Intel 端出新款Alder Lake處理器!性能提昇30%、會是追上蘋果M1的關鍵嗎?
Intel 端出新款Alder Lake處理器!性能提昇30%、會是追上蘋果M1的關鍵嗎?

本週登場的Intel Architecture Day 2021活動上,Intel揭開了多款即將推出的新產品的面紗,其中也包括備受矚目的Alder Lake架構第12代處理器,聲稱最多能夠提昇30%的電腦性能,並且更節省能源。

Intel正急於奪回半導體霸主的地位,從執行長帕特.基辛格(Pat Gelsinger)上任以來,便不斷訂定未來展望與公佈路線圖,但這次總算披露了實際的產品,讓外界一窺Intel究竟葫蘆裡賣什麼藥。

Alder Lake是Intel下一代的處理器架構,但並非普通的一款新處理器,這次採用了混合架構,試圖兼顧「性能」與「效能」的表現,並是Intel將製程技術更名後,第一款使用「Intel 7」技術的處理器架構,基本上便是過去的10nm製程技術。

Intel高級副總裁科杜里(Raja Koduri)表示,「我們希望能將兩種核心的優點結合進一個系統當中。」Intel認為,混合架構的作法將有助於Intel未來產品的發展。

延伸閱讀:Intel圖形晶片品牌叫「Arc」!台積電6奈米助產2022年初亮相,目標奪NVIDIA、AMD市占

挑戰Apple M1?Intel混合架構處理器登場,可用於三種電腦產品

去年蘋果推出M1處理器,結束與Intel 10多年來在Mac電腦處理器上的合作,也喚醒了Intel的危機意識,大動作替換執行長、進軍晶片代工領域、揭露製程發展路線圖,目標2025年擊敗台積電、三星。

這次公佈的Alder Lake處理器架構,被認為是Intel精簡產品組合的一個重要舉動。先前因為製程技術遇上瓶頸,以及生產過程中的延宕,導致處理市占率逐漸被AMD侵蝕,晶片製造方面也被台積電及三星超越。

另外,Alder Lake也被認為是證明Intel是否有機會追上蘋果M1晶片的重要戰役,這次採取了類似ARM big.LITTLE架構的設計,這也是蘋果在M1晶片中使用的方法。

Alder Lake使用的性能核心代號為「Golden Cove」,有著比第11代處理器Tiger Lake高出19%的性能。外媒《Cnet》估計,倘若再加上製造技術帶來10%至15%提昇,Alder Lake最多可較前一代產品性能提昇至多30%,遠高於過去每年不到10%的性能增幅。

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Alder Lake架構預計將可以應用於桌機、主流筆電及輕薄筆電等三種類行的個人電腦。
圖/ Intel

而代號「Grace Mont」的效能核心則可以在與Skylake架構同樣功率的情況下,提昇40%的效率,或者在不到40%的耗能提供同樣效率,並透過Thread Director技術,將不同任務依據需求分派給性能或效能核心,進而提昇性能或節省用電量。

事實上,過往Intel也曾推出過混合架構的處理器,去年發表的Lakefield便具有一個性能核心及4個效能核心,但僅支援少數行動設備,而這次發表的Alder Lake則具有更大潛力,能夠貫串從桌機、主流筆電到輕薄筆電等三種需求截然不同的產品。

台積電拿下Intel訂單,兩項產品將委外生產

另外,雖然先前才叫陣台積電,宣稱2025年超越其技術,這次公佈的產品陣容中,也不乏由台積電代工生產的產品。例如,新推出的GPU Ponte Vecchio晶片將使用台積電5nm及7nm製程生產。

Ponte Vecchio瞄準的使用場景是資料中心,可提供高效的AI運算或者用於AI訓練上。高級副總裁科杜里強調,Ponte Vecchio在處理特定任務時,效率比Nvidia的產品更好,並向對手發出戰帖,「過去10年來我們放任他們不管,但到此為止了。」

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雖然Intel將台積電視為勁敵,不過這次發表會中發表的多款產品都將由台積電協助生產。
圖/ Sundry Photography via shutterstock

延伸閱讀:英特爾與台積電合作細節曝光,護國神山拿3大製程訂單

而新推出的顯卡品牌「Arc」旗下Alchemist繪圖晶片,也會使用台積電6nm製程技術生產,這是Intel睽違多年重返顯卡戰局,與Nvidia、AMD直接競爭的一個信號。

另外,計畫在2023年登場、採用Intel 4製程技術的Meteor Lake架構,也預計會有部份晶片塊(tiles)由台積電生產。Intel目前約有20%的產品都是委由外部代工生產,也是台積電的大客戶之一,他們強調會為每項產品挑選最適合的製程技術。

根據《VentureBeat》報導,HotTech分析師阿爾特維拉(Dave Altavilla)指出,這種將部份產品委由代工廠生產,妥善運用產能的作法,是Intel力求發展IDM 2.0非常重要的一環。

資料來源:VentureBeatThe VergeCnetReuter

責任編輯:錢玉紘

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關鍵字: #台積電 #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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