COMPUTEX 2026 開展首日，Intel 執行長陳立武於 6 月 2 日下午於台北南港展覽館發表主題演講，這也是他接任 Intel CEO 後，在台灣科技供應鏈面前釋出的重要戰略訊號。這場演講主題聚焦於 AI 時代的下一代運算願景，涵蓋 Intel 18A、AI PC、Edge AI、資料中心與合作夥伴生態系。
這場演講是陳立武上任 14 個月後，對外說明 Intel 下一階段轉型方向的一次總整理。從 AI PC、x86 架構、Xeon 6 Plus、RackScale Blueprints，到與 Perplexity、鴻海、SambaNova 等夥伴合作，Intel 這次想傳達的重點為在 AI 時代，運算需求同時分散在 PC、Edge、企業資料中心與未來的智慧代理系統中。
圖片來源：Intel FB
從矽谷到矽島，陳立武先談 Intel 與台灣的 40 年關係
陳立武一上台先以中文向現場問候，並幽默分享自己前一晚到台北象山爬山。他提到，象山大約有 1,000 個階梯、登高 184 公尺，自己成功「活著走下來」，如果演講時走路比較慢，可能是因為真的累了。這段開場雖然輕鬆，但也很快把演講拉回到 Intel 與台灣長期合作的主軸陳立武回顧，約 60 年前，美國一群工程師與創投先驅，包括 Arthur Rock、Don Valentine 等人，推動了 Intel、Apple 等公司誕生，也造就後來被稱為 Silicon Valley 的矽谷。而 40 年前，類似的創業精神與半導體產業野心，也在台灣形成了「矽島」的基礎。
他特別提到，40 年前受到李國鼎邀請，來台協助引進創投觀念。當時 Venture Capital 對台灣仍是很新的制度，後來在李國鼎與開發基金支持下，他在台灣設立創投基金；同一時期，張忠謀也從德州儀器回台，並創立台積電。陳立武表示，自己很幸運能參與台灣新竹科學園區與半導體產業早期發展，也親眼看見台灣從 OEM、ODM，一路發展出設計、製造與完整 PC 生態系。這段回顧也點出 Intel 與台灣供應鏈的深層關係。陳立武表示，台灣 PC 生態系在 Intel 的成長與成功中扮演關鍵角色。Intel 去年才在台灣慶祝在台 40 週年，他也再次感謝台灣供應商、合作夥伴與客戶，強調雙方合作關係仍會持續深化。
陳立武上任後的 Intel：回到工程核心，先把執行力做好
在談完台灣之後，陳立武把焦點拉回 Intel 自身。他表示自己接任 Intel CEO 至今約 14 個月，而「Execution」一直是他最重視的事情。Intel 本質上是一家工程公司，因此他上任第一天就決定讓所有工程團隊直接向他報告，目的是讓公司重新聚焦技術、產品與執行效率。對 Intel 而言過去幾年外界最關心的問題是它能不能準時推出產品、製程能不能如期量產、組織能不能重新提高效率。陳立武在演講中多次強調改革的過程是一段 journey，可能會是一個 5 到 10 年的計畫，選擇先讓市場相信這家公司正在重新回到工程與產品節奏。
Intel 眼中的 AI 時代，不只是一顆 GPU 的競爭
陳立武接著提出 Intel 對未來運算市場的分類。他表示 Intel 每年出貨數以億計的 SoC，並且與合作夥伴一起從 silicon、SoC、system 到 software，參與各層運算生態系。未來 Intel 將聚焦四大核心運算領域：
|
四大運算生態系 |
Intel 的定位 |
對應應用 |
|
Personal Computers |
AI PC 與個人裝置運算 |
筆電、桌機、工作站、遊戲裝置 |
|
Edge、Agentic AI、Physical AI |
把 AI 從雲端推向終端與實體世界 |
製造、機器人、零售、工業自動化 |
|
Foundational Data Centers |
支撐既有企業與雲端工作負載 |
資料庫、5G、雲端服務、企業系統 |
|
Intelligence Centers |
未來支撐數位代理與大規模推論 |
Agentic AI、異質運算、智慧基礎設施 |
