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。

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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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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。

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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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