首任技術長回鍋領軍!預告將超越蘋果、推更具吸引力新品,英特爾有哪些策略轉向?
首任技術長回鍋領軍!預告將超越蘋果、推更具吸引力新品,英特爾有哪些策略轉向?

英特爾(Intel)日前宣布第一任技術長,即現任VMware執行長帕特·基爾辛格(Pat Gelsinger)將在二月中返回Intel擔任執行長一職後,引起市場不小討論。

市場好奇基爾辛格雖然過去曾在Intel任職達30年,並以第一任技術長身分帶動催生80486處理器設計,而讓Intel從此奠定PC處理器霸主地位,甚至也在後續的伺服器應用市場取得偌大競爭優勢。然而,在回歸Intel後是否能再次帶領Intel站上領先地位,帶領藍色巨人面對目前製程技術落後的質疑與挑戰,是市場議論的重點。

AMD CES 2021
AMD執行長蘇姿丰在CES 2021發表新品。
圖/ 螢幕截圖

在面臨AMD處理器效能壓境,同時加上蘋果揚言在未來兩年內全面推行以Arm架構處理器設計的Mac機種,而市場也有越來越多處理器開始進入7nm、5nm等更小製程技術發展,使得目前終於讓旗下主流處理器產品踏入10nm製程量產階段的Intel倍感壓力。

基爾辛格歷任EMC資訊架構產品部門營運長、VMware執行長,同時對於Intel的過去瞭若指掌,未來將如何帶領Intel走向改革,是否採取大刀闊斧作法扭轉Intel過往發展作風,均吸引不少市場觀察者、分析師注意力。

日前市場傳出基爾辛格在Intel內部會議進行信心喊話,透露未來準備推出新品,將比位在庫比蒂諾的公司(即暗指蘋果)打造產品更具吸引力,意味Intel接下來預計推出新款處理器產品將更符合市場預期,同時也代表Intel將開始吹響反擊號角。

從過往在處理器效能表現始終被Intel壓著打,甚至也只能填補Intel處理器銷售市場空缺的AMD開始重返榮耀,憑藉全新處理器架構、台積電先進製程助力,開始在處理器市場對Intel產生實質威脅,甚至也讓Intel在近年對外溝通產品特色時,不再只是強調數據比較中的強項表現, 更著重溝通處理器在真實使用情境裡的優勢所在 ,例如強調筆電在不插電情況下,仍有效能較高的贏面。

但這些都是過往Intel不會刻意拿來比較的數據,目前卻會特別尋找對自身處理器產品有利數據作比對,顯然Intel在近年的處理器市場競爭表現緊張。雖然目前Intel處理器在市場應用比重依然佔多數,但從今年CES 2021有諸多遊戲筆電產品開始主打「AMD處理器+NVIDIA顯示卡」的組合,幾乎打破過往常見「Intel處理器+NVIDIA顯示卡」的慣例,加上蘋果揚言在未來兩年後不再於Mac機種採用Intel處理器,對於Intel而言,都會是危險的警訊。

不過,相較市場多數處理器廠商紛紛躋身更先進製程技術發展,例如三星、Qualcomm、聯發科、海思半導體等Arm架構處理器陣容,目前幾乎都已經進入5nm、7nm製程應用發展,而Intel則在有段很長時間卡在14nm製程,即便目前終於讓旗下高階處理器能以10nm製程量產,相較其他處理器業者也已經落後許多。

正因市場分析看法建議Intel捨棄過往設計、生產統包作法,跟進其他處理器業者以自行設計、轉由台積電代工生產模式,使其處理器產品技術能追趕上市場需求,近期也傳出Intel將會在近期財報會議上宣布委任台積電協助代工處理器產品事宜。

就近期傳聞指出,Intel將先以Core i3等級處理器進行測試,未來才會進一步將Core i5、Core i7等級處理器也轉由台積電代工,而借助台積電代工資源,讓處理器產品製程技術能趕上市場需求時,預期也能讓Intel能有充於資源投入自有製程技術研發。目前Intel將在1月21日公布2020財年第四季財報結果,屆時預期將公布與台積電合作細節。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:The VergeOregonlive

關鍵字: #英特爾 #AMD
往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