後PC時代,英特爾榮景如何重現?
後PC時代,英特爾榮景如何重現?
2001.05.01 | 科技

隨著Nasdaq指數連番重跌,景氣持續低迷,對高科技業的龍頭而言,卻正是整軍出發的好時刻。
自從1972年英特爾第一顆微處理器問世,30年來,英特爾一直站在產業浪頭上,沒有錯過一次轉折。網際網路興起,無線通訊時代來臨,大環境再度出了個難題給英特爾。「Making the Internet as powerful as our processors」(讓網際網路像微處理器一樣功能強大)是英特爾的目標。
4月中,英特爾在台北舉辦三天的英特爾技術論壇(IDF),主題圍繞在「延伸網路力量」(extending the power of net),揭示英特爾在電子商務、無線通訊與個人電腦領域的佈局。

**由應用出發
根本改變生活

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「景氣的衰退,並沒有影響到人們長期的需求,」英特爾副總裁兼架構事業群資訊長葛爾辛格(Patrick P. Gelsinger)認為,人們已經學習到網路經驗,但最大問題是,應用產品不足,「我們只改變了生活習慣,並沒有改變生活方式。」
葛爾辛格以亞馬遜(Amarzon)為例,亞馬遜改善了購書這件事的習慣,但人們喜歡看紙本的生活方式,並沒有產生根本的改變。他認為,重點在於提供更便宜、更容易的應用產品,增進人與人之間的溝通能力,而英特爾現在要做的事,是創造一個以電腦為中心的應用資訊環境,協調各種裝置的溝通,從根本去改變人類生活。
就目前檯面上各種解決方案,葛爾辛格看好微軟視窗作業系統「XP」。他指出,因為網路的出現,人們、軟體及網際網路的關係將會重新定義,而強調讓使用者可以隨時隨地擷取即時聲音、影像並進行管理的「XP」系統,可以讓用戶超越現在各種應用軟體、服務及硬體裝置各不相連的情況,而擁有完整且隨時處於連線狀態的全新體驗。
從微處理器到跨足新領域,英特爾定出第四個10年的戰略目標。
在核心部份,英特爾仍將以矽元件為中心,結合軟體,建構開放性的運算平台,因應四種不同架構。這四個架構包括英特爾最擅長的電腦運算架構(IA32),以32位元處理器為基礎,進一步開發64位元產品;第二部份則是提供企業進行資料存儲的IPF,然後是著重無線通訊環境的PCA個人網路架構(personal client architecture),以及IXA網路交換架構(Internet exchange architecture)。葛爾辛格表示,PCA及IXA是英特爾近期的兩大發展方向。

**網網相連的組織架構

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今年可能出現15年來首次營收衰退,但英特爾在通訊研發的項目及規模上,一點也不手軟,從成立基金到設立新研發單位,英特爾這回鐵了心。
英特爾成立一個英特爾通訊基金,規模從初期2億美元增加至現今5億美元,並在北京、上海成立五個相關實驗中心,涵蓋的範圍包括個人電腦介面技術、軟體、無線通訊以及網路交換架構(IXA)。
另外,英特爾透過旗下Dialogic公司的技術,配合英特爾架構伺服器,組成英特爾通訊平台,協助發展各種標準化的通訊功能。英特爾也強化藍芽無線技術,連線產品事業群正積極研發英特爾自有品牌的終端產品,首先將推出無線電腦介面卡及USB配接器,讓筆記型電腦、PDA、或是手機之間可以相互串連,並可透過這些產品快速上網。
在電腦產業中,英特爾無疑地佔據龍頭的地位,但在通訊領域中,英特爾還是個新手,與通訊大廠策略聯盟,勢在必行。
英特爾與易利信聯盟,開發定義儲存網頁、電子郵件、語音、及音樂資料的快閃記憶體產品,還與日本三菱電機合作生產3G晶片,因應即將開台運作的日本3G市場。此外,英特爾也跟芬蘭行動電話服務業者Sonera共同投資一家新公司,以開發類比記憶體及電源管理的晶片。
除了通訊廠,英特爾與通用汽車儀表板部門OnStar、新力及Clarion等消費性電子廠商合作,運用全球衛星定位系統及手機網路,發展各種車內電腦,提供方向指示及緊急事故通知警察等服務。

