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1.高通, 博通第二回合開打 高通董事會改選添變數;
高通(Qualcomm)董事會雖已正式拒絕博通(Broadcom)的購併提案, 認為公司價值被大幅低估, 且恐將面臨龐大的監管不確定性, 博通面對高通表態拒絕, 馬上與雙方的法人股東積極會面溝通, 希望趁著高通在2017年底董事會改選之際, 取得更有利的戰鬥位置, 高通, 博通新一輪的委託書收購戰火即將全面登場. 國際投資機構指出, 高通的婉拒回應已在業界意料之中, 因為高通必須表達對於每股70美元收購價明顯偏低的看法, 否則會凸顯博通收購的合情合理, 不過, 高通似乎沒打算與博通細談, 展現各憑本事的態度. 由於博通有可能在市場祭出加價收購的策略, 透過提高收購價的方式, 在交易市場高價收購高通的股權, 博通不斷出招且直指高通的動作, 似乎要告知市場這一樁天價收購案, 絕對不會有雷聲大, 雨點小的情況. 博通早已有沙盤推演的規劃, 業者預期接下來的劇情, 將是雙方針對高通董事會改選動作, 所開始出現的委託書戰火, 既然高通是以低於合理價的理由來拒絕, 博通當然可以試圖加價, 來贏得高通投資人的芳心, 甚至直接在市場上公開收購, 短期內高通仍是採取被動防禦策略, 博通則將積極出招, 目前看來這樁天價收購案, 博通已暫居上風. 高通過去3年股價最高僅達74.51美元, 若博通決定將收購價拉高至75美元以上, 其所能掌握的委託書及收購成功機率, 將隨著收購價提高而增加, 甚至若收購價增至80美元以上, 與目前高通股價存在近30%的溢價空間, 將是投資人無法不心動的甜蜜價格目標區. 業者預期拉高收購價已是博通不得不為的動作, 屆時高通要再說服法人股東或一般投資人多加等待, 恐怕會面臨曲高和寡的尷尬情形, 業者多預期博通既然已決定出手, 拉高收購價至80美元上下, 其實僅增加收購成本約10%而已, 因此, 加價收購已是必要手段. 雖然高通的婉拒, 似乎讓這樁千億美元規模的天價收購案, 進入模糊難測的階段, 但高通董事會改選程序在即, 加上博通已敲鑼打鼓出手, 當然也怕夜長夢多, 甚至出現黃雀在後的程咬金劇情, 業者預期接下來高通, 博通之間的委託書, 股權及經營爭奪戰, 將盡量採取快打旋風的方式來完成, 最終勝負應該不會拖過2018年上半. 從目前高通, 博通雙方的戰力來看, 祭出銅牆鐵壁防守策略的高通, 短期內似乎只能被動地等待博通出招, 而擁有銀彈優勢及多元策略的博通, 透過不斷與高通法人股東積極溝通, 企圖從高通內部開始分化的戰略, 充分顯示博通居於相對有利的位置. DIGITIMES
2.半導體明星走下神壇 整合浪潮席捲全球;
儘管臨近感恩節, 但高通和博通之間的 '博弈' 依然在進行.
日前, 高通部分投資者釋放出 '友好' 態度, 表示願意對收購方案進行討論, 但前提是博通需要把收購價格至少提高至每股80美元. 此前, 博通每股70美元收購高通的提議已遭高通董事會的拒絕.
高通官方雖然對此消息不予回應, 但可以看到, 博通背後的資本力量正 '蠢蠢欲動' , 有博通離職人士對第一財經記者表示, 博通的 '盟友' KKR一直未有公開動作, 但在半導體併購案中, 這家著名的美國私募股權基金的實力不容小覷, 甚至有人戲稱博通CEOHockTan正是KKR在半導體行業的 '發言人' .
不管怎樣, '雙通' 併購案並不是半導體併購潮的一個特例, 隨著行業競爭態勢白熱化, 不管是歐美半導體巨頭還是中國半導體企業都面臨著技術門檻不斷提高以及利潤下降的雙重壓力, 整合是大勢所趨.
拓墣產業研究院分析師姚嘉洋對第一財經記者表示, 除了博通對高通的併購外, 近期還有Marvell收購Cavium以及Dialog收購silego的案子, 從這些併購案例可以看出, 半導體企業一方面在強化特定領域的解決方案完整度, 另一方面也在為提升營收規模做準備.
