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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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