英特爾IDM 2.0進度大公開!基辛格:十年內或將進入超級摩爾定律時期
英特爾IDM 2.0進度大公開!基辛格:十年內或將進入超級摩爾定律時期

英特爾Intel Innovation論壇於今(28)日台灣時間凌晨12點熱鬧登場,不僅揭露了最新處理器代號Alder Lake的第12代Core處理器,活動中英特爾更邀請現年92歲摩爾定律提出者戈登·摩爾(Gordon Moore)現身說法,並強調摩爾定律將持續下去,且每隔兩年就會有兩倍效能的大幅提升。

英特爾首屆Intel Innovation活動邀請提出摩爾定律的專家戈登·摩爾,分享他對未來摩爾定律的看法。
圖/ Intel

英特爾執行長基辛格(Pat Gelsinger)指出,世界正在快速、深入的融合,且進步的速度比以往任何時候都還要快,所有東西都在互相連結,深度學習滲透到各個環節,運算能力提升的重要性不斷升溫。

談及此事,基辛格也分享,再過不久將是英特爾第一個通用處理器4004晶片問世50周年之際,他將當時比喻為「運算的神聖時刻」。在那之後,處理器跟隨摩爾定律的腳步不斷推陳出新,為世界帶來科技進步的便利性。

摩爾定律:半導體產業中電晶體小型化的趨勢,將會以每18-24個月的周期,促使電晶體的數量增加1倍

英特爾確信摩爾定律將會持續存在。
圖/ Intel

不過就當各界質疑摩爾定律放緩、且有可能走入歷史的同時。 基辛格聲稱,該公司近期在封裝與極紫外光(EUV)微影技術方面的創新,將帶領英特爾進入一個持續或超級摩爾定律時期,未來在10年內有可能保持或超越摩爾定律的速度發展。

IDM 2.0順利進行,英特爾代工吸引百位客戶關注

對於實現摩爾定律優勢而言,封裝變得愈來愈重要。先前英特爾就宣布AWS將是第一個採用Intel Foundry Services(IFS)晶圓代工服務封裝解決方案的客戶,無論是1D、2D、2.5D、3D等先進封裝技術都已經陸續開發並且交貨當中。

英特爾總經理謝承儒強調,目前IDM 2.0計畫正順利進行當中,現在也有上百家客戶有興趣詢問代工需求,未來將針對先進製程協助客戶進行代工服務。
圖/ 英特爾提供

此外,行動處理器大廠高通(Qualcomm)也於先前確認未來先進製程,將採用英特爾代工服務。英特爾總經理謝承儒透露,目前已有上百位客戶非常有興趣,未來代工提供的節點服務會聚焦先進製程,如高速運算或其他需要先進製程等應用,預期亞利桑那州興建2座晶圓廠也將以投入先進製程產能為主;至於先進封裝方面,則是會在新墨西哥州、哥斯大黎加新增投資後端製造。

面對全球晶片產能緊缺問題,謝承儒談到,英特爾IDM 2.0宣布擴大代工合作正好恰逢其時,雖說英特爾代工業務主要聚焦先進製程,而近期車用市場缺貨大多聚焦在成熟製程,但英特爾也有Intel 16,採22奈米低功耗的FinFET(鰭式場效電晶體),能因應汽車市場需求。

英特爾邀請Google高階主管分享其導入IPU後,為雲端應用帶來的影響。
圖/ Intel

英特爾活動中也公布與Google攜手開發代號「Mount Evans」,16核採用Arm架構客製化(ASIC)的基礎設施處理器(IPU),雖說這項發表在先前英特爾架構日就有講述詳細規格,不過此次重點可以看到,英特爾這次的合作比較像是幫Google開發客製化產品,未來是否會幫助像是亞馬遜、微軟、Facebook、阿里巴巴這些雲端大廠,為其提供客製化晶片將是關注焦點,而此概念也會延伸至IDM2.0的概念,讓這些雲端大廠將客製化晶片投片英特爾晶圓廠。

委外代工主要由台積電承接?英特爾:不限台灣廠商

除了在晶圓代工服務的深耕之外,英特爾在IDM 2.0先進製程的研發亦馬不停蹄。「目前IDM 2.0策略成功,按照計畫進行。」謝承儒說道。先前規畫中的Intel 7、Intel 4、Intel 3、Intel 20A與Intel 8都在進行中,其中Intel 4已做了暫存器、數位與類比相關測試,結果符合預定規格,2022年將如期推出。

在委外代工方面,英特爾也宣布,其Intel Arc品牌的6奈米繪圖處理器(GPU)由台積電操刀代工。當記者問到英特爾委外晶圓代工是否以台灣為主?謝承儒表示,該公司目前晶圓代工主要合作夥伴為台積電、聯電、三星、格羅方德(GlobalFoundries)等廠商,不僅限於台灣廠商。

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他透露,英特爾委外代工關鍵指標有三點,包含是否有更好的效能、產能的提供狀況,以及是否可以滿足英特爾產品上市的時間等。不過整體來看,無論是英特爾內部委外代工,或者外部的代工業務狀況都會隨著市場愈趨蓬勃而隨之增加,但現在尚未有具體數字。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #Intel
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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