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2020.12.21(一)
認識莫斯菲-坐擁千億商機
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大家早，我是 LEO
■ 什麼是Mosfet(莫斯菲)
Metal Oxide Semiconductor Field-Effect Transistor-金屬氧化物半導體-場效電晶體（簡稱：金氧半場效-電晶體）縮寫：MOSFET，跟我們的日常生活密不可分，應用範圍很廣，包含筆電、智慧型手機、工業、能源產品、電動車都大量應用，是電子產品必要的關鍵零件之一，簡單說，它就是扮演「電源控制元件」的角色。
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原理：在電晶體中當電子從源極經過電子通道在汲極流出，控制電子能否順利流出的關鍵就是Mosfet，當我們在閘極施加電壓，下方電子通道就會打開，電子就可以順利流出，它的功能就像水龍頭扮演控制水流從進水口到出水口的角色。
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■ 市場商機驚人
IC設計公司會把設計好的Mosfet電路圖交給晶圓代工廠(台積電、聯電、世界先進等)生產，大量新應用不斷增加，特別是高階mosfet應用於電動車等，研調機構預估到2022年mosfet市場規模高達75億美元。車用佔比估計22%，計算與儲存估計19%，工業用估計14%。
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■ 供給吃緊醞釀漲價
因為筆電及平板、WiFi 6設備、伺服器、遊戲機等新訂單持續湧入，車用晶片需求大舉回升，加上IDM廠擴大委外，6吋及8吋晶圓代工產能全面吃緊，交期拉長，投片成本也陸續從第 3 季起漲價約 15~20%，大陸MOSFET廠已經調漲價格10～20％，台灣的業者最快將在明年第 1 季有機會轉嫁客戶，反映成本的提升。
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■ 筆電市場
英特爾及超微的筆電新平台支援PCIe Gen 4及USB 4，同時加入人工智慧（AI）運算功能，單一系統對MOSFET需求及採用量倍增，在訂單排程上已是選擇性接單，高毛利的訂單將優先出貨。
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■ 5G快充商機
2020年5G智慧手機市場規模大約落在2億支左右水準，且進入2021年後將可望翻倍成長至4億支以上，5G手機傳輸速度更快，波長較短，天線變多，耗電變快，USB-PD快充功能成為標準配備，各廠大多以Type-C線材做為快充的充電線材，為支援更高規格的傳輸電壓，MOSFET也必須同步升級。
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因為8吋晶圓產能供給緊缺狀況下，品牌廠與OEM／ODM廠已經對台灣Mosfet供應鏈預定2021年上半年的訂單，且當中包含中國前四大智慧手機品牌及相關行動配件廠，使Mosfet廠順利搭上5G智慧機的快充列車。
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■ 電動車市場
根據拓墣產業研究院的數據，2021 年的電動車預估成長 36.7%，占全球新車銷售量近 4%，從長期的產業趨勢來看，功率元件產業重點發展項目一定是電動車。
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電動車的需求帶動不同電壓供電需求，難度更高，功率更大，更需要耐高溫，高壓，更穩定的特性，這塊市場幾乎都掌握在國際大廠手中，英飛凌（Infineon）就是業界龍頭，市占率約在 20% 左右，無論是 MOSFET、IGBT、GaN、SiC 都有完整的產品線。
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■ 第三代寬能隙材料功率元件
近年來各大廠積極研究新材料採用氮化鎵（GaN）與碳化矽（SiC）的新製程，雖然成本大幅增加， SiC功率元件價格約為矽基元件5倍，但是導入電源轉換器可提升電動車與電網間更高的運作效率、提高系統穩定度、系統及裝置小型化、縮短充電時間、延長電動車續航力等，在車載充電器及快充設備領域非常具有發展潛力。
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SiC較矽基元件具耐高壓、對應更高輸出功率、降低週邊電子元件損壞率、於嚴苛環境下信賴性高等優勢，在快充領域應用有很大發展潛力。同時，SiC元件可縮小快速充電樁的體積，延伸好處是能提升快充站土地利用坪效。
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根據德儀TI的說法，GaN的成本到2021年，成本將會大幅降低至1.37 倍，2024~2026年出現交叉，甚至2027 年 GaN 的成本將會遠遠低於傳統 矽製程Silicon。
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📊 台灣領導廠商
漢磊投控在SiC市場布局最早，旗下晶圓代工廠漢磊科提供4吋及6吋SiC晶圓代工，磊晶廠嘉晶(3016) 提供4吋及6吋SiC磊晶矽晶圓，均已獲客戶認證並進入量產，昇陽半（8028）則是專精SiC晶圓薄化。
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杰力(5299)是國內少數同時具有電源管理 IC 及 Mosfet 設計能力的公司，持續往 GaN 技術投入研發，據傳大中(6435)與杰力(5299)在技術上都已經有所突破。
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富鼎(8261) 有低壓產品之外，中高壓的 MOSFET，有能力直接與國際大廠競爭，今年 SiC 產品已經完成開發，尼克森及富鼎的碳化矽（SiC）二極體已開始出貨，2021年台灣MOSFET廠在GaN及SiC領域就有機會看到營收貢獻。
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♨ 股民當家團隊對於新一代半導體材料Sic、GaN在電動車、與快充領域特別感興趣，試想現在全市場都在講天鈺、通嘉、偉詮電、鈺邦，只是手機快充---相關股票就一直噴漲！
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💡 各位有想過電動機車，電動汽車電流電壓更高，如何才能充的更快，更安全，未來商機更大！一旦時機成熟，形成市場共識，天鈺就只是小菜罷了~~~
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Amazon - Dean Samuels 5G時代不會讓電信商沒有角色，而是更需要電信商的協作

