迎戰勁敵NVIDIA，Intel採「全方位」AI晶片策略反擊|數位時代 BusinessNext

繪圖晶片（GPU）大廠NVIDIA即將在台灣17日公布第二季財報，分析師樂觀看待NVIDIA數據中心營收與毛利率成長，不過在財報背後，NVIDIA的競爭對手Intel正準備爭奪AI應用大餅。

據《鉅亨網》報導，高盛看好NVIDIA財報表現，宣布將NVIDIA目標價自每股 310 美元上調至每股 324 美元。高盛分析師 Toshiya Hari指出，「NVIDIA布局 PC 遊戲、數據中心、自動駕駛輔助系統 (ADAS) 與自動化車輛 (AV)，僅有為數不多的半導體廠商具有此能力，因此該公司的毛利率與報酬率能優於競爭對手。」

Intel去年售出10億美元的AI晶片

Toshiya Hari這裡指的為數不多的半導體廠商，其中之一就是Intel。英特爾執行副總裁暨資料中心事業群總經理Navin Shenoy指出在上週Data-Centric Innovation Summit首度透露AI應用的相關營收，「2017年Intel Xeon處理器執行AI應用高達10億美元。」此時公布數字，對10奈米製程難產，面臨AMD是占搶奪威脅的與執行長突然下台的Intel至關重要。

Intel 2017年公司的總營收為628億美元的總營收，10億美元僅占1.5%，可見AI應用還只是極小部分，PC相關晶片銷售仍具要角。

競爭對手NVIDIA沒有透露相關數字，不過，NVIDIA 2017年總營收為69.1億美元，雖然因為AI模型訓練與推論需求，讓NVIDIA GPU大賣，但NVIDIA目前主力營收還是在電競領域，另外，也有不少營收來自於挖礦，而非純AI應用（NVIDIA 2018年第一季的挖礦GPU的營收就高達2.89億美元。）也就是說，雖然兩家廠商喊AI喊得震天嘎響，但目前主力營收都還不是AI應用。最保守的估計下，雙方晶片在AI應用帶來的營收差距應不會太大。

擴充晶片產品線，從CPU FPGA、ASIC無所不包

Intel人工智慧產品負責人Naveen Rao就指出，「我們是根據客戶的回饋估算後得到的數字，但實際上還有很多營收數字沒有公開，我們比較保守。」

這裡談的營收數字，可能指同樣用於AI應用的「非Xeon」晶片，也就是說這些客戶帶來的營收並沒有算在10億元以內。

以CPU起家的Intel，走向AI應用，依舊以CPU為主要核心。Xeon晶片是Intel最重要的核心，但Intel也正透過不斷併購擴充晶片產品線。

因此以現在來看，除了NVIDIA提供的巨大的AI運算平台外，Intel的人工智慧晶片布局是所有科技巨頭中「最完整」、「最廣泛」的。

除了主打的Intel Xeon可擴充(Intel Xeon Scalable)CPU產品外，以及近日挖角AMD GPU大將，讓外界猜測將進軍GPU外，lntel已經積極透過併購布局以下四大類型晶片，掌握新客戶。

NNP(深度學習晶片) ：2016年併購AI晶片商Nervan System，而後研發深度學習晶片Nervana NNP-L1000。預計2019年推出。

VPU（視覺晶片） ：2017年併購汽車機器學習及圖資開發商Mobileye與視覺晶片廠商Movidius，Mobileeye EyeQx晶片為主流。

FPGA ：2015年，Intel以167億美元的價格，收購全球第二大FPGA商Altera，隨即成立現在的可編碼部門（PSG），專攻FPGA晶片。

類ASIC ：2018年Intel收購矽谷晶片公司eASIC。提供一種介於FPGA與ASIC中間的技術。

Intel發展全系列晶片的原因只有一個，「one size does not fit all（沒有一體適用的解決方案）」。

未來AI無所不在，因此客戶的需求也多元多樣，每種晶片就算效能再強，面積再小，運算速度再快，耗能再低，也有其先天性的物理限制，以目前最夯的深度學習DNN來看，用不同的晶片進行硬體加速會獲得不一樣的優缺效果。