這四個領域代表 Intel 對 AI 時代的判斷，未來企業與消費者需要的是能依照不同工作負載配置 CPU、GPU、NPU、ASIC，甚至是其他加速器的異質運算平台。Intel 主張 AI 會進入更多裝置、更多場景與更多企業流程。這也是為什麼整場演講中，Intel 一方面談 AI PC，另一方面也談 x86、Xeon、RackScale、Edge AI 與 Physical AI。
AI PC 是第一個戰場：Intel 18A、Core Ultra Series 3 與近 400 款設計
Intel 這次首先展示的是 PC 生態系，18A 製程已進入 full scale，而 Core Ultra Series 3 是 Intel 第一款建立在 Intel 18A 製程技術上的產品。Intel 將 Core Ultra Series 3 定位為新一代高階行動平台，整合 CPU、GPU、NPU 與多媒體能力，目標是讓 PC 成為可以執行 agentic AI 的平台。在演講中 Intel 提到目前 Core Ultra Series 3 已有超過 300 款消費與商用設計正在出貨。除此之外，Intel 也將相關 IP 下放到主流市場，推出 Core Series 3。Core Series 3 於 4 月推出後，已擴展到 70 多款設計，使整體 Series 3 產品線在短時間內接近 400 款設計。PC 仍是 Intel 最熟悉、也最具有規模優勢的市場，當 AI 從雲端逐漸走向終端裝置時，PC 會變成可以在本地端執行 AI 任務、保護隱私資料、降低延遲與控制成本的運算平台。
Intel 也展示了手持遊戲裝置晶片 Arc G3，它來自 Core Ultra Series 3，鎖定 handheld gaming 市場，強調在效能、續航與功耗之間取得平衡。Arc G3 在多款遊戲測試中相較競爭對手有超過 40% 的效能優勢，在相同性能下功耗約為一半，並可讓多款 AAA 遊戲以 1080p 解析度運行。這段產品展示代表 Intel 想從傳統 PC 市場往外延伸，無論是高階筆電、主流筆電、手持遊戲裝置，還是未來 Edge AI 裝置，Intel 都希望用同一套 IP 與製程平台擴大產品覆蓋範圍。
Perplexity 合作展示 Hybrid AI：機密資料留在本地，雲端負責外部研究
這場演講中最有代表性的 AI 應用展示之一是 Intel 與 Perplexity 的合作，Perplexity 創辦人暨 CEO Aravind Srinivas 上台介紹 Perplexity Computer，並與 Intel 展示「hybrid agentic inference」的概念。展示情境設定為一位私募股權基金分析師正在處理名為 Project Falcon 的機密專案，這位分析師手上有 NDA、deal room 檔案、本地財務模型、白板圖與雙語逐字稿等敏感資料，這些資料不能直接送到雲端伺服器。
在 Intel Core Ultra Series 3 裝置上，本地 AI 模型會先判斷哪些資料是敏感內容，哪些可以外送。機密檔案由本地模型讀取、分類與處理，雲端大模型則負責外部研究、彙整公開資料與生成報告。這正是 Intel 想強調的 hybrid AI 架構。未來 AI 可以依照任務需求，在 PC、Edge 與資料中心之間分配運算。這對企業尤其重要，因為企業在導入 AI 時，最在意的往往是資料安全、成本、延遲與治理規範能不能同時被滿足。
x86 仍是 Intel 的底牌：Agentic AI 讓 CPU 重新被看見
除了 AI PC，Intel 這次也花了不少篇幅重新說明 x86 的重要性。陳立武指出，x86 已支撐資料中心近 50 年，至今仍是通用運算的重要架構。他也引用 IDC 預測表示，到 2030 年，全球安裝的伺服器中，每 10 台約有 8 台仍會採用 x86 架構。Intel 在這裡想傳達的重點是，AI 時代的運算需求不會完全由 GPU 承擔。傳統 AI 推論多半是使用者輸入 prompt，大語言模型完成計算後產生答案，因此主要仰賴 GPU 執行大量模型運算。不過 agentic AI 的工作方式更複雜，它需要根據目標規劃步驟、使用工具、讀寫檔案、檢查規則、執行測試，甚至產生多個代理共同完成任務。
