【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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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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