【觀點】英特爾為何節節敗退?「衰退的魔鬼」,就藏在部門營收數字中
【觀點】英特爾為何節節敗退?「衰退的魔鬼」,就藏在部門營收數字中

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

日前英特爾(Intel)公布2022年第四季財報,營收、獲利雙雙衰退。2022年第四季,英特爾營收為140億美元,較2021年第四季合併營收205億美元,衰退32%。若以非合併營收195億美元計算,則衰退28%。

淨利方面,去年第四季為-7億美元(合併)、4億美元(非合併),較2021年第四季的46億美元(合併)、47億美元(非合併)。分別衰退114%、92%。

以合併報表來看,英特爾去年第四季出現虧損,今年第一季英特爾預估仍將持續虧損,這對以往常居半導體龍頭地位的英特爾來說真是情何以堪。

延伸閱讀:英特爾交出最慘財測後,CEO基辛格帶頭砍薪25%!被AMD狂吃市占怎麼救?

2022年英特爾營收達631億美元,較2021年的790億美元(合併)、747億美元(非合併),分別衰退20%及16%。

對比之下,台積電2022年營收達758.8億美元,較2021年的568.2億美元,成長33.5%,不但超越英特爾,也勝過三星電子的655.9億美元,將台積電推升為2022年全球半導體營業額最高的公司。

延伸閱讀:三星財報慘烈,為何沒賺錢也敢加碼投資?看懂台積電也奉行的「逆操作」思維

英特爾衰退的魔鬼藏在細節裡!從營收組成見端倪

從個別部門來看,英特爾去年第四季客戶運算部門營收為66億美元,年減36%。資料中心及人工智慧部門營收為43億美元,年減33%。網路及邊緣運算部門營收為31億美元,年減1%。

這三大營收最高的部門營收皆衰退,客戶運算部門的主力產品為PC的處理器,在去年PC市場大幅衰退之下,營收衰退難以避免。不過英特爾衰退幅度高於整體PC市場衰退的幅度, 顯示英特爾的PC CPU生意被超微(AMD)搶占,加上蘋果公司(Apple)自製CPU,也讓英特爾流失不小的市場

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蘋果自製CPU的政策,讓英特爾受到不小衝擊。
圖/ Apple

資料中心及人工智慧部門營收衰退是英特爾的隱憂,以往英特爾是資料中心伺服器CPU的主要供應商,市占率超過95%,然而在超微的凌厲攻勢之下,英特爾市占率逐漸流失。加上高通(Qualcomm)、輝達(NVIDIA)等公司,以ARM架構開發PC、伺服器用CPU,無怪英特爾在資料中心的生意節節敗退。

英特爾的Mobileye,去年第四季營收達5.65億美元,年增59%,是英特爾最亮麗的部門。Mobileye是先進駕駛輔助系統(ADAS)及自駕系統解決方案的領導廠商,他的高速成長反映出車用電子的亮麗前景。

英特爾的加速運算系統及繪圖卡部門,去年第四季營收為2.47億美元,年增1%。

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英特爾繼交出「史上最慘財測」之後,該公司也在31日向外媒證實,執行長季辛格 (Pat Gelsinger) 將帶頭砍薪25%。
圖/ Intel

英特爾晶圓代工服務(IFS)去年第四季營收為3.19億美元,年增30%。此部門能有30%的成長,主要是車用半導體的代工業務。不過IFS在這一季仍虧損3,100萬美元,主要的原因是支援代工業務成長增加的支出。

以2022年整年度來看,IFS部門營收為8.95億美元,年增14%,與台積電2022年33.5%的年成長率比較,英特爾的IFS仍有一段很長的路要走。

儘管逆風,英特爾的製程推進、投資擴建計畫不變

盡管目前英特爾的營運成績不佳,然而英特爾執行長仍持續保持樂觀,宣示長期投資計畫不變。英特爾在美國亞利桑那州投資200億美元興建先進晶圓廠,並且在俄亥俄州計畫10年總投資1,000億美元,興建多個晶圓廠。除此之外,英特爾也在歐洲大舉投資,計畫在德國興建晶圓廠,總投資金額約1,000億美元(分多年投資)。

英特爾宣稱IFS已掌握約40億美元訂單合約,並且有一家在雲端運算、邊緣運算及資料中心解決方案的重量級客戶,將使用英特爾3奈米製程的Intel 3投片生產。

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英特爾在美國亞利桑那州投資200億美元興建先進晶圓廠,並且在俄亥俄州計畫10年總投資1,000億美元,興建多個晶圓廠。
圖/ intel

目前英特爾量產中的最先進製程為Intel 7(相當於7奈米製程),相當於4奈米製程的Intel 4,預計於今年下半年開始量產。

3奈米級的Intel 3,預定在2024年下半年量產,如能如期量產,仍較三星電子、台積電約慢1年。

企圖超越台積電的Intel 20A、 Intel 18A,測試晶片已經設計定案(Tape Out),可能的量產時間為2025年,與台積電的2奈米製程的量產時程相當。

延伸閱讀:不甘示弱!英特爾公布最新4奈米細節,部署超車三星、台積電基石

市場大多頭時表現不佳,鉅資投入後能否頭尾兼顧狠甩衰退風暴?

英特爾為了恢復以往的榮耀,不惜斥下鉅資發展先進製程,並且大舉興建多座先進製程晶圓廠。光是以英特爾公開宣示的投資計劃,英特爾10年間的總投資額高達約4,000億美元。為了消化龐大的產能,分攤高額的投資折舊, 英特爾全力投入晶圓代工市場,希望能創造新的營收來源

然而這些年來,英特爾諸事不順,2020-2022年半導體供不應求的大多頭行情中,英特爾表現不佳。在超微、輝達、高通等公司的夾擊下,英特爾在CPU市場喪失不少市場,公司前景堪慮。

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基辛格指出,「半導體製造是全球供應鏈上的關鍵產業。應該要有更多的晶片IP與製程留在美國本土,保障我們的技術與未來。」
圖/ Intel

英特爾一方面要發展自己的產品,一方面要開發晶圓代工技術及市場,首尾難以兼顧。反觀超微放棄自有晶圓廠,轉型成為無晶圓廠的IC設計公司,省下大筆的資本支出,終能與英特爾一爭長短。

今年半導體市場陷入整理行情,英特爾能否龍離淺灘,脫困而出,值得我們持續關注。

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

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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