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

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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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