蘋果先前狠心斬斷15年情,這次為何找英特爾合作?「全台積時代」會終結嗎?
蘋果先前狠心斬斷15年情,這次為何找英特爾合作?「全台積時代」會終結嗎?

六年前,蘋果 (AAPL-US) 執行長庫克(Tim Cook)宣布拋棄英特爾 (INTC-US) 、轉投自研晶片,為長達 15 年的合作關係畫下句點。如今,這對科技業最知名的「分手組合」竟再度攜手,只是這次角色徹底互換:英特爾不再是晶片設計者,而是搖身一變,成為替蘋果代工生產的製造服務商。

蘋果為何找英特爾復合?

2005 年,已故蘋果創辦人賈伯斯宣布 Mac 全線採用英特爾處理器,揭開雙方蜜月期序幕。然而進入合作後期,英特爾製程推進遲緩,14 奈米工藝反覆沿用長達四、五年,直接拖累 Mac 產品競爭力。

2020 年,蘋果自研 M1 晶片橫空出世,以 999 美元入門機的效能輾壓售價兩倍的英特爾版 MacBook Pro,續航更從 10 小時躍升至 18 小時。

不到三年,蘋果便完成全線產品遷移,2023 年 6 月最後一台英特爾 Mac 正式停售。

分析指出,這次促使蘋果回頭找英特爾的關鍵,在於供應鏈的脆弱性。蘋果長期將 A 系列、M 系列等先進製程晶片全數交由台積電 (2330-TW) 獨家生產,過度集中的策略埋下隱患。

台積電 tsmc
圖/ 台積電

今年第一季財報電話會議上,庫克坦承 iPhone 17 系列出貨量受到產能限制,起因正是台積電 A19 晶片供應不足,當輝達等 AI 晶片大廠搶佔台積電產能之際,蘋果發現自己也不得不排隊等候。

蘋果與英特爾談判一年,談定代工部分晶片

據《華爾街日報》報導,蘋果與英特爾歷經逾一年密集談判後,近期達成初步協議,英特爾將替蘋果代工部分晶片。美國商務部長盧特尼克與美國總統川普亦直接參與促成這項合作。

分析稱,英特爾新任執行長陳立武自 2025 年春天接掌以來,積極將代工業務打造為翻身利器。其主力武器「18A 製程」(1.8 奈米)直接對標台積電最先進的 2 奈米節點,首批量產產品已在亞利桑那州廠區下線。

台積電獨霸地位會受影響嗎?分析師怎麼看?

分析師郭明錤指出,蘋果與英特爾合作的切入點,極可能是用於 MacBook Air 與 iPad Pro 的入門級 M 系列晶片,年出貨量約 1,500 萬至 2,000 萬顆。目前蘋果已簽署保密協議、取得英特爾 18A-P 製程設計套件,若進展順利,最快 2027 年下半年可望出貨。

然而,分析師巴加林直言,英特爾與三星都必須先證明能達到台積電的良率水準,而蘋果對良率的要求在消費電子業界堪稱最為嚴苛。

分析師恩德爾也透露,蘋果高層私下對英特爾在規模量產與製程成熟度方面,能否與台積電並駕齊驅仍存疑慮。

業界觀察人士指出,蘋果此番布局思路明確:以入門產品試水英特爾代工能力,旗艦晶片繼續交付台積電,同時建立「第二供應鏈」以分散風險。

英特爾代工的吸引力不僅止於蘋果,輝達 (NVDA-US) 已以 50 億美元投資英特爾並規劃生產定制資料中心處理器,馬斯克旗下 Terafab、微軟 (MSFT-US) 、亞馬遜 (AMZN-US) AWS 也相繼簽約。

英特爾股價今年累計漲幅逾 200%,較一年前大漲約 433%。

從用戶到客戶,從被拋棄到成為代工夥伴,這場科技業最戲劇性的「複合」,折射出半導體產業權力結構的深刻變遷:晶片設計與製造能力加速分離,掌握設計者日益主導談判桌。

然而,英特爾究竟能否通過蘋果最嚴苛的量產考驗,答案恐怕還需再等兩年揭曉。

本文授權轉載自鉅亨網

延伸閱讀:陳立武做對了什麼,英特爾股價如何在一年多內翻漲近5倍?

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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
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

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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