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代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

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GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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