「別玩數字遊戲」!英特爾打臉晶圓代工廠的製程秘密,堅守摩爾定律、要靠效能決勝負
「別玩數字遊戲」!英特爾打臉晶圓代工廠的製程秘密,堅守摩爾定律、要靠效能決勝負

晶圓代工龍頭台積電宣布自家5奈米已於今年第二季量產,而三星也喊出今年底要量產5奈米製程,同時3奈米也要轉換成GAA(閘極環繞)的架構,在這條突破摩爾定律的路上,兩家半導體業者也還不停地端出8奈米、6奈米、4奈米等各種製程。

提出摩爾定律的老大哥英特爾自然也將這些消息看在眼裡,新竹辦公室總經理謝承儒就表示,英特爾才是以摩爾定律限制持續發展先進製程的半導體企業,而這些「花俏」的數字在他看來,「都只是一種商業行為的考量」。

編按:
摩爾定律 ( Moore's Law )是由英特爾(Intel)創辦人之一戈登‧摩爾(Gordon Moore)所提出。其內容為:積體電路上可容納的電晶體數目,每隔24個月便會增加一倍;經常被提及的「18個月」則出自於英特爾的大衛·豪斯,他預測每18個月,晶片效能便會提高一倍。

跟著摩爾定律走,英特爾:「別再玩數字遊戲」

根據摩爾定律的規則,半導體要在18-24個月內,讓電晶體的集成數量能夠成長1倍才算數。而過去《數位時代》也曾專訪過工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅,他指出過去製程的命名都是依據閘極的長度而定,但自從過了10奈米後,由於面積逐漸縮小、要在新的節點達到比前一代1倍的成長難度提升不少,因此各家業者在命名上就比較不再遵守過去的方式,比較像是透過一種「先喊先贏」的感覺,當然最終還是必須回歸到電晶體密度、晶片的效能來檢視。

英特爾新竹辦公室總經理謝承儒
謝承儒表示將不同廠商的不同製程技術,單純用簡化後的數字做競爭,並不適當。
圖/ 英特爾提供

昨(15)日舉行的「英特爾架構日」中,謝承儒讓數字來說話。跟自家前一代14奈米的電晶體密度44.67百萬顆相比,10奈米的電晶體密度有2.26倍的提升、達到100.78百萬顆;而以台積電的7奈米為例,較前一代10奈米電晶體密度有1.6倍的提升,約來到91.2百萬顆,這麼一來,應該很容易理解為什麼外界總用「英特爾的10奈米等同於台積電的7奈米」來比較。

此外,謝承儒也分享了用在最新發表的CPU「Tiger lake」的10奈米SuperFin製程,透過增加FinFET(鰭式電晶體)中的「鰭」來強化該製程的效能表現,因此比起10奈米,有20%的效能提升,不過因為在架構中多了「鰭」的設計,因此面積有些微的增加,但英特爾解釋,如何抉擇取決於客戶對於產品的需求,究竟是「面積」抑或是「效能」,例如行動裝置可能就會更在意晶片的面積。

intel 10奈米 SuperFin製程
intel 10奈米 SuperFin製程
圖/ 螢幕截圖

不只靠製程,晶片的表現也要打「團體戰」

謝承儒也進一步表示,不同晶圓代工廠的不同製程已無法單純用簡化的數字比較,除了是因為業界沒有一個共同的命名標準外,將不同製造商的製程技術單純簡化成數字上的競爭並不恰當。同時他也認為,「外界太著聚焦在單一項目的比較了」。

在英特爾的眼中,一個能被用來運作的晶片包括了科技六大創新支柱:製程與封裝、XPU架構、記憶體、互聯架構、安全性以及軟體。謝承儒表示,外界太過於專注在製程的數字卻忽略了其他的影響力,例如擁有好的架構設計對晶片在終端裝置的效能表現上肯定有幫助,絕非製程這個環節可以「獨撐大樑」;又或是當一個晶片裡面所需要的技術由外面代工廠製作,英特爾的角色就是用良好的封裝技術,讓這些不同的晶片可以更順暢的溝通、達到良好的效能表現。

外包不是技術差!做最有效的決策才是英特爾考量

外界也相當好奇今年7月執行長史旺(Bob Swan)的一席「外包說」(Out Sourcing),謝承儒解釋,站在英特爾的角度,未來考量將會是更全面性的,別人若擁有比英特爾更好的技術,也會思考是否委由他人去製造,這部分不單只是成本的考量、也可能包括產品上市(Time to Market)的速度。

英特爾台灣分公司發言人鄭智成以獨立GPU為例,當場上所有獨立GPU都是由晶圓代工廠製作的時候,沒有理由英特爾要捲起袖子自己來,可能他們的技術上沒有晶圓代工廠成熟、也可能因為產能要留給更重要的產品,所以選擇外包就是個能讓產品加快上市時程的考量。

英特爾台灣分公司發言人鄭智成
鄭智成說,外包的行為對英特爾來說,是個包括成本、產品上市時間等全盤的考量。
圖/ 英特爾提供

另外,未來外包產品將採用先進製程或成熟製程,英特爾都不會設限,只要能協助產品效能和表現達到最佳化,都會考慮。對於是否會由外面代工廠封裝完畢再送回英特爾,鄭智成表示,這部分也都沒有絕對,可能是由外部廠商完成後交回英特爾、又或是將半成品送回英特爾再封裝。

可預見的是,未來英特爾將持續往封裝技術上鑽研,假設當所有人都獲得了相同的素材,那麼廚師炒菜的功力就成了如何端出一盤美味佳餚的關鍵,半導體的封裝技術正是這個概念,「這部分英特爾也已經在做了」,鄭智成說。

不過眼下比較現實的問題,還是英特爾製程的良率跟產能是否可以跟得上市場的需求腳步,尤其仍守著50多年前提出、可能面臨到瓶頸的摩爾定律,英特爾該如何面對兇猛的競爭對手們?對於這一點,謝承儒很有自信地表示,英特爾依舊是以摩爾定律為策略核心,而且端出來的產品表現夠好,市場肯定會接受,「你也看到了10奈米SuperFin的數字了不是嗎?」

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #台積電 #英特爾
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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
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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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