全球致力「去台積電」!Intel抓住大好時機,如何加速發展半導體製造、搶龍頭寶座?
全球致力「去台積電」!Intel抓住大好時機,如何加速發展半導體製造、搶龍頭寶座?

半導體產業對台積電的嚴重倚賴,在今年激起了世界各國的危機意識。而近年在半導體領域節節敗退的而英特爾(Intel),又會如把握全球對「雞蛋放在同一個籃子」的擔憂,趁機拉近與台積電的距離?

台積電近幾年已經成為全球最關鍵的半導體企業,市值更達到逾15兆元新台幣,躋身全球前10大企業的行列,去年營收便超越1.34兆元,較2019年成長25%。然而台積電在地緣政治上卻處於中美交鋒的最前線,在中美關係日漸惡劣的現況下,越來越令各國膽顫心驚。

根據《華爾街日報》報導,英國研究機構Capital Economics指出,全球92%的先進晶片都是由台積電製造,剩餘的才由三星生產。目前全球約有14個手機處理器是由台積電所生產。

同時諮詢公司HIS Markit更指出,台積電在車用微控制器上擁有約60%的市占率,儘管台積電強調市占率只有約35%,且強調半導體供應鏈有非常多的專業領域,否認有世界對台積電依賴過深的疑慮。

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目前全球92%先進晶片由台積電製造,這種將全部雞蛋放在同個籃子裡的作法,已漸漸喚起世界各國的危機意識。
圖/ 鉅亨網 AFP

乘機追趕台積電,Intel使出哪些策略?

但儘管台積電否認有過於依賴的問題,世界各國感受到危機意識,積極發展半導體產業的腳步卻不會因此停歇,而這也是以英特爾為首的各家半導體業者,在半導體需求居高不下的此刻,一個搶占市場的契機。

英特爾在今年2月替換了執行長,由曾在公司任職30年,後續在VMWare擔任執行長的帕克.基辛格(Pat Gelsinger)接掌。他上任一個月後便宣佈「IDM 2.0」計畫,預告將斥資200億美元在亞利桑那州興建兩座新晶片工廠擴充產能,並打算推出代工服務與台積電正面競爭。

另外,5月初基辛格在接受《CBS》訪問時透露,他們計畫投資35億美元升級位於美國新墨西哥州的廠房,也證實將在以色列工廠投資100億美元,努力為IDM 2.0計畫進行鋪陳。

雖然不及台積電先前透露,預計未來3年內花費1,000億美元在全球設廠的規模,但在全球對依賴台積電開始心存疑慮時,英特爾正努力與各個國家達成晶片生產的合作協議。

4月底時,基辛格曾親自飛往歐洲,與歐盟洽談設廠的合作事宜,當時他呼籲歐洲應擴大對半導體產業的投資,增加環境競爭力才有辦法吸引業者在歐洲設廠。歐洲恰好是台積電的勢力範圍外,目前在當地沒有任何廠房,專家也不看好在沒有相應的供應鏈配套下,台積電會輕率地在當地建設工廠

此行基辛格也會晤了艾司摩爾(ASML)執行長彼得.溫尼克(Peter Wennink),該公司生產先進半導體尤為關鍵的光刻機。

德國經濟部長休伯特.艾萬格(Hubert Aiwanger)近期就透露,他們正在與英特爾協商於巴伐利亞建立晶片工廠的事宜,以解決車用晶片供應的憂患,「一家大型半導體廠商可能落址巴伐利亞,是一個非常好的機會。」

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英特爾2月上任的新執行長基辛格,正使出渾身解數要帶領公司奪回半導體龍頭製造寶座。

延伸閱讀:甩開台積電?英特爾、高通新掌門大會師!雙方加深合作、看好晶片市場再迎黃金十年

而英特爾位於愛爾蘭、目前使用14奈米製程的廠房,也計畫逐步擴建導入7奈米製程,打造成另一個歐洲的先進晶片生產基地。儘管前陣子擴建工程傳出染疫事件,但工程並未暫停仍持續進展當中。

努力說服政府投資,Intel要讓半導體製造重回美國

同時英特爾也積極說服美國政府加大對半導體業者的投資與讓利,以確保美國能夠掌握這項關鍵技術。今年2月連同多家相關企業致信督促政府應進行更多投資後,4月時又公開鼓吹晶片製造集中亞洲的疑慮,表示要讓美國擴張到占全球半導體產能的3分之1。

美國稍早便通過了《美國創新與競爭法》,將投入520億美元推動半導體產業發展;近期又有議員提議,為了促進在美國設廠的誘因,擬提供半導體製造業者25%的稅收減免。而身為美國半導體龍頭的英特爾,自然會是這種種振興計畫的最大受益者。

不光英特爾正積極布局,情勢逐漸樂觀、半導體需求熱烈的當下,全球第四大半導體代工業者格羅方德近期也緊鑼密鼓地擴張當中,不僅投資14億美元擴建美國、新加坡及德國的廠房,更與摩根士丹利接觸,計畫在今年底以200億美元的估值上市,

英特爾看好未來10年半導體產業將迎來非凡的成長,數位轉型會持續帶半導體晶片的需求。而在市場起飛之際,這間老牌半導體業者也絲毫沒有放棄任何一丁點機會,正積極呼籲歐美政府塑造更友善的半導體環境、加速投資產能,要奪回半導體龍頭的寶座。

資料來源:華爾街日報FortuneRueter

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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