備商應用材料與科林研發的設備，這些設備在美方禁令實施之前就已獲得。
• 全球的銷售收入超過人民幣7,000億元，實現超過9％的增長。而華為2022年全球銷售收入6,423億元，淨利356億元。中國區企業業務收入取得超過25％的快速成長。而去年2023華為的研發投入總額排名居全球前五。2021 7,000億年至去年，這三年的研發投入占比公司營收均超20％
• 華為新一代麒麟9010晶片將以3奈米製程製造，目前已在設計階段，預估在2024年底設計完成
• P70系列產能比Mate 60樂觀，P70 系列出貨量在2024年有望強勁成長至1,000萬～1,500萬支，較2023年P60系列銷量400萬～500萬支倍增
• 2024年前6周，華為手機銷量64%的成長，而蘋果手機則年減24%，雙方形成了明顯反差
• 市佔率方面，2024年第1季，榮耀、華為、蘋果三家廠商的手機成長量位於市場前三，分別是15.8%、15.5%、15.5%，華為也超過蘋果
• IDC 2023年中國智慧型手機市場出貨量約2.71億台，年減幅5%。蘋果以17.3%市佔率、榮耀(Honor)的17.1%、OPPO 16.7%、vivo 16.5%以及小米13.2%。華為睽違兩年多，終於重返中國前五大手機品牌(蘋果、榮耀、OPPO、vivo、華為)，2023年第四季出貨量大幅成長36.2%，以13.9%的市佔表現，位居中國國內市場第四大品牌，小米則被擠出前五名。
• 自從2023年Q4起，蘋果在中國銷量便已出現頹勢，當季的手機年減約10.6%，2024年2月，蘋果手機在中國銷售依然出現33%下滑，還是進行多輪降價後的結果，仍無法掩蓋蘋果手機銷量下滑的趨勢
• 據Canalys的數據，2023年Q4，中國手機市場跌幅進一步收窄，整體出貨7,390萬支，年減1％。其中，華為出貨1,040萬支，主因透過旗艦新品出貨大增47％，擠進銷售前四名。
• 據IDC的數據，Mate X5系列上市以後一直處於加價購買狀態，且供不應求，幫助華為鞏固去年中國折疊機市場第一的位置，市場占有率達到37.4％。

Reference

[4][20240318]3奈米製程設計 華為拚年底完成

https://www.chinatimes.com/newspapers/20240315000245-260203?utm_source=iii_news&utm_medium=rss&chdtv

[3][20240315]華為突圍 去年收入破7千億人民幣

https://www.chinatimes.com/newspapers/20240315000242-260203?utm_source=iii_news&utm_medium=rss&chdtv

[2][20230306]美頻出招 華為傳拆終端業務

華為內部考慮分拆終端業務，2023年可能減少在手機終端業務上的投入，同時把一些業務研發團隊分拆到榮耀，但實施細則還在討論階段。

華為2022年上半年營收年減5.9％至人民幣3,016億元。華為手機出貨量銳減，成為終端業務收入下滑的主因，期內終端業務收入年減25.3％至人民幣1,013億元，占總營收比重33.5％，是三大核心業務中唯一陷入衰退的。

華為經過多年布局，建立相對健全的消費電子產業鏈，而目前加速拓展的健康、顯示和元宇宙等相關業務，都與終端業務有關，且建立在該業務上。如果剝離終端業務，華為的產品鏈就會不完整。

華為分拆部分受限業務，可以降低在終端及晶片市場的研發、供應鏈的影響，進而保持相關領域業務的韌性。同時，此舉有望達到相關資產獨立上市或融資，進一步獲取現金流。

摺疊機觀察

[20240410] 摺疊機市場概況分析

2024年三星Galaxy Z Fold系列將具備三款陣容，以應對中國手機業者的快速追趕。根據Counterpoint Research數據，2023年全球折疊機出貨量年增25%，達1,590萬支，三星雖以66.4%市佔率位居第一，但與2022年80%相比大幅減少。

此外，DSCC則預測，2024年Q1華為透過Mate X5、Pocket 2等提高市佔率，華為折疊機出貨量預計將較去同期飆升105%，全球市占可望達到40%，並首次超越尚未推出新產品的三星，成為折疊機市場第一，而三星電子首季市占預估低於20%。

而IDC的數據指出，2023年中國折疊式手機市場成長114.5%，出貨量達到700萬支。而在市佔率部分，華為則引領中國折疊機市場，緊接著是Oppo、榮耀、三星，接下來才是Vivo。其中1,000美元以上的折疊機比例，從2022年的81%，下滑到2023年的66.5%；而400~600美元的手機市佔率則在增加當中。另外華為Mate X5系列上市以後一直處於加價購買狀態，且供不應求，幫助華為鞏固2023年中國折疊機市場第一的位置，市場占有率達到37.4％。

