圖解全球十大半導體公司!英特爾從「獵食者」到「被獵者」,關鍵轉折在這一年
圖解全球十大半導體公司!英特爾從「獵食者」到「被獵者」,關鍵轉折在這一年

英特爾(Intel)在1993年是全球半導體營業額最高的公司,意氣風發20年。但從2017年起,英特爾陷入成長泥沼,近期更傳出IC設計大廠高通(Qualcomm)提出收購方案,英特爾從「獵食者」到「被獵者」,發生什麼事?

PC產業蓬勃發展,讓英特爾吃香喝辣20餘年

英特爾成立於1968年,由IC(積體電路)的發明者之一諾伊斯(Robert Noyce)與摩爾定律的發想人摩爾(Gordon Moore)共同創立。

英特爾是投入IC製造業的先驅,成立以後研究開發出許多產品:

1970年,英特爾推出「1K DRAM」,成為公司的主力產品之一。

1971年,英特爾推出第一顆商用微處理器「Intel 4004」,這是「4位元微處理器」,同時也是全球第一顆商用微處理器。

1972年,英特爾推出8位元處理器「Intel 8008」,成為全球領先踏入「微處理器」市場的公司,奠定英特爾事業的根基。

1981年,IBM PC問世,選用英特爾的8/16位元「8088處理器」,成為英特爾轉捩點。

1985年微軟推出Windows作業系統,經數年的努力,Windows成為PC的標準作業系統。

英特爾為PC設計的CPU不斷推陳出新,從8088、80286到32位元的80386以及之後的80486、Pentium等,與微軟密切配合,掌握龐大PC市場。

PC快速成長成為龐大的產業,英特爾的CPU與微軟的「Windows作業系統」,控制PC產業的軟硬體,WinTel掌控PC產業長達20多年。

全球半導體公司排名歷經幾度大洗牌,原因是什麼?

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圖/ 數位時代

1986年到1992年:日本DRAM獨強,NEC及東芝如日中天

回顧歷史,1985年全球半導體公司營業額最高的公司為日本的NEC,美國的TI(德州儀器)及摩托羅拉(Motorola)分居二、三名。荷蘭飛利浦(Philips)居第七,英特爾居第八,美國的國家半導體(National Semiconductor)居第九。其餘皆是日本公司,包括第四的日立( Hitachi)、第五的東芝(Toshiba)、第六的富士通(Fujitsu)及第十的松下(Panasonic)。

此時PC產業尚在萌芽期,英特爾只能居全球第八大半導體公司。

1986年到1992年,全球半導體公司營業額的冠亞軍,皆由NEC及東芝把持,主要的原因是,當時日本是DRAM產業的領導國,技術、市場領先全球,聲望如日中天,市占率遙遙領先。英特爾尚與冠亞軍無緣。

1993年:英特爾崛起,獨領風騷20年

1993年是個轉捩點,英特爾以76億美元的營業額,超越NEC的71億美元,成為全球半導體營業額最高的公司。

自此之後,英特爾意氣風發,每年皆在全球半導體產業掄元,直到2017年方被三星電子奪走半導體龍頭寶座,痛失蟬聯達24年的龍頭寶座。

三星電子的崛起主要是靠記憶體市場規模不斷地擴大,1993年三星電子的營業額僅31億美元,居全球第七。此時日本半導體公司仍在全球市場具有很大市場,全球前十大半導體公司中有6家日本公司。

2002年:記憶體市場擴大,韓國DRAM出頭天、日本失去競爭力

2002年三星電子以87.5億美元的營業額,躍升到全球半導體營業額的亞軍,不過與當年冠軍英特爾的237億美元相較,尚有一段很長的距離。三星電子的崛起代表韓國DRAM產業的興起,也代表日本在DRAM產業的開始式微。此時只有三家日本公司列入全球前十大半導體公司。

另一值得注意的是,高通於2008年以64.8億美元營業額,居全球第八,進入全球前十大半導體公司。

高通為一家沒有自有晶圓廠的IC設計公司,高通進入前十大,象徵半導體生態的改變。在行動通訊日益普及之下,高通的營業額快速成長,2012年以131.8億美元營業額,居全球第三大半導體公司,僅落在英特爾及三星電子之後。

高通的崛起象徵行動通訊時代的來臨,也埋下英特爾競爭力衰退的種子。不過由於PC市場持續成長,加上行動通訊時代,資料中心市場開始擴大,伺服器需求增加,英特爾掌握伺服器CPU市場,因此王者態勢仍未退色。

