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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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
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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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