feature picture
邱品蓉

美光上季營收腰斬、宣布裁員 10%!執行長:晶片業 13 年來最嚴重供需失衡

2022-12-22 鉅亨網 余曉惠
分享
收藏
已完成
已取消

由於電子產品和晶片需求下滑,美國最大記憶體晶片廠美光(Micron)上季營收幾乎腰斬並且由盈轉虧,本季財測也不如市場預期,並宣布 2023 年裁員約 10%,盤後股價應聲下挫逾 2%。不過執行長預測,庫存高峰期將在本季出現,到了明年年中,客戶庫存水準將較為健康,有助美光下半年營收好轉。

延伸閱讀:實習月薪 40K+、正職 1.5 年有 6 次晉升機會!全台最大外商美光:2 種特質人才最受青睞

F2023 Q2(2 月為止)財測關鍵數據 vs FactSet 訪調分析師預測

  • 調整後 EPS:-62 美分 (介於 - 0.72 到 - 0.52 美分) vs. -32 美分
  • 營收:38 億美元 (介於 36 到 40 億美元) vs. 39.2 億美元
  • 資本支出:70 億至 75 億美元

在高通膨和經濟不確定性下,消費者對 PC 和智慧手機支出謹慎,記憶體晶片的電子產品客戶因為零組件庫存增加,紛紛減少下單。

美光執行長 Sanjay Mehrotra 說,晶片業正在歷經 13 年來最嚴重的供需失衡,庫存高峰期應該會落在本季,之後開始下滑。他預測顧客的庫存水準會在 2023 年年終左右降到比較健康的水準,使美光的營收在下半年改善。

美光將削減新工廠和設備的預算,2023 全年資本支出介於 70 億至 75 億美元,遠低於 2022 年度的 120 億元,此外,2024 年度的資本支出也會大幅下修。

同時,美光將放慢引進更先進生產技術的步調,預料整個晶片業投入新生產的支出將下滑。美光在今年夏天開出業界第一槍,警告晶片業市況將轉弱。

Mehrotra 表示,「2023 一整年的獲利仍充滿挑戰」。美光接下來除了裁員 10% 以外,還將削減主管薪資、停發全公司獎金,並暫停執行庫藏股。該公司截至 9 月 1 日共在全球聘雇 4.8 萬名員工。

美光周三收盤上漲 1.01% 至每股 51.19 美元,但受財報拖累,盤後下挫 2.2%。美光今年來下跌 45%,遠遜於費半指數同期 33% 跌幅。

延伸閱讀:人才男女比不均,問題可能出在職缺敘述!美光科技如何靠 AI 減少徵才偏見?

F2023 Q1(12 月 1 日止)財報關鍵數據 vs FactSet 訪調分析師預測

  • 營收:年減 47% 至 40.9 億美元 vs. 41.3 億美元
  • 不計部分項目的 EPS:-4 美分 vs. -1 美元
  • 淨損:1.95 億美元

美光第 1 季營收年減 47% 至 40.9 億美元,與去年同期相比更由盈轉虧,出現淨損 1.95 億美元。

包括英特爾、高通等業者在內,許多晶片製造商都透過減支和裁員因應需求下滑的局面。

美光預測明年幾個重要終端市場面臨挑戰,例如亞馬遜和 Alphabet 等雲端運算巨擘明年的支出成長將遠低於歷史水準,PC 出貨明年預料再次下滑,智慧手機出貨估將持平或僅小幅成長。

美光雖然承諾減產和放慢擴張計畫,但需要同業三星、SK 海力士響應,才能發揮效果。和其他種類的晶片不同,美光的晶片按照產業標準打造,代表能與競爭對手的產品替換,加上記憶體晶片可像商品一樣交易,製造商更易受到價格波動影響。

另一方面,減產雖然能支撐產品價格,卻會讓工廠產能利用率降低,進而而擠壓利潤。

WedBush 分析師 Matthew Bryson 說,美光在法說會上傳達的訊息符合現況,目前沒有任何跡象顯示記憶體晶片景氣已經恢復,儘管如此,美光仍設法營造更良好的供需環境。

根據美光向證券交易委員會(SEC)提交的文件,明年裁員 10% 將衍生 3000 萬美元的整頓費用,會在第 2 季財報中認列。

(本文出自 鉅亨網)

相關文章
feature picture
經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
分享
收藏
已完成
已取消

隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
經理人

首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

擎昊
Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
經理人

然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

擎昊
Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
經理人
擎昊科技
Teradata

解鎖更多提問機會!

請先登入會員

會員專區

使用會員功能前,請先登入

  • 台灣首款對話式 AI 職場教練,一次提升領導力
  • 會員專享每日運勢、名人金句抽籤
  • 收藏文章、追蹤作者,享受個人化學習頁面
  • 定向學習!20 大關鍵字,開放自選、訂閱
  • 解鎖下載專區!10+ 會員專刊一次載
訂閱方案