【圖解】Intel連續5年營收創新高!台積電、AMD來勢洶洶,重返榮光要面對哪些隱憂?
【圖解】Intel連續5年營收創新高!台積電、AMD來勢洶洶,重返榮光要面對哪些隱憂?

英特爾曾稱霸全球晶片市場多年,也是第一家推出x86架構CPU的公司。於2020年的表現不俗,儘管產能受疫情影響,英特爾全年營收仍打破了前一年的記錄,來到779億美元的歷史新高,連續第五年創下營收記錄。

英特爾的事業群可分兩大類,分別為PC事業以及資料中心事業群。晶片作為兩大類的核心產品,在2020年,PC事業晶片營收占比54%、資料中心處理晶片則是46%。

值得注意的是,從2016年至2019年,英特爾以PC客戶運算晶片的營收成長,平均來說變動不大,但受益於2020年全球遠端辦公及教學需求劇增,年增28%,筆電出貨量更是年增54%。不過,桌機銷售仍在衰退中,加上競爭對手AMD在桌上處理器的市佔,已經在今年第1季超過英特爾,後續仍有待觀察。

若從英特爾近年三率表現(毛利率、營業利潤率和淨利率)來觀察獲利能力,可以看到毛利率都維持在高檔的60%左右,因為毛利率能反映產品製造和定價能力的關鍵指標,英特爾財務狀況其實表現不俗。

而英特爾旗下急速成長中的資料中心事業群,底下涵蓋了4個子群,包含資料中心、物聯網、非揮發性記憶體以及可程式化解決方案事業群。如此發展,也是英特爾發展資料中心事業的策略:從伺服器、儲存系統到網路設備部署,提供一條龍服務。

但也因為許多雲端廠商開始為自己家的資料中心設計晶片,加上近期AMD、NVIDIA也推出更有競爭力的資料中心處理器,壓縮到英特爾在資料中心事業的表現,甚至在今年第1季營收驟減20%期望值,削弱了整體利潤表現。此外,英特爾執行長基辛格砸錢打造製造廠,致使今年成本升高,加上銷售更仰賴低毛利的PC,英特爾也預期今年毛利率表現將下滑至55%。

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英特爾(Intel)執行長季辛格(Pat Gelsinger)。
圖/ intel

延伸閱讀:高通、聯發科加大力道進攻筆電市場!英特爾霸主地位搖搖欲墜?

大舉投入研發支出,但在IDM 2.0發展上仍待觀察

作為全球數一數二的半導體大廠,研發投入也成為英特爾能否永續經營的重要指標。根據IC Insight研究機構指出,2020年全球半導體公司的研發支出達到684美元,創下紀錄,而英特爾更是佔據1/5穩居第一。

除了大量投入研發經費外,英特爾CEO基辛格上任不到半年內,就紛紛宣布將投入更多資本、擴產計畫:宣布IDM2.0策略,重申英特爾會將最重要的產品,留在自家晶圓廠生產。一是發展7奈米先進製程,二是在晶片代工方面重新做好產業分工。

不過,今年4月季辛格才承諾晶片將於今年產出,6月官方卻表示最新Xeon系列晶片,本原訂今年底時程開始量產,卻要延到明年才能開始量產。基辛格遭遇上任以第一個重大產品挫折,也再度損及英特爾在晶片業界的技術領導地位。

在製程方面,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。換言之,目前台積電在製程技術方面領先英特爾約2年。撇除技術差距不談,台積電在客戶服務上也幾乎遍及所有晶片大廠,從蘋果、高通、AMD到NVIDIA等。

進一步看到架構和設計方面,英特爾推出x86架構曾是史上最成功架構,它的運算效能極其強大,加上該架構的開放性,一度搶下9成的市佔率。不過也因為相當耗電,智慧手機業者更注重續航力,arm開發的低功耗、高效能的架構更能貼近需求,蘋果也轉向arm架構的懷抱,加上蘋果每年推陳出新,也推出較英特爾高3.51倍性能的M1晶片。

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英特爾仍是資料中心晶片市佔龍頭。
圖/ shutterstock

在資料中心事業上,英特爾仍是傲居晶片龍頭。根據Mercury Research的報告,2021年第一季英特爾在數據中心晶片的市佔為91.1%。AMD市佔為8.9%、遠高於3年前同期的1.8%。由此可見AMD市佔逐漸擴大,NVIDIA也打算加入戰場。

雖然英特爾前幾年都著重於CPU發展,但後續也不斷改變其產品結構、投入研發核心技術。但競爭對手在各方面包抄英特爾,除了在資料中心上持續保持動能外,能否透過IDM 2.0策略找尋新的出路並重回榮光,仍有待我們持續關注下去。

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Intel
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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。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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