影片|英特爾怎麼了?晶片霸主是怎麼淪為被收購目標?盤點20年來4大錯誤決策
影片|英特爾怎麼了?晶片霸主是怎麼淪為被收購目標?盤點20年來4大錯誤決策

晶圓代工業務慘賠、大規模裁員、股價大跌⋯⋯面臨成立56年來最大危機的晶片大廠英特爾(Intel),外傳執行長基辛格(Pat Gelsinger)在9月中的董事會會議中提出「重振計畫」,力拚在絕境中止血。

另外,根據《華爾街日報》披露,IC設計大廠高通(Qualcomm)近日已向英特爾(Intel)提出收購方案。若這項收購案成真,將成為科技業史上規模最龐大的收購案。

曾經的CPU霸主英特爾,究竟是犯了哪些致命錯誤,落得被收購目標?9月底將上市的AI PC晶片Core Ultra 200V(代號Lunar Lake),能為近期的低迷表現帶來一線生機嗎?

《數位時代》以下來盤點CPU巨人由盛轉衰的關鍵節點:

20年內4個錯誤決策,改寫CPU巨人命運

錯誤1:錯過為iPhone提供晶片

2005年,英特爾拿到蘋果的Mac晶片訂單,但後來當蘋果詢問英特爾是否有意生產iPhone晶片時,時任英特爾執行長歐特里尼(Paul Otellini)因認為不符成本而拒絕,讓英特爾錯過了2007年iPhone上市後的智慧型手機起飛階段。

已於2017年去世的歐特里尼,是在卸任英特爾CEO職務時接受美國雜誌採訪時如上表示。

他在採訪中坦承,説蘋果曾詢問他是否願意為第一代iPhone供應半導體?而在誤判需求前景、認為與成本不匹配而放棄與蘋果交易的剎那,他坦承錯過了第3任CEO葛洛夫(Andy Grove)所説的「戰略轉捩點」。

葛洛夫說的戰略轉捩點,是指可能會決定企業存亡的關鍵時刻。格羅夫還留下了一句名言:為了避免錯過這個轉捩點,經營者應該是「偏執狂」。

未能與英特爾合作的蘋果,最終選擇與亞洲企業合作,推進了智慧手機使用的半導體的開發和生産。最終,大量半導體產能流向了台灣。

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英特爾前歐特里尼,在任時最後悔的決策,就是錯過為iPhone提供晶片。

錯誤2:放棄早期GPU研發

2009年,英特爾宣佈取消原定2010年推出的「Larrabee」GPU(繪圖處理器)。當時英特爾若未取消該專案的開發,或能縮短和GPU霸主輝達(NVIDIA)之間的距離,基辛格去年底接受外媒《Digit》採訪時,也對收掉Larrabee專案表示相當不滿。

Larrabee的架構相當特殊,比大多數顯卡更像 CPU,可以將其視為GPU和多核CPU之間的混合體。它使用與桌上型CPU相同的x86指令集,同時擁有CPU的快取層次結構和架構,以及GPU的紋理採樣硬體和渲染功能。

2009年,據稱Larrabee原型與Nvidia GTX 285 相當,但令人失望的性能數據,相傳是Intel放棄推出的原因。雖然Xeon Phi繼承Larrabee的不足,但仍未讓消費者看到GPU影響力,更間接導致目前人工智慧設備競爭英特爾的落後局面。

錯誤3:不願下重本採用EUV,先進製程落於人後

英特爾原訂2015年量產的10奈米製程一再跳票,部分原因是時任執行長科贊奇(Brian Krzanich)不願採用昂貴得多的艾司摩爾(ASML)EUV(極紫外光)曝光機,導致英特爾在先進製程一路落後台積電、三星,市占率也被超微(AMD)搶食。

事實上,ASML研發EUV曝光機也得到了英特爾的不少幫助,但是英特爾在10奈米製程沒有選擇EUV曝光的原因,是嘗試了新的SAQP四重曝光技術。

當初英特爾的目標是不依賴EUV曝光機,也能靠自力生產先進製程。然而,SAQP曝光工藝非常複雜,成本高,隨著時間的延續,英特爾顯然站在了錯誤的一邊

基辛格曾表示,雞蛋不用放在同一個籃子裡,當時英特爾應該至少有一個平行的EUV戰略才對。

EUV
ASML研發EUV曝光機(圖)也得到了英特爾的不少幫助,但是英特爾在10奈米製程沒有選擇EUV曝光的原因,是嘗試了新的SAQP四重曝光技術。
圖/ 台積電