[20240402] 摺疊機華為與三星之兩雄爭霸
不讓三星專美於前，華為2024年下半將推出2款折疊式手機，其中1款為平價款，企圖擴大市場規模。三星傳將在下半年推出3款新折疊機，其中包括一款平價的折疊機Galaxy Z Fold 6 FE，其售價將由1,000美元以上，降至800美元，同時要打華為及Apple iPhone。Galaxy Z Fold6 Ultra(價格:1,800美元)，為比既有產品群更高階的機型，三星Galaxy Z Fold6將具備3款規格。

原本三星獨佔折疊市場，如今中系廠已經快速跟上，兩大折疊式手機品牌華為與三星，將進入低價搶空策略。三星通常會於7~8月左右推出新產品，不排除三星可能先推出Fold6一般款後，再公開Fold6 Ultra。

品牌廠競相推出折疊式手機，代表2件事，首先是，該機款市場初步已滿足，接下來要進入第二階段的價格競爭，將會加速折疊機滲透率提升。

其次，折疊機種擴大，也讓更多供應商受惠，包括尚未切入供應鏈的廠商，有機會搭上車，然已經名列供應鏈的廠商，其供貨產品的平均單價與毛利率，也將受到壓縮。

然而，此為消費電子產品代工宿命，當產品規模拉升，其平均單價與毛利率難免受到客戶擠壓，不過好處是，當整體規模擴大，最終獲利仍有成長空間。

目前折疊式手機無法帶給大多數用戶具有足夠吸引力的額外效用，價格又高於一般智慧型手機，客層十分有限。在蘋果遲遲未進入該市場前，難以掀起大流行風潮。

其實，蘋果確實在開發折疊產品，然短期內尚無意導入iPhone設計，且調動Vision Pro團隊支援，最可能會從iPad或Mac開始，時間點最快也會在2025年下半或是2026年就會推出。蘋果確實最在意折疊面板的品質，也是蘋果仍不願推出折疊產品的主因。在此期間，Androind的三星與華為，勢必要進行價格戰。因此，三星面臨兩大挑戰，一為中系品牌廠快速跟進，諸如上述，總計中廠各品牌在2023年折疊式手機市佔率已經達5成。二為整體折疊式手機滲透率拉升速度不如預期。

三星因應價格戰，有意導入新供應商，也讓原本尚未打入折疊式手機供應鏈的廠商，找到切入點，價格戰凸顯折疊式手機無法擴大的癥結點，也意味客戶砍價恐更明顯。至於近期折疊機成長動能看似減緩，但是客戶給的出貨預估量並未改變，且2025年仍將快速成長，因此對供應鏈來說，與其擔心出貨量縮，更關心如何擴充產能因應客戶需求。此外，MWC 2024可彎曲手機也可能是摺疊機將來會整合的一項技術之一，屆時將可擴大消費者的吸引力。

[20240222] iPhone摺疊機透露機會，開發折疊產品已長達5年，最快在2026年9月發表《Alphabiz》透露蘋果有望打破「折疊iPhone開發不順」傳聞，Vision Pro團隊的許多核心人員已被指定參與摺疊機的開發。除非情況發生變化，否則蘋果的摺疊機將於2026年9月推出。蘋果考慮將摺疊機的出貨量目標訂為5000萬支，但若在開發過程中遇到重大障礙，所有這些計畫都可能被迫放棄。蘋果不願推出折疊產品的主因，是因為在意折疊面板的品質。對於摺疊產品，蘋果已經開發至少5年，依據產品線不同，分不同部門負責。近期摺疊產品設計已在收斂，開始進入量產準備的跡象，最快也要等2025年才會問世，且初期將是平板或NB(應是非手機的大尺寸產品最快)，而手機則在2026年推出。

蘋果折疊螢幕的研發，已採購幾間廠商的設備進行研究，不過面板對螢幕測試卡關，導致iPhone折疊機項目又遇挑戰。目前分析折疊iPhone與傳統iPhone所需的關鍵零組件最大的差異，就是新增軸承，台灣軸承廠新日興是蘋果最大軸承夥伴，將成大贏家。

折疊產品的硬體設計有兩關鍵，一為軸承（Hinge），二為面板，軸承設計在三星、華為等廠商推出多款折疊機產品後，不僅技術日趨成熟，良率也明顯提升，唯一問題在面板，能否過關得看蘋果對產品完美的要求程度。

非蘋品牌折疊機百花齊放之際，先前已傳出蘋果積極串聯台灣與南韓供應鏈能量，加速開發首款折疊iPhone。台廠方面，先鎖定折疊機最關鍵的零組件軸承供應商，陸續要求國內軸承三雄新日興、兆利、富世達送樣。其中，新日興與蘋果在軸承領域合作多年，奪單呼聲高，預料將成為大贏家；南韓三星也協助開發首款折疊iPhone用顯示器。

從Samsung Electronics、華為領頭的折疊機風潮愈來愈旺，在5G話題逐漸退燒下，折疊成為近期手機品牌最佳行銷特點，由於蘋果摺疊機預計還要等上2年的時間，而對手三星目前的摺疊機已經是第5代，而等到蘋果在2026年推出首支摺疊機之際，三星的摺疊機可能已經進行到第8代。蘋果主要擔心的可能是折疊機的盈利能力，以及如何利用可折疊 iPhone 的銷售，同時向客戶收取 iPhone 15 Pro Max 等型號的溢價，而不是折疊螢幕的耐用性。

