英特爾的IDM 2.0能否開闢出另一藍天
英特爾的IDM 2.0能否開闢出另一藍天

3月23日,英特爾公司在Engineering the Future線上發布會上,宣示雄心勃勃的「IDM 2.0」,重申英特爾會將最重要的產品,留在自家晶圓廠生產。不過也會將部分產品,委託台積電先進製程代工。CPU以外的產品會交給台積電、聯電、三星電子、格芯等,晶圓代工廠生產。

英特爾的「IDM 2.0」主要有三大重點

首先,英特爾會維持全球自家工廠大規模生產的營運模式,英特爾會在自家工廠生產多數的產品。目前英特爾7奈米(相當於台積電的5奈米)製程開發進展順利,並且積極使用EUV技術。封裝技術方面,英特爾可使用多個IP或「晶片塊」(Tile)。這顯示英特爾在半導體先進製程及封裝方面,仍持續前進,足堪支援在自家工廠生產多數產品。

其次,英特爾將擴大使用第三方晶圓代工產能。英特爾下一代Meteor Lake 7奈米CPU的部分晶片塊,將在2023年委託台積電代工。CPU以外的產品線,擴大委託台積電、聯電、三星電子、格芯代工生產。

第三點為英特爾將再次跨入晶圓代工服務。英特爾宣布將成為美、歐主要晶圓代工產能供應商。英特爾將成立「英特爾晶圓代工服務」(IFS)部門,為美、歐客戶提供晶圓代工服務。英特爾晶圓代工計畫獲得微軟、高通、IBM、Google、思科、亞馬遜、愛立信以及比利時微電子研究中心(IMEC),8大公司、組織的支持。

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圖/ Intel

最令人矚目的是,英特爾宣布將投資200億美元,在美國亞利桑那州設立兩座先進晶圓廠。這兩座新晶圓廠除了生產自家產品外,將提供在英特爾IFS下單客戶生產所需的產能。目前英特爾在亞利桑那州共有4座晶圓廠,加上將設立的兩座新晶圓廠,則總共6座晶圓廠,亞利桑那州成為英特爾在美國的生產重鎮。

2015年英特爾宣布以167億美元購併FPGA大廠Altera,這是英特爾進入晶圓代工事業的「引子」。2016年8月英特爾在IDF宣布開放晶圓代工服務,紫光展訊使用英特爾14奈米製程開發生產智慧型手機應用處理器,LG使用英特爾10奈米製程開發生產智慧型手機應用處理器。由於英特爾製程延宕,10奈米製程「千呼萬喚」在2018年5月方問世,自家產品都無法順利上線,遑論「社外」的晶圓代工客戶。英特爾當年的代工事業大計,落到「悄悄落幕」的下場。

英特爾14奈米製程於2014年9月量產,領先群倫。台積電的16奈米製程於2015年第三季進入量產,10奈米製程(與英特爾14奈米製程性能相當)在2017年6月量產。英特爾此時製程技術領先台積電約2年。

依照英特爾原本規劃的時程,10奈米製程應在2016年下半年量產,無奈一再拖延,直到2018年5月方量產。可惜的是量產不順,真正大量生產被推遲到2019年第二季底。

台積電於2018年4月量產7奈米製程,2020年4月量產5奈米製程,2022年下半年量產3奈米製程。而英特爾的7奈米製程則延宕到2023年方可量產。因此目前台積電在製程技術方面領先英特爾約2年。

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圖/ 台積電

延伸閱讀:英特爾與台積電相爭,是成功的一步棋、還是自不量力?分析師這樣看

面子問題與供需失調,英特爾怎麼選?

由於英特爾在製程發展不順利,目前主流產品仍由14奈米以及10奈米擔綱。主要競爭對手超微,使用台積電7奈米製程,性能卓越,因此在市場搶了不少英特爾的市占率。

英特爾由於製程發展不順暢,導致設計部門無法全力發揮,因此內部遂有積極委託台積電以最先進的製程代工生產CPU的聲音。產業界的消息指出,英特爾已與台積電簽約,將委託台積電以6奈米製程生產獨立繪圖晶片,以5奈米、3奈米生產部分CPU產品。

英特爾是全球第一大半導體公司,是美國的驕傲,委託台灣台積電生產,有「面子」問題需要考量。尤其是在這波,全球半導體供需失調的情境下,強化自家在地生產,可說是英特爾的「當務之急」。

因此英特爾的新營運模式,將附加價值低的CPU以外產品,委託外部晶圓代工廠生產,留下附加價值高的CPU及伺服器處理器在自家生產。同時將採用台積電3奈米製程生產CPU以因應市場的挑戰。

先進製程投資龐大,因此英特爾企圖進入晶圓代工市場,以擴大自家先進製程的「出海口」,以免產能閒置。

Intel
圖/ shutterstock

英特爾的晶圓代工瞄準美、歐市場,企圖以在地生產的優勢取得訂單。然而英特爾可能不熟悉晶圓代工的營運模式,有許多困難需要克服。除此之外,除非英特爾可以不計盈虧,否則英特爾的生產成本高,無法與台積電競爭,客戶可能無法接受高昂的代工價格。

從第一波跳出來支持英特爾的八大公司、組織來看,僅有高通一家為IC設計公司,其餘的為軟體、系統公司及研究組織。盡管高通總裁表示將會在英特爾投單,然而當英特爾端出的製程技術、良率、價格等,如果無法讓高通滿意,「在商言商」高通可能無法在英特爾下單。

高通是英特爾潛在的競爭者,高通將來可能開發推出筆電、伺服器CPU,如此一來高通與英特爾關係丕變,檯面上講得是「場面話」,實際商業行為是以利益為優先。

客製化IC(ASIC),則是英特爾的可行之策。替微軟、Google、AWS等開發客製化IC,成為英特爾晶圓代工服務的可行之策。從IC設計到代工生產,「一條龍」的服務,將可能為英特爾開闢一片新藍天。

責任編輯:錢玉紘、陳建鈞

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關鍵字: #Intel #晶圓代工
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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

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Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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