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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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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