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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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