技術更替期的巨頭焦慮
技術的大爆炸正在改寫半導體行業的格局, 站在山頂的歐美巨頭比以往任何時候的感覺都更為強烈.
以高通為例. 雖然在移動時代打敗英特爾等晶片巨頭成為市場上的新秀, 但在人工智慧, 5G未成熟前, 對華爾街的狙擊卻顯得有些力不從心.
高通股價今年跑輸多數晶片公司, 該股今年以來累計下跌16%, 而同期的費城證券交易所半導體指數則上漲41%, 博通股價今年累計上漲47%. 在資本市場上, 已經開始有基金經理稱對於持有高通股票感到 '精疲力盡' .
'高通之前的商業模式, 可以說是用大量專利費的收入來補貼高昂的研發成本, 因此技術始終能走在市場前列. 然而, 這個模式正在遭到各大公司以及各地政府的挑戰, 高通是按照手機整體價格收費, 即使手機中高通的晶片只佔總體成本的很小一部分. ' 智慧芽分析師陳子豪對第一財經記者表示, 從幾年前開始, 高通被各地政府以不公平交易的名義制裁, 在制裁之後高通的專利收入也逐步下降.
同時, 記者梳理髮現, 2014年對於高通來說是個分水嶺. 2014財年, 高通的營業收入為265億美元, 淨利潤為79.7億美元. 此後, 高通的營收一直在減少, 2017財年下降到223.91億美元. 淨利潤方面, 2015財年為53億美元, 2016財年小幅上漲到57億美元, 之後2017財年便下滑至24.65億美元.
上述博通離職人士對記者表示, 半導體行業併購加速的根本原因是毛利下滑, 高科技明星即將下凡成普通零部件供應商, 在追求規模效應的訴求下, 即便是明星企業也可能遭遇被收購的命運.
反觀其他站在 '風口' 上的企業, 如英偉達, 處境則大為不同. 可以看到, 在人工智慧等新興領域, 英偉達已經佔據先發優勢, 全球絕大多數的神經訓練網路都是採用NVIDIA的GPU晶片, 這直接推動了其業績持續增長, 2017年, 英偉達公布的業績顯示其營收同比增長超過三成, 淨利潤同比增長近六成.
'新的市場需求也在刺激新的公司出現. ' 半導體行業觀察分析師劉燚對記者表示, 龍頭企業為實現規模經濟和降低成本, 會持續開展出於戰略整合目的的國際併購. 同時, 隨著產業進入後摩爾時代, 企業也會加快布局新興市場, 細分領域競爭格局加快重塑, 圍繞物聯網, 汽車電子, 數據中心, 人工智慧等領域的併購將會日趨活躍.
中國半導體產業承壓
雖然高通和博通的併購案暫時沒有進展, 但由於雙方在各自領域的強勢地位以及在某些通信領域的重疊性, 可以預見收購案若通過則會在某種程度上形成對市場的超級優勢地位.
上述博通離職人士對記者表示, 博通之前的併購整合遵循的原則就是要賺錢, 砍掉虧錢的業務, 並且希望與客戶簽訂長期合約關係.
'HockTan買下博通後直接漲價25%, 如果客戶不同意則直接斷貨. 華為這樣的大客戶, 也被要求將未來一年的需求提前下單, 才能保證老價格供貨. ' 該人士對記者說.
該說法並未獲得上述兩家公司確認, 但從博通此前的市場動作來看, 聚焦核心客戶以及業務, 打造技術壁壘是慣用手法.
同時, 晶片巨頭們也在加快 '捕獲' 各種新型領域獨角獸公司, 以期在技術變革期依然佔領高位.
市場調研機構ICInsights17日發布的一份報告顯示, 今年全球半導體設備總投資約908億美元, 三星電子達260億美元, 佔比逾兩成. 報告指出, 三星加大半導體設備投資力度或打擊中國半導體企業的投資信心, 這有望讓三星電子和SK海力士繼續保持在半導體市場的主導地位. 如果中國新生半導體企業沒有實現劃時代突破, 如形成 '聯營體' 等, 就無法與三星電子等領先企業形成競爭格局.
拓墣產業研究院研究經理林建宏也對這一說法表示贊同. 他告訴第一財經記者, 以全球半導體市場來看, 目前還是以IDM (整合組件製造) 業者, 如英特爾與三星等佔整體市場較大的份額, 而現階段中國半導體企業較具實力的, 還是以晶片設計的企業為主, 像是華為旗下的海思, 以及紫光旗下的展訊.
