【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。

資料中心_datacenter
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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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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