機會點：決戰2019年

Intel的Xeon處理器是資料中心本就不可或缺的晶片，異構計算（Heterogeneous Computing）下，AI硬體加速是以CPU＋GPU或CPU+FPGA或CPU+TPU等結構進行運算。CPU不會被GPU或TPU取代。

雖然NVIDIA GPU更適合用於機器學習與深度學習等AI應用下，Intel現在並非AI深度學習應用第一品牌。因此在12個月到18個月短期內，NVIDIA GPU產品在AI應用市場依舊相當吃香（近兩三年，AI才剛成為熱潮，通用性強的GPU仍可滿足企業的需求）。

但長期來看，走向專用特製晶片ASIC風潮勢不可擋，除了Google之外，微軟為了自家雲端業務需求，以及Tesla也傳出要訂製晶片，這都對NVIDIA造成潛在威脅。那Intel能否在未來五年抓到這個ASIC晶片熱潮?

另外，Intel難產的10奈米Xeon與拿來和NVIDIA抗衡的晶片Nervana NNP-L1000都要到2019年來推出。Intel是否能以現在的「全方位」無所不包的各種AI晶片穩住自己過去20年打下的晶片江山，2019年年底答案就將分曉。

隨著生成式 AI 工具快速普及，使用 AI 生成圖片、文案與影音素材，早已不再稀奇；真正困難的是，如何讓 AI 內容不只具備媲美真人拍攝的質感，還能精準貼合品牌語氣、商品賣點與社群傳播節奏，進一步帶動流量、轉換率與會員經營。

不過，有一家成立不到 5 年的團隊，卻憑藉著這項能力，吸引百年家電品牌、大型連鎖零售品牌、化妝品代工龍頭到政府機關等不同類型客戶合作。近期更與以創意出名的電商平台蝦皮購物共同合作。

這家隱身在眾多一線大廠背後的 AI 操盤手，正是三立集團旗下的 MarTech 公司「創造智能」。相較於單純提供 AI 工具或單點行銷服務，創造智能更像是企業的 AI 行銷整合夥伴，不只是生成 AI 影音內容，而是從行銷目標出發，運用 AI 串起從內容生成、社群導流、顧客互動到會員經營的完整行銷旅程，突破過往內容與數據各自為政的盲點，這才是它真正讓企業買單的關鍵。

除了預算大幅減少、製作效率提升外，林慧珍指出，現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片，但真正拉開差距的，不是 AI 應用能力，而是內容本身。創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」，兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

圖／創造智能

串起行銷斷點，打造 AI 一條龍整合服務

對台灣企業行銷現場的長期觀察，是創造智能跳脫單一工具走向「AI 行銷整合」模式的起點。

創造智能執行長林慧珍指出，企業行銷工作往往交由不同廠商負責，從影音內容製作、廣告投放、社群經營到會員管理，各自使用不同工具與平台，導致資料散落在各處，形成一個個看不見的行銷斷點，一旦成效不如預期，很難釐清問題究竟出在哪一個環節，是素材無法打動消費者、投放策略失準，還是會員經營沒有發揮效益。

「很多 AI 或軟體業者的想法是，用自家產品去解決客戶的問題，但我們想的不只是解決問題，而是如何讓客戶用最方便、最完整的一條龍方式達成商業目標，」林慧珍強調，也因此，創造智能成立初期便鎖定AIGC 商業影音、AI客服/虛擬人及LINE CRM三大領域，希望從內容、互動到會員經營，串起完整的行銷流程。