錯誤4:錯失投資OpenAI機會,未跟上生成式AI浪潮

《路透》8月報導,2017年至2018年間,OpenAI和英特爾曾討論不同的投資合作選項,但當時的執行長史溫(Bob Swan)不認為生成式AI模型可以在短期內商業化,擔心投資無法回收,且資料中心部門不願以成本價為OpenAI生產產品。

最終,OpenAI和英特爾的合作告吹,接手投資的微軟,隨後在ChatGPT掀起的生成式AI大浪中搶佔先機。

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OpenAI於9月12日在官網宣布推出代號Strawberry的新一代AI模型系列,正式名稱為OpenAI o1。

分拆業務、撤換基辛格?短期看來都非選項

儘管看似有些事後諸葛,但不可否認的,正是各項決策的骨牌效應,促使英特爾帝國的傾頹,且許多病根在基辛格回鍋前,就早已種下。

而為了幫英特爾「續命」,是否將賣出代工部門、分拆業務,或是替換掉基辛格等可能作法,也受到高度討論。

《彭博》引述知情人士透露,英特爾董事會正在尋求方法改善財務狀況,考慮多個選項,包括 縮減數十億美元的各國工廠項目、出售部分子公司,甚至可能將核心業務拆分為獨立公司 ,但目前尚未確定最佳方案,並且所有選項都面臨挑戰。而有關收購的傳聞,目前則沒有關於收購英特爾部分或全部業務的具體報價。

即使分拆業務能對英特爾財務狀況帶來改善,但完成交易也可能極其複雜。 《彭博》指出,考慮到國家安全問題,對英特爾工廠的潛在收購,都將面臨政府的嚴格審查,而為了通過審查,新的擁有者可能還需同意投入數百億美元,作為英特爾已經承諾用於新工廠的資金。

該報導並認為,儘管英特爾面臨關鍵時刻,英特爾董事會並不打算討論換掉基辛格,因為大多數英特爾內部人士認為,基辛格是在損害造成後才接掌公司的。英特爾投資者Gabelli Funds投資組合經理Hendi Susanto表示,「基辛格創造了一種預期,很難想出誰能做得(比基辛格)更好。」

另外,先前傳出可能被出售的子公司Altera,該公司執行長李維拉(Sandra Rivera)否認該傳聞,並指出英特爾並未改變於2026年完成IPO及出售部分持股的計畫。

Lunar Lake效能領先,英特爾能在AI PC市場扳回一城?

科技媒體《TechRadar》指出,隨著輝達搶走了英特爾的資料中心客戶、超微在桌上型電腦市場往平價邁進,英特爾的最後堡壘將是最大的電腦消費市場:筆記型電腦。

近期,英特爾正大力宣傳新一代筆電處理器Lunar Lake,該晶片採台積電3奈米製程、NPU算力達48TOPS,在電池續航力、每瓦效能與功耗等多項規格有顯著提升,將與超過20家合作夥伴推出超過80款AI PC,於9月24日起上市。

《TechRadar》並提到,實測Lunar Lake播放本機影片時的電池續航時間,長達20至26小時,既否定了高通最新晶片主要的省電優勢,也超越了超微最好的筆電CPU,看起來甚至會超越蘋果M4,並且也沒有蘋果、高通等Arm架構筆電,會遇到的應用程式相容性問題。

只是,外界普遍預期AI PC的換機潮,最快會落在明年,消費者是否買單仍待觀察。英特爾能否順利救亡圖存,值得持續關注。

延伸閱讀:英特爾慘了!18A製程傳未通過博通測試「良率未達量產標準」,代工大單恐不保
英特爾創辦人摩爾辭世!半導體黃金法則「摩爾定律」由他提出,回顧傳奇ㄧ生

參考資料:《CNBC》《路透》《彭博》《TechRadar》

責任編輯:李先泰

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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