英特爾12吋晶圓秘密基地
英特爾12吋晶圓秘密基地
2002.02.01 |

要說哪一家公司最善用矽谷、以色列和台灣三地優勢,非英特爾(Intel)莫屬。1968年在矽谷成立的英特爾,1974年就到以色列成立海外第一個設計中心,也奠下以色列設計微處理器的基礎。 IBM在1981年推出第一台PC,裡面採用的英特爾8088微處理器,就來自它的以色列設計中心。
英特爾在1995年推出整合多媒體功能的MMX技術,以及筆記型電腦專用的微處理器,都在以色列開發。英特爾第一顆P4微處理器,也是在編號18的以色列8吋晶圓廠生產出來。
在這座8吋廠內,目前也在試產英特爾第一批12吋晶圓,很可能會視產能需要改為12吋生產線。 「當英特爾要把新的研發工作放到海外,或新產品做首批試產,以色列通常是首選之地,」英特爾在以色列的策略投資部負責人施洛莫‧肯恩(Shlomo Caine)指出,「因為以色列的法規和美國很像,而且研究風氣非常盛行。」

**整合不同地區的優勢

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另一方面,在PC的下游部份,英特爾需要台灣業者產能配合,台灣業者也需要英特爾技術協助,雙方互相幫忙。英特爾每推出新一代微處理器,從印刷電路板(華通)、主機板(華碩)、連接器(鴻海)、晶片組(威盛、矽統、揚智)到DRAM業者(華邦、南亞、力晶、茂德),都要跟著調整,一個環節出狀況,整條供應鏈就有問題。
舉例來說,去年第三季,英特爾推出P4微處理器,原本有3家廠商要供應P4專用連接器,結果只有鴻海一家能量產,急得英特爾和台灣PC業者跳腳,而鴻海則樂享獲利率從個位數跳升到兩位數。 由於台灣在PC業舉足輕重,英特爾雖未在台灣投資成立任何設計中心、蓋晶圓廠或封裝測試廠,卻把每年的英特爾亞太區科技論壇,放在台灣舉辦。
英特爾前後任執行長葛洛夫與貝瑞特也經常來台灣宣布新策略,順便進行固樁。 英特爾和以色列以及台灣關係深厚,當它3年前決定擴張版圖進入電信、無線通訊和網路設備等新領域,也在這兩地動作頻頻。「目前在以色列的投資,著眼於通訊相關技術,以擴大現有產品範圍,」肯恩表示。
1999年,英特爾買下以色列研發第三代無線通訊(3G)技術的DSPC公司,已跨出第一步。同樣地,英特爾選定台灣生產PDA技術最強的宏達(對手威盛轉投資,幫康柏代工iPaq而成名)為策略夥伴,是著眼手持工具及行動通訊產品市場。
企業到全球各地設點已不是新聞。但是能看清各地特色,整合不同地區優勢,才是全球化的真正意涵。英特爾的以色列經驗,說明一切。

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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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