2017年:三星成為全球最大半導體公司,英特爾陷入成長泥沼

2017年,三星電子以620億美元的營業額超越英特爾的614億美元,奪得全球最大半導體公司的寶座。

三星電子能一舉超越高居全球半導體龍頭長達24年的英特爾,主要是拜記憶體市場大幅成長之賜。

2018年三星電子以833億美元營業額,超越英特爾的702億美元,再次成為全球半導體公司的龍頭。

2019年英特爾營業額達708億美元,超越三星電子的557億美元,奪回全球半導體公司龍頭寶座。這一年記憶體市場衰退,使三星電子大幅下滑。

2020年英特爾營業額達729億美元,超越三星電子的605億美元,蟬聯第一。

可惜的是2021年,英特爾營業額達767億美元,落後三星電子的820億美元,再次失去第一寶座。2022年三星電子營業額達656億美元再次超越英特爾的631億美元,蟬聯全球第一寶座。

從2017年起這幾年的走勢,英特爾已陷入成長的泥沼,營業額成長動能不足,以至於只要記憶體市場不錯,三星營業額就會超越英特爾。

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圖/ 數位時代

2023年:生成式人工智慧浪潮,輝達逆勢奪冠

2023年ChapGPT掀起生成式人工智慧的浪潮,輝達的GPU成為人工智慧必備的「基礎設施」元件,營業額水漲船高,無懼2023年因「去庫存」導致全球半導體衰退的逆潮。

2023年,輝達營業額高達562億美元,較2022年的286億美元大幅成長96.5%,高居全球半導體營業額的第一名。英特爾2023年營業額達539億美元,較2022年的631億美元衰退14.6%,居全球第二。

三星電子2023年營業額490億美元,較2022年的656億美元衰退25.3%,居全球第三。2023年全球記憶體市場大幅衰退,導致三星電子營業額隨之衰退。

英特爾從「獵食者」到「被獵者」,做錯什麼?

英特爾的危機早在2017年起就很明顯,2019年由財務背景出身的史旺(Bob Swan)擔任執行長,使得英特爾經營策略保守不敢大膽投資,錯失許多能讓英特爾「脫胎換骨」的機會。

2021年2月15日,英特爾邀請昔日研發大將季辛格(Pat Geisger)重返英特爾擔任執行長,希望能翻轉英特爾的頹勢。

季辛格揭櫫「IDM 2.0」企圖進入晶圓代工市場,逐鹿快速成長的市場。為了圓晶圓代工市場之夢,英特爾大舉投資建立先進製程晶圓廠,從美國本土延伸到歐洲,投資金額龐大。

為了追趕台積電,英特爾立下「4年5製程」的開發計畫,研發資金所費不貲。

在營業額方面,在超微強力競爭下,PC CPU及伺服器CPU失去不少市場,使營業額成長遲滯不前。

加上英特爾在GPU方面落後輝達、超微,使得它在人工智慧市場無法分得「一杯羹」。

股價會說話,季辛格上任後,英特爾股價於2021年4月9日達68.26美元,是近期的高點,顯示投資人對新執行長有期待。

之後英特爾股價一路下滑,2023年2月24日,跌至25.14美元是波段低點,之後股價反彈,於2023年12月29日,彈至波段高點50.25美元。

可惜的是,自此之後再度下滑,今年(2024年)9月6日跌到18.89美元,再創低點。

之後傳出高通有意收購英特爾後,股價反彈到23.88美元(9月29日),市值由1000億美元以下,反彈到1,020.8億美元,全球排名174,在全球半導體公司中排名15。

延伸閱讀:[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][1]

全球十大半導體公司一次看

全球半導體公司市值龍頭為輝達,9月29日計,市值達2.976兆美元,全球排名第3。以下為全球半導體公司排名:

公司名稱 市值 半導體公司排名 全球市值排名
輝達 (NVIDIA) 2.976 兆美元 第 1 名 第 3 名
台積電 (TSMC) 9229.6 億美元 第 2 名 第 9 名
博通 (Broadcom) 8065.6 億美元 第 3 名 第 11 名
ASML 3325.4 億美元 第 4 名 第 28 名
三星電子 (Samsung Electronics) 3085.9 億美元 第 5 名 第 31 名
超微 (AMD) 2659.9 億美元 第 6 名 第 37 名
德州儀器 (Texas Instruments) 1909.5 億美元 第 7 名 第 70 名
高通 (Qualcomm) 1895.2 億美元 第 8 名 第 73 名
應用材料 (Applied Materials) 1689.3 億美元 第 9 名 第 88 名
Arm 1525.6 億美元 第 10 名 第 103 名

市值是投資人對公司認同的指標,英特爾市值遠遠落後輝達、台積電、博通等公司,連以前的「小弟」超微,市值也達英特爾的2.6倍,無怪乎高通敢高喊收購英特爾。

延伸閱讀:[美國傾洪荒之力制裁,華為卻只痛3年!一張圖看懂華為韌性][2]

責任編輯:林美欣
[1]: https://www.bnext.com.tw/article/80507/intel-mistake-rescue-plan
[2]: https://www.bnext.com.tw/article/79067/huawei-performance-under-us-sanctions

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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