台積美晶圓廠動工後3個月,英特爾啟建亞利桑那州Fab52/Fab62!三張圖表看晶圓廠關鍵數字
台積美晶圓廠動工後3個月,英特爾啟建亞利桑那州Fab52/Fab62!三張圖表看晶圓廠關鍵數字

距離台積電亞利桑那州晶圓廠6月動工僅3月時間,英特爾美國時間9月24日在亞利桑那州Ocotillo園區為兩座先進晶片工廠Fab 52與Fab 62舉行破土動工儀式,英特爾執行長Pat Gelsinger(帕特基辛格)親自主持,追趕台積電意味濃厚,也揚言要幫助美國重新奪回半導體領先地位。

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圖/ intel

此次英特爾將投資200億美元建廠,除為該州史上最大的私人投資案,也讓英特爾累計在亞利桑那州投資金額突破500億美元。

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英特爾全球晶圓廠佈局點。
圖/ intel

英特爾目前已完成晶圓廠遍佈奧勒岡、亞利桑那及新墨西哥州,海外則在以色列及愛爾蘭設廠,其中亞利桑那州是其最大晶片生產基地,先前已有Fab 22、Fab 32以及Fab 42廠,此次新建造的獲得在地政府官員和當地領袖重視。

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Fab 52/Fab 62動工儀式完成後,2024年量產。
圖/ intel
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兩家新工廠Fab 52 和 Fab 62加入後,英特爾Ocotillo 園區將總共擁有 6 個晶圓廠,創造 3,000 多個英特爾高階、高薪工作機會、3,000 個建築工作機會,並支持當地 15,000 個額外的間接工作機會。

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圖/ intel
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英特爾宣布,Fab52/62在2024年投入運營,新晶圓廠將生產英特爾最先進的製程技術,包括採用全新 RibbonFET 和 PowerVia 創新技術的英特爾 20A技術,該20A相當於英特爾所稱的第一代5奈米製程。

透視晶圓廠結構!英特爾設立水盈餘目標

英特爾制定了一個目標,2030 年實現積極,因此決定設定一個「水盈餘」目標,意即每使用一加侖或一升水,將等量一升或一加侖水返還給當地社區和當地流域,最終供社區使用。英特爾目標2030年實現水盈餘的目標,換句話說,英特爾返還的水必須比使用的還要多。

為此2020 年,亞利桑那州工廠通過創新的水資源管理實踐和投資,將製造業使用的淡水中約 95% 返還並恢復到社區和當地流域。

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一座晶圓廠的樓層規劃設施如圖,最頂部為無塵室的空氣交換系統。
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亞利桑那州的兩個新晶圓廠不僅將供應「內用」,支持對英特爾產品不斷增長的產能需求,也將「外賣」,為最近宣布的英特爾代工服務(IFS)提供承諾產能;前者將生產CPU及GPU,後者已宣布有高通及亞馬遜等客戶。

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六張表看懂建造晶圓廠關鍵數據(該數據引自英特爾愛爾蘭晶圓廠)。
圖/ intel

IFS 總裁Randhir Thakur日前才發布評論,表示通過英特爾代工服務,英特爾正在敞開晶圓廠大門,以滿足全球代工客戶的需求——其中許多客戶正在尋求平衡半導體供應鏈地域。他並敦促兩院向拜登總統提交一項「兩黨法案」,期望增強美國的競爭力並投資於先進的半導體製造和研發。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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