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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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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