股價創50年最慘紀錄、被踢出道瓊成分股⋯英特爾為何慘不忍睹?解析3大致命傷
股價創50年最慘紀錄、被踢出道瓊成分股⋯英特爾為何慘不忍睹?解析3大致命傷

一個時代的終結!曾經是全球最有價值半導體公司的英特爾,在三個關鍵敗因影響下,業績與股價一瀉千里,道瓊預計於本月8日將其踢出成分股,改納入輝達。

11月1日,道瓊宣布,AI加速運算晶片巨人輝達將在8日被納入道瓊工業指數、取代英特爾。誰能想到英特爾在1999年與微軟一同加入道瓊成分股時,是其中唯二的科技公司;二十五年後,微軟還在列、英特爾卻「被下車」,反映生成式AI熱潮,以及沒跟上AI的英特爾輝煌不再。

輝達當紅、英特爾英雄變狗熊的現實,充分反映在股價上。輝達繼去年狂漲240%後,今年以來又再大漲超過180%;反觀英特爾今年以來跌幅超過5成。大約從5月開始,英特爾就是道瓊成分股中股價最低、表現最差、權重最低者,9月時,股價更以18.89美元創下半世紀以來最糟。由於股價是個股能否被納入道瓊指數的基本要件,從年中開始外界便推估,英特爾今年內就會被踢出道瓊成分股,改由輝達入選。

而輝達也做了一件事,提升自家股票對道瓊的吸引力──股票分割。輝達在股票分割前,每股約莫是1千2百美元;然而,道瓊計算權重方式是依據個股股價、而非市值,若股價遠高於大部分成分股,就會占指數權重過高,不利於被納入。

於是輝達在6月初時將1股拆成10股,對市值沒有影響,但一股的股價因此降了9成,增進了被納入道瓊指數的機率,也才有了如今「輝達上、英特爾下」的結果。

10年前,不論是被輝達取代、還是股價腰斬與連續虧損,都是無法想像的事。三個關鍵因素:專注研發的文化不再、製程與技術誤判帶給對手崛起的機會,以及官僚文化,讓英特爾從一代霸主,變成現今「慘不忍睹」。

因素一》不再專注研發

英特爾自從1968年成立以來,不論是初期的記憶體、還是之後稱霸全球的x86架構處理器,技術,都是最重要的一環。英特爾首四任執行長:諾宜斯、訂下半導體製程推演圭臬「摩爾定律」的摩爾、說出「唯有偏執狂得以倖存」的葛洛夫,乃至於貝瑞特,無一不是工程背景、擁有博士學位,帶領英特爾的設計與製造,走在尖端。

然而,當專長為業務行銷的歐德寧,於2005年出任英特爾第五任執行長時,英特爾變調:從專注工程轉向注重行銷。在他執掌期間,英特爾營收攀上全球半導體龍頭,但台積電前研發副總經理、清大半導體學院院長林本堅透露,「當時英特爾很多高手都走了,導致後來的元氣大傷。」

因素二》技術、製程誤判

其次,是英特爾對先進製程使用的曝光技術EUV(極紫外光)、製程推進模式,都判斷錯誤,種下製程良率提升困難的因、市占率下滑的果。EUV的技術實在太複雜、機台也太貴,英特爾第六任執行長科再奇對於投資EUV能否「值回票價」,沒有信心,當半導體設備大廠艾司摩爾一四年推出第一代EUV機台時,科再奇決定不用,英特爾更在接下來的9年內,全力避免使用EUV技術。

但隨著英特爾的製程推進至10奈米(略優於台積電的7奈米),英特爾使用舊有的多重曝光技術,良率提升緩慢。加上英特爾在2014年,選擇由22奈米「躍進」14奈米,接著又在2017年由14奈米「跳躍」至10奈米,製程推進過於激進,導致英特爾14奈米延後半年、10奈米更推遲3年量產;反觀台積電,製程則是在2018年「超車」英特爾。

直到2021年,英特爾的10奈米製程終於完全取代用了7年的14奈米。然而此時,台積電的製程來到5奈米、約等同於英特爾Intel 4製程,已經領先英特爾整整一個世代。

