​邊緣運算(中)

最夯新商機 ● 概念股大統整

研究年分:2020

​作者:Donny

​產業結構

台灣產業對於邊緣運算十分重要,原因在於它不再是一個寡佔市場,邊緣運算不能由幾大雲端平台大廠獨拿,而會有許多相關供應鏈及競爭者共同支撐,尤其台灣有幾大強項,包括伺服器廠、網通廠、等硬體廠商也都努力搶佔這塊大餅;除此之外,半導體廠也不忘邊緣運算晶片的商機,包括IC設計廠聯發科、晶圓代工廠台積電間接參與其中;在軟硬體整合上,更有工業電腦大廠研華與凌華力拼其中。

邊緣運算概念股
​邊緣運算概念股介紹

ARM 安謀

身為矽智財大廠ARM提供CPU,GPU、NPU及開源軟體相結合的解決方案,進而建立全球AI邊緣運算生態系。Arm 於2019年推出Neoverse邊緣運算解決方案的新一代產品─Zeus平台,協助以ARM架構的CPU提升其機器學習的效能。

晶片

Intel 英特爾 (NASDAQ:INTC)

Intel是我們大家熟知的IC設計廠商,自然也不會缺席邊緣運算商機,過去Intel在伺服器產業市佔率高達97%,因此在邊緣運算中也推出多個Intel Xeon D系列晶片,Xeon D是專為伺服器所設計的系統單晶片(SoC),尤其Xeon D-2000這款晶片有許多邊緣運算上的應用,根據Intel表示目前使用這款晶片的包含HP、Dell、NEC等公司。

Nvidia 輝達 (NASDAQ:NVDA)

顯卡大廠Nvidia推出EGX邊緣超級運算平臺。目前採用此一邊緣運算平台廠商包含P&G、BMW、Walmart、三星電子等。由Nvidia提供EGX平台的全貌我們了解底層的硬體採用EGX伺服器,軟體則有EGX Stack、應用程式框架與軟體開發套件、Nvidia提供的容器映像以及其他合作夥伴產品。

​圖片來源:Nvidia官網

Nvidia 也公布在EGX中的合作夥伴,其中有大廠商包含微軟,微軟擁有Azure目前第二大雲端供應商,藉由EGX與Azure合作,讓雲端與邊緣互補,達成有效串連協作。另一個我們認為值得關注的是廣達旗下大型資料中心廠商雲達也在合作名單之中。

​圖片來源:Nvidia官網

聯發科 (TPE:2454)

根據聯發科宣布將於2020年推出i700 AIoT平台,i700主要應用於影像辨識,並搭載兩顆ARM Cortex-A75 CPU,加入ARM生態系。

創意 (TPE:3443)

台灣IC設計服務公司,專注於特殊應用晶片ASIC,根據公司公布,包含邊緣運算、模型訓練等的AI晶片服務案件於2018年佔總體業績5%,雖目前佔比仍低,但未來成長強勁,因為在邊緣運算上,因應不同產業將需要更多ASIC,公司預估佔比將可從2019年7~8%提升至雙位數,有望帶動業績提升。

台積電 (TPE:2330)

在邊緣運算所使用的晶片當中,毫無疑問大多皆由晶圓代工大老台積電負責,根據台積電年報表示,為因應物聯網以及邊緣運算,台積電提供客戶最具競爭力且最完備的多樣RF射頻、嵌入式快閃記憶體、新興記憶體、感測器和顯示晶片等特殊製程技術,以及包括領先的整合型扇出(InFO)技術的多種先進的封裝技術。由於邊緣運算需要依靠高效能運算晶片,這些晶片需要最先進7nm製程,台積電預估,2020年高性能運算晶片將佔營業額25%,成為新一波成長動力。

工業電腦

研華 (TPE:2395)

全球工業電腦龍頭,研華協助顧客可以進行軟硬體整合,並快速導入AIOT,為了達成此一目標,研華與Intel、Xilinx、Nvidia等國際晶片大廠合作開發。研華推出邊緣運算設備Packetarium XLc盒式微型資料中心,作為小型端點,內部也採用Intel的處理晶片。

凌華 (TPE:6166)

凌華同為工業電腦廠,選擇與雲端供應商Google合作,凌華提供物聯網解決方案提供給Google Cloud使用,有了Google Cloud 的加持,將對凌華在業績上有極大幫助,跟據德意志銀行預估Google Cloud至2022年年複合成長率將達到64%,但值得關注的是Google Cloud在雲端業務市占率接近10%仍低於另外兩間AWS及Azure,對於工業電腦而言應關注哪間有能力搶下更多大型客戶訂單。此外,凌華也積極與另一間5G邊緣運算大廠Nokia合作,在美國積極排除中國製設備上,將可受益。

雲端伺服器

緯穎 (TPE:6669)

緯穎為大型資料中心伺服器供應商,亦是代工大廠緯創的子公司,在2019年上市的緯穎,股票一上市股價就不段創新高。緯穎推出多個邊緣運算伺服器平台產品,協助如電信業者於各地基地台或機房架設邊緣節點,進行“遠”邊緣運算。其中多款更是與Nokia共同推出的,如同適合於戶外環境使用的OCP OpenEdge伺服器,但值得注意的是根據消息指出Nokia高階產品大多與凌華合作,與緯穎合作為毛利較低但大量的訂單。

