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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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