史上頭遭!看蘇姿丰的原子習慣如何領AMD股價衝破英特爾藍色長城
史上頭遭!看蘇姿丰的原子習慣如何領AMD股價衝破英特爾藍色長城

英特爾(Intel)處理器因發現關鍵瑕疵,7奈米製程處理器必須延後半年推出,24日美股收盤時,英特爾股價暴跌16.24%,以50.59美元作收,而超微(AMD)卻大漲16.5%,收在69.4美元,市值812.81億美元,AMD雖在產業競爭上始終落後英特爾一截,但股價卻先首度超越英特爾。

股價一向是先行指標,反應了市場對公司的未來看法,大部分時刻,也預告了未來的競爭強弱。事實上,AMD股價已經創下執行長蘇姿丰上任以來新高,為科技商戰史中「小蝦米對抗大鯨魚」的故事寫下一筆,也成為半導體史上可供研究的企管新案例。

AMD五年走勢
蘇姿丰掌兵符5年,推升AMD股價大漲11倍。
圖/ 數位時代製作

帶領AMD逆轉勝的核心人物執行長蘇姿丰曾接受《數位時代》團隊專訪,只談策略,不給空泛的樂觀展望,更避談個人隱私,成為她最鮮明的人格特質,而AMD股價的超越英特爾,正好回應了她2017年曾透露的目標:我相信我們正帶領AMD成為科技界一流的成長型企業之一。

改變玩家印象中的AMD,蘇姿丰的原子習慣力量

事實上,AMD的營運並非從她2014年接掌大旗後,就一路順風順水,她上任的第一年內,AMD股價一路跳水創史上新低,只剩下1.61美元,投資人不認識她,加上AMD大船難以即刻轉向,市場投給她了疑問的一票,然而肩上重擔沒有拖住她,上任後,她不猶豫的持續推動Zen新架構核心開發。

2017年以Zen架構開發的處理器Ryzen問世,隨後又推出強化版,當時AMD的重要夥伴是格羅方德,但隨Zen 2轉進7奈米,格羅方德無力投入開發,甚至2018年下旬宣佈退出,AMD開始倚靠殷實的晶圓代工夥伴台積電優異製造實力,心無旁騖專注於先進技術的研發,改善AMD處理器被詬病的成本及效能問題,過去那個低價只賣「性價比」市場的AMD已經消失,取而代之是玩家眼中超划算的高效精品形象。

光是改變玩家心中那個廉價的AMD形象,蘇姿丰花了5年時間。「我愛晶片!我們採取大膽、承擔必要的風險並積極追求改變世界的尖端技術,AMD正是處於最佳狀態。」蘇姿丰不斷倡議上述觀點。

同時AMD發表推出高效能的新處理器,用評分印證效能,穩定供貨,到2020年,各電競品牌終於可看見AMD處理器身影,比方華碩玩家共和國ROG、微星MSI、宏碁的Predator。相對過去,業者只願意用「類電競機種」裝AMD試水溫,如今肯真正大舉推出頂級機款採用AMD核心處理器,這個轉變比讓火車轉向還不容易。

ROG zephyrus G14.jpg
華碩今年的ROG頂級電競筆電Zephyrus G14首度用AMD Ryzen 4000H系列處理器。
圖/ 華碩官網

從跟台積電結盟開始,AMD彷彿加入推速引擎。Zen 2推出時,採用的是台積電7奈米製程,而英特爾才剛轉入10奈米,AMD領先了一個半導體世代,而後英特爾7奈米製程推進持續不順,執行長史旺甚至宣佈,由於良率改善推遲延宕半年,比內部預期甚至超過一年,不排除未來委託第三方代工的可能性。

英特爾晶圓廠犯錯,7奈米不斷延宕最終將外包

英特爾可能選擇的合作夥伴仍不少,但格羅方德已經放棄7奈米開發,台積電7奈米良率競爭力最優,似乎是英特爾最佳選擇,但這也是AMD的夥伴,台積電是否為英特爾闢產能?英特爾是否願與對手同下台積電,值得關注。

英特爾是少數專注自行掌握晶圓代工廠與晶片研發的半導體巨頭,好處是新品開發資訊隱密,且生產可以依英特爾成本最優化方式去做,但一旦工廠端良率不佳,拖累前端業務交貨,就勢必使競爭力受挫。

換個角度說,英特爾從2017年起新品上市延宕已經不是新聞,當對手不斷犯錯,造就AMD機會,這個狀況持續三年未解除,也讓英特爾執行長史旺鬆口不排除委外,而對比先前蘋果宣佈自行開發個人電腦處理器,解除委託英特爾開發的封印,市場也對蘋果的「先見之名」給予正面肯定。

Intel Bob Swan
英特爾執行長史旺丟出震撼消息,表示不滿意7奈米良率,將考慮暫時外包,導致上週五股價重挫。

英特爾增加第三方代工夥伴,目的是為求穩定供貨客戶,優先於製程障礙排除,但若7奈米持續大比例委外,勢必將讓外界對英特爾「生產成本競爭力」有疑慮。

AMD即將開發5奈米Zen4,台積電是重要夥伴

今年底前,AMD最新採用7奈米強效版(N7+)的Zen3核心架構將問世,Zen 4已經在開發中,採用台積電5奈米製程,預計2022年量產。AMD下週的財報法說會,勢必將釋出更多訊息,如今英特爾市值仍是超微的近三倍,但AMD股價卻已經突破英特爾的藍色長城,蘇姿丰領軍的超微下半場,是否會持續領先?

圖二_AMD總裁暨執行長蘇姿丰博士首度展示全球首款7奈米製程Radeon Vega GPU.jpg
AMD總裁暨執行長蘇姿丰博士首度展示全球首款7奈米製程Radeon Vega GPU
圖/ AMD

關注AMD史上的一刻,歡迎參考《數位時代》過去持續追蹤報導:
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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