聯電涉美光竊密案遭罰200億美元？數字可能高估了|數位時代 BusinessNext

受到美國司法部訴訟案影響，聯電今（5）日股價創下三年新低，根據美國在台協會的新聞資料，美國司法部可能對晉華和聯電罰款200億美元（約新台幣6200億元），而這個價格已經是聯電市值的四倍以上。若罰款當真這麼高，將對聯電造成致命影響。不過，對此罰金，聯電表示，「在判決有罪確定之前，推定無罪。」

備份逾900份美光的機密和專利檔案

根據美國在台協會資料在起訴書中被告為台灣半導體聯華電子公司 (聯電)、中國國營福建晉華積體電路公司 (晉華)，以及三名台灣人：55歲的陳正坤、42歲的何建廷和44歲的王永銘。

陳正坤為美光一家在台子公司台灣美光記憶體 (MMT) 的總裁，負責製造至少一種美光DRAM的晶片。陳正坤2015年7月從台灣美光記憶體辭職，並開始為聯電工作。

在聯電工作時，陳正坤協助聯電與晉華協商合作協議，藉由晉華提供資金，聯電將 DRAM 技術轉移給晉華進行量產，技術由聯電與晉華共享。陳正坤後來成為聯電執行合作協議的負責人，也就是將發展DRAM的技術轉移給晉華。陳正坤後來成為晉華的總經理，負責管理DRAM製造工廠。

在聯電工作時，陳正坤招募許多台灣美光記憶體的員工跳槽聯電，其中包括被告何建廷和王永銘。在離開台灣美光記憶體之前，何建廷和王永銘曾偷竊美光DRAM設計和製造的營業秘密，並將營業秘密帶到聯電。

例如，何建廷和王永銘竊取的機密和專利資料跟DRAM過去、現在和未來世代的技術相關，有些甚至還在研發階段。在離開台灣美光記憶體前，王永銘下載了超過900份美光的機密和專利檔案，並將檔案存到USB外接硬碟或個人雲端儲存裝置，如此一來他便可以在聯電工作時存取這些技術。

最高恐罰200億美元，分析師：高估

起訴書還指出，如果罪名成立，每間公司將面臨沒收和最重超過200億美元的罰款。

不過，多位分析師認為，這個數字可能高估了，聯電要被罰這個驚人的罰款並不容易，因為請求賠償基礎在於損失。聯電指出跟技術研發產品還沒有上市，並無實質損失，當聯電並未因為該技術而有獲利時，很難評估另外一方的損失。

對此，聯電發出聲明指出，「美國加州北區聯邦檢察官辦公室起訴本公司一案尚處於司法程序初期階段，距案件確定仍需漫長時日，媒體揭露之罰金數額為原告主張的最高金額。在判決有罪確定之前，推定無罪，本公司仍將配合司法調查並採取適當措施、提出證據抗辯，以捍衛本公司之權益。本公司目前評估此起訴對公司營運並無重大不利影響，未來將視案件發展，為適當之資訊揭露。」

美光在福州法院一案的好籌碼

不過，不論罰款多寡或事實真相為何，這對於美光在中國福建法院案上訴是個好籌碼，這是肯定的。

2018年1月，聯電在中國福建省福州法院按鈴控告美光與旗下兩家代理商侵權，總求償金額高達2.7億元，而在7月3日，福州法院初判結果，聯電勝訴，因此美光須停止銷售部分DRAM與NAND產品。

美光在聲明稿中指出，「由於該法院並未給予美光科技陳述和辯護機會，因此美光科技已經請求該法院重新考慮其裁定。」美光指出，「深信此次訴訟所涉專利並非有效專利，美光產品並未侵犯所涉專利，聯電和晉華的訴訟完全不具備法理依據。」美光在美國與台灣對聯電的訴訟案，對於福州一案有正面效益。

對台灣科技產業失去信任？

彭博專欄作家高燦鳴（Tim Culpan）對此特別撰文《聯電賞了台灣一巴掌失去信任恐危及台灣經濟》指出「聯華電子（聯電）涉及共謀竊取美光商業機密，有如賞了台灣一巴掌。身為美國客戶和中國供應鏈之間的重要夥伴，一旦失去信任感覺，足以危及台灣的經濟存續。」

不過多名分析師皆指出，「此訴訟案為單一個案，對於台灣產業的整體影響並不大。此文稍嫌誇大，」全球晶圓代工霸主台積電目前以七奈米先進製程獨步全球，並不會因此喪失國際大廠訂單，而記憶體南亞科避免和三星與海力士等競爭，主要以利基型DRAM為主，營收占比達七成左右，相當穩健。

況且，全球科技大廠願意下單給台灣，與台廠的代工成本與品質控管以及亞洲大市場的布局等因素都切身相關，說單一訴訟案件，就影響整體台灣科技業過於「言重」，國際大廠還不至於對台灣失去信心基礎。

「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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