這些流程牽涉資料調度、工具編排、檔案操作、規則檢查與任務管理，正是 CPU 長期擅長處理的工作。Intel 因此在演講中強調，當 AI 從單次問答走向代理式工作流程，CPU 在資料中心的角色會變得更關鍵。Intel 也在現場用範例比較傳統 AI inference 與 agentic AI 工作流程。傳統推論的運算比例明顯偏向 GPU，但進入 agentic AI 場景後，CPU 與 GPU 的使用比例會更接近，部分任務甚至會轉向 CPU-heavy。這正是 Intel 重新凸顯 x86 與 Xeon 價值的切入點。
圖片來源：Intel Newsroom
Xeon 6 Plus 登場：Intel 想用高密度 CPU 支撐企業 AI 基礎設施
為了支撐企業資料中心與 agentic AI 需求，Intel 在 COMPUTEX 期間介紹 Xeon 6 Plus。這款處理器建立在 Intel 18A 製程上，具備最高 288 個 E-Cores 與 576MB L3 cache，主打高密度、效率與資料中心空間利用率。Intel 將其定位為下一代雲端與網路基礎設施的高效率運算平台。Intel 的資料中心敘事可以分成兩層：
- foundational data centers：目前企業與雲端服務已經大量使用的基礎工作負載，包括 5G 網路、資料庫、雲端服務與企業關鍵系統。這些工作負載需要穩定、安全、可靠與高效率的 x86 運算。
- intelligence at scale：未來企業要把 AI agent 真正導入工作流程時，需要能同時支撐傳統應用與 AI 推論的新型基礎設施。
圖片來源：Intel 官網
RackScale Blueprints：Intel 進入系統級 AI 基礎設施
Intel 這次另一個重要訊號是推出 RackScale Blueprints，當 AI 進入大規模部署階段，單一 socket 或單一伺服器的思維已經不夠，客戶要求 Intel 從系統層級思考，協助企業部署真正能支撐 agentic workloads 的基礎設施。RackScale Blueprints 的概念，是與生態系夥伴一起建立基於 open standards 的 rack-level 參考架構，讓企業可以更快速部署 AI infrastructure，不必依賴封閉或專有的 workaround。
Intel 現場展示兩種方向：
- 基於 Xeon 6 P-Cores，主打 agentic performance。
- 基於 Xeon 6 Plus E-Cores，主打 agent density。
Intel 邀請鴻海 Chief Product Officer 蕭才祐上台，說明雙方將共同開發基於 Intel Xeon 處理器的 RackScale 產品，合作範圍涵蓋 AI servers、data centers、edge computing 與 RackScale AI infrastructure。鴻海過去已經是全球伺服器與 AI 伺服器供應鏈的重要角色，這次與 Intel 的合作，代表台灣 ODM 廠在 AI infrastructure 中的角色正在從硬體製造，進一步往系統整合與 rack-level 解決方案延伸。
SambaNova、Greenstone、Hitachi、Siemens：Intel 要把 AI 從資料中心推向更多產業
除了鴻海，Intel 也在演講中展示多個產業合作案例。與 SambaNova 的合作主軸是 heterogeneous computing，也就是異質運算。SambaNova 展示 SM50 SambaRack，結合 Intel Xeon 6 處理器與 SambaNova RDU，鎖定 agentic workloads。現場也展示 CPU、NVIDIA GPU 與 SambaNova RDU 共同運作的分散式推論架構。
Intel 強調 AI at scale 需要不同運算單元依照工作負載分工。CPU 負責系統編排、資料處理與企業工作流程，GPU 或 RDU 則負責適合加速器的模型推論任務。Intel 也展示 Greenstone Biosciences、Hitachi 與 Siemens 等合作。Greenstone 將 AI computing 應用在生醫資料處理與新藥開發；Hitachi 則聚焦工業、foundry tools 與量子運算相關系統；Siemens 則代表工業自動化與實體世界應用。這些案例圍繞 Intel 想把 AI 基礎設施從資料中心帶到實體產業現場，也就是陳立武演講中所說的 Physical AI 的主軸。