「以前的製程技術,都是IDM(整合元件製造廠,如英特爾)領先,7奈米製程是第一次台積電超車IDM、提供最先進的技術,」台積電前董事長劉德音回憶起這段歷史指出,「將來如果有人把台積電歷史寫成一本書,7奈米就是非常重要的里程碑。」

正因良率不佳、製程進度落後,本來該去10奈米生產的產品,卻大量塞在14奈米,英特爾出現從2018年起、綿延兩年半的14奈米筆電處理器大缺貨;反觀,依賴台積電產能的超微,絲毫沒缺貨、延後上市的問題,也因此在筆電、伺服器處理器市場趁勢崛起。

市調機構Mercury Research資料顯示,在英特爾缺貨這段期間,超微筆電用處理器的市占率從2018年第一季不到10%,至2020年上半年已衝上20%。伺服器用處理器方面,英特爾則因10奈米製程落後、只能用14奈米應戰,讓超微在2019年、2021年,亮相採用台積電7奈米製程,代號分別為羅馬、米蘭的產品。

伺服器業界人士透露,在這段期間,英特爾的產品運算能力沒有比超微出色太多,但台積電的製程比英特爾先進、良率高,立刻反映在這兩款超微產品的省電性與價格,帶動超微伺服器處理器成功打入X(前推特)、Google等一線雲端大廠。該市調機構的數據也顯示,在伺服器處理器的市占率,超微從2019年僅5%、拉高至2021年底的1成。

因素三》官僚文化逼走大將

英特爾先進的製程即使其後終於導入EUV,良率、業績也沒有比較好。英特爾的7奈米(相當於台積電的5奈米製程)若能按照原本規畫在2021年量產,只會落後台積電5奈米製程1年;但基辛格在2021年接任執行長後,宣布將延後至2023年量產,一下子又落後台積電3年,筆電與伺服器處理器進一步遭到超微侵蝕。

而基辛格心心念念透過大舉興建晶圓廠、推動英特爾復興,除了讓財務負擔加劇、造成今年來連三季虧損,也凸顯英特爾官僚文化滿點的背景。

例如,英特爾在2022年九月延攬EDA(電子設計自動化,是IC設計公司必備工具)大廠益華前執行長陳立武擔任董事。基於陳立武在半導體界的好信譽與對半導體業的深度理解,英特爾董事會授權陳立武監督製造業務,未料,陳立武在英特爾還不到兩年、今年8月便閃辭走人。

路透報導,基辛格上任以來,擴編至少兩萬人、員工數膨脹至12萬人以上,比台積電與輝達兩家合計的員工還要多。陳立武意欲裁撤對研發、製造沒有貢獻的大量中階主管、減少官僚作風,卻未獲基辛格支持,心灰意冷而請辭。

隨著輝達領頭的加速運算需求爆發、行情節節攀升,三個關鍵因素種下敗因的英特爾則持續敗退,不僅PC處理器市占下滑,在勢頭正熱的AI與伺服器領域都沒有太大進展、甚至出現頹勢。

以伺服器用處理器為例,超微董事長蘇姿丰10月表示,超微的市占率已達34%,比去年底的25%增加9個百分點;對比超微2017年重返伺服器處理器市場時,市占率僅2%,短短7年,超微從無名小卒變成可以叫板英特爾。

而基辛格寄予厚望的AI加速運算晶片Gaudi,銷售卻慘不忍睹。年初他表示,今年Gaudi營收可能挑戰20億美元,但4月時就將目標縮至5億美元;日前英特爾公布最新財報,更完全撤回5億美元的預測。這也代表,英特爾至今尚未跟上AI的浪潮。

英特爾遭道瓊除名、由輝達取而代之,是一個時代的終結、新時代的開啟。昔日英雄英特爾要花多久時間才能跟上AI加速運算的浪潮、甚至重返榮耀?至今還沒有答案。

延伸閱讀: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
基辛格一句話惹惱台積電,讓英特爾痛失「代工甜甜價」!為何張忠謀曾說他無禮?

本文授權轉載自:今周刊

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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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