廣達 (TPE:2382)

廣達雲端伺服器業務主要由全資子公司雲達負責,雲達亦推出多款邊緣運算伺服器,並與樂天電信、Intel等合作。未來於日本的樂天電信基地台中,將安裝廣達邊緣運算伺服器,提供用戶更及時的服務,若順利打入更多電信業者基地台市場,這將大幅度增加伺服器用量,同時提高毛利率,因伺服器相較於筆電毛利率更高,可脫離代工廠「毛三到四」的命運。

網通設備

Cisco 思科 (NASDAQ:CSCO)

網通設備大廠Cisco是首間提出霧運算(Fog Computing)的公司,霧運算是介於邊緣及雲端運算的概念,因此也推出多項邊緣運算相關產品,像是於2019年Cisco年度大會Cisco Live推出的Cisco Catalyst IE3400 Heavy Duty系列交換器以及Catalyst IW6300 Heavy Duty系列基地台,就是主打在惡劣環境中仍然能運用的防水防塵設備,這些設備也將促進物聯網及邊緣運算的應用更加發達。

Dell 戴爾 (NYSE:DELL)

Dell已經推出多款應用於IoT的邊緣閘道器,Edge Gateway系列閘道器讓使用者在邊緣端及可進行分析運算,此外這些閘道器幾乎都使用Intel的處理器晶片,Dell更與多間電信商成為合作夥伴例如歐洲的Orange及Telenor,將有效將技術及設備推展至實際應用擴大生態系。

HPE 慧與 (NYSE:HPE)

由惠普分拆出來的HPE公司,負責企業用相關伺服器產品,推出HPE EDGELINE 融合式邊緣系統,提供企業將自身資料中心設置於邊緣端,HPE在邊緣雲算廠商中算先進者,目前已應用於工廠及鑽井平台等,將可享有先進者優勢與Dell、Cisco競爭。

雲端平台

許多人認為雲端大廠和邊緣運算是互斥的,但相較於與邊緣運算對抗,三大雲端大廠選擇將自身的運算能力拓展至邊緣端,並且有效提升雲端與邊緣端的協作,讓使用者可以擁有更加體驗。

Amazon 亞馬遜 (NASDAQ:AMZN)

Amazon的雲端AWS擁有最高市佔率,AWS也專為物聯網邊緣運算推出多個產品包含AWS IoT Greengrass和Amazon FreeRTOS,AWS IoT Greengrass讓邊緣端可以離線操作,將資料儲存於邊緣裝置上,並進行分析處理,並可以讓客戶自行調整上傳雲端的頻率及資料,這時雲端則負責管理、分析和耐久性儲存。AWS近期更與Verizon合作,同時宣布未來將與歐洲的Vodaphone合作,在5G最快商轉的韓國也將與SK Telecom、KDDI合作,這將加速AWS在邊緣端的商務應用拓展。

Microsoft 微軟 (NASDAQ:MSFT)

Microsoft的雲端平台Azure與AWS相同推出多個邊緣運算產品Azure IoT Edge,讓客戶可以將部分雲端運算負載轉移至邊緣端降低傳輸壓力及反應時間,值得注意的是微軟也推出將Azure機器學習移至邊緣端的服務,這將有效加快資料處理及分析。微軟選擇與Nvidia合作,在雲端與邊緣端的協作AI運算上共同開發,有了AI晶片大廠Nvidia的加持,微軟在性能的提升上將有更大的動能。

Alphabet Google (NASDAQ:GOOGL)

Google的雲端GCP也推出自行設計的晶片─Edge TPU張量處理器晶片,此類晶片追求省電運用低功耗即可讓AI在邊緣端運作,連過去以軟體著稱的Google都親自跳下來做ASIC晶片為的就是搶食未來萬物聯網AIoT的商機。根據台灣工業電腦大廠凌華表示他們有產品正在與GCP邊緣運算合作。

​電信公司

電信業者是各間廠商要將邊緣運算推至商用十分重要的環節,其一是因為電信業者可將現有的基地台加裝伺服器,使他成為離用戶更近的邊緣端,甚至在5G時代來臨,電信業也需加裝更多小型基地台,以滿足訊號覆蓋率,這些小型基地台若能結合伺服器使之擁有運算效能,將可有效推動AIoT的普及,在自駕車的發展上,這類的邊緣運算裝置成為至關重要的一環,使自駕車相較於雲端運算,可以更及時的做出反應。

Verizon 威訊 (NYSE:VZ)

美國電信業者Verzion不只跟Amazon合作,更與Intel及台灣工業網安大廠立端合作推出uCPE網路邊緣運算平台,逐步擴大生態系。

中華電 (TPE:2412)

中華電信與多間台灣廠商共同合作開發5G智慧化邊緣資料中心,實質應用仍需待5G建置完畢才能揭曉。不過中華電也是台灣5大電信業中擁有最多4G基地台的業者,目前5G基地台的建置也是依靠4G基地台改建,這對邊緣運算物聯網佈建將是一大利器。

小結

各間廠商在邊緣運算中,都不斷在尋求合作夥伴、擴大生態系亦或是加入更大的生態系,挖掘最新最廣應用,找出更龐大邊緣商機,因此各間廠商都在積極發展,因此我們在看投資標的時,不應只看個別公司,更應關注更大生態系的競合關係。

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