美蘇冷戰時期，被稱為第一島鏈的日本、韓國、台灣，再次成為中美角力的最前線，電子時報社長黃欽勇曾以「科技島鏈」形容日本、韓國、台灣共構的半導體供應鏈，與中國經濟有著高度連動的台灣，近幾年再度成為中美雙方拉攏的籌碼。
中小型的國家努力在被中美掌控的市場範圍下，找到符合雙邊價值的產業戰略與服務方案，同時在內化的商機中找到生存空間。企業家則要在網路巨擘掌握的市場中找出空隙，對產業而言，找到差異化突破限制，將帶來新的商機。在未來的5G新時代，多元交錯的商機，也將打破傳統的產業格局，產業界之間的疆界趨於模糊；透過數據網路的連結，過去的競爭對手可能成為夥伴，但過去的夥伴，也可能在新的時代成為致命的競爭對手。
隨著人工智慧晶片的應用領域逐漸擴及車聯網、智慧醫療在內的新商機，不僅半導體業者虎視眈眈，包括亞馬遜、Google、微軟、臉書、百度等科技公司也都在佈局人工智慧晶片，打破了傳統產業的隔閡。未來，產業該如何適應詭譎多變的世局，將是後疫情時代的最重要考驗。以下是《斷鏈之後：科技產業鏈的分整合》的精彩內容摘錄整理：
跨業整合：零件通路與工控電腦業展新貌
2019年德州儀器宣布不再經由零件通路商代理零件銷售業務，德州儀器將透過直銷管理核心客戶。如果我們說：「大者恆大」的趨勢不可逆，那麼直銷核心客戶似乎就言之成理。
不久之後，亞洲第一大零件通路商大聯大，宣布買進台灣第二大零件通路商文曄30%的股權，並宣稱只是資本投資，不會參與日常的經營。此事引起文曄經營者反彈，甚至採取多種措施反制大聯大的動作。
但我們都知道，產業經營模式正因為數位工具與經營轉型的需要而被顛覆中。大聯大正在執行一個大型的智慧倉儲計畫，大聯大執行長葉福海說：運籌是一種服務（Logistics as a service），可以服務的品項不僅僅是電子零件，未來連紅酒、藥品都可以是我們的服務項目。既然如此，大聯大為何要畫地自限呢？
上游的零件原廠，如聯發科、高通，以及下游的鴻海、仁寶、廣達，基於事業核心的考量，都不想處理零件倉儲，而這是大聯大的事業核心。大聯大透過智慧倉儲系統，可以根據不同的料號，直接根據客戶不同產品與型號的需求將零件送到生產線。
這些服務因為利潤空間有限，更不容有任何差錯，零庫存、無差錯的運籌體系是台商的強項，台系通路商之間，除了客戶不能分享之外，還有哪些不能互補有無呢？從DIGITIMES的理解，不將零件代理權交給大聯大的德州儀器，未來將會是大聯大的競爭對手，而過去錙銖必較，殺得血流成河的零件通路商之間反而會出現更大的合作空間，大聯大不過是從市場的變化與新科技的應用，嚐試找出經營法則，在跨業的競爭者尚未出現時，重新定義事業領域而已。
其次，大聯大在東協、南亞地區有超過30個轉投資事業，在供應鏈區域化、電子與汽車產業整合的過程中，零件通路商更不應畫地自限，前端分、後端合是大聯大籌組產業控股集團時的口號，如今用在產業整倂上，依然是個亮麗的口號與訴求。
不僅如此，台灣面板大廠友達也在2020年初策略性入股工業電腦廠商凌華。我們開始想像，不僅車用面板商機無限，一般的數位看板、曲線面板的應用等，工業電腦業者都具有關鍵性的角色。
友達入股凌華，背後叫板的對象是研華這些工業電腦大廠嗎？以往會跟友達買面板的研華，未來在市場上也可能成為友達的競爭對手。我們很明白「這是個多元競合，無窮面向的新時代」，誰擁有越多的節點，誰就掌握越多的機會。製造業、服務業與農礦業之間的界線趨於模糊，產業競合關係更是曖昧不明，數位轉型的必要性無可懷疑，而彼此之間也不見得像是傳統工業時代，誰接到蘋果訂單，誰就成為「蘋蓋股」，與工業時代彼此零合競爭的概念大相徑庭。
