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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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