不想太過依賴ARM?蘋果開新職缺招募RISC-V工程師
不想太過依賴ARM?蘋果開新職缺招募RISC-V工程師

蘋果(Apple)最新開出的職缺顯示,該公司正在研究開源處理器指令集架構(ISA)「RISC-V」。

Apple Insider、Tom's Hardware報導,蘋果3日於官網張貼的職缺名稱是「RISC-V高效能工程師」(RISC-V High Performance Programmer、見此),希望來應聘的人才具備RISC-V架構相關經驗,最好也擁有跟ARM CPU核心的NEON微架構有關的工作經驗。

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圖/ Apple

職缺內容顯示,獲聘的工程師將加入蘋果「向量與數值團隊」(Vector and Numerics Group),這個小組主要負責「設計、改進與改善搭載iOS、macOS、watchOS及tvOS的各種內嵌式次系統」。

根據報導,蘋果先前已在內部試用過RISC-V,但尚未將之放入已出貨的產品。目前不清楚蘋果要如何整合RISC-V,但若採納這個架構、可有效避開安謀(ARM)收取的權利金。目前蘋果所有的晶片設計,都是使用客製化的ARM核心。

值得注意的是,輝達(Nvidia)打算為540億美元的安謀收購案,於9月初向歐盟反托拉斯機構尋求核准,而主管機關則會在初步檢視後展開全面調查。最新消息顯示,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)質疑這起併購案可能帶來公平競爭的疑慮。

傳英特爾想併ARM挑戰者SiFive

Intel
圖/ shutterstock

市場先前曾謠傳,英特爾(Intel)考慮收購美國矽智財新創業者SiFive Inc.,藉此挑戰安謀。

路透社6月10日引述未具名消息人士報導,英特爾內部正在辯論是否要提議併購SiFive。安謀、SiFive主要是對晶片生產商販售IC設計智財權。英特爾、高通(Qualcomm)都是SiFive股東。RISC-V的數名創造者,如今都受聘於SiFive。不少人相信RISC-V是替代ARM架構的潛在解決方案。

報導稱,英特爾若收購SiFive,將藉此取得大量智財權,不但能應用於自家處理器、也可授權給潛在的晶圓代工客戶。英特爾先前就曾說過,打算將獨家的x86架構授權給客戶,作為晶圓代工事業其中一項業務。

SiFive總裁兼執行長Patrick Little 3月23日曾在官方部落格指出,英特爾在美國、歐洲宣布的「英特爾晶圓代工服務」(Intel Foundry Services, IFS),將增加半導體業的商機與選擇。他說,英特爾認可RISC-V指令集架構(ISA)的用處及商機,進而攜手合作,啟用SiFive領導業界的半導體矽智財(Core IP),進而開創全新一波先進技術,實為該公司所樂見。

本文授權轉載自:MoneyDJ理財網

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #Apple #Intel #ARM
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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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