然而，折疊機銷售確實也闖出佳績，以中國市場銷售為突出。IDC統計，2023年第4季中國折疊機出貨達277.1萬支，年增149.6%。蘋果堅持品質下，不肯輕易推出，這是可以理解，因為除了摺疊機外，近期AI熱潮下的Android手機品牌，華為、OPPO、小米、vivo、榮耀與三星紛紛喊出AI手機，但是蘋果iPhone卻遲遲無推出自己的AI手機。因為蘋果對於產品的要求畢竟和其他廠商快狠準思維不太相同。當初2007~2008年，iPhone就以品質為名橫空出世，震撼所有人，使蘋果品牌效應重新回升。放眼手機市場，iPhone這把倚天劍不出，誰與爭鋒呢？

Key：

• Counterpoint Research數據，2023年全球折疊機出貨量年增25%，達1,590萬支，三星雖以66.4%市佔率位居第一，但與2022年80%相比大幅減少。
• DSCC則預測，2024年第1季華為透過Mate X5、Pocket 2等提高市佔率，將超越尚未推出新產品的三星，成為折疊機市場第一。
• IDC的數據指出，2023年中國折疊式手機市場成長114.5%，出貨量達到700萬支。而在市佔率部分，華為則引領中國折疊機市場，緊接著是Oppo、榮耀、三星，接下來才是Vivo。另外華為Mate X5系列上市以後一直處於加價購買狀態，幫助華為鞏固2023年中國折疊機市場第一的位置，市場占有率達到37.4％。

蘋果的印度發展

 [20240401] 蘋果把目光朝向印度的iPhone業務

Counterpoint Research調研，2023年蘋果在印度智慧型手機市場市佔率約7%，銷售1,000萬支手機。除外，蘋果在印度高階手機市場的市佔率也正在提升。印度是第二大手機市場，僅次於中國。在中國、美國等主要市場需求放緩的同時，蘋果把目光看向印度的iPhone業務。2023年4月，蘋果在印度的首兩家直營店開幕，執行長Tim Cook還親自到場參與。

針對iPhone經銷商，蘋果的一套完整獎勵機制，可使經銷商順利賣出iPhone的同時，也獲得分潤。在高階機款當中，經銷商可以獲得4~6%的分潤；如果是200美元以下的手機，則可獲得6~10%的分潤。蘋果將經銷商分級，優良經銷商可獲得10%的分潤，大型連鎖店（Large Format Retail；LFR）可獲6~8%，授權的小型的業者則有4~6%。比較其他業者，Samsung Electronics提供8~10%的分潤，中國手機業者最高則是10%。

然而，蘋果現在透過鴻海、和碩等擴大合作，使近2023年7%或12-14%的iPhone都在印度生產，預計2024年在印度製造的iPhone比例將達到20-25%，這對印度來說是一個重大的飛躍。根據IDC統計，2023年蘋果在印度智慧手機市場的市占率由2022年的4.6%，提升到6.4%，是當地第六大智慧手機廠，出貨量達900萬支，年增率38.6%，平均單價為940美元。

iPhone成為首個出口超過50億美元的獨立品牌，並帶動印度手機總出口約120億美元，為代工合作夥伴鴻海(68%)、和碩(18%)、緯創(14%)帶來額外激勵資金。其中，印度經濟時報報導，若以離岸報價（FOB）計算，2023年在印度生產的iPhone價值超過120億美元，這超過之前預估的目標。而iPhone在2023年印度創下新高銷售，年增39%、達920萬支規模。iPhone在2023年印度市場表現亮眼，原因之一是本地化生產，蘋果的iPhone 13與iPhone 14是2023年出貨量前五名的機型之一[1]。

而印度政府祭出的智慧型手機生產獎勵連結（PLI）計畫，可能會促使蘋果在2025財年前，將其全球iPhone產量至少18%轉移至印度。印度將透過PLI計畫向蘋果供應鏈廠、三星等公司發放440億盧比補助，預計2024財年手機出口額將達140億~150億美元。

總而言之，印度對於iPhone的重要性是不言而喻的，鴻海的近期投資印度500億台幣擴廠，推測大手筆支出是為了加速iPhone產能，而2025年25%iPhone在印度生產的目標，進度可能超前嗎？

Key：

• Counterpoint Research調研，2023年蘋果在印度智慧型手機市場市佔率約7%，銷售1,000萬支手機
• 針對iPhone經銷商，蘋果的一套完整獎勵機制，可使經銷商順利賣出iPhone的同時，也獲得分潤。在高階機款當中，經銷商可以獲得4~6%的分潤；如果是200美元以下的手機，則可獲得6~10%的分潤。
• 蘋果將經銷商分級，優良經銷商可獲得10%的分潤，大型連鎖店（Large Format Retail；LFR）可獲6~8%，授權的小型的業者則有4~6%。比較其他業者，Samsung Electronics提供8~10%的分潤，中國手機業者最高則是10%。

Reference：
[1] 20240219 iPhone印度出貨增 帶旺台鏈