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

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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