被蘋果甩開後,英特爾誓言奪回這筆大單!但三面向看台積電仍佔優勢
被蘋果甩開後,英特爾誓言奪回這筆大單!但三面向看台積電仍佔優勢

英特爾執行長Pat Gelsinger近日公開表達要贏回大客戶蘋果訂單,甚至不排除為其代工,等同向晶圓代工龍頭台積電宣示要爭搶大客戶訂單,步步進逼台積電意味濃厚;但從先進製程發展、自研晶片趨勢及與客戶利益衝突等面向來看,英特爾要重奪蘋果芳心恐怕沒那麼容易。

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圖/ Intel

英特爾近兩年積極轉型,盼能奪回半導體產業霸主地位,據外媒報導,Pat Gelsinger表示,不責怪蘋果放棄英特爾,選擇自行打造專屬晶片,要做出比蘋果更好的晶片與生態系統,贏回這部份業務,甚至是未來更多的業務,並說與蘋果重啟合作可能需要數年時間,另一個選項是取得蘋果晶片代工訂單。

英特爾2005年開始為蘋果MacBook打造晶片,但蘋果去年起推出的3款Mac電腦新機種開始,改採自行研發晶片,除將自研晶片從iPad、iPhone一路擴至Mac電腦產品線外,也等同宣告與英特爾15年的合作關係終結。

反觀台積電,身為晶圓代工廠,與客戶沒有利益衝突,讓蘋果更放心將晶片技術交給其生產製造。2016年起,台積電便獨拿蘋果iPhone手機A系列處理器代工訂單,並持續推進先進製程技術發展,蘋果自研處理器性能與效率也因此傲視群雄;在英特爾與蘋果分手後,Mac電腦系列晶片也全由台積電5奈米製程代工。

外界認為,蘋果之所以與英特爾分道揚鑣,是因其近年在製程推進上遭遇嚴重瓶頸,且英特爾雖宣布將重返晶圓代工與先進製程推進行列,同時也擴大與台積電在先進製程上的合作,在台積電投片的訂單將遍及7奈米、6奈米與5奈米。

而從英特爾7月時揭露的先進製程技術藍圖來看,2023年下半年將量產3奈米製程,2024年跨入 Intel 20A(即台積電的2奈米)、並逐步量產;台積電則是2022年下半年量產3奈米製程,總裁魏哲家並在日前法說會上信心十足表示,2025年台積電2奈米製程將是最領先技術。

英特爾若要重新贏得蘋果芳心,讓蘋果選擇採用其晶片、或為蘋果代工生產,在先進製程技術發展、量產良率上,恐怕得先超越台積電立下的高規格水準。

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Apple MacBook Pro

除晶片性能與效能外,從另一個角度來看,蘋果從2008年起收購晶片設計公司PA Semi開始,就已朝著產品技術整合的方向邁進,蘋果執行長Tim Cook就時常強調,掌握產品背後的關鍵技術是蘋果長期戰略,也因此蘋果一步步加強對晶片技術的掌握度,也更易控制開發時程與製造成本,進而提升毛利率。

若蘋果選擇採用英特爾研發的晶片,等於走回頭路,對始終追求向上突破的蘋果來說,可能不是最佳選項之一;且近來包括Google、Facebook等科技巨擘,都開始自行研發晶片交由晶圓代工廠生產,自研晶片已成趨勢。

此外,若半導體產業供不應求情況持續上演,在客戶代工訂單與自家處理器間的產能如何分配,或許也會讓蘋果對此存有疑慮。

本文授權轉載自:鉅亨網

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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