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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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