英特爾新任CEO首亮相!陳立武4/1將於「Intel Vision」演講:如何在AI時代逆轉勝?
英特爾新任CEO首亮相!陳立武4/1將於「Intel Vision」演講:如何在AI時代逆轉勝?

英特爾(Intel)將於2025年3月31日至4月1日在美國拉斯維加斯舉辦「英特爾2025年願景大會」(Intel Vision 2025 。此次為期兩天的活動,將匯聚全球英特爾的客戶與合作夥伴,共同探討在運算領域的創新機會。

而活動最大亮點,莫過於英特爾執行長陳立武(Lip-Bu Tan)將於3月31日發表開幕主題演講,重點展示英特爾如何透過其技術,推動人工智慧(AI)時代的商業成功。

「英特爾2025年願景大會」為邀請制活動,但英特爾將於太平洋夏令時間(PDT)3月31日下午, 亦即台灣時間4月1日(星期二)凌晨5:00 直播。連結如下:

  1. 英特爾新聞中心
  2. 英特爾YouTube頻道

英特爾於3月12日宣布任命陳立武(Lip-Bu Tan)為公司新任執行長,接替於去年12月遭董事會撤換的基辛格(Pat Gelsinger),此人事命令將於3月18日正式生效。

消息公布後,英特爾股價在盤後交易中上漲超過11%。

曾在半導體界叱咤風雲的「藍色巨人」英特爾正面臨嚴峻危機,包括大規模裁員和暫停在歐洲的大型製造項目,新執行長的任命對英特爾和地緣政治敏感的半導體產業至關重要。

陳立武表示,他的目標是在晶圓代工和產品領域建立「世界級」的業務。陳立武在寫給員工的信中提到,他「從不畏懼挑戰」,並「有信心能夠扭轉我們的業務」。他還在一份聲明中表示,他看到了「以更好地服務我們的客戶並為我們的股東創造價值的方式重塑我們業務的重大機會」。

英特爾
圖/ 邱品蓉攝影

陳立武是誰?

陳立武是英特爾首位華裔CEO,在半導體與軟體界歷練超過20年,在2009年至2021年期間擔任晶片設計軟體公司大廠益華(Cadence Design Systems)執行長長達12年,根據英特爾的新聞稿,陳立武在擔任益華執行長期間,帶領該公司的營收翻了一番以上。

2022年9月,英特爾邀請陳立武加入董事會,作為恢復英特爾全球領先晶片製造商地位計劃的一部分。隔年10月,董事會擴大陳立武的職責,授權他監督公司陷入困境的晶圓代工業務。

不過在2024年8月,陳立武突然宣布辭去董事會職務。據路透引述消息來源指出,陳的離開是對時任執行長的基辛格在經營方向上的分歧,包括代工製造策略、人力過於臃腫、官僚主義的文化和落後的AI策略等。陳立武希望大刀闊斧裁員,包括裁撤對英特爾沒有工程方面貢獻的中階主管,卻也因此與董事會陷入緊張關係。

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基辛格。
圖/ Wikipedia

如今,基辛格在2024年12月宣布退休,英特爾重新找回陳立武,結束了圍繞英特爾領導層的不確定性。但科技分析公司TechInsights副董事長G Dan Hutcheson認為,「不利的一面」是他缺乏經營一家集晶片設計和製造於一體的整合半導體製造公司的經驗。

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7大重點認識陳立武

1.馬來西亞出生的65歲高管:陳立武在新加坡南洋理工大學(Nanyang Technological University)學習物理,並在麻省理工學院(MIT)獲得核工程碩士學位,之後在舊金山大學(University of San Francisco)獲得MBA學位。

2.長期技術投資者:他是舊金山創投Walden Catalyst Ventures的共同創辦人,也擔任舊金山風險投資公司Walden International的董事長,並在多家公司擔任不同角色。

3.益華的領導者:他在2009年至2021年間領導益華,並在他的任期內成功將公司的收入翻倍。

4.豐富的董事會經驗:曾在慧與科技(HPE)和軟銀(SoftBank)的董事會任職。

5.英特爾的關鍵人物:2022年被任命為英特爾董事會成員,負責監督製造業務,後來因與基辛格經營理念分歧辭職。

6.不拆分設計和製造業務:在給員工的信中,他表示英特爾在技術生態系統中扮演著重要角色,並有信心能夠扭轉公司局面。

7.獲得半導體產業協會最高榮譽:2022年半導體產業協會(SIA)的最高榮譽Robert N. Noyce大獎。

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資料來源:路透1路透2The VergeFinancial Times英特爾

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 林美欣

關鍵字: #英特爾
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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