AMD入選NASDAQ 100指數,被點名唯一能挑戰Intel與NVIDIA
AMD入選NASDAQ 100指數,被點名唯一能挑戰Intel與NVIDIA

處理器大廠超微(AMD)近兩年來股價表現良好,2018年市值甚至成長了57%,而且自家推出的7奈米CPU與GPU,大幅超車Intel與NVIDIA,大受市場青睞,AMD在週四宣布將被納入「那斯達克100指數」(NASDAQ 100 Index),12月24日開盤生效。

「那斯達克100指數」代表包含的100支成分股,均具備高科技、高成長、非金融等特點,而且成長都是來自公司內部,特別是新創業務,而非投資等外部因素,可說是美國科技股的代表,如微軟、蘋果、Google、Intel、NVIDIA都名列其中。

根據科技媒體《ExtremeTech》,AMD被看好的原因,在於2018年推出採用7奈米製程與新電晶體架構FinFET的CPU與GPU,分別為EPYC系列處理器、升級版Ryzen處理器、及新款Radeon顯卡,將在2019年的處理器市場占有一席之地。

AMD目前市值為177.2億美元,比起9月的332億美元少了快一半,主要是受挖礦熱退燒和7奈米EPYC Rome處理器的推出時間較晚。雖然市值縮水,仍較去年成長約57%。AMD執行長Lisa Su表示,第四季毛利率預期有41%,比去年同期的34%攀升了不少,「但長期來說,還是低點。」

美國銀行(Bank of America)分析師表示不用擔心AMD的長期前景,他認為AMD是唯一市場潛值超過500億美元,且能在PC、伺服器、電競、深度學習相關市場中,挑戰Intel和NVIDIA的公司,不過目前AMD市占尚還未滿10%。

AMD
AMD採用台積電7奈米製程的CPU與GPU,大幅超前對手Intel與NVIDIA,美國銀行分析師說,AMD長期看好,是唯一能挑戰兩巨頭的公司。
圖/ AMD

7奈米製程超前Intel,AMD將搶走處理器20%市場

目前Intel在處理器市場握有90%的市占率,但因為10 奈米製程一再延期,尤其在伺服器與桌機的處理器上,讓對手有了超車的機會。11月7日,在舊金山舉辦的NEXT HORIZON活動中,AMD發表首次採用台積電7奈米製程的EPYC Rome伺服處理器。

根據DRAMeXchange的調查,伺服器市場原本沒有AMD的影子,但EPYC的市占於今年來到2%,隨著7奈米的EPYC Rome問世,2018年更有機會增加到5%。

目前Amazon、微軟、百度、阿里巴巴、騰訊等雲端大廠,都採用EPYC系列伺服器,儘管AMD並非為主力供應商,但累積出貨量也占整個伺服器業務的70%,價值約數十億美元。Intel前執行長Brian Krzanich曾公開表示,AMD可能在伺服器市場上搶走15%至20%的市占率。

而桌機處理器AMD Ryzen今年在市場表現亮眼,市占率在第三季達13%,《ExtremeTech》推測7奈米的升級版Ryzen將在2019年3至4月登場。

庫存太多傷到NVIDIA,AMD搶先推7奈米GPU

挖礦退燒,使得NVIDIA的GTX 1060顯卡還有大量庫存高達百萬片,清庫存可能要清理到2019年3月份。根據科技市調公司Jon Peddie Research調查,第三季整體GPU市場來看,NVIDIA衰退0.98%,AMD受傷程度較輕,僅0.6%。這也給AMD更多的發展優勢。

儘管NVIDIA在2018年8月宣布Ampere顯卡升級至7奈米的發展路線,但在11月AMD宣布全球首款 7奈米製程的 GPU,雖然只是專業計算卡,但AMD 承諾,2019年大家會看到遊戲專用的7奈米GPU上市,但詳情並未再多透露。

日前AMD申請名為「Vega II」的專利,外界猜測很有可能就是7奈米的遊戲顯卡,2019年AMD在會在CES宣布7奈米製程的訊息,到時情況就會明朗。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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