英特爾放「猛虎」Tiger Lake進攻筆電後,下一步要搶吃2兆商機的邊緣運算市場
英特爾放「猛虎」Tiger Lake進攻筆電後,下一步要搶吃2兆商機的邊緣運算市場

「到了2023年,將會有高達七成的企業在邊緣(edge)處理資料,」英特爾業務行銷暨公關事業群副總裁汪佳慧表示。從另一個角度來看、意即到了2023年,將會有高達7成的資料不在資料中心裡進行運算,而是直接在最接近使用場景的邊緣處理,加速應用場景所需要的即時反應。

佈局邊緣運算,英特爾看好近2兆新台幣商機

這次英特爾針對邊緣運算的應用推出了第11代Intel core處理器Tiger Lake、Intel Atom x6000E系列以及Intel Pentium和Celeron N與J系列等產品,整合硬體跟軟體提供給客戶更完整的解決方案,「為了2024年邊緣運算市場上看650億美元(約台幣1.95兆元),我們必須做好準備,」汪佳慧說。

英特爾業務行銷暨公關事業群副總裁 汪佳慧
汪佳慧表示,為了2024年邊緣運算市場將上看650億美元(約合1.95兆新台幣),英特爾必須做好準備。
圖/ 英特爾提供

邊緣運算之所以重要,主要是因為未來終端應用場景將會面臨到大量數據的狀況,若要將資料傳回雲端分析完畢後再回傳至裝置,會相當費時,對於未來物聯網的使用場景而言也無法即時完成。

《數位時代》曾經採訪過資策會資深產業分析師施柏榮,他表示,過往資料都是在終端裝置與雲端運算間傳輸,距離不僅遙遠,當面臨到資料量更龐大的時候,也會延長傳輸時間,因此邊緣運算概念的誕生,就是為了要滿足運算、分析、低延遲等各種功能的需求。

第11代處理器,內建GPU搶攻AI應用領域

就這次英特爾針對邊緣運算端出的產品中以Tiger Lake為例,採用除了是10奈米SuperFin製程,更重要的是這顆處理器內建Iris Xe繪圖核心,鎖定的正是需要高速處理、電腦視覺以及低延遲確定性運算的基本物聯網應用進行強化,對於目前邊緣運算多以「圖像」為主的需求而言,有相當大的助益,目前也有多達90多個合作夥伴採用Tiger Lake進行邊緣運算的解決方案。

資深副總裁兼客戶運算事業群(CCG)總經理Gregory Bryant
Tiger Lake從本月初登場後,就以數字證明比競爭對手AMD效能表現更佳,現在也要靠這顆有內建Iris Xe繪圖核心的處理器,搶攻邊緣運算市場。
圖/ Intel提供

延伸閱讀:英特爾Tiger Lake處理器亮相!「猛虎」一出閘就表演輾壓AMD產品

英特爾內部的數據顯示,跟過去採用第8代Core i5-8500處理器相比,採用第11代Core i5每秒推理速度提高2倍,能有更好的AI(人工智慧)表現。「包括工業部門、零售、醫療保健跟智慧城市都是Tiger Lake合適的應用場境,」英特爾物聯網平台行銷經理亞太物聯網事業部張沛哲說。

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

至於Intel Atom x6000E系列的產品,雖然沒有內建GPU,不過對於AI圖像的運算表現上的表現也不差。張沛哲表示,工業控制如滿足工業機器人、化學和能源網格控制的及時控制系統和裝置,是他比較擅長表現的應用領域。

除了硬體,也提供平台讓客戶更容易掌握產品表現

不單只有硬體的部分,英特爾也透過軟體服務如Edge Software Hub,讓客戶能確保產品能在邊雲情境的表現下達到最佳的效能。

張沛哲解釋到,當客戶選擇英特爾的硬體產品作為邊緣運算的解決方案時,若是有效能表現上的疑問,都能透過Edge Software Hub平台上的軟體工具進行偵測,例如能協助檢測客戶的程式設計上是否哪裡有需要改進的地方,才能讓英特爾的硬體有更佳的表現與效能。

張沛哲近一步透露,有鑒於物聯網的應用領域廣泛、破碎,Edge Software Hub未來會是希望能建構成一個更完整的一站式服務,提供的不僅是相關的軟體工具需求,也能透過英特爾的認證,把客戶開發的軟體、硬體產品都上架到這個平台上,與客戶建立一個更強大的生態系。

這顆Tiger Lake「猛虎」一登場就要左攻筆電、右打邊緣運算,但會不會遇到供貨短缺的問題?張沛哲表示,縱使筆電的市場相較於邊緣運算的應用來說要大得多,但是產能上依舊會做適當分配,來滿足客戶的需求,且目前不同產品都採用10奈米製程,製程良率相當樂觀。

責任編輯:錢玉紘

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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
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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。

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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

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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

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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。

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產業場景 議程規劃與關鍵課題
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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。

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10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

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