在行銷旅程的前端，創造智能透過自家研發的系統與深厚的行銷經驗，快速產製出 AI 影音內容，協助品牌放大聲量、吸引目標受眾；接著透過 AI 客服與 AI 虛擬人即時回應顧客需求，不受時間、地點與語言限制，提高互動與成交機率；最後再藉由 LINE CRM 將流量收斂為品牌的第一方會員資產，透過會員貼標、分群分眾、自動化推播、再行銷等機制，持續深化顧客關係，將一次性的流量轉化為持續回購的忠誠會員。

用 AI 加速內容測試，快速找到市場答案

除了串起完整的行銷流程外，創造智能還能為企業創造兩大價值，第一個是協助企業更快找到真正打動消費者的內容。

「現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片，但真正拉開差距的，不是 AI 應用能力，而是內容本身。」林慧珍指出，創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」，兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

林慧珍進一步說明，團隊許多成員原本就來自專業影音團隊，長期協助企業製作導流影片，因此在劇本企劃、分鏡設計與敘事節奏上，累積大量實戰經驗。以近期協助蝦皮購物製作 AI 短影音為例，團隊並非直接交由 AI 工具生成內容，而是先分析目標受眾的偏好，再於腳本設計時加入企劃巧思。像是刻意運用消費者熟悉的歌曲氛圍，營造「似曾相識」的共感，引發社群討論。這些對品牌語感、社群節奏與內容敘事的掌握，正是創造智能團隊多年累積的內容經驗，也是現階段 AI 難以取代的核心價值。

另一方面，團隊則負責研發系統，以滿足企業多元行銷需求。例如：創造智能自行開發的「AI 導演模板」，不僅能快速生成高度擬真的影音內容，還可以依據品牌的不同需求，快速調整畫面風格、配音語氣與敘事方式，協助品牌進行 A/B Test，找出最能吸引消費者的內容。同時，還能依照不同社群平台需求，自動延伸出不同秒數與尺寸的版本，讓同一支影片快速應用於不同投放渠道。

更重要的是，從企劃發想到完成影片，最快約一週即可完成，不僅大幅縮短製作時程，也較傳統真人拍攝節省約 4 至 6 成的成本

讓 AI 走進工作流程，從客服升級為企業數位夥伴

創造智能為企業帶來的第二個價值是，透過 AI 客服 / AI 虛擬人推動流程自動化。林慧珍認為，AI 的價值不只是回答問題，而是深入既有的工作流程，以自動化服務協助企業降低成本、提升營運效率。

舉例來說，創造智能在與百年家電品牌合作時，先以 LINE 官方帳號與會員經營為核心，透過 LINE CRM 建立會員數據基礎，依據會員的瀏覽行為、產品偏好及互動紀錄，自動完成會員標籤與分群，並透過精準推播提供更符合需求的內容。隨著會員數據逐步累積，再進一步串接 Facebook 等社群平台，讓會員經營從單一通路延伸至跨平台互動，逐步建立完整的品牌數位接觸點。

目前，雙方合作已進入第二階段，將 AI 客服真正導入企業日常營運中。從客服受理、案件分流到售後服務，整個流程皆可透過 AI 與系統自動串接完成，不僅縮短服務時間、提升案件處理效率，也讓 AI 的角色從單純的客服工具，進一步成為串聯客服、門市與售後服務的企業數位夥伴。

同樣的模式，也被延伸到 B2B 外貿場景。創造智能為某知名化妝品代工廠打造 AI Sales（AI 虛擬人），並匯入產品知識與各國出口法規，讓 AI 不僅能以多國語言即時回覆海外買家問題，更可自動完成名片蒐集、預約真人業務及商機派單等流程，不僅溝通時間由 6 個月降至 3 個月，減少 30% 以上真人處理成本，訂單成交率提升 25%-32%，

未來，AI 工具將持續演進，但企業真正需要的，始終是能協助創造商業價值的解決方案。林慧珍相信，唯有整合技術、內容與流程，並站在企業角度思考，AI 才能從工具升級為夥伴。這也是創造智能希望實踐的品牌理念──最人性化的MarTech 公司，創造更有溫度的智能夥伴。