英特爾 Intel 突換 CEO！他是誰？會影響下單台積電嗎？|經理人

才剛過完 CES 記者會，10 奈米成熟製程順利推動，英特爾就出現人事震撼彈，執行長鮑伯．史旺（Bob Swan）功成身退，預計 2 月 15 日下台，結束其 2 年半任期，新任執行長將是 Pat Gelsinger，他是現任 VMWare 執行長，官方更預告 7 奈米已有長足進展。

英特爾是否將釋單台積電？是近期產業界最關注話題，尤其正值英特爾遭大股東強烈建議該分拆組織，專注核心先進技術發展，加速製造委外之際，市場也盛傳英特爾將於 1 月 21 日法人說明會上公佈此事，但就在剛結束的英特爾 CES 新品發佈會後，執行長鮑勃·斯旺旋即向董事會提出辭呈。

M1&Intel
英特爾市占率流失跌破8成大關，有調研機構預估今年將更下探7成，Pat Gelsinger能否緊急救援？

愛范兒

英特爾第一任技術長，Wi-Fi 技術讓筆電普及化

英特爾隨即發佈官方聲明，證實該消息，強調新任者為 VMWare 執行長 Pat Gelsinger，將於 2 月 15 日上任，他現齡 59 歲，除曾在英特爾服務超過 30 年，在 VMWare 效力也逼近 9 年，這項人事異動震驚業界，VMware 隨後宣佈由財務長 Zane Rowe 暫接執行長。

Pat Gelsinger 是英特爾第一位技術長，曾帶領團隊推動產業關鍵技術發展，比方 USB 及 Wi-Fi，他也是 80486 處理器的最早期架構師，曾領導開發 14 種不同微處理器程序，這對後來的個人電腦處理器 Core 系列及伺服器處理器系列 Xeon 有關鍵影響，換言之，英特爾將 Wi-Fi 模組列為筆電標配，打造 Centrino 平台讓個人電腦行動化，隨後帶來極大產業變革。

英特爾致力轉型 XPU 多架構處理器公司

英特爾董事會獨立主席 Omar Ishrak 指出，Pat Gelsinger 是經驗老到的技術領先者，對英特爾的瞭解也很深入，過去擁有傑出的領導成績，具有創新力。

Omar Ishrak 指出，現在是改變領導層的正確時機，在英特爾轉型時刻，透過 Pat Gelsinger 的工程技術專業，能確保英特爾未來策略能持續執行，並繼續維持領先地位，讓英特爾從處理器（CPU）公司轉換為多架構 XPU 公司，他也感謝鮑伯．史旺協助公司轉型，並提振企業文化的貢獻。

英特爾執行長史旺（Bob Swan）
英特爾執行長史旺（Bob Swan）本是財務長，非技術出身，扮演救援投手兩年半後功成身退。

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Pat Gelsinger 指出，現在對英特爾及國家而言都是重要時刻，很高興能重新加入英特爾，並帶領團隊前進，英特爾是他的第一個工作，讓他能曾在共同創辦人安迪葛洛夫（Andrew Grove）、羅伯特·諾伊斯（Robert Noyce）、高登·摩爾（Gordon Moore）等人麾下工作，向其學習。

Gelsinger 任內 VMware 業績翻三倍，領導力受肯定

根據外媒統計，Pat Gelsinger 在 VMWare 任內使公司股價上漲 72％，他 2012 年接任該職位，換言之效力也逼近 9 年。在任內，VMware 轉型為雲基礎架構、企業行動化、網路安全領導廠商，營收更翻三倍成長，他曾誓言將 VMWare 帶領往 200 億美元營業額境地。

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VMWare將在2021年9月遭戴爾出售持股，變數下，外媒猜是Pat Gelsinger臨時換軌道的原因。

VMware

VMWare 2020 年度營收正式突破百億元，來到 108.1 億美元，年增 12%，展現強大的業務競爭力，公司並對 2021 年強勁成長保持樂觀態度。而在加入 VMWare 前，Pat Gelsinger 曾短暫在 EMC 擔任資訊架構產品部門的營運長。

Trendforce：英特爾下單 5 奈米 CPU，下半年量產

而 Pat Gelsinger 上任後最大難題是如何維持領先地位，並處理棘手的委外事宜。TrendForce 旗下半導體研究處表示，英特爾目前在非 CPU 類的 IC 製造約有 15~20% 委外代工，主要在台積電（TSMC）與聯電（UMC）投片。2021 年正著手將 Core i3 CPU 的產品釋單台積電的 5nm，預計下半年開始量產；此外，中長期也規劃將中高階 CPU 委外代工，預計會在 2022 年下半年開始於台積電量產 3nm 的相關產品。

