欣銓以研發深度贏得客戶
欣銓以研發深度贏得客戶
2006.04.15 | 科技

七年前,黯然告別DRAM(動態隨機存取記憶體)產業的前世界先進總經理盧志遠,帶著旗下測試工程處長秦曉隆等一批菁英,毅然決定自己創業,成立欣銓科技。七年後,欣詮更與銀行簽訂二十億新台幣的聯貸案,用在機台的擴張上,欣銓已站上前所未有的制高點。
「我們現在已是台灣最大十二吋晶圓測試廠了!」欣銓董事長盧志遠透露,今年欣銓市場占有率將挑戰三○%。他進一步強調,這行是「高資本投資」(Heavy Capital Investment)的產業,「第一次投資沒有五十億新台幣,就不要想進來。」
現在的盧志遠,也不再是那個只會談DRAM技術的工程師了。當年從美國回來、就直接參與「世界先進」籌備及營運的盧志遠,雖然準備在DRAM領域大展身手,但因世界先進一直未達經濟規模,即使連續由台積電調派曾繁城、蔡力行接掌總座,也未見起色。

看好晶圓測試的成長商機

因此,在盧志遠的「主動建議」下,當時擔任世界先進董事長的張忠謀,做出「壯士斷腕」的決定,開始讓世界先進嘗試轉為晶圓代工,也開始與台灣自立發展DRAM的夢想漸行漸遠。但另一方面,過去一向專注在DRAM戰場的盧志遠,在與認識二十年的老戰友、世界先進測試工程處長秦曉隆討論後,兩個人都看到一個商機:未來半導體廠的投資規模愈來愈大,在彼此激烈競爭下,這些廠商都會將投資重心放在晶圓生產,同時會縮小自家工廠裡後端測試的規模。
盧志遠表示,雖然後端測試不是晶圓廠的核心,但這塊投資卻占了二○%,如果以一千億新台幣的設備採購來看,就有二百億要用在這裡,「以現在這種競爭激烈的環境,如果前端製程少花二百億,是會致命的,」盧志遠從代工者的角度再一次確認商機。
以台積電一個月生產五十到六十萬片晶圓來說,過去自製與委外的比例為四比六,在加速擴充九○奈米以下的高階產能後,不論是八吋或是十二吋的晶圓測試外包比重都逐漸上升。依業界推算,台積電釋出的晶圓測試訂單,雖然五成是客戶自行下單,但另外五成卻是台積電自己決定,而這自行決定的五成中,又有五成會外包給測試廠商。同樣的,國外IDM(整合元件製造廠)也在找尋委外測試的合作對象,「未來晶圓測試市場,只會快速膨脹,不會萎縮。」

資金雄厚足以對抗不景氣

當時,欣銓只打算募集十億新台幣創業,但沒想到半導體景氣逐漸回春,加上盧志遠與秦曉隆為首的技術團隊,實力也有口碑,因此吸引而來的半導體業及創投金主多於預期,包括旺宏、華泰、鈺創、寶成工業、宏泰電工、交銀、創新工業等,共募集了十七億五千萬新台幣。二○○一年十月,欣銓正式成立後的隔年,又增資二億五千萬新台幣,以當時一家剛成立的半導體測試廠而言,二十億的資本額,的確「把口袋挖得很深」。
過去,封測產業進入門檻低,買來測試機台就可以開始接單,使得台灣封裝測試廠到處林立,在二○○○年極盛時期,台灣封測廠商合計高達三十多家,並且為創造規模、拉大差距,一線大廠一年動輒砸下百億新台幣擴產,二線也有三十到五十億,毫不手軟。但是突如其來的景氣反轉,卻讓這些廠商身受重傷,很多人都得關門大吉,「還好我們的口袋深一點,可以撐到下一個春天來,」盧志遠打趣地說。
除了口袋深,足以躲過景氣低潮外,秦曉隆帶領的技術團隊,更是欣銓穩定前進的關鍵。德州理工大學電機工程碩士畢業的秦曉隆,在美國電信電報(AT&T)、德儀(TI)工作時,就投入測試軟體開發,經驗超過二十年,加上執行副總張季明、市場行銷副總丁振毅等人,都是前世界先進後段測試的大將,「他們的核心團隊,是台灣晶圓測試技術最好的一批,」工研院IEK產業分析師蕭傳議表示。

客戶刁難使用老舊機器

鴻海董事長郭台銘曾說,鴻海擁有四流的人才、三流的管理、二流的設備、一流的客戶,「我們的策略也是如此,」不要求客戶多的盧志遠回憶,欣銓剛成立時,潔淨室還沒有完工,德儀就派人到位在湖口的總部參觀。三個月後,德儀為測試欣銓的實力,就給了個小生意,並「刁難地」指定要用位在德儀新加坡工廠裡的十台機器。「一運來台灣,我們都傻眼,因為這些骨董機器,年紀比我們工程師還大,」盧志遠苦笑著說:「就像以前空軍用的F104戰機,很多零件根本買不到,只能靠著拆零件,勉強維持七、八台運作。」 雖然三天後,欣銓順利通過考驗,但德儀並沒有就此放心,還是抱持著試驗心態,只願意給些小額訂單。盧志遠表示,雖然訂單不大,但是作業程序卻一樣都不少,除要求每兩、三天就要開電話會議外,每天報告進度的Email更是不計其數,「我知道他們在考驗,所以一開始,所有Email出去前,秦總都要看過,一封封檢查文法,」他強調:「不這樣磨合,生意根本拉不到。」考驗維持兩年,欣銓終於拿到德儀的長期訂單,也是單一最大客戶,占欣銓整體營收比重的四五%。
二○○五年欣銓又買下宏碁集團僅存的封測廠宏發,取得三十多台偵測機後,產能和服務客戶的競爭力更是強大,當其他新進測試廠商的老闆們,每天都得在產能利用率與燒錢擴廠之間來回掙扎,欣銓已經先找到一塊築有高城牆的甜美之地了。

欣銓(3264) 董事長︰盧志遠 成立時間:1999年 資本額:35.1億(新台幣) 總市值:130億(新台幣,截至2006/04/7) 2005年營業額:24.9億(新台幣) 2005年每股盈餘:2.49(新台幣) 總部所在地:台灣新竹 總部所在地:台灣新竹 近年大事紀:2000年達到損益兩平/2005年1月以16元上櫃/2006年獲得德州儀器頒發的優良供應商獎,全台灣唯一進榜/2006年與交通銀行等6家銀行簽訂6年期、授信額度20億新台幣的聯貸案。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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