Intel CPU缺貨有錢也買不到，是產能不足還是飢餓行銷？|數位時代 BusinessNext

Intel CPU缺貨有錢也買不到，是產能不足還是飢餓行銷？

英特爾(Intel)CPU缺貨情況嚴重，從Coffee Lake到Whiskey Lake都大缺貨，可能導致今年筆電出貨量比2017年衰退0.2%。若缺貨期真的長達半年，將給予競爭對手AMD一個乘勢而起的好機會。

多款CPU缺貨，電腦DIY、OEM大廠都買不到

電腦DIY零售商表示，「最近不只第八代，intel處理器基本上都大漲。」2017年上市的Coffee Lake系列14奈米的Core i5-8400, i5-8500, i5-8600 and i7-8700等CPU都因為缺貨價格水漲船高，以Core i5-8400 來說，最新價格已經漲到台幣7300元，但比起年初不到6000元，漲幅高達21.6%，而且「有錢還不一定買得到」，零售通路表示，缺貨並非一兩個月短期現象，會一直持續到今年年底，因此大部分商家僅販售給整機組裝給買家，不再單獨販售。

除了2017年第八代Coffee Lake系列產品缺貨，今年八月才剛正式推出的14奈米的Whiskey Lake與Amber Lake系列晶片也供貨不順。

Intel已經先向外界預告產能與良率有限的問題，而電腦OEM廠宏碁董事長暨執行長陳俊聖與NB代工廠仁寶總經理翁宗斌也都在媒體前證實最新系列晶片大缺貨，而且可能要2019年第二季才能解決，也同樣面臨「有錢也買不到」的困境。

9月缺口將約5%至10%，低毛利CPU外包台積電救火？

Intel沒有說明目前14奈米產能總缺口有多大，但市調機構集邦科技指出，8月英特爾處理器供給缺口約5%，9月缺口將約5%至10%，第4季缺口恐將進一步超過1成。而供貨不足的問題可能使得今年筆電出貨量比2017年衰退0.2%。

為渡過這個產能大缺口難關，傳出Intel可能外包部分晶片組給台積電代工製造。《電子時報》指出，「Intel可能將利潤較低的入門級產品H310與300系列晶片組外包給台積電代工製造，自己則專門生產高利潤的伺服器和晶片組。」不過，報導也指出這並非台積電第一次幫Intel代工，台積電先前已經是Intel FPGA晶片與iPhone基頻晶片的代工製造廠商。

缺貨恐達半年，Intel內部管理可能出問題

Intel並沒有說明缺貨原因，不過過去在DIY零售端Intel CPU並不常發生缺貨或僅有單一型號缺貨發生，但這一次是多個型號集體缺貨，導致全系列集體大漲價，並不多見。

除了DIY零售端，宏碁、仁寶與華碩等OEM大廠，甚至連蘋果也都集體碰到大缺貨潮，而且產品還橫跨去年就推出的Coffee Lake與今年的Whiskey Lake即Amber Lake系列多項產品，加上缺貨期長達半年以上，讓外界認為原因並不單純，猜測Intel內部管理可能出了大問題。

其中Intel 10奈米技術延遲到2019年才出貨多被視為原因之一。除了10奈米技術延宕，Intel CPU尚未解決的資安漏洞問題也是可能原因之一。

對手AMD乘勢而起

另外，也有業者認為可能和Intel的飢渴行銷策略有關，Intel藉由控制CPU數量保持一定的市場價格，拉抬產品毛利，不過，這個策略可能性並不高，因為10奈米製程延宕的Intel目前正面臨AMD的威脅。

過去AMD與Intel一直都保持很大的市場差距，在2016年AMD的市占率還不到10%，大部分都是Intel的天下，但今年AMD喊出拿下20%市占率的口號，另一方面，過去AMD的CPU雖然CP值較高，但有溫度過高，容易發燙的大缺點，不過，這個缺點在第二代Ryzen CPU大為改善，在效能與溫度管控上已經有顯著的進步，這對於Intel都是一大威脅。而若缺貨期真的長達半年，那也給予競爭對手AMD一個乘勢而起的好機會，Intel應不致於挺而走險。

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。