在中國整合電路設計業2017年會上, 中國半導體行業協會整合電路設計分會理事長魏少軍指出, 根據對前100名IC設計企業的統計, 企業的平均毛利率大概為29.28%, 較上年略有下降. 值得警惕的是, 前十大IC企業規模增長的同時盈利能力卻在持續減弱. 這一現象從去年開始出現, 今年仍在持續. 一位不願意透露姓名的業內人士也對記者指出, 國產晶片領頭羊展訊近期的換帥也體現了高層對於業績的不滿, 希望藉助調整做好準備以應對更激烈的市場競爭.
'中國半導體業者若要迎頭趕上外企, 必須審慎思考, 將晶片設計, 製造與封測整合起來, 未來才有機會與外企一較長短. ' 林建宏對記者說. 第一財經日報
3.全屏風潮改變手機AP出貨步調 4Q MTK高通大陸市佔差距將縮小;
DIGITIMES Research 2017年9月, 10月走訪大陸調查分析, 預估2017年第4季智能手機應用處理器(AP)出貨將達1.79億顆, 較2017年第3季微幅成長4.1%, 2017全年將較2016年將成長1.4%. 受全屏幕風潮影響, 智能手機業者修改設計, 延後產品出貨, 聯發科(Mediatek)乘隙推出P23, P30突破中國移動入庫標準Cat.7規格, 並將視覺處理器(Vision Processing Unit; VPU)整合於SoC搭上人工智慧(Artificial Intelligence; AI)浪潮, 於客戶端取得成果, 進一步縮小與高通(Qualcomm)出貨量差距, 第4季將縮小至4.1%. 高通憑藉Modem技術優勢, 對主要智能手機業者滲透率高, 任一智能手機業者在市場上取得豐碩成果都將直接受益, 佔據市場絕佳位置, 自2017年第2季至第3季, 即受惠於小米(Xiaomi)手機出貨量的增加, 然高通不再獨霸Cat.7以上AP市場, 估第4季面臨價格壓力. 2017年第3季大陸智能手機AP於品牌與白牌市場銷售狀況呈現兩種風貌. 在品牌市場部分, 下遊智能手機業者於2017年上半完成庫存去化, 重拾拉貨動能, 尤以小米手機成長最多, 主要受惠者為高通, 其餘業者最遲至第3季末恢複正常銷售迴圈, 保持微幅成長, 加上逢十一連假接十九大使廠商提前於第3季末備貨, 2017年第3季大陸市場智能手機AP整體出貨量較第2季增加24.3%, 達1.72億顆. 白牌市場銷售則不見起色, 主因零組件價格波動過大, 尤以存儲器為劇, 且國外訂單減少, 加上Google自2017年逐步封鎖未經GMS(Google Mobile Service)驗證的智能手機, 增加白牌市場業者驗證成本, 使出貨量驟減, 主要受影響業者為展訊(Spreadtrum), 其次為聯發科. DIGITIMES
4.蔡明介: 現在是創業時代;
聯發科董事長蔡明介昨 (21) 日表示, 過去的網路行為, 現今透過物聯網之後, 都變成有意義的統計數據, 透過智能將找出商業模式, 在資源無限的現在, 也是最好的創業 時代.
蔡明介昨天應邀出席交大一場新書講座, 與譽為阿里雲之父的阿里巴巴技術委員會主席王堅博士針對智能時代進行對談, 分享「互聯網╳運算╳數據」三者聚變的運算經濟新未來.
王堅表示, 儘管摩爾定律一定會存在, 但是世界必須要有新的規則, 線上 (being Online) 定律主軸包括三部分, 首先, 在於所有的資訊, 數據都應該是在物聯網上, 這樣數據才有意義; 其次, 這些數據必需可以流動的才能有其價值; 最後 , 流動後每一個數據都可以被運算的, 因此運算能力也非常重要.
蔡明介分析, 台灣半導體是全球半導體供應鏈的一部分, 可以提供更多功能和未來, 摩爾定律則是趨使半導體產業向前邁進的重要定律, 現在是7奈米, 有人提到摩爾定律的極盡會在5奈米或3奈米, 所以應該還有二個世代, 就會走到盡頭.