數位轉型成為顯學，每家企業都在極大化商機的過程中，需要員工、客戶參與，一旦「網路節點越高，市場價值越高」的理念得到確實的印證，在「大者恆大」、「贏家全拿」的主流思維之外，我們其實還有很大的發展空間。
企業家得在網路巨擘掌握的市場中找出空隙，中小型的國家，也得在被中美掌控的市場範圍，找到符合雙邊價值的產業戰略與服務方案，同時在內化的商機中找到生存空間。不同的思維才能找到突破口，我永遠相信，只要找到差異化，且客戶、消費者都需要的經營模式，這個世界永遠有做不完的生意。
NVIDIA的黃仁勳說：「人工智慧會吃掉軟體，但軟體也可能吃掉硬體」，從美國網路巨擘的角度看，這個觀察有一定的道理；但從亞洲供應鏈的角度觀察，低毛利意味著不能犯錯的管理效率，大量生產背後也會大量產出的大數據，可以成為經營佈局中不可或缺的元素，如果中美兩國的網路巨擘可以用未來的夢想吸引投資人提供大量資金，已經透過量產、銷售過程掌握大數據的亞洲業者，為何不能找出可以在資本市場上引領視聽的新思維呢？企業競合將在2020年的5G新時代之後出現新的格局，而人工智慧的無所不在，將使得5G時代的競合更是處處陷阱，但也看得到商機。
人工智慧晶片希望模仿人腦的運作模式，內部搭載神經網路處理晶片(NPU晶片)的人工智慧模組，將會是未來半導體業的新藍海。當然，現在市場上已經有CPU扮演類似的角色，但CPU是以輸入的指令進行演算程序，對於方向、功能明確的應用有非常深厚的基礎，但未來面對無所不在的大數據時，傳統的CPU功能將面對挑戰。未來的人工智慧晶片，將以累積資訊、判讀、平行運算等差異化的功能出現在市場上，甚至在影像辨識等新興的領域上，都會出現許多新的商機。
市調公司Gartner便指出，2018年僅有43億美元市場的人工智慧晶片，到2023年時，市場將達343億美元，年均成長率高達52%。這對半導體業者而言，當然是非常誘人的商機。
另一方面，因為人工智慧晶片的出現，頂級的半導體大廠也正在面對事業邊界模糊化的問題。事實上，不僅半導體業者虎視眈眈，包括亞馬遜、Google、微軟、臉書、百度都在佈局人工智慧晶片，而應用的領域也逐漸擴及包括車聯網、智慧醫療在內的新商機。最近百度委託三星以14奈米的製程代工人工智慧晶片，記憶體內裝人工智慧晶片的研究也在進行中。所謂的PIM（Process in Memory）或記憶體內運算(In-memory Computing)技術，也可能帶來記憶體產業的革命，特別是數據中心內使用的記憶體，未來如何搭載人工智慧或量子技術的功能，這是記憶體產業無法以單一功能持續發展的關鍵變革，但也是晶圓代工、邏輯IC業者非常高難度的挑戰。
除此之外，在監控系統(CCTV)、Kiosk中，直接進行影像辨識的功能等都將是新的趨勢，從中央處理，到邊緣運算，中美兩國都投入巨資進行相關的研發，對台灣、韓國這種中型國家而言，人才養成、資源的配置，都將會是個嚴苛的考驗。
過去電子產品都須由使用者操控才能被動地運作，但未來的電子產品搭載更多人工智慧的功能，將可透過人工智慧的判讀，針對消費者的喜愛、習性，出現更多主動的運作功能，電子產品的使用範圍將超越過去的想像。無論是電視或其他的家電，都能成為蒐集消費者習性的工具，而研究消費者行為的各種工作，正在如火如荼的開展中，產業也將從過去所謂的自然科學，朝更趨近社會科學的方向修正。