Intel 近年在 10nm 與 7nm 的技術發展發生延宕，大大影響其市場競爭力。從智慧型手機處理器的領域來看，蘋果（Apple）與海思（HiSilicon）受惠於台積電在晶圓代工的技術突破，在以 ARM 架構為主的 SoC 處理器市場，得以領先全球發布最先進的 AP-SoC 行動處理器。

Trendforce 指出，從 CPU 端來看，同樣委外台積電代工的超微（AMD）在 PC 處理器市占率亦逐步威脅英特爾，不僅如此，Apple 去年發表由台積電代工的 Apple Silicon M1 處理器，導致Intel 流失 MacBook 與 Mac Mini 訂單。面對手機與 PC 處理器市場版圖的劇變，英特爾去年下半年即釋出考慮將其 CPU 委外代工的訊息。

TrendForce 認為，Intel 擴大產品線委外代工除了可維持原有 IDM 的模式，也能維持高毛利的自研產線與合適的資本資出，同時憑藉台積電全方位的晶圓代工服務，加上整合小晶片（Chiplets）、晶圓級封裝（CoWoS）、整合扇出型封裝（InFO）、系統整合晶片（SoIC）等先進封裝技術優勢。除了能與台積電在既有的產品線進行合作外，產品製造也有更多元的選擇，同時有機會與 AMD 等競爭對手在先進製程節點上站在同一水平。

（本文轉自數位時代）

隨著生成式 AI 快速發展，AI 的角色正從回答問題、生成內容，進一步走向執行工作、參與決策，這也讓「自主型企業（Autonomous Enterprise）」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中，AI 不再只是被動等待人下指令的工具，而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務，且會持續學習與優化的數位員工，而人則肩負起監督與審核的責任，確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而，要實現自主型企業的願景，除了依靠強大的 AI 模型外，企業還需要掌握兩個關鍵：一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標；二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵，不僅決定 AI 能否從概念驗證（PoC）走向實際營運，更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業，企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出，企業在定義 AI 導入目標時，不能只著眼於技術是否可行，更應該從實際業務需求出發，設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說，金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險；零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗；製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同，但共同點都是希望解決具體的業務問題，而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台，也不代表 AI 就能理解這些資料。例如，AI 可能知道某位客戶的交易金額下降，卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說，若 AI 不清楚數據背後的意義，以及企業實際的業務流程與決策依據，即便數據量再多、模型能力再強，仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊，往往不只存在於數據本身，也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件，甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此，企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據，還必須建立資料之間的關聯，讓 AI 不只看得懂數據，更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來，AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工，而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案，打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為，邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程，若能讓 AI 充分理解業務脈絡，就有機會加快轉型腳步。為此，Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案，協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用，讓 AI 不只理解企業的業務邏輯，更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說，歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫，開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型，可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況，提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據，進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型，可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求，讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示，Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案，協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。

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首先，Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容，並納入內部專家長年累積的經驗，在符合數據治理規範的前提下，轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說，Context Engine 的價值不只是提供更多資料，而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵，以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡，下一步就是讓 AI 真正採取行動，這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標，如：提升客戶滿意度，讓 AI 去執行對應任務，並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中，Harness 也能導入人機協作機制，由人介入決策、提供回饋，降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而，當 AI 開始自主執行更多任務，企業也面臨另一項挑戰：如何在擴大 AI 應用的同時，兼顧主權 AI 與資安需求？對此，Sumeet Arora 指出，Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構，能夠配合資料所在位置去執行任務，企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署，將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外，當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務，如何避免因意外而導致任務中斷，也是企業相當關注的課題。為此，Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制，倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務，Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行，不必從頭再來，減少不必要的時間與成本浪費。同時，Harness 也具備高併發處理能力，可同時處理多個 AI 任務，提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台，Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出，不只協助企業加速 AI 應用落地，也反映 Teradata 對自身定位的轉變，正從傳統資料倉儲供應商，轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商，協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊，進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明，Teradata 的發展可分為三個階段，在最初的 Teradata 1.0 時期，以軟硬體整合的資料倉儲設備為主，到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體，如今進入 3.0 階段，客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案，也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變，顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式，讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力，而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技，結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗，協助企業加速 AI 應用落地，邁向自主型企業。圖中由左至右，依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。

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然而，再先進的技術架構，仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商，不僅與原廠保持密切互動，更擁有深厚的技術實力，及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗，協助企業打造穩定可靠的 IT 環境，讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台，除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求，也攜手擎昊科技深化在地合作，共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰，如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力，已是企業的當務之急，這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上，Teradata 將持續攜手擎昊科技，融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力，協助企業加速 AI 應用落地，朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。