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
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

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。

GlobalFoundries格羅方德
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。
圖/ Shutterstock

延伸閱讀:包產能!晶圓代工四哥格芯出資8億美元,預購環球晶美國12吋廠新產能

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:

  1. 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;
  2. 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;
  3. 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:

  1. 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;
  2. 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)。
  3. 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。
  4. 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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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