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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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