台積電緊張了?英特爾可能分拆晶圓代工部門,陸行之分析3大優勢
台積電緊張了?英特爾可能分拆晶圓代工部門,陸行之分析3大優勢

《華爾街日報》指出,英特爾(Intel)執行長基辛格(Pat Gelsinger)在美國時間周二(11日)的一封給員工的內部信中,揭露一項新的制度設計。基辛格表示,將會讓英特爾的晶圓代工業務部門如同台積電這樣的純晶圓代工廠般,接受英特爾以外的訂單,打破過去只生產自家產品的傳統。

曾經是全球最大一條龍服務半導體公司,為何現在走分拆路線?

從創辦至今,英特爾一直都是典型的IDM(垂直整合製造)的半導體企業,一條龍地包辦了晶片的製造、設計和生產。不過,去年基辛格也在英特爾原有晶片設計、製造的組織之外,增加了晶圓代工部門,似乎有意擴展除英特爾以外的代工業務。

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英特爾(Intel)執行長基辛格(Pat Gelsinger)。
圖/ Wikipedia

英特爾目前在先進製程上以落後台積電和三星(Samsung Electronics),在先進製程落後、成本過高的情況下,龐大的組織體系也讓英特爾在業務上的發展綁手綁腳,導致產品推出不斷延遲。如今基辛格的新措施,是否真在加速製造及設計部門的分割,還是僅為行業景氣周期循環下的決策,有待持續觀察。

《華爾街日報》引用分析師的論述表示,英特爾設計和製造部門之間的緊密連結,在財務選擇上有時會互相牽連,進而影響到整體回報。除此之外,在這種企業架構下,對於產品無法如期推出的責任歸屬,英特爾也很難判別究竟是哪個部門出了問題。

英特爾分割晶片設計和製造部門,有哪3大好處?

知名半導體分析師陸行之在其臉書上指出,5年前曾跟英特爾的台灣高階主管討論,認為分割晶片設計和製造部門對英特爾是好事,才能分清責任歸屬的問題。或句話說, 透過分割,英特爾才能釐清,公司的問題究竟是出在製造還是設計

《華爾街日報》並未明確指出英特爾將進行分割,然而陸行之則認為,英特爾的這項舉動,代表著英特爾終於要走向Fabless(無晶圓廠)的拆分道路。

無晶圓廠指的是將晶圓製造外包,僅從事晶圓設計、研發、應用和銷售的半導體公司。

陸行之
半導體分析師陸行之認為,英特爾新的制度設計,將讓晶圓代工業務部門年營收達到350億美元。
圖/ 侯俊偉攝影

事實上,英特爾對手AMD(超微半導體)現任執行長蘇姿丰在上任後,也是切斷了與已拆分出去的晶圓代工廠格羅方德(GlobalFoundries)的往來,改採台積電7奈米製程,挽救下滑營收和無法如期推出的產品,這才逐步回到營運正軌。

陸行之也分享了英特爾分割之後的好處。首先,在當前英特爾製程落後導致新CPU產品無法順利出貨的情況下, 分割後的英特爾設計部門即能放手使用台積電、三星、格羅方芯甚至是聯電的代工產能

雖然在此情況下,陸行之認為,英特爾和自家的晶圓代工業務肯定仍會有一定比例的合作,但相較之下設計部門可具備選擇低價、優質代工服務的其他出路。

此外,陸行之也指出,英特爾很可能會將原先對內的製造部門收編進晶圓代工部門,並逐步推動分割上市。陸行之預測,這個英特爾分割後的代工企業,很可能成為台積電以外最大的競爭者,甚至於 在沒有原先英特爾品牌束縛的情況下,也能開始幫如Nvidia(輝達)、AMD等現有的競爭者代工

陸行之認為,初步估計這樣的代工企業年營收很可能會達到350億美元,占全球代工市場的四分之一。不過陸行之也提醒,雖然這樣的轉單條件也可能會成為客戶和台積電進行價格談判的籌碼之一,但必須以分割後的英特爾製程技術、成本皆逐步優化為前提,才會成真。

責任編輯:林美欣

關鍵字: #英特爾 #半導體
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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。

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