圖解|亞馬遜CPU暢銷排行,前10名被AMD包辦!英特爾為何漸漸失去消費者的心?
圖解|亞馬遜CPU暢銷排行,前10名被AMD包辦!英特爾為何漸漸失去消費者的心?

一向由英特爾主導的桌機CPU市場,現在卻被AMD快速侵蝕,外媒《Tom’s Hardware》發現,亞馬遜的最暢銷CPU排行榜中,英特爾一度被擠出前10名的排列,並由AMD旗下產品包辦前排。

在《Tom’s Hardware》擷取的亞馬遜暢銷排行中,前10名皆是AMD Ryzen 9000、7000、5000系列CPU占據,英特爾最暢銷的產品則是位於11名的i7-13700K。而尷尬的地方在於,這是英特爾落後兩代的舊產品。

亞馬遜暢銷CPU排名一次看

英特爾在今年10月下旬正式出貨Ultra 200K系列,然而這款新系列產品卻乏人問津。相較之下,AMD Ryzen 7 9800X3D CPU卻快速登頂,並且由於供不應求,價格已經遠超過479美元的上市價格,售價直線來到749.99美元的水準。

AMD Ryzen 7 9800X3D.jpg
AMD Ryzen 7 9800X3D
圖/ AMD

而銷量排名第二的則是相似等級的上一代產品Ryzen 7 7800X3D,其售價已經比449美元的上市價格低,來到約349美元的水準。

第三名則是已經推出4年的Ryzen 9 5900X,售價已經較上市價格打折60%,被認為是預算有限下高CP的選擇 。綜觀銷量排名前排,除了衝入榜首的AMD最新產品外,主要是價格相對經濟實惠的型號,定價多落在100美元到200美元之間。

英特爾怎麼了?消費者為何不再愛它的CPU了?

13、14代CPU爆「縮缸」事件,重挫消費者信心

不過英特爾旗下桌機CPU會落得擠不進前10的窘境,一部分或許與2024年初爆出13、14代產品重大災情,在高負載情況下可能突發當機,並且越昂貴的高階產品情況越為嚴重,這個缺陷甚至會對CPU導致不可逆的永久傷害。有國外網友測試當機「縮缸」後,性能甚至可能下滑40%之多。

然而英特爾卻對這次災情避重就輕,不僅一開始聲稱是主機板廠預設電壓過高的問題,被認為是推卸責任,後續推出的保固延長也因為前後條件不一遭到許多買家抨擊。

英特爾Meteor Lake
英特爾第13、14代CPU傳出重大當機災情,被認為嚴重影響消費者信心。
圖/ 邱品蓉攝影

英特爾直到今年7月才終於表示找到問題的真正原因,坦承CPU的微碼設定錯誤導致電壓過高,進而在不安全的情況下運作,並承諾在8月中發布BIOS更新,不過最後是直到9月底發布的第四波0x12B更新才徹底解決CPU不穩定的問題。

Core Ultra系列運作不如遊戲玩家預期

而英特爾最新推出的Core Ultra系列CPU則在外界的評測中認為,主要聚焦在增進AI效能,變得更為省電,對於遊戲表現提升有限,甚至在部分遊戲中運作表現不如預期。

英特爾官方也坦承某些配置下性能表現與官方數據有顯著差異,聲稱12月發布更新修復問題。遊戲表現上不夠亮眼,也可能影響到對個人用戶的吸引力。

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AMD持續蠶食英特爾CPU市場,一年漲幅近10個百分點

亞馬遜銷售排行變化,英特爾被擠出前10排行可能只是一時,例如11月22日銷量第6名便是英特爾的i7-12700K CPU,但整體暢銷排行仍是AMD產品占壓倒性多數,依舊反應了銷量的此消彼漲。

事實上,儘管英特爾CPU仍是市場上的絕對主流,AMD的CPU市占率在過去一年裡出現相當顯著的成長,尤其依照《Tom’s Hardware》的統計數據,今年第三季AMD在x86架構CPU的市占率大幅成長了5.7個百分點,從第二季的23%成長至28.7%,是該媒體自2016年開始統計以來的最大漲幅。

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AMD過去一年在x86架構CPU市場上市占率大增,成長近10個百分點。
圖/ AMD Official Website

若是以一年前相比,AMD在X86架構CPU的市占率已經成長接近10個百分點,這樣的成長幅度已經高於AMD先前7年的市占率變化,足以看出AMD過去一年裡的漲勢有多麼兇猛。

不過與亞馬遜銷量排行上清一色的AMD相比,這樣的漲勢似乎不成比例,一部分原因或許在於,英特爾在企業電腦方面仍是遙遙領先,擁有非常穩固的地位。而會在亞馬遜上購買的,則較多是一般個人用戶。

但AMD也並非都是好消息,其Ryzen 9000系列CPU發布後遊戲性能不如預期,儘管後續官方也趕緊發布更新修復問題,從Ryzen 9000系列只有一款CPU進入前10來看,也可能一定程度上影響了買氣。

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資料來源:Tom's Hardware(1)Tom's Hardware(2)wccftech

關鍵字: #Intel #AMD
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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