24.01.24-股癌
*新聞說Open AI的Sam Altman，要做晶圓製造，應該是錯誤訊息。因為晶圓製造是高資本密集，現在一座3奈米的晶圓廠要花200-300億美元，而真的把這個晶圓廠蓋好時，最新的製程可能已經演進到2奈米或1奈米製程。
所以即使他真的要做晶圓廠，對台積電的影響也不大。*比較合理的是Open AI設計自己的ASIC(例如亞馬遜、Google設計自己的晶片)，
或是跟其他晶圓廠合作(例如出錢幫晶圓廠設新廠、包下該廠的產能)。
*IC設計、毛利率最高，輝達H100 SXM一顆晶片2.2萬美元，其中1000美元花在80GB的HBM記憶體，其中給台積電1000美元做晶圓製造與先進封裝，輝達可以拿到最高利潤。
--如果不想讓輝達或AMD的GPGPU賺走所有的利潤，比較合理的方式是自己設計ASIC晶片。
*即使Sam Altman要做ASIC，一兩年內要立刻做出來的機率低，對輝達的影響有限，目前輝達的AI晶片還是供不應求。
*或者是另一種方式，Sam Altman買下GFS等規模較小的晶圓廠的股份，再想辦法推進先進製程，但可能性低。
*三星推出新手機，Galaxy S24 Ultra、採用Snapdragon 8 Gen 3晶片，散熱功能更強，因為要處理AI運算。
--Galaxy AI的各種功能: 透過雲端在電話對話中進行即時翻譯，
不連網情況下進行即時翻譯，
寫文案與訊息，把長文抓摘要、做重點整理，
語音檔案，轉成摘要、翻譯，
優化圖片、修改圖片背景。
*AI手機的算力成本會很高，初步雲服務公司可以幫忙攤一點，
三星說2025年之前Galaxy AI功能是免費提供，之後可能是消費者、或是雲服務公司要幫忙分擔。
三星這支新手機，說不定會因為AI運算成本帳單太高而導致賠錢。
*未來邊緣端的算力需求會提高，新AI功能推出，讓手機所需的算力提高。
*MEC(Multi-access Edge Computing)，為邊緣運算的伺服器，搭配電信商或CDN業者，設備可以放在路燈、路邊小型基地台、機房，處理大量的資料運算，可以在端點進行運算，再送到消費者端。
--可以減少運輸距離，不用傳回雲端，可以減少延遲。
*過去都認為自駕車推出時才會有大量MEC需求，但目前AI手機的大量運算需求，開始有機會推升MEC需求。
*隨著邊緣端的需求提高，未來整體伺服器的用量會更大。
今年傳統伺服器，很多人都估成長幅度不大，但加上邊緣端的需求(傳輸、儲存等)提高，成長性應該很樂觀。
--Google裁員，省下的費用用來建置伺服器。裁員不代表景氣不好，舊的工作消失，但有新的工作出現。
*IPC業者有做MEC業務的，在AI手機持續推出之下，能幫助客戶解決痛點的話，未來的需求樂觀。
*散熱也可以看，MEC與邊緣端伺服器很多會放在路邊的電箱、基地台旁邊，會有散熱與資安需求。
*台半、順德，車用目前狀況還不好，不過降息有機會讓車用有機會在Q2復甦。
