近期美系外資發表台積電報告,核心論點是,認為資本密集度提高,對於台積電長期獲利能力會造成不利影響。
站長尊重這位分析師的觀點,不予評論,只談我們對台積電的看法。
1) 半導體資本密集度確定有提升,AMAT也有提到,要留意設備股的長期展望。但TSMC產業地位也有提升,受惠於AMD侵蝕Intel市佔率,以及ARM進攻CPU、GPU市場,這部份會讓台積電擁有更大的潛在市場,也更有能力把成本轉嫁給客戶。
2) 3nm的成本效益比確實越來越不划算,這個問題其實在28nm以下的製程就已經開始浮現,卻沒有使先進製程的發展停滯。如果5G、AI、自駕車......這些應用要繼續走下去,科技巨頭就沒有辦法放棄對先進製程的追求,台積電在這塊領域一定是最好的供應商。
3) 短期內,因為NB產業長短料修正的問題,7/6nm在2021下半年產能利用率有可能會面臨一些風險,且2022上半年3nm試產也會拉低平均毛利率表現,但這些都不會是影響台積電長期核心競爭力的關鍵因素。
4) 目前的評價,已充分反映台積電的核心競爭力,並沒有明顯被低估的情況,需要一點時間,讓獲利成長把股價推上去。
結論:短期保守、長期還是樂觀。
有沒有長期可能面臨的重大風險?嗯...還是有,如果通膨控制不住,FED把利率調升至5%,整體股市的評價下修有可能會嚇死你。另外,台積電股價反映的不只是公司的基本面,也反映外資對台股的態度,所以也要觀察新台幣匯率變化。
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
提高gpu利用率 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的精選貼文
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【什麼是 NNP?與 GPU、VPU 有何不同?還在霧裡看花?】
如果說,物聯網是科技業界的「下一件大事」,那麼,人工智慧 (AI) 就是下一個產業巨浪。目前 AI 運用還停留在描述、診斷型的初級操作,但用於預測、指示及認知的進階分析正在興起。深度學習 (Deep Learning) 只是核心起點,向外擴展至神經網路和機器學習,才是最終應用取向。
以人臉辨識為例,典型的機器學習只是以臉部 T 字部位為基準、定出若干重點函數,然後透過支援向量機 (Support Vector Machine, SVM)、隨機森林 (Random Forest)、原始貝氏機率 (Naive Bayes) 演算,建立決策樹 (Decision Trees) 模型、進行邏輯迴歸 (Logistic Regression) 分析,最終加以組合。
然而,結合神經網路的「深度學習」可沒這麼簡單!它須建置好幾個運算層,至少包括 6,000 萬個參數,以擷取資料找出特徵、在抽象層萃取特性;期借助更多資料改善效能、提高表徵再現能力 (Representational Power)。新近英特爾 (Intel) 所發佈的 Nervana 類神經網路處理器 (Neural Network Processor, NNP) 已引發高度關注,因為它是業界首款專為類神經網路 (Neural Network) 所設計的晶片。
NNP 與繪圖處理器 (GPU) 或特定視/聽硬體加速器最大的不同在於:它不只是訓練或推論,而是懂得進一步根據模式/型態 (pattern) 與關聯性 (association),仿效人腦「做決策」!是通往自主學習的開端。為盡可能彌平認知過程的時間落差 (運算週期),NNP 改用軟體管理片上記憶體;既避免快取記憶體 (Cache) 殘留片段不一致的問題,又可極大化每個矽晶裸片的運算利用率。
延伸閱讀:
《仿效人腦決策!Intel Nervana NNP 開先河》
http://compotechasia.com/a/____//2017/1114/37278.html
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