筆電市場第三波革命來了,英特爾Athena雅典娜計畫大揭密
筆電市場第三波革命來了,英特爾Athena雅典娜計畫大揭密

聽過Centrino(迅馳)嗎?或者是Ultrabook(超輕薄筆電)?這兩個計畫堪稱是筆電史上最大規模革命,徹底顛覆了消費者使用體驗,今年,英特爾計劃再來第三次。

據外媒揭露,英特爾正跟樂金顯示器(LG Display)、京東方(BOE)、夏普(Sharp)和三星顯示器研究折疊筆電可能性,這包括第二螢幕及折疊螢幕使用體驗與機構整合,但這至少要兩年時間。

英特爾在1月國際消費電子展(CES)發布「Project Athena」雅典娜創新計畫,目標再推出最新的高階筆電,打造生態系,經過半年醞釀,英特爾計劃於Computex開幕演說中,針對雅典娜計畫細節對外一次揭露,而搭載的處理器據指出,將是英特爾最新以10奈米製程量產代號ICE LAKE的筆電處理器。

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英特爾客戶運算事業群副總裁暨行動創新總經理Josh Newman表示會研究消費者使用情境,提供好的筆電設計。
圖/ intel

10餘台雅典娜筆電問世,訴求高規體驗

「2019年將有超過10款雅典娜機在年底前推出,」英特爾客戶運算事業群副總裁暨行動創新總經理Josh Newman說,他同時宣佈,為了協助合作伙伴設計開發,將在台北、上海和美國加州Folsom三處設立Project Athena開放實驗室(Open Labs),為Project Athena設計所需的元件提供設計支援及測試,新實驗室6月開幕。

這對供應鏈無異是一項好消息,至目前為止,雅典娜筆電及元件都仍須送到美國實驗室測試,台灣實驗室座落於南港總部,未來送測可望更便利。

雅典娜計畫究竟是什麼?據了解,英特爾1.0的計畫是讓筆電同時達成「高效能」與「低功耗」的最佳化性能。 過去,筆電輕薄,效能就不佳,高效能,則電池續航力就短,如今英特爾期望邀集PC供應鏈所有成員,打造同時享有快速反應力、隨開即用及超長電池特色的產品。

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英特爾位於台北、上海和美國加州Folsom的Project Athena開放實驗室(Open Labs)計劃,針對支援Project Athena的筆記型電腦供應商元件進行效能與低功耗最佳化,以及2020年的目標使用經驗。
圖/ intel

16小時電力要求,電池供應鏈商機增

在英特爾目前規劃中,雅典娜筆電必須能有16小時以上電池續航力,處理器效能有一定以上跑分,螢幕屏占比超過89%,同時使用SSD固態硬碟及WiFi 6最新無線技術,使用1W超低耗電液晶面板,筆電的厚度跟重量自然也有一定要求。

英特爾終極的雅典娜筆電想像,是鎖定2020年及更未來的消費者使用筆電場景,進而開發適合的「未來筆電」,包括雙螢幕、AI功能、2in1、5G,甚至柔性螢幕都不排除納入設計範疇,「英特爾想找到手機做不到的筆電價值,」供應鏈重要人士觀察,期望藉由第三波革命運動,重新定義筆電存在意義。

「我們關注的是使用者體驗,而不只是硬體規格,我們將先定義人在使用電腦時都做些什麼,背景用哪些應用程式,需要怎樣的反應速度,及使用場景,」Josh Newman說,英特爾補充,未來筆電AI會熟悉消費者使用習慣,當轉身離開螢幕前,AI可以幫忙關閉螢幕節電,甚至知道正在追劇,把螢幕背景其餘不相干程式關閉。

戴爾消費性個人及企業產品事業群總經理華運日則表示,2015年戴爾率先與Sharp合作推出窄邊框筆電,創業界之先,對於提升筆電使用經驗,戴爾也不斷努力,所以樂見其成,戴爾的雅典娜筆電將會配合英特爾發表時間對外宣布。

「我們每個人都在當今和未來高階筆記型電腦的產業中扮演著重要角色,」Josh Newman說。供應鏈認為,在英特爾重新定義1000美元以上高階筆電性能規格下,受惠最大的可望是電池供應鏈及電源管理IC等業者,因為現在高階筆電電池續航力也未必16小時。

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英特爾客戶運算事業群副總裁暨行動創新總經理Josh Newman(中)、戴爾資深副總裁暨消費性個人與小企業產品事業群總經理 華運日(右)和HP Josephine 陳巧鳳(左)。
圖/ intel

筆電經過兩波革命,無線跟輕薄打下江山

英特爾成功在2003年推出Centrino平台,讓本來必須撥接上網的筆電,真正擺脫有線網路,成為可移動的電腦,此舉也讓市場筆電銷售量滾動數倍大;第二波在2012年,英特爾推出Ultrabook超輕薄筆電,推動筆電厚度打破2公分界線,朝輕薄方向發展,如今的雅典娜計畫,業界紛紛問:這會是新一波Centrino運動嗎?

供應鏈認為,Centrino跟Ultrabook運動成功關鍵,都在於最終鎖定最主流的使用市場,也因此,英特爾能否不僅在頂級高階市場推雅典娜,進一步在第二或第三波推動主流筆電(699~799美元)市場導入雅典娜設計,才會是第三波革命成功關鍵。

過去筆電業者,為減少元件的相容性問題,以及考慮小供應商技術支援不足,多半只願意用關鍵元件前兩大供應商。未來在英特爾開放實驗室建立標準並先做過測試下,元件業者事前做好調校,不僅筆電開發商Debug的時間縮短,願意採用新元件供應商的意願增加,也讓元件價格可望更有空間。

目前雅典娜計畫特別會邀請的元件供應商類別包括:音頻、顯示器、嵌入式控制器、觸覺元件、SSD和無線技術。

8日,英特爾邀請台灣超過600多名供應鏈成員聚集在台北參加Project Athena生態體系研討會,為推出第一波Project Athena設計做準備,總計超過180家業者與會,參加品牌包括戴爾、惠普、聯想、宏碁、華碩、小米和華為都已允諾加入計畫,然而供應鏈更關心的,仍是:雅典娜計畫能再為筆電市場掀起第三次強需求大浪嗎?

關鍵字: #Dell #英特爾
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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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