劍指台積電!英特爾斥資200億美元亞利桑那建兩廠,要搶晶圓代工大餅
劍指台積電!英特爾斥資200億美元亞利桑那建兩廠,要搶晶圓代工大餅

英特爾新任執行長帕特·基辛格(Pat Gelsinger)宣布英特爾「IDM2.0」策略,整合英特爾、代工廠、及英特爾代工服務的資源擴大產能,並重申自行製造多數英特爾晶片的計畫。英特爾將斥資200億美元在美國亞利桑那州的奧科蒂洛新建兩個晶片廠,未來也會持續在美國、歐洲和其他全球據點進行下一階段的產能擴充,在確保產能無虞之外也透過提升半導體產業的競爭力響應拜登的經濟復甦政策。

基辛格表示,由於目前全球晶片產能匱乏,使得行業過分專注於製造,導致競爭對手將晶片設計與晶片製造分離,但英特爾作為半導體產業的領導廠商,希望能透過新建工廠來擴大產線維持產能之外,將產能掌握在自家手中不受代工廠或供應鏈中斷影響,並將多餘產能對外提供給專注設計的晶片廠商,但英特爾也說會同時和代工廠合作來快速提升英特爾的晶片設計進程。英特爾代工服務將由英特爾現任資深副總裁蘭德爾·塔庫爾(Randhir Thakur)帶領。

此外,英特爾也表示將與IBM合作新的處理器設計並且提升封裝技術,強調代工產業至2025年擁有高達1,000億美元的市場價值,因此希望藉由擴大產能來拓展英特爾的代工能力,其中包括成立獨立部門生產專注於行動裝置的ARM架構處理器,並希望能為蘋果、AMD等專注晶片設計的公司進行代工。

從基辛格的簡報中可見英特爾的代工客戶可能還包括亞馬遜、Google、高通、微軟,其中英特爾長期合作夥伴微軟的執行長薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)更親自為基辛格站台,以行動展現對英特爾的支持。

由於拜登政府新政策積極支持美國晶片公司的發展,英特爾對此表示受惠提振晶片產業的行政命令及CHIPS法案提供的資金,將可協助美國晶片公司在全球市場中抗衡受政府大量補貼的外國晶片公司,在晶片設計及製造上獲得更大的競爭力。

拜登美國總統
美國總統拜登,積極支持國內晶片產業發展。
圖/ Shutterstock

綜合《數位時代》所獲得到的統計資料及英特爾官方所公布的資訊顯示,英特爾目前全球約有20座12吋晶圓廠(包括邏輯晶片與記憶體),地點落在以色列、墨西哥、美國亞利桑那州及俄勒岡州等地,至於位在大連的2座記憶體廠已於2020年12月26日出售予韓國海力士;此外,英特爾亦有在成都、馬來西亞及越南設有封測廠(Assembly and Test),產能的佈局考量到成本與地緣關係、佈局全球。

英特爾
圖/ 翻攝英特爾財報

目前英特爾的晶片製程多採用10奈米及14奈米,基辛格說將在今年第二季投入研發7奈米晶片(代號 ”Meteor Lake”)及其他先進製程的研發,但由於此前在先進製程相對落後,因此希望透過與台積電、三星、格羅方德(GlobalFoundries)等擁有先進製程的代工廠合作,讓英特爾趕上先進製程技術。

此外,英特爾還宣布將延續過去「英特爾開發者論壇(IDF,Intel Developer Forum)」的精神,在今年10月舉辦全新的產業大會「Intel On」。英特爾也同時公布全年營收預期,預計每股收益為4.55美元,營收為720億美元。

資料來源:英特爾CNBC

關鍵字: #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
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

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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