**建立完整產業生態系

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「我們要建立一個產業生態系,」英特爾無線通訊與電腦運算事業群副總裁暨總經理史榮納(Ronald Smith)指出,無線通訊產業現在最大的問題是,各自廠商分別投入不同的計畫,缺乏垂直及水平的整合,因此無法提升產品開發的速度,使得消費者因過度期待而產生悲觀心態,只要整體產業彼此相互支援,讓應用服務市場成熟,便能一舉將無線通訊推向新的里程。
在台灣方面,英特爾架構事業群副總裁暨行動通訊平台總經理史普林德(Frank splinder)指出,英特爾將與台灣筆記型電腦業者合作,共同開發製造無線通訊與網路等架構產品。他指出,台灣在IC設計方面有蠻多的創意,可協同開發不同用途矽智財(IP),充實英特爾所提出的網路交換架構。
英特爾已與經濟部簽署一份備忘錄,針對無線通訊多媒體裝置、無線上網設備、以及應用服務等三方面進行合作,其中晶片設計及3G通訊將是雙方合作重點。經濟部工業局長施顏祥表示,此合作將有助台灣廠商開發智慧型手機 (Smart Phone),並朝自有品牌市場發展。
史榮納估計,今年在無線通訊的佈局,將會替英特爾帶來數十億美元營收。

**結合通訊與運算

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英特爾的另一重頭戲,是個人網際網路客戶端架構(PCA)。英特爾執行長貝瑞特(Craig Barret)指出,英特爾要做的是包含行動電話、終端伺服器、PDA與行動電腦等擴充式電腦(Extended PC)架構提供者,而不是單純的電腦架構業者。
PCA植基於開放平台概念,透過獨立軟體商的力量,讓不同運算及通訊設備能夠相互支援,不會因為使用者所持產品的規格、機種或是本身所在的地理條件差異,影響通訊的品質。
現今全球支援PCA架構的廠商超過50家,台灣包括明碁電通、華冠通訊、華碩、仁寶、大霸電子、致福、宏達、廣達等製造商以及雅威國際、網虎國際、語博科技等應用程式開發廠商等11家廠商,表態支援PCA。另外台灣大哥大也在4月中宣佈,採用PCA架構,並與英特爾共同投資各類型新興服務的公司。
去年網路正熱的時候,英特爾投資不少新創公司,包括台灣的資迅人,1年後,熱度雖然退去,但英特爾並沒有放棄,仍以網路架構元件提供者自居,並著力在電子商務市場。
葛爾辛格指出,過去人們太高估B2C市場,卻低估B2B的潛力。以英特爾為例,與客戶之間的互動,幾乎百分之百都在網路上完成,而上游供應商的連繫則有近5成是透過網路完成。英特爾由自身的例子得到好處,因此英特爾也積極介入電子商務市場。4月中,英特爾與惠普、甲骨文等廠商在台成立解決方案中心,提供國內企業軟硬體的相關服務,以強化英特爾在網路產業的影響力。
英特爾在寫網路第二章的同時,已經在醞釀第三章的藍圖,「什麼是下一代的網際網路?」不是電子商務、也不是無線網路,而是P2P點對點傳輸(peer to peer communication)。

**開發點對點P2P傳輸

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點對點並不是個新概念,早在1980年代就被提出,只不過在網際網路的推波助瀾下,加上Napster應用讓P2P死灰復燃。
點對點是經由網際網路,讓原本集中在單一伺服器的功能,分散到各個電腦之中,將這些電腦資源組合起來,就變成了功能強大的虛擬超級電腦(virtual supercomputer),葛爾辛格興奮地說,「它將會像Java一樣,成為一種信仰!」
在葛爾辛格的帶領下,英特爾在世界各地的工程師,透過點對點的方式,分享運算資源,使得電腦資源使用率從三成提升到八成,每年替英特爾省下5億美元的成本。
有了這個經驗,英特爾在3月份宣佈與英國牛津大學、國家癌症研究基金會、以及美國癌症學會合作,研究DNA及癌症病因,協助新藥開發及縮短上市。美國國家癌症研究基金會科技總監巴博士(Dr. Sujuan Ba)表示,透過點對點的方式,可以縮短3到5年的時間,這個計畫將先針對血癌進行研究。
這個計畫是利用改變螢幕保護程式的方式,讓每台電腦上網時,能移出多餘運算資源協助運算,使用者只要上網下載軟體後,每次上網後,電腦就會自己進行運算動作。英特爾計劃號召600萬台電腦共襄盛舉。
英特爾目前所做的事,看似與原有核心產業並不直接相關,但業界人士多認為,英特爾其實是藉由刺激應用面的擴展,拉抬晶片的銷售量,因為各類資訊產品最終都跟晶片脫離不了關係。不過,業界人士也同意,像這樣大規模的計畫,也只要像英特爾這樣的大廠才有能力出面整合,推動產業前進。
從網路到通訊,分散在世界各角落英特爾工作者一一被串起,試圖將集體力量發揮到極致,就如史榮納所說的,「英特爾是資訊產業的日不落帝國。」雖不知這個帝國會興盛多久,但英特爾絕對不會放過任何壯大的機會。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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