早上我的手錶會記錄我的睡眠狀況傳輸到雲端，我起床後Alexa會告訴我今天的天氣如何，週末可能會有颱風，也告訴我一些AWS昨日在北京的更新。我的其他裝置也可以讓我準備好如果活動要delay我該怎麼辦重新安排行程。這些都需要AI, 網路連結等才能完成。
我是Dean Samuels，我主要的base 之前在新加坡，近日開始移轉到香港台北。
客人不會講我要AI/IOT… 客人需要解決的是他們的問題。例如政府要提供智慧城市，他們需要很多的連結、把各種服務連上網。
2019年的重要趨勢是『邊緣計算賦能化Empowered Edge』，這不是新東西，但5G跟IOT這些技術讓機器可以互相監控，你可以想像幾十億的物品資料聯網，數量級已經完全超過人類可以理解。所以需要機器學習。『數位孿生Digital Twins』就像遠傳剛提到的，可以幫助製造還有檢修查測更容易。『AI-Driven Development』『擴充實境』是連結虛擬世界與實際世界的技術，虛擬的擴充實境能改變例如醫生與病人互動的方式，可以讓智慧城市可能。 5G可以讓以上這些科技整合。讓我們講更多邊緣計算賦能化。

邊緣計算並不新，對AWS來說我們相信未來科技服務都會在雲端，但是很多應用與企業資料（例如資料採礦公司）還是沒有把東西放在雲端，我們想做的是把很多放在雲端的東西放到邊緣端。有個誤解，是雲端跟邊緣是互不相容的，但其實他們是互補的。雲端計算是中心化的，把電腦應用變成應需提供。讓我們回到邊緣計算與手機與電信，在電信的協助下，邊緣計算應用是非常廣的。邊緣計算靠5G, 機器學習（或ＡＩ）與ＩＯＴ成為可能。
為何邊緣計算很重要？首先數位轉型意味著數百億計的設備聯網，他們都將產生資料，需要做決定，還有要給予方向。根據高通的預測，聯網物品數量將以每年32%成長，到2021年將有250億的物品聯網。根據預測，在2025年前有75%的資料將產生在資料倉儲與雲端之外（目前只有20%不到的資料不產生在此處）
但是邊緣計算仍不會脫離一些基本法則，像是物理性法則、經濟性法則、以及各地的法規（像是隱私權規範），例如高頻交易，你可能會快速的賠錢。可以想像在自動駕駛時候，你也需要能在當場作決定。經濟性法則需要高可靠度的網路，但費用要可以負擔，需要高穩定性的網路。跟隱私權有關則是資料到底存儲在哪裡，在有些國家，隱私相關的資料甚至不能儲存。所以在邊緣的應用十分重要。
雲端與邊緣是互補的，當我們看Netflix的影片時候，我們不是永遠從伺服器下載，用到CDM減少延遲。我們提供AWS Greenpass, AWS Outposts, AWS Cloud 讓雲短跟邊緣互相補充。