蔡明介表示, 現在是線上的世代, 很多資訊都仰賴online, 也是最好的創業時代, 因為創業要解決問題, 想出新商業模式, 不只有仰賴計算能力, 物聯網因為有無所不在的感測器, 透過感測器收集資訊, 可變成有意義的數據和數據, 所以現在是最好的創業時代, 但創業就得承擔風險, 在得知需承擔的風險後, 去做就是了. 經濟日報
5.智能感測器類比人腦解讀大數據
為了克服Big Data的挑戰, 透過類比人類大腦的方式打造智能感測器解決方案, 實現從邊緣感測器, 融合中樞再到雲端資料分析的分層智能化…
德國電子公司羅伯特·博世(Robert Bosch)認為, 為了克服大數據(Big Data)的挑戰, 我們必須透過讓各個層面智能化的方式打造解決方案, 包括從邊緣感測器到集中的感測器中樞, 再到雲端資料分析.
所幸我們的大腦擁有最智能的智能感測器——包括眼睛, 耳朵, 鼻子, 味蕾和觸覺靈敏度, 能夠因應物聯網(IoT)的需要塑造我們的電子大數據解決方案.
Bosch Sensortec業務開發主管Marcellino Gemelli在國際半導體產業協會(SEMI)最近舉行的年度MEMS與感測器高峰會議(MEMS & Sensor Executive Congress; MSEC)上說: '我們必須將大數據的問題饋入基於人腦的模型產生器, 然後用這個模型來預測最佳化解決方案應該是什麼樣子的. 由於神經元具有多功能性, 使得這些機器學習解決方案夠在多個層面上運作. '
神經元是大腦的微處理器——它能接受數以千計的大數據輸入, 但在接收到記憶突觸介導的數以千計樹突輸入後, 僅沿著軸突輸出單一電壓突波. 透過這樣的方式, 眼睛, 耳朵, 鼻子, 味蕾和觸覺感測器(主要用於存在, 壓力和溫度)的接收器就能預先處理大量的原始大數據輸入後, 再沿脊髓傳送摘要資訊(在電壓突波上編碼)至被稱為 'old brain' 的中樞¬-——這是負責呼吸, 心跳和反射等任務的腦乾和自動行為中心.
最後, 經過預處理的資料經由一個巨大的互連陣列——稱為 '白質' (white matter)——到達大腦有意識的部份(大腦皮層灰質)的最終目的地. 大腦皮層的每個部份分別專用於視覺, 語言, 嗅覺, 味覺和觸覺等感官, 以及注意, 推理, 評估, 判斷和相應規劃等認知功能.
Gemelli說: '大腦神經網路的數學運算就相當於感知, 它可以透過其可變電導突觸來學習, 而大數據則透過它進行串流傳輸. 我們可以添加多種層次的感知器, 學習人類所能學習的所有東西, 例如人們走路的各種不同方式. '
摩爾定律的影響
摩爾定律(Moore's Law)也有助於實現多層次的感知——稱為深度學習(deep learning)——因為它提供了一種在邊緣感測器, 在中樞進行智能處理以及在雲端分析的通用方法.
Gemelli說: '首先, 數量方面很有幫助——大數據的量越多越好. 其次, 多樣性有助於學習事物的各種不同面向, 例如上述人們用來行走的不同步態; 第三, 感知器必須回應的速度需要加以量化. 一旦你定義了這三種參數, 就可以為任何特定應用最佳化神經網路. '
例如, Gemelli說, 智能手錶/智能型手機/智能雲端組合可以分別控制大數據. 智能手錶評估來自個人用戶的即時連續數據, 然後每隔幾分鐘將最重要的摘要數據發送到智能型手機. 接著, 智能型手機在一天中只需幾次向智能雲端發送趨勢摘要即可. 最重要的數據點的詳細分析就在雲端中執行, 並反饋回給佩戴智能手錶的特定用戶, 以及為其他智能手錶佩戴者適時建議如何達到相同設定目標.
目前, 博世正藉由在其邊緣感測器上加入處理器, 以類比這種三種層級的大腦模型, 使其得以辨識並集中大數據趨勢, 然後再傳送至智能中樞.
Gemelli說: '特別是智能城市需要利用內建處理器的智能感測器, 才能實現即時邊緣感測器趨勢. 然後, 他們再將這些趨勢發送到感測器中樞, 分析並發送最重要的訊息至雲端, 以便為城市管理者分析可行的資訊. '
編譯: Susan Hong
(參考原文: Beating IoT Big Data With Brain Emulation, by R. Colin Johnson)eettaiwan