英特爾欲砸300億美元吃下晶圓四哥「格羅方德」，陸行之：憂心新任CEO搞砸老店|數位時代 BusinessNext

根據《華爾街日報》報導，英特爾正計劃以300億美元收購晶片代工廠格羅方德（GlobalFoundries Inc.），若收購順利完成，不僅可提升英特爾的晶片產能，也將是晶片產業最大的一宗收購案。

消息指出，英特爾收購格羅方德的計畫目前還在初期討論階段，並不確定最終是否能完成，這期間格羅方德仍繼續進行計劃中的公開募股。格羅方德為阿布達比政府的投資機構穆巴達拉投資公司所有，總部設立於美國，在美國和德國、新加坡均有設廠，目前主要客戶為 AMD、高通和博通 。針對收購一事，格羅方德發言人表示格羅方德目前並未與英特爾討論收購相關事宜。

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英特爾執行長帕特·蓋辛格 (Pat Gelsinger) 在三月時發布「IDM 2.0」策略時就強調，英特爾將朝向對內提升產能，對外加強合作的方向前進，並承諾今年將投資超過200億美元用以擴建美國的新廠，希望能爭取更多的晶片代工訂單。

由於格羅方德是AMD在2008年拆分晶片生產業務時所創建，目前與AMD之間仍有一份為期多年、價值16 億美元的晶片供應協議，市場認為格羅方德與AMD關係可能讓此收購案更加複雜。

根據調研公司TrendForce的數據，格羅方德目前約佔晶片代工市佔的7%，在目前全球晶片短缺的狀況下，格羅方德也積極擴增產能，包括上個月公布將與新加坡政府合資，在新加坡投資超過40億美元建立新廠。

「果然不出所料，英特爾真的要跟台積電對幹了，」分析師陸行之針對英特爾收購格羅方德的消息，表示現在連聯電、中芯國際也將「拖下水打群架」，並指出：「之前我是擔心台積電拿了英特爾3nm訂單，但丟了其他客戶，現在我反而擔心英特爾被新上任的CEO Pat把老店搞爛、搞砸了，不要以為專業晶圓代工這麼好做！」

他更列出此項收購的優缺點，首先優點的部分：

花300億美元買下7%的晶圓代工市場份額，代工服務know-how、代工龍頭客戶，不是額外增加晶圓代工供給；
格羅方德有90-14nm完整的成熟製程＋SOI技術，跟Intel現在的10nm，2023年的7nm互補，這樣可以更完整的提供IP、設計、晶圓代工、封測製造服務數據中心系統客戶如Google、微軟、亞馬遜等等；
100%符合美國半導體產業鏈，技術回歸美國的政策，國防晶片製造收歸美國持有的公司製造。

而缺點的部分：

我還記得格羅方德是AMD不要的廠，還是簽了離婚協議、付了巨額分手費，才有辦法轉到台積電代工，AMD 5nm Genoa CPU現在連用格羅方德做的14nm服務器控制晶片都改用台積電的6nm製程工藝了。格羅方德除了SOI技術外，似乎只有產能值錢了；
聯電大小跟格羅方德差不多，聯電250億美元市值，明年彭博社預期賺16億美元，格羅方德主要工廠在美國，成本比較高，客戶比較弱，明年應該賺不到15億美元，英特爾花300億美元買格羅方德，只會拉低其毛利率、ROE，還要分五年認列龐大的商譽攤銷（市價高於book value的部分）。
格羅方德應該還是有一些跟英特爾CPU、GPU、FPGA、networking、AI、ADAS、IoT領域競爭的客戶，看到英特爾入主，當然要想辦法轉單。
格羅方德從7nm開始就玩不下去了，Intel 2023年二季度量產的7nm將足足落後台積電2020年二季度量產的5nm近3年，Intel除了要買格羅方德外，未來幾年又要投資加碼美國亞利桑那州、歐洲廠，增加這麼多沒有競爭力（無效）的產能，我要是在英特爾設計部門，想到我的獎金要被製造部門拖垮，想到我的設計要用在這些無效產能，而不能像我的競爭者AMD、Nvidia、Xilinx、Broadcom大方使用台積電的5nm、3nm、2nm，我只能用欲哭無淚來形容。

資料來源：華爾街日報、Reuters

責任編輯：蕭閔云

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若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。