英特爾重返GPU戰場！陳立武延攬高通大將操刀，「打包14A代工」瞄準AI資料中心大餅|數位時代 BusinessNext

重點一：英特爾 (Intel) 執行長陳立武 (Lip-Bu Tan) 宣布將重新投入 GPU 研發，瞄準資料中心市場，並延攬高通 (Qualcomm) 前 GPU 首席架構師 Eric Demmers 掌舵。

重點二：新 GPU 將與英特爾資料中心處理器與代工業務整合，客戶已針對 14A 製程積極洽談，陳立武預期今年內量產時程將開始升溫。

重點三：陳立武警告，儘管遭美國封鎖設計工具，華為 (Huawei Technologies) 仍網羅約百名頂尖晶片設計師，以「窮人版」方法自力研發，實力「只落後我們一點點。」

美國晶片大廠英特爾 (Intel) 執行長陳立武 (Lip-Bu Tan) 日前在美國舉行的 Cisco AI Summit 期間受訪表示，英特爾將投入圖形處理器 (GPU) 開發，鎖定資料中心應用市場，正面迎戰近年憑 AI 伺服器 GPU 獲取龐大商機的輝達 (NVIDIA)。

為加速布局，英特爾已延攬高通 (Qualcomm) 前 GPU 首席架構師 Eric Demmers 加入，負責主導新一代 GPU 設計。陳立武同時透露，英特爾先進製程與代工業務已獲「數家客戶深度接觸」，並嚴肅提醒，華為 (Huawei Technologies) 在美國制裁下仍大量招募頂尖設計人才、以「窮人版」方式自研晶片，實力不容小覷。

延攬高通 GPU 大將，英特爾瞄準資料中心再戰輝達

根據《路透》報導，曾在高通擔任 GPU 首席架構師的 Eric Demers 已於 1 月轉投英特爾，消息最早由產業媒體《CRN》披露，隨後由 Demers 在 LinkedIn 上證實。陳立武受訪時表示：「我才剛延攬到這位 GPU 首席架構師，他非常優秀，我對他加入感到非常高興。」

英特爾過去在消費級顯示卡與資料中心 GPU 市場布局有限，在 AI 訓練與推論算力幾乎由輝達一統江湖的當下，市場長期質疑英特爾缺乏強而有力的 GPU 敘事。陳立武此次直接將新團隊的任務鎖定資料中心，顯示英特爾不打算從邊緣或利基應用繞路，而是要把 GPU 視為旗下伺服器 CPU 之外的第二支柱，補上 AI 雲端基礎建設產品線的最大缺口。

他並指出，Demers 將直接向英特爾資料中心晶片負責人 Kevork Kechichian 報告，顯示 GPU 計畫被納入資料中心業務主戰場，而非孤立的實驗性項目。英特爾也將與雲端與企業客戶合作，依實際工作負載與需求共同定義 GPU 規格與產品走向。

英特爾曾跨足GPU，但競爭力差強人意

若將 GPU 定義寬泛化為「任何負責畫面輸出的處理器」，英特爾（Intel）早在 1990 年代末便曾涉足獨立顯卡晶片領域。當時雖推出 Intel i740 及其後繼產品 i752，但在 3D 繪圖市場中表現疲軟，始終難以抗衡輝達與 ATI（後被 AMD 收購）的強勢競爭，該產品線最終迅速退出市場。

英特爾在顯示技術領域真正的影響力源於隨後的「內顯」。自 2000 年代起，英特爾將整合式繪圖晶片納入其晶片組，隨後進一步整合至 CPU 內部。儘管效能與專業顯卡存有差距，但憑藉著隨主流處理器大規模出貨的優勢，若以裝機量統計，英特爾實為過去十多年間全球使用率最高的 GPU 品牌之一，僅是多數用戶未將其視為傳統意義上的「顯卡」。

若對標輝達或 AMD 標準的獨立遊戲顯卡或資料中心 GPU，英特爾則是直到近年才重返戰局。此前最知名的嘗試為 2000 年代末的 Larrabee 專案，該計畫試圖以多個精簡化 x86 核心堆疊成類 GPU 架構，目標兼顧 3D 繪圖與通用計算（GPGPU）。

然而，受限於效能瓶頸及軟體生態鏈未臻成熟，該專案最終轉向 Xeon Phi 計算卡發展，獨立顯卡版本則未曾正式上市。

結合 14A 先進製程與代工，代工客戶同步押注

除了產品線的補強，陳立武也試圖把 GPU 與英特爾近年積極發展的晶片代工業務「英特爾代工服務」(Intel Foundry) 打成一套整體解決方案。他在會場公開表示，目前已有「幾家客戶正與英特爾代工深入合作」，且合作焦點鎖定英特爾最新一代 14A 製程節點。

在接受訪問時，他進一步說明，這些客戶的興趣集中在 14A 技術的良率與量產時程，英特爾預期今年稍晚 14A 的量產節奏將逐步拉升。對有意採用英特爾製程的客戶來說，關鍵在於必須及早明確產能需求與產品計畫，以便英特爾能提前規畫產能與投資。

陳立武強調，若客戶願意在產品規模、出貨時間點與需求量方面提供清楚資訊，英特爾就能「提早為其保留與規畫產能」。

在 AI 資料中心伺服器需求持續高漲、先進製程供給仍吃緊的情況下，這類產能協調機制將成為英特爾與台積電等主要晶圓代工對手競爭的一部分。

華為「窮人版」晶片設計法，成為美國半導體警訊

值得注意的是，陳立武在談到人才招募時，特別點名中國科技巨頭華為技術的快速崛起。他表示，英特爾近期在全球招募晶片設計師的過程中發現，華為在美國嚴格出口管制之下，竟仍能聘用約 100 名「頂尖」晶片設計人才，令他「感到震驚」。

由於美國政府限制華為取得來自 Cadence、Synopsys 等美系供應商的電子設計自動化 (EDA) 工具，外界原以為華為在高階晶片設計上將遭遇重大瓶頸。然而陳立武轉述這些設計師的說法指出，即便拿不到最先進的 EDA 工具，華為仍以所謂「窮人版」方式，透過替代軟體、自研工具與額外人力投入來完成設計流程。

在他看來，華為在晶片設計能力上目前「只比我們落後一點點」，若美國與盟友掉以輕心，「他們很可能會一舉超前我們」。

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%

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

資料來源：路透社、CNBC

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

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。

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。

「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