圖片來源：作者自行製作
會後 QA
在主題演講後的媒體問答中，外界也關注 Intel 與台積電的關係。畢竟 Intel 一方面推動自家製程與 Intel Foundry，另一方面又有不少產品依賴台積電代工，因此雙方既有競爭，也有合作。陳立武在回應時表示，他不把台積電視為競爭對手，反而視為合作夥伴。他也提到自己與張忠謀、魏哲家建立了多年信任與友誼，Intel 也是台積電的大客戶，未來仍會繼續合作。他並將這種關係類比為 Intel 與 NVIDIA 的關係，強調在 AI 時代，產業之間不只是零和競爭，而是需要在不同技術與供應鏈環節上互補合作。
Q：Intel 與台積電是競爭對手，還是合作夥伴？
A：陳立武表示，他將台積電當作合作夥伴。Intel 許多產品仍依賴台積電，未來也會持續如此。這代表 Intel 即使推動自家先進製程與 foundry 策略，也不會完全切斷與台積電的合作。
Q：陳立武上任後，Intel 最重要的改變是什麼？
A：陳立武表示這是一段 5 到 10 年的旅程。優先事項包括強化財務表現、導入世界級人才、提高效率與強化問責制度。他也再次強調，Intel 必須讓產品保持領先，尤其是在 CPU 領域重新取得市場信任。
Q：Intel 這次演講為什麼一直強調 CPU？
A：因為 Intel 認為 agentic AI 會改變資料中心的運算比例，傳統 AI 推論多半是 GPU-heavy，但 AI agent 需要規劃、使用工具、讀寫檔案、執行測試與管理流程，這些任務會提高 CPU 的重要性。Intel 因此把 Xeon 與 x86 定位為企業 AI 基礎設施中的核心編排者。
這場演講對台灣供應鏈代表什麼？
- Intel 重新把台灣放在 AI 時代生態系裡：陳立武感謝台灣，因為台灣同時具備 PC、ODM、伺服器、半導體製造與系統整合能力。當 Intel 從 PC 走向 AI PC、Edge AI、RackScale AI infrastructure，台灣供應鏈仍是不可或缺的合作對象。
- Intel 的系統整合反攻路線：過去市場常用製程節點或 GPU 性能比較 Intel 與競爭對手，但陳立武這次談的是從 silicon、SoC、system 到 software 的完整堆疊，代表 Intel 想用 CPU、GPU、NPU、ASIC、rack-level architecture 與軟體生態系，重新定義自己在 AI 運算市場中的角色。
- AI infrastructure 的競爭正在從單顆晶片走向整櫃、整套系統與異質運算：鴻海與 Intel 的 RackScale 合作，凸顯台灣 ODM 廠在 AI 伺服器時代的價值正在提高。未來客戶要的是能快速部署、符合不同 AI workload、能與既有資料中心整合的完整解決方案。
結論
陳立武透過在 COMPUTEX 2026 的主題演講，對市場說明這家公司將如何在 AI 時代重新定位自己。在 PC 端，Intel 要用 Core Ultra Series 3、Core Series 3 與 18A 製程，推動 AI PC 與本地 AI。在資料中心端，Intel 要用 x86、Xeon 6 Plus 與高密度 CPU，說明 agentic AI 時代 CPU 仍有關鍵價值。在系統端，Intel 要透過 RackScale Blueprints、鴻海與 SambaNova 等夥伴，把自己從晶片供應商推向 AI infrastructure 解決方案提供者。在供應鏈端，Intel 則繼續把台灣視為重要合作夥伴，而非單純競爭對象。
對 Intel 來說挑戰仍然很大，先進製程、產品競爭力、資料中心市占、AI 加速器布局與財務體質，都不是一場演講就能解決的問題。不過陳立武明確表達 Intel 的轉型會重新回到工程核心，並透過 PC、x86、AI PC、Edge AI、資料中心與台灣供應鏈，建立一套更完整的 AI 時代運算版圖。
【延伸閱讀】
