英特爾新晶片難產 景氣雪上加霜
英特爾新晶片難產 景氣雪上加霜
2004.08.15 | 科技

不斷推出新科技是英特爾維持強大競爭力的武器,然而,英特爾今年卻是流年不利。繼Dothan(Premium M)曾因良率過低而延後數個月才上市,Tejas和Jayhawk的研發計畫在5月被宣告中止,再有Grantsdale晶片組下架回收事件,原擬六月出品的電腦工作站用新款Xeon晶片,目前僅有搭配晶片組Lindenhurst出貨,筆記型電腦晶片Alviso的上市時間由於設計問題被宣告延至明年。

**存貨創三年新高,消化到年底

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更糟的是,讓電腦系統業望穿秋水,期望帶動換機需求,時脈為4.0GHz的Pentium4(P4)微處理器,英特爾居然在7月29日宣佈推出時程由今年第四季緩至明年第一季,讓電腦系統業在今年的返校旺季確定「不旺」之後,現在已經得提早為年底旺季的實銷狀況捏把冷汗。
全球目前約有85%個人電腦採用英特爾處理器,這幾年來,儘管科技業景氣低迷,英特爾仍持續耗費巨資升級製程與開拓新產品,原以為不景氣時的投資,終於可以在這波景氣復甦中回收,豈料今年景氣走勢弔詭異常,系統業者笑稱,第一季的熱絡,讓業者以為5、6月將淡季不淡,「結果證實,果然還是很淡,」剛結束歐洲考察通路銷售實況的商務旅行,返國未久的國內筆記型大廠主管,對於歐洲通路塞貨嚴重的狀況,更是感到觸目驚心。
英特爾帳上的存貨狀況,也充分反應出此一窘境。英特爾第二季存貨水平,遠超乎華爾街想像,達到三年來最高,英特爾刻正嘗試壓低庫存,此一工作將持續到今年底。

**顧客不滿意, 所有的理由都不是理由

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英特爾在二月推出首款採行90奈米製程的桌上型電腦處理器晶片Prescott(3.6GHz的P4),不過Prescott存在異常高電耗情況,意在取代Prescott的Tejas也面臨相同問題,伺服器晶片Jayhawk的結構則與Tejas相似。另一方面,Grantsdale晶片組因漏電瑕疵而回收,導致英特爾第二季銷貨收入必須勾銷3800萬美元。
4.0GHz的P4延遲問世,對英特爾今年財報的衝擊有限,但肯定讓英特爾形象雪上加霜,外界不免擔心英特爾的執行力是否漸趨低落。國際數據資訊(IDC)的分析師凱伊(Roger Kay)指出,4.OGHz的P4之所以延緩出貨,可能由於每片晶圓僅有少數晶片能達到如此高的時脈,至少在生產初期是這個樣子,迫使英特爾必須延後最新版P4的上市時程,因為英特爾必須將4.OGHz的P4產能提升到一個月數十萬顆,好因應市場需求。
新產品接連出狀況,讓英特爾執行長貝瑞特極為憂心,英特爾執行長貝瑞特在7月下旬曾發出一封電子郵件給公司全體員工打氣,此舉實在不尋常,貝瑞特在信中指出,他在7月中旬一場與該公司高層的會議中毫不客氣地直接指明,英特爾毫無疑問必須提升績效。貝瑞特認為,新產品延後上市和製程議題是由於許多原因造成的,但只要顧客不滿意、英特爾不成功,那麼所有理由最終都不是理由。

**景氣摸不清,超微急追趕 

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英特爾狀況頻頻,苦了望穿秋水的系統業者,卻樂了強勁競爭對手超微。當貝瑞特氣急敗壞寄出電子郵件來發飆時,超微執行長魯茲(Hector Ruiz)卻很「湊巧」地,緊跟著發出一封溫馨的電子郵件來勉勵員工,盛讚他們最近以來的優異表現,並向員工強調,超微不再是科技的跟隨者,「命運掌握在我們自己手裡,」魯茲特別鼓勵員工,當下最重要的事,就是要展現出超微更勇於承擔,更值得信賴的訊息。
在英特爾陰影下,長期虧損連連的超微,最近扭轉局面,已連續三季獲利,且氣勢持續上揚。該公司在快閃記憶體的市占率持續擴大,首先推出類似x86架構的64位元微處理器,並且在五月開始以90奈米製程生產晶片,只比英特爾晚了一點點。
當科技業的成長力道大幅走緩,產業的競爭淘汰賽只會更加激烈。誠如市調公司Insight 64的分析師布魯克伍德(Nathan Brookwood)所言,「今年是英特爾的淒慘年」,英特爾必須趕緊重新振作,一雪前恥,否則在瞬息萬變的科技業中不斷出岔子,即使軍容強盛如英特爾,丟掉大片江山也並非不可能。

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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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