Intel放棄5G手機晶片市場,並不代表退出5G戰局
Intel放棄5G手機晶片市場,並不代表退出5G戰局
2019.04.26 | 蘋果

上週蘋果與高通訴訟案大和解,蘋果將採用高通數據機晶片後,英特爾(Intel)同時也宣布退出5G數據機晶片市場,讓外界好奇,英特爾是因為蘋果才退出市場的嗎?

的確,蘋果重回高通懷抱,讓英特爾,失去了一個以2億顆晶片為單位的大客戶,看似很重的打擊。但實質上,失去蘋果5G訂單只是壓垮駱駝的最後一支稻草,英特爾對於5G數據機晶片市場早萌生退意。怎麼說?

Intel對於5G數據機晶片市場早萌生退意

從根本面來看,智慧型手機高成長時代已過,市場飽和、手機價格越來越貴,換機周期延長等因素讓智慧型手機出貨量2018年開始衰退,年成長率為-4.1%,這個衰退的幅度遠超過手機產業鏈預期。從各大市調公司數字來看,今年可能也是衰退局面。

Intel Bob Swan
英特爾執行長Bob Swan曾說,智慧型手機數據機業務看不到獲利與投資回報的清楚路徑。

同時5G手機滲透率也進展緩慢,IDC預估2019年5G手機銷量僅為670萬支,必須到2023年數量才會成長到全球 26% 的市占率,因此有很長一段時間將是4G與5G共存。

種種因素來看,就算5G時代,手機整體出貨還能正成長,成長幅度也大不如4G時代動輒20%以上的亮麗數字。對Intel來說,5G數據機晶片不是值得投資的未來。

也因此英特爾執行長Bob Swan當時才會強調,「智慧型手機數據機業務看不到獲利與投資回報的清楚路徑。」

加上,英特爾雖然提供4G數據機晶片給蘋果,但在手機領域實力一直落後於高通。英特爾是PC時代霸主,Intel 2007年起錯失iPhone與Android帶動的手機風潮,同時在4G時代,英特爾力推WiMax技術,想與高通推行的LTE爭奪技術標準,但不幸成為高通手下敗將,英特爾在5G數據機晶片戰場,專利、技術、人才與生態系等布局很難超越高通。

5G數據機晶片除了高通還有聯發科、三星、華為四家業者,競爭異常激烈。英特爾在業界也難排上前兩名。高通將在2020年推出SoC整合單晶片,把數據機晶片直接整合在一起,也讓英特爾挑戰加劇。

另外業內人士也指出,「英特爾原本寄望與中國展銳合作,希望能在中國市場有一番成果,成為反敗為勝的關鍵。2014年英特爾積極和展銳合作,但在今年的MWC上,英特爾證實合作破局,這件事也重挫數據機晶片業務部門。」

「高通5G數據晶片大受手機品牌商歡迎,當英特爾不再有蘋果訂單保障後,大客戶難尋,未來增添不少不確定性與風險,」該人士強調。

因此失去蘋果5G訂單只是壓垮駱駝的最後一支稻草而已,並非主因。

丟掉5G數據機晶片,仍留著基地台等基礎設備?

不過,英特爾全面退出5G數據機晶片,不代表退出5G戰局,英特爾著眼於較有競爭優勢的天線等5G基地台基礎設施晶片。

「5G不僅用在手機通訊而已,產業界更期待的是5G能帶來萬物互連與智慧城市等物聯網的新生活應用,」業內人士強調。

因此英特爾著眼的是各類物聯網裝置啟動的「邊緣運算」與資料中心等「雲端運算」帶來的大成長,而非智慧型手機。況且行動時代的裝置數量以10億為單位,但物聯網可能暴增至以500億為單位,這塊餅非常大,而且一切都還剛開始,機會無窮,相較智慧型手機已經看到了「天花板」,充滿機會。

著眼500億為單位的物聯網

邁入物聯網世代,摩爾定律的未來又遭受挑戰,Intel、 NVIDIA與Xilinx與Intel等全球前十大晶片設計廠商莫不具焦三大領域,1.運算力(Compute)2.網通(Networking) 3.儲存(Storage)。

NVIDIA 創辦人兼 CEO 黃仁勳於 GTC 2018
NVIDIA近期收購伺服器互聯技術商Mellanox。
圖/ James Huang 攝影

如NVIDIA就砸下67億美元,從Intel與Xilinx手中搶下乙太網路交換機、伺服器晶片網通大廠Mellanox,就是看到5G時代,資料中心中運算力(Compute)、 網通(Networking)與儲存(Storage)三者整合(Integration)的重要性。

而Intel布局已深,已推出多種產品。5G基礎設備關聯到邊緣運算與雲端運算等網通技術傳遞,在網通領域,FPGA保有相當多的優勢。

多元硬體加速晶片種類中,FPGA與ASIC常拿來做比較。若單純以效能來看,ASIC是一種為了某種需求訂製的專用晶片,在量產後成本與延遲與功耗等表現都優於FPGA。但ASIC晶片的演算法是固定的(ASIC設計製造後電路就固定無法改變),也就是說,若使用了ASIC加速某種類神經網絡演算法,後來別種演算法更優異,也無法變更,這些投資就浪費掉。

FPGA的優點就是可以重新編碼,可以配合不同的演算法做不同的設計,不需更改硬體設計,直接透過升級軟體改變晶片硬體功能,因此具有高度的彈性。

現在5G應用一切尚未成熟,演算法更新速度也快,因此具有高度彈性的FPGA,很適合用在5G基地台天線RRU(遠端射頻單元,Remote Radio Unit)中。

FPGA產品線布局迅速,連ASIC趨勢都準備好

為了FPGA市場,Intel採用收購策略。2015年,Intel以167億美元的價格,收購全球第二大FPGA商Altera,隨即成立現在的可編碼部門(PSG),專攻FPGA晶片。2018年Intel收購矽谷晶片公司eASIC,提供一種介於FPGA與ASIC中間的技術。(延伸閱讀:Intel低調收購的晶片商eASIC,背後帶來的價值是什麼?)

市場競爭來看,這個領域GPU大廠NVIDIA的手也很難伸進來,FPGA領域就屬第一大廠Xillinx與英特爾兩家獨強。相比5G數據機晶片的研發延宕,FPGA產品線布局迅速,已經推出MAX、Cyclone系、Arria與Stratix等系列。

針對5G基礎設施部署。lntel看準需求推出FPGA 加速卡 N3000 產品。已經獲得日本樂天(Rakuten)與美國Affirmed Networks採用。

不僅於此,Intel看得非常遠,未來5G電信商若將從FPGA轉換為ASIC,Intel也都準備好了。Intel在2018年併購的團隊eASIC,就可以提供電信客戶從FPGA轉ASIC晶片的客製化服務。

「eASIC產品已經好了,就等待電信客戶有需求上門,」英特爾可程式化解決方案事業群業務經理林士元指出。

「由於ASIC晶片成本下降,效能提高、功耗也較低,因此預期客戶轉換意願加,」林士元強調。根據過去4G的發展,電信客戶紛從FPGA轉為ASIC晶片也花了約2年到3年的時間,因此,英特爾已經提前布局。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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