Gartner~2013年全球半導體製造設備支出將下滑5.5%|數位時代 BusinessNext

國際研究暨顧問機構Gartner表示，2013年全球半導體製造設備支出總額預測為358億美元，較2012年的378億美元衰退5.5%。Gartner表示，由於主要製造商對於疲弱不振的市場仍抱持謹慎態度，2013年資本支出將減少3.5%。

Gartner研究副總裁Bob Johnson表示：「半導體市場疲弱的情況仍持續到2013年第一季，使得新設備採購面臨下滑的壓力。然而，半導體設備的季度營收已開始好轉，此外，訂單出貨比（book-to-bill ratio）轉正亦顯示設備支出將於今年後期回溫。2013年後，我們預期產業將一掃目前的經濟陰霾，所有領域的支出在後續的預測期間大致上將呈現上升的趨勢。」

Gartner預測，2014年半導體資本支出將增加14.2%， 2015年將進一步成長10.1%。下一次的周期衰退出現在2016年，將略減3.5%，接著2017年將重回正成長。

表一、****2012****至****2017****年全球半導體製造設備支出預測（單位：百萬美元）

	2012	2013	2014	2015	2016	2017
半導體資本支出	58,742.8	56,704.5	64,745.6	71,305.9	68,790.4	72,399.6
成長率	-11.9%	-3.5%	14.2%	10.1%	-3.5%	5.2%
資本設備	37,833.2	35,761.6	42,591.0	47,488.8	44,712.0	48,580.9
成長率	-16.1%	-5.5%	19.1%	11.5%	-5.8%	8.7%
晶圓級製造設備	31,445.8	29,900.7	35,293.4	40,400.0	38,867.7	42,179.1
成長率	-17.8%	-4.9%	18.0%	14.5%	-3.8%	8.5%
晶圓設備	29,644.2	27,957.3	32,831.5	37,750.5	36,344.4	39,215.4
成長率	-18.5%	-5.7%	17.4%	15.0%	-3.7%	7.9%
晶圓級封裝與組裝設備	1,801.6	1,943.4	2,461.9	2,649.5	2,523.3	2,963.7
成長率	-3.1%	7.9%	26.7%	7.6%	-4.8%	17.5%
晶粒級封裝與組裝設備	3,867.3	3,503.7	4,258.9	3,922.5	3,232.1	3,548.2
成長率	-10.5%	-9.4%	21.6%	-7.9%	-17.6%	9.8%
自動化測試設備	2,520.0	2,357.2	3,038.7	3,166.3	2,612.2	2,853.5
成長率	0.4%	-6.5%	28.9%	4.2%	-17.5%	9.2%
其他支出	20,909.6	20,943.0	22,143.3	23,815.1	24,401.2	24,067.9
成長率	-3.1%	0.2%	5.7%	7.6%	2.5%	-1.4%

資料來源：Gartner （2013年6月）

儘管2013年所有產品的資本支出將同呈萎縮，但邏輯支出將成為最強健的領域。相對整體市場將衰退3.5%，邏輯支出僅下滑2%，此乃少數大廠積極投資擴充 30奈米節點以下製程廠的產能所致。記憶體的表現於2013年全年仍顯積弱不振，在供需重新回到平衡之前，DRAM市場僅會維持保養級的投資，而NAND市場則略為衰退。Gartner預測，2014年的資本支出（CAPEX）將回升，較2013年成長14.2%。晶圓廠今年的支出約將提高14.3%，而整合元件製造商（IDM）與半導體封裝測試服務商（SATS）的支出皆呈下降之勢。2013年後，記憶體將於2014和2015年大幅成長， 2016年則呈周期衰退，但邏輯市場將重現穩定成長的格局。

晶圓設備（WFE）市場於2013年將呈現逐季成長之勢，主要大廠將擺脫高庫存時期，走出整體半導體市場的低迷。今年年初訂單出貨比為數月以來首度超越1:1，代表新設備需求逐漸增強，先進設備的需求逐漸回升。居望2013年後的市況，Gartner預期，晶圓設備市場將重回成長軌道，2014和2015年皆將呈兩位數成長，緊接著2016年出現周期衰退而呈溫和下滑。

資本支出預測係統計半導體製造商所有形式的總資本支出，包含晶圓廠及後端組裝與封測服務商。此數據係根據產業為滿足預測之半導體生產需求而帶來之新增設施及升級需求。資本支出代表產業花費在設備與新設施上的總額。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

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整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

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此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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