台積電病毒攻擊事件後,總裁魏哲家坦承犯錯:將建立自動化防呆
台積電病毒攻擊事件後,總裁魏哲家坦承犯錯:將建立自動化防呆

台積電晶圓廠號稱全球最精密的半導體重鎮,卻因為一個作業人員疏忽,遭Wanna Cry勒索病毒「木馬屠城」產能受影響3天,對此台積電坦承犯錯,總裁魏哲家更直言「我們發現人類不可能不犯錯」,今起將建立第二防呆機制,建立自動化系統確認防毒完成,讓人為事件不再重演。

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台積電總裁魏哲家(中)率財務長何麗梅、企業訊息處資深處長孫又文、資訊技術資深處長陳文耀與技術系統整合處處長吳俊宏出席記者會。
圖/ 王郁倫

在台積電晶圓廠機台遭病毒攻擊事件發生72小時後,台積電總裁魏哲家親率財務長何麗梅、企業訊息處資深處長孫又文、資訊技術資深處長陳文耀與技術系統整合處處長吳俊宏6日赴證交所主持記者會說明處置狀況。

台積電被視為是台灣最尖端科技的半導體國際大廠,卻因一個工程師面對新進機台與導入自動搬運系統,犯下疏失,從過去先隔離掃毒再連線的SOP(標準作業程序),變成先連線再掃毒,卻因此「巧合的」導致含知名勒索病毒Wanna Cry快速利用台積電最先進的全台晶圓連線管理能力,快速感染所有機台。

自動化意義:人不可能不犯錯

魏哲家坦言,越先進的製程所用的機台越複雜,自動化程度越高,所以復原速度也最慢,換言之,所有製程都受影響,但以7奈米復原最慢,但5日機台已經全數檢查完畢,但為求謹慎,確保品質,今天才全數上線量產。

對於爆發病毒攻擊產線,魏哲家說:「台積電晶圓廠裝機幾萬架以來,第一次發生這種事情,我也非常驚訝,也非常震撼。」在市場揣測是內鬼或遭受駭客針對性攻擊的同時,魏哲家則否認兩種懷疑。

他強調,經過此事「我們才發現,人類不可能永遠不犯錯,我們在發明一種新機制,就是跟人無關,從系統自動去偵測掃毒,沒有防毒的機器不會再連線,同時也會建立各廠區的防火牆。」只為了確保未來台積電將不會再發生這種事情。

AI增進效率,但跟防毒是兩碼子事

台積電今年才宣布,要加強利用人工智慧(AI)透過自動化與整合的資訊平台,讓工廠生產更具效率,但AI無法預警病毒事件,魏哲家對此解釋AI可以增強生產,但是電腦染毒就是染毒,是兩碼子事情,AI軟體是去增進生產制度及效率,AI本身不是防毒軟體,防毒有專業防毒,所以不是AI可以把毒抓起來,去防堵它。

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台積電晶圓廠以全台連線方式運作,效率最高,但意外也造成病毒感染擴散快速。
圖/ 台積電

魏哲家也對病毒事件做出更詳細說明,他表示台積電事件是因新機台安裝軟體過程中發生操作失誤,台積電8月3日安裝新機台時,並未將新機台在連結網路前先隔離確保無病毒,造成病毒進入公司網路。此病毒是Wanna Cry一個變種,造成感染後機台會當機或是重複開機。

魏哲家說,此次受感染的機台與自動搬運系統及相關電腦系統,主要是使用Window 7作業軟體,但卻未安裝修正軟體於機台自動化介面,以致受影響的機台及部分自動搬運系統無法正常運作,由於更新升級機台需關機,導致升級進度緩慢,甚至舊機台要跟設備原廠合作,導致很多Win7軟體沒有全數更新,未來會找時間全面安裝完畢。

最大影響縮減,但預期仍有報廢晶圓損失

相對台積電昨日發出的聲明稿,預估對第3季營收影響從3%降至2%,對此魏哲家表示,台積電6日已全線生產,先前預估是採取保守立場,2%是比較精準的數據,台積電也天天密集跟客戶進行溝通,期望第4季將延遲的交貨量趕上。

而此次事件也將對台積電第三季毛利率造成1個百分點影響,其中主要就是成本增加,包括報廢晶圓、搬運損失及多增的原物料,何麗梅表示,病毒事件確實對今年獲利有些影響,但已盡一切努力在後面透過各種方法降低衝擊。

對於是否向機台供應商求償,追究相關人事懲處,魏哲家表示目前全力投入產能量產及品質確認,並加強客戶溝通,求償尚未在評估內。

關鍵字: #台積電 #魏哲家
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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