Nvidia、AMD都砲火猛烈進攻筆電！從新產品一窺他們如何蠶食Intel市場|數位時代 BusinessNext

入門款30系列顯卡終於登場，Nvidia還發力筆電搶食Intel大餅

本次發表會中，身為GPU領域權威的Nvidia在顯示卡方面，端出了入門款式RTX 3050，249美元（約新台幣6,800元）的售價是目前Nvidia 30系列顯卡中價格最低者，預計1月27日推出。

當Nvidia推出30系列顯卡時，許多玩家們浮現的一項疑問便是，顯卡的定價似乎越來越高昂，缺少了過往較為親民的中階顯卡產品，即使最低價的3060建議價也要399美元（約新台幣1.1萬元），這次發表的3050顯卡彌補了產品陣容上的缺口。

與此同時，Nividia還發表迄今最為強悍的顯卡RTX 3090 Ti，雖然沒有對詳細性能多著墨，但強調性能勝過先前要價1,499美元的RTX 3090，價格與推出時間都還沒有公佈，預計1月內會再公佈更多細節。

Intel目前正試圖利用最新發表的Arc系列圖形處理器，吃下Nvidia主導的獨立顯卡領域，預計2022年第一季就會進入市場，Nvidia此次的發表，也像是針對競爭對手攻勢的一記強力回擊。

不過，比起Nvidia擅長的獨立顯卡領域，更讓人注意的是，這次發表的產品中還包括兩款用於筆記型電腦的GPU RTX 3070及RTX 3080Ti，聲稱較先前筆電中性能最佳的Titan RTX更為優異，預計2月起搭載這兩款顯卡的筆電就會正式發售。

這顯然是Nvidia試圖擴大在筆記型電腦影響力及市占的一步棋，儘管Nvidia的獨立顯卡在玩家中具有領導地位，但擴大到包含筆記型電腦的整體個人電腦領域時，依舊是Intel佔上風。

根據網路資料庫Statista的數據，2021年第三季個人電腦GPU市場中，Intel佔據整體出貨量的68%，AMD則有16%，而Nvidia只有15%。 雖然這次發表的筆電顯卡為高階產品，但卻是加碼挺進筆電市場的重要一步，未來可期待將有更多中階產品問世。這次也宣佈了2022年將有160款筆電使用Nvidia的GPU產品。

而Nvidia近來相當重視元宇宙，會中也宣佈旗下影像倣真模擬平台Omniverse將免費開放創作者及藝術家使用，希望吸引更多人加入打造虛擬世界。執行長黃仁勳先前曾預估，Omniverse未來每年將能創造多達400億美元收入。

另外，Nvidia還發表AI繪圖輔助服務NVIDIA CANVAS的最新更新，提供更多元的材料選擇，並提昇影像解析度，協助創作者輕鬆打造視覺內容。「內容」被認為是元宇宙興起最重要的一環，而引入創作者及發展AI，是滿足元宇宙龐大內容需求的兩大關鍵。

猛攻企業用電腦領域，AMD發表Ryzen 6000宣佈聯想合作

AMD同樣在這次CES開幕前發表會中，帶來了瞄準筆電的新產品。執行長蘇姿丰在舞台上揭露的第一款產品，便是針對筆記型電腦的Ryzen 6000 APU處理器，使用升級板Zen3+ CPU架構，並採用台積電6奈米製程打造，較5000系列有著11%單核心、28%多核心效能提昇，並且更為省電。

《路透社》評論，AMD正亟欲吃下Intel在筆電市場的占有率，2021年第三季中，AMD在筆電CPU中市占率成功多吃下1.8%市占，使整體市占率達到22%，創下歷史新高。

AMD這次的發表內容，明顯希望乘勝追擊拿下更多訂單與市場，尤其針對企業用個人電腦領域。在發表新產品同時，還宣佈已經與聯想達成合作，其針對企業用戶的新款高階筆電ThinkPad Z將採用Ryzen 6000。

另外，AMD還宣佈，預計2022年使用AMD晶片的筆電型號將達到200種以上，較去年的150種提昇超過30%，包括華碩、戴爾、HP等個人電腦大廠今年都將推出採用AMD產品的新款筆電。

AMD還讓觀眾先睹為快最新研發的Zen4架構CPU Ryzen 7000，預計使用台積電5奈米製程，支援DDR5記憶體及PCIe 5.0插槽，不過詳細的資料預計之後才會進一步揭露。

且為了在GPU市場不落下風，AMD這次也發表了RX 6000M及6000S兩種針對筆電的顯卡系列，試圖滿足各種不同需求的遊戲玩家。獨立顯卡方面策略也雷同Nvidia瞄準中階市場，發表售價199美元的入門款RX 6500 XT。

從這次Nvidia及AMD的發表會可看出，一向由Intel領導的筆電領域正成為兩家晶片廠的布局重點。面對競爭對手的步步蠶食，Intel又能否拿出同樣具有競爭力的產品，並在策略上抵禦兩強的威脅，也讓外界關注。

責任編輯：錢玉紘

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。

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。

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。