後Wintel時代
後Wintel時代
2002.11.01 |

這是電腦規格首次不是由電腦公司自己全包,IBM視為一種嘗試,但是隨著PC愈賣愈多,它卻逐漸失去對PC的掌控權,微軟主導PC的軟體架構,英特爾主導PC的硬體架構,IBM所扶植的兩家公司,回過頭終結了IBM王朝,Wintel(Windows+Intel的簡稱)成為PC業代名詞。
去年,全球風光慶祝PC業20週年;到今年6月,全球累計已賣出10億台PC。在這些光鮮數字的背後,PC業也走向後Wintel時代,從兩家公司主導轉為微軟一家獨大的局面。
以往,刺激PC需求的不二法門,就是開發運算速度更快的微處理器,和功能更強大的作業系統,鼓勵消費者升級(原有使用者再買新產品)。隨著PC業年成長率從兩位數跌到個位數,升級的魅力已褪色,微軟和英特爾很清楚,他們必須把PC的架構,複製到其他電子產品上,讓他們使用起來像PC,成長模式像PC。
從PDA、Xbox遊戲機、平板電腦到手機,都看到Wintel的影子,但是這些產品的成長邏輯與PC不同,並非來自升級(原有使用者重複購買),而是更便利好用,普及到原本沒有使用這些產品的消費者手上。
這有很大一部份來自產品特性。想想看,如果把P4晶片裝在手機裡,電池很快就耗盡、手機很容易發熱,還有,誰會在手機上做複雜運算?一款外型酷炫的手機,反而更容易吸引消費者。
也因此,英特爾過去在PC的影響力,很難移植到這些類似PC的產品上,他們只需用到PC的舊技術就夠,消費者有太多選擇(意思是不一定選英特爾晶片)。但是,為什麼微軟可以延續影響力?這是因為軟體業的高「轉換成本」特性:消費者用慣Windows,如果每用一項新產品,就得新學一套軟體,是很大的負擔;此外,如果不同產品都用同樣軟體,彼此可以傳輸交換資料,是很大的方便,消費者很難拒絕。

**後Wintel時代台灣有兩種可能

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從Xbox、WinCE版本PDA、平板電腦到Stinger版本手機,微軟一手主導電子產品規格,英特爾只是零組件供應商。微軟目前手上有390億美元現金(全世界現金最多的公司)、市值2750億美金(全世界最高),實力達到頂峰,相較之下英特爾股價迭創新低。
多年來,台灣電子業和英特爾的關係深厚(和微軟的關係單純,主要是付權利金安裝Windows系統),廠商多緊跟英特爾制定的規格而調整,因而獲利。當Wintel轉變為後Wintel時,台灣業者面臨兩種可能:1.大膽走出舊有模式,推出自己的硬體架構、或轉往工業設計方向發展;2.跟著微軟腳步,由它定義規格,台灣負責生產產品。
時間正逼著台灣業者攤牌,拖得愈久,選擇愈少。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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