英特爾股價暴跌11%!Q1財測因「產能不足」被潑冷水,AI 轉型卡在18A良率瓶頸
英特爾股價暴跌11%!Q1財測因「產能不足」被潑冷水,AI 轉型卡在18A良率瓶頸

重點一 :英特爾 Q4 獲利與營收優於預期,但 Q1 財測保守,盤後股價一度重挫 11%。

重點二 :公司坦言 18A 製程良率與產能尚未達預期,短期供給吃緊壓抑成長想像。

重點三 :AI 伺服器與晶圓代工營收成長,搭配美國政府、軟銀與輝達投資,凸顯長期轉型賭注。

英特爾(Intel)公布 2025 年第 4 季財報,雖然調整後每股盈餘與營收皆優於華爾街預期,但對 2026 年第 1 季開出的財測明顯偏保守,導致股價在盤後交易一度暴跌約 11%。市場原押注英特爾有望在 AI 浪潮與晶圓代工轉型中迎來拐點,如今卻被較弱的短期展望潑冷水。

管理層說明, 主要壓力來自產能與良率尚未完全到位,使公司無法充分滿足季節性需求,同時也壓縮了獲利空間。 儘管如此,英特爾仍強調,自家 AI 伺服器處理器與先進製程代工技術的客戶需求強勁,長期轉型方向未變。

Q4 打敗預期,Q1 財測卻「冷卻」市場情緒

根據英特爾向投資人公布的數據,第 4 季調整後每股盈餘為 0.15 美元,高於分析師預估的 0.08 美元;營收則達 137 億美元(約為新台幣 4,330 億元),同樣優於市場預期的 134 億美元。

不過,公司同時揭露,該季仍有近 6 億美元淨虧損,折合每股攤薄虧損 0.12 美元;對比一年前的 1.26 億美元淨虧損,額度明顯放大,反映轉型投資與產能爬坡成本仍在壓抑底線獲利。

真正重擊市場信心的,是管理層對 2026 年第 1 季的保守財測。英特爾預期,本季營收落在 117 億至 127 億美元區間(約新台幣 3,690 億至 4,010 億元),調整後每股盈餘僅達損益兩平,明顯低於 LSEG 彙整分析師預估的每股獲利 0.05 美元與 125.1 億美元營收。

財務長 David Zinsner 受訪時表示,這是因為公司在季節需求高峰時,沒有足夠供給可出貨,預計供應情況要到第 2 季才會改善。

在財報公布前,英特爾股價過去一年已飆漲 148%,市場情緒高度樂觀,押注其有機會拿下第一個大型晶圓代工「錨定客戶」。如今短期展望不如預期,在高基期下便引發劇烈修正。

Q4損益表關鍵數據

項目 Q4 2025 Q4 2024 年增率
營收 137 億美元 143 億美元 -4%
毛利率(GAAP) 36.1% 39.2% -3.1 個百分點
營業利益率(Non-GAAP) 8.8% 9.6% -0.8 個百分點
淨利 / 淨損(GAAP) -5.91 億美元 -1.26 億美元 n/m(虧損擴大)
EPS(Non-GAAP,稀釋) 0.15 美元 0.13 美元 +15%

18A 良率與產能成關鍵變數

執行長陳立武(Lip-Bu Tan)在與分析師的電話會議中坦言,公司目前正積極透過提升生產效率、也就是良率,來改善產品供應。他表示,現階段的良率「符合內部計畫」,但仍低於他個人期待的水準,暗示先進製程量產仍在調校階段。

英特爾此前曾強調,18A 製造技術在 2025 年的進展「超額完成」,這項技術預計將與台積電 2 奈米製程正面競爭,並用於英特爾自家 Core Ultra Series 3 處理器等產品。陳立武此次再度表示,公司正積極努力擴大 18A 產能,以因應強勁需求。

Zinsner 也補充,下一代 14A 製程的客戶預計會在今年下半年浮現。不過他同時強調,英特爾不太可能主動公布具名客戶名單,而是會隨著在 14A 上開始明顯擴大資本支出、讓市場「從投資軌跡中看出端倪」。這也意味著,未來幾季資本支出的走向,將成為觀察英特爾代工事業進度的指標。

在財務表現上,英特爾指出,本季晶圓代工業務(Intel Foundry)認列營收 45 億美元(約新台幣 1,420 億元),其中包含部分來自自家晶片製造的內部訂單。這數字一方面反映代工營收基礎已具一定規模,另一方面也提醒外界,目前距離「純粹的外部客戶驅動」仍有距離。

Q4業務部門營收

單位 指標 Q4 2025 Q4 2024 年增率
CCG(Client Computing) 營收 82 億美元 87.69 億美元 年減 7%
DCAI(Data Center & AI) 營收 47.37 億美元 43.51 億美元 年增 9%
Intel Products 合計 營收(含內部) 129.30 億美元 131.20 億美元 年減 1%
Intel Foundry 營收(含內部) 45.07 億美元 43.40 億美元 年增 4%
All Other 營收 5.74 億美元 11.13 億美元 年減 48%
Intersegment 內部交易抵消 -43.37 億美元 -43.13 億美元
Total 對外淨營收 136.74 億美元 142.60 億美元 年減 4%

AI 伺服器與外部投資加持,長期轉型故事仍在鋪陳

在需求端,AI 仍是支撐英特爾故事的重要主軸。公司指出,最新一代伺服器處理器受惠於企業與雲端服務業者加碼 AI 基礎設施投資,出貨呈現明顯成長。這部分營收歸入「資料中心與 AI」部門,單季營收達 47 億美元(約新台幣 1,480 億元),較去年同期成長 9%。

陳立武在聲明中強調,隨著各類 AI 系統普及,傳統中央處理器(CPU)在整體架構中的角色反而更加重要,尤其在負責一般運算與協同 GPU 的混合架構上。

相較之下,個人電腦市況則顯得疲弱。英特爾將筆電與 PC 處理器歸類為「客戶端運算」業務,該部門本季營收為 82 億美元(約新台幣 2,590 億元),較去年同期下滑 7%。這也凸顯出,公司成長動能正逐漸從傳統 PC 轉向資料中心與 AI 應用。

值得注意的是,2025 年期間,美國政府、軟銀(SoftBank)與輝達(NVIDIA)都對英特爾進行了大額投資,成為公司重要股東。英特爾表示,對輝達出售約 50 億美元(約新台幣 1,580 億元)的股票,已在本季完成交割。

整體來看,對英特爾投資人而言,接下來幾季的關鍵在於:18A 與 14A 製程能否如期提升良率與產能、外部代工客戶是否實質落地,以及 AI 伺服器需求能否抵消 PC 市場疲軟等因素。

延伸閱讀:英特爾代工變香了?分析師看好14A夥伴效應,股價漲幅度上看27%

資料來源:CNBCIntel彭博社

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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