當我們提到5G時候，不只在意速度，當然他是10倍20倍。。。下載影片快非常多。但是這不是5G的真實力量，最大的力量在低延遲。戲劇性地減少資料到你的設備的時間，從4G的20ms 到5G的4ms，延遲明顯改變。另外一個是海量的連結，你們一定都有經驗，在集會場合，聯網能力會下降，但是使用5G的時候，每平方公尺可以連接的設備是數十倍。還有可以建立你的企業聯網，例如設定你們公司的wifi ，就像傳統的無線網路。
你可以創造或訓練應用，在雲端訓練，一但機器學習的模型做好了，你可以用它在雲端做預測，而IOT則是讓你連結設備。讓我們看看Verizon的影片，我們跟他們合作，他們有時候會問在未來雲端與5G之後，電信業者還有機會嗎？但5G時代我們會比過去更需要電信的基礎建設，更多的投資、更多的連結。相同的，電信業者也需要AWS這樣的業者提供雲端與邊緣的計算，在Verizon他們跟我們合作提供聯網的設備。

5G的關鍵支柱，你首先會看到速度變快、除了手機外你的電腦不再需要wifi。而到了第二階段，有些以前因為延遲問題無法進行的，像是遠端醫療，也都可以進行了。另外是數以億計的聯網設備，在未來幾年內，5G會讓這些成為可能。
以觸覺互聯網（tactile internet)與擴充實境來說，目前的延遲速度太慢，醫生用機械手臂感受到病人的肌膚後無法及時回應，需要改善延遲速度，並且要足夠的頻寬。

AI這麼好，為什麼企業不用？太貴了，所以AWS的Machine Learning 與Deep learning讓模型訓練的時間從幾天縮短到幾小時，更容易應用、更便宜。我們的願景是把這個能力交付給每個應用者，另外一個是我們的架構讓企業在應用上更容易。我們將AI的架構做成三段，不需要太複雜的能力。我們提供的設備是Application based 的服務，使用者的學習時間最短，不需要煩惱系統架構，直接開始做模型。

IOT分析師的流程是收集資料，整理資料，分析資料。機器尋找其他的機器，偵測複雜的資訊、檢驗決策、執行任務。今日機器有大多數時間是機器互看，攝影設備看其他機器，然後通過運算做決策後決定這些機器要繼續做什麼。

我們看到5G在澳洲、美國等地推出，但五年內都還不為成為主流。目前我們的AI & IOT的應用是在4G上面，例如在農業上的使用等等。而我們期待未來的應用中，最期待的是延遲地減低，所以需要大量的邊緣計算，例如你的自動駕駛汽車，在資料收集後要交付到邊緣。而高頻交易也需要像ＡＷＳ這樣的和在火半，確保速度。而在採礦的部分，需要LTE 或者5G的企業專網。
我們有個客戶PENTAIR，他們用機器學習了解養殖的魚是否需要餵食，用這個方法可以改善他們的魚肉蛋白質。

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