【觀點】大家都去亞利桑那州,為何基辛格要來亞洲?英特爾面臨什麼困境?
【觀點】大家都去亞利桑那州,為何基辛格要來亞洲?英特爾面臨什麼困境?

就在台積電創辦人張忠謀偕共同執行長劉德音、魏哲家,赴美揭幕其於亞利桑那州5奈米晶圓廠「移機典禮」,晶片巨人英特爾執行長基辛格則計畫亞洲行,12月7日抵台。據傳重點是會晤英特爾PC、伺服器等重要客戶,全力「固樁」希望搶救流失的市占率。

基辛格之前曾兩度訪問台灣,同樣是「固樁」之旅,不過主要是「固」供應商台積電的「樁」,企圖取得台積電的產能分配額度。

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基辛格在VMware執行長任內交出業績數倍成長成績,今年2 月15日回鍋英特爾,成為該公司半世紀來第8位執行長。
圖/ Wikipedia

此一時,彼一時,先前基辛格訪台以解決「供應不足」為目的,而此次是希望拓展市場以解決市占率流失、庫存過高等問題。

先來台再訪韓,英特爾將全面擁抱南韓?

基辛格拜訪台灣之後,將啟程前往韓國拜會三星電子會長李在鎔,針對半導體供應鏈展開合作討論。除了李在鎔外,基辛格可能會與SK集團會長崔泰源、現代汽車集團會長鄭義宣、樂金集團會長具光謨等韓國主要集團負責人會面。

基辛格訪韓擺出的陣仗,似乎希望全面擁抱韓國主要科技業、汽車業,令人聯想英特爾企圖深入韓國半導體、記憶體、汽車產業,攫取可能的商機。

三星電子李在鎔
三星電子李在鎔
圖/ Samsung 提供

對比之前,基辛格在媒體曝光,主要宣示英特爾將在歐美大筆投資興建先進晶圓廠,以解半導體供不應求之急。目前英特爾的「燃眉之急」是業績不振,營業額下跌,市占率流失。

對比超微,英特爾營業額成長陷入衰退泥淖

今年英特爾的營業額一路下滑,以季營業額來看,前三季營業額的年成長率皆為負值。

  • 今年第一季英特爾營業額為183.53億美元,較2021年第一季的193.73億美元 衰退5.3%
  • 今年第二季英特爾營業額為153.21億美元,較2021年第二季的196.31億美元 衰退22%
  • 今年第三季英特爾營業額為153.38億美元,較2021年第三季的191.92億美元 衰退20.1%
AMD執行長蘇姿丰
圖/ AMD

對比超微(AMD)前三季營業額的狀況,可以得知英特爾的表現實在很不理想。

  • 今年第一季超微營業額為58.87億美元,較2021年第一季的34.45億美元 成長70.9%
  • 今年第二季超微營業額為65.5億美元,較2021年第二季的38.5億美元 成長70.1%
  • 今年第三季超微營業額為55.65億美元,較2021年第三季的43.13億美元 成長29%

超微今年前三季的年成長率皆為正值,而且幅度不小,儘管營業額規模小於英特爾,然而成長力道十分強勁。

PC市況不佳,但更多玩家爭搶伺服器、資料中心大餅

英特爾的「客戶運算部門」主要的產品為PC CPU,是英特爾營業額最大的部門。今年第三季,此部門的營業額為81億美元,較2021年第三季的98億美元,衰退17.3%,這顯示今年PC市場狀況不佳。

從超微的客戶部門(主要產品PC CPU)營業額來看,也可驗證PC市況不佳。超微今年第三季客戶部門的營業額為10.22億美元,較2021年第三季的16.92億美元大幅衰退39.6%。與今年第二季的21.52億美元比較更是大減52.5%,這可能是庫存調整,以及部分市場被英特爾搶回。

資料中心與人工智慧部門 」是英特爾的成長獲利引擎,以往英特爾在伺服器CPU的市占率超過96%,幾乎是寡占。然而自從超微使用台積電先進製程的代工服務後,超微在伺服器CPU的市占率節節上升,雖不足以到威脅英特爾的地步,然而大大影響到英特爾的成長動能。

今年第三季英特爾的資料中心與人工智慧部門的營業額為42億美元,較2021年第三季的58億美元,衰退27.6%。 這顯示除了超微外,輝達、高通等也搶進資料中心市場,對英特爾造成影響。

黃仁勳於 GTC Taiwan 2018
黃仁勳於 GTC Taiwan 2018
圖/ James Huang 攝影

今年第三季超微的「資料中心」部門營業額為16.1億美元,較2021年第三季的11.1億美元成長45%。一消一長,英特爾的困境由此可見一班。

英特爾的客戶運算部門,第三季營業額占英特爾第三季營業額的52.9%,資料中心與人工智慧部門占27.5%,兩部門合計占80.4%,可說是英特爾的「命脈」,如今在超微的力攻下,英特爾的根基逐漸被侵蝕。

ARM架構與無晶圓廠商業模式,或將強襲x86陣營的奶與蜜之地

更麻煩的是ARM(安謀)陣營「虎視眈眈」。蘋果公司已獨立開發PC用處理器,並且已經在Mac系列電腦使用,性能超越以前蘋果使用的英特爾CPU。蘋果的成功激勵高通、輝達等IC設計公司,利用ARM架構開發PC用CPU。這種發展趨勢,對英特爾不是好事。

英特爾預估今年營業額約630億美元至650億美元,年減14-16%。對比超微今年財測,超微預估今年營業額為232至238億美元間,年增約43%,扣除併入賽靈思營業額增加的效應,超微今年營業額的年成長率仍可超過25%。

超微的成功是放棄自有晶圓廠,轉型為無晶圓廠的IC設計公司,近年來借助台積電先進製程的威力,快速開發出性價比高的新產品。英特爾則在14奈米製程磋跎約10年之久,讓超微搶得商機。

VMware 執行長 Pat Gelsinger 與 NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳
圖/ NVIDIA提供

基辛格上任後,力圖恢復英特爾往昔的榮耀,大舉投資興建先進晶圓廠,並且進攻晶圓代工市場,希望藉晶圓代工開拓市場,以回收大舉投資建廠的成本。

可惜的是,門面風光而後院失火,業績受阻,製程開發進度雖然宣稱一切如預期,然而目前尚未獲得證實。

英特爾近期啟動約千人的裁員計畫似乎透露出他的窘境,後續發展如何值得大家的關注。

延伸閱讀:英特爾放風聲:明年下半年邁入3奈米!能超越台積、重返半導體一哥嗎?

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #英特爾
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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