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AMD 登頂兆美元俱樂部、英特爾股價狂飆 12%!Meta Muse 引爆 CPU 搶購潮

2026-09-22 鉅亨網 陳又嘉
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《巴隆周刊》報導,英特爾 (INTC-US)、AMD(AMD-US) 與安謀 (ARM-US) 股價周一 (21 日) 大幅上漲,投資人愈加看好 CPU 的潛在成長空間。這波行情的催化劑,似乎是 Meta Platforms (META-US) 推出的 Muse 人工智慧代理受到市場歡迎。

這波漲勢推動 AMD 收盤時的市值達到 1 兆美元,成為第 14 家達到這項里程碑的美國企業。

AMD 股價周一上漲 9.9%,收在 615.52 美元。根據道瓊市場數據,這也是 AMD 自 6 月 30 日以來首次創下歷史新高的收盤價。

延伸閱讀:「Lisa,以後妳來幫我!」母親身教是最強底牌,看蘇姿丰如何賭出 AMD 黃金十年

英特爾股價與安謀的 ADR 股價漲幅更大,分別上漲 12% 與 17%。

今年初,由於市場看好 AI 服務對 CPU 的需求,英特爾與安謀股價曾經歷一波強勁上漲,但進入夏季後半段,兩者股價又回落。

如今 Muse AI 代理的早期成功重新點燃了市場熱情。根據 Sensor Tower,Muse 過去三天一直是美國 iPhone App Store 下載量最高的免費應用程式。

AI 代理的一項重要特性,就是可以自主執行任務。這類 AI 代理的普及可能大幅增加晶片在推論方面的需求,而這項工作不只需要 GPU,也需要大量的 CPU。英特爾執行長陳立武上周表示,公司目前只能滿足客戶大約 50% 的需求。

安謀預估,伺服器 CPU 市場每年可以成長超過 35%,到 2030 年市場規模將達到 1,200 億美元。

AMD 則更加樂觀。該公司預估,伺服器 CPU 市場到 2030 年可能成長 50%,創造約 2,200 億美元的營收機會。

AI 代理今年已出現過一次引起市場關注的熱潮,其中包括開源 AI 助理專案 OpenClaw 爆紅。不過,對沒有技術背景的使用者而言,OpenClaw 的設定可能比較複雜,而且其主要開發者之後被 OpenAI 延攬。相比之下,Muse 更容易讓一般使用者使用,且 Meta 擁有更多開發人員,可以投入資源持續改善 Muse 功能。

KeyBanc 分析師 Justin Patterson 在報告中寫道,「我們認為,Meta 的分發能力與數據優勢,讓 Muse 從第一天開始就具備優勢。如果 Muse 能在未來幾個月建立起數億人的每月活躍用戶群,而理想情況下甚至能形成數億人的每周活躍或日活躍用戶群,市場應該會視其為成功。」

當然,Muse 仍面臨一些障礙。亞馬遜 (AMZN-US) 已經阻止 Meta 的 Muse AI 代理在其網站上進行購物。亞馬遜表示,Meta 在讓 Muse 取得其平台存取權限之前,並沒有事先告知相關計畫。

延伸閱讀:OpenClaw 請神容易送神難?中國掀「龍蝦棄養潮」,連解除安裝都變一門生意!

亞馬遜發言人在聲明中表示,「我們認為,第三方應用程式如果提供代表消費者向其他企業進行購買的服務,就應該以公開的方式運作,並尊重服務提供商是否選擇參與的決定。像 Muse 這樣的代理型第三方應用程式,也必須遵守相同義務。我們已要求 Meta 將亞馬遜從這項體驗中移除。」

不過,這家電子商務巨頭甚至需要採取這樣的措施,本身就凸顯出 Muse 正在快速普及。而如果 AI 代理的市場真的持續蓬勃發展,CPU 的需求也將同步增加——這對英特爾、安謀與 AMD 而言都是好消息。

Partners 分析師 Ivan Feinseth 近期將英特爾 的目標價從 118 美元上調至 145 美元,同時維持買進評級。

Feinseth 寫道,「AI 正重新提升英特爾 x86 CPU 業務的重要性,因為推論、代理型 AI、資料協調、網路及企業工作負載,都需要大量的一般用途運算能力,同時搭配加速運算。」

(本文出自鉅亨網)

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經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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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。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,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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