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數位轉型的兩大戰略關鍵:客製化晶片+數據

2019-10-20 10:55:07
Managertoday
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許多廠商想把握自動駕駛、智慧家居、安全監控等商機,但耕耘了一陣子後都面臨相同阻礙:大規模生產的通用晶片,無法做出最佳化服務。

這兩年,有許多系統廠商想做半導體,像是中國監控系統海康威視、大華和家電品牌海爾和格力,都宣布開發半導體晶片;本來在做半導體的廠商,則開始往下游延伸,嘗試和終端使用者接觸。半導體是台灣經濟發展的重點產業,這個趨勢不容忽視。

不過,在數位轉型的道路上,大型系統商和半導體商都發現,如果想為某些使用場景(use case)推出最佳化服務,還必須對軟體、硬體、數據、演算法等整體環節有一定控制。少了任何一環,都會成為組織的競爭劣勢。

我們認為, 「晶片」(silicon)「數據」(data) ,將會是兩大戰略控制點。

系統廠需要專屬晶片,半導體商需要終端數據

先談談為什麼系統商會想做晶片?舉個例子,過去監控系統商想推出人臉辨識服務,得將各地監視器拍到的影像,傳送到雲端伺服器,進行運算和判讀。可想而知,當訊息量大到必須一次處理數百萬個監視器影像時,傳輸效率就會打折扣。要是各個監視器都可以預先進行基礎判讀,只傳輸必要訊息到雲端伺服器,降低所需的頻寬和雲端空間,就能加快傳輸速度,提升服務品質。

不過,廠商馬上就遇到下個問題,終端設備該用什麼晶片來運算最好?這須考量多個因素,包含效能、功耗、成本等。光靠市售的通用型晶片(如 GPU),可能會在某些面向(如成本)不合需求。這也是最近許多廠商都針對特定使用場景,設計客製化晶片的原因。

再談半導體廠為何要切入終端市場?主因是半導體商如果缺乏使用者數據,無法針對特定使用場景改良晶片,就難以攻下某個市場,成為最好的服務提供者。

以自駕車為例,世界繪圖晶片龍頭廠商 Nvidia 知道自己開發的圖形處理器,非常適合搭配 AI 成為汽車自動駕駛的解決方案,包辦事前的資料蒐集、深度學習、模擬測試,到最終讓汽車上路。為了持續進化這套服務,Nvidia 勢必得蒐集大量的汽車使用數據。

Nvidia 的策略是將自己的繪圖晶片整合進終端消費者的汽車,陸續和超過 300 家汽車相關廠商合作,幾乎打通了汽車產業鏈的各個環節。

這個做法的好處已經顯現出來。首先,任何汽車品牌想跨足自動駕駛,就必須考慮和 Nvidia 結盟,形成強大的先進者優勢。其次,如果有其他晶片廠商也想切入汽車產業,則會因關鍵合作者已被奪走,而失去先機。

克服組織 3 大難題,才能做好跨界整合

聽起來跨界整合好像有其必要,但是想做到這一點,我們觀察到,組織可能會遇到 3 個難題。

1. 與客戶間的利益衝突

做晶片的廠商想進到手機業務,蒐集使用者數據來改善晶片功能,卻可能引來客戶抱怨:「為何要做產品來搶我的市場?」「我不希望跟你分享使用者數據。」要防止新嘗試損及既有的生意,廠商必須想好結盟的機制。

2. 組織缺乏相關能力

當系統商想嘗試做晶片,一定會遇到既有團隊技術能力不足的困難。為了補足這些能力缺口,企業該做多大的投資,需要領導者做精密的評估和計算。

同樣地,晶片廠商想針對特定終端產品,設計出更好的晶片時,也會缺乏使用場景相關客戶或數據資源。

3. 難以克服內部量產思維

做晶片的資源投入大、規模效應明顯,廠商通常會希望做量大的生意。然而,針對特定使用場景來開發晶片,需求量可能相對小,就不容易被高層重視。建議還是盡量找比較大的使用場景著手開發,比較符合效益。

半導體產業的新垂直整合之路

如今,為了生產更進階的晶片,業者必須跳脫以晶片為核心的思維(go beyond silicon),深入了解客戶所處產業,才能設計出更好的產品。而系統商和設備製造商為了提供給消費者更完整細緻的服務,則是逐漸向下整合至軟體和晶片(go into silicon),嘗試打造更符合需求的晶片。

經理人月刊第 170 期

(口述 / 徐瑞廷,整理 / 韋惟珊)