不忍聯電捲入中美角力,矽品林文伯轟:政府該出面為台灣發聲
不忍聯電捲入中美角力,矽品林文伯轟:政府該出面為台灣發聲

聯電因2015年旗下三名員工竊取美國半導體商美光(Micron)商業機密,遭美國法務部起訴,5日經濟部長沈榮津公開談話提到聯電遭罰是對台灣科技業的提醒,此言一出,也引發封測大廠矽品創辦人林文伯不滿,他直言政府未審先判,應出面保護台灣企業要求美國政府提出確切證據。

2016年聯電與福建晉華協議進行32奈米DRAM製程技術開發,從此之後,聯電和美光訴訟不斷,美光在台、美兩地對聯電提告,2018年7月聯電也在中國福州控告美光侵權勝訴,美光部分產品還被迫停售。

美光
美光跟聯電互告侵權,此次美國法務部也加入戰局,被視為是中美政治角力。
圖/ 台灣美光

聯電因2015年三名員工竊取美光商業機密遭美國法務部起訴,面臨鉅額罰金,經濟部長沈榮津5日公開談話時表示,「聯電遭罰這是給台灣科技業提醒,未來產業一定要注意。」他談話中也認為企業最好自主研發關鍵技術,且管理要好,免得員工離職帶走技術,造成問題,也引發遠在日本的林文伯越洋對政府提出呼籲。

晉華尚未量產,質疑美國欠缺犯罪證據

林文伯對聯電事件大表不滿,他直言在封測產業30幾年,聯電不是矽品最大客戶,他此次發聲是要強調是記憶體是很成熟的產業,製程、技術、專利都不是問題,現在是要不要授權的問題,但即使授權,也受制於DRAM投資金額非常龐大,回收很困難,所以市場被三、四家壟斷。

矽品積極西進布局,興建福建晉江廠,市場預期就是可以就近服務福建晉華,對此林文伯表示,福建建封測廠是著眼於中國南方如福建一帶還沒有晶圓廠,看好中國南方(如福建以南)是未來半導體投資重地,福建又離台灣近,容易支援,所以矽品把晉華當一個項目,但未來服務對象也不只是晉華。

矽品SPIL
封測大廠矽品積極西進布局,興建福建晉江廠,看好中國南方(如福建以南)是未來半導體投資重地。

林文伯說,目前福建封測廠才土建而已,晉華也還沒生產,所以「 這是很荒謬的事,記憶體尚未投產,憑什麼告它偷你的機密?告他產品違反你的機密?這是強加罪在晉華跟聯電的身上。 」林文伯說。

他表示晉華尚未量產,「天曉得他們做什麼,產品根本還沒有賣。」他認為,提告的前提就不對,因為沒有犯罪的事實,沒有犯罪證據、哪來犯罪結果?林文伯說「在我們看起來很好笑,(美國法務部)在討論還沒有發生的事。」

中美政治角力,台灣業者捲入

林文伯有感地說,中國與美國之間現在的戰鬥,居然把台灣也牽扯進去了,聯電是除了台積電之外,台灣最重要的半導體公司,可是現在被美國欺負,卻看不到政府有任何對策,台灣好像只有一個台積電。他也嘆幾年前雖然成立了台灣記憶體公司,希望把記憶體技術留在台灣,可惜沒有成功。

林文伯說,中國已經有英特爾前往設記憶體廠,美光也在做授權,記憶體跟國家安全到底有沒有關係,大家可想而知,這次國安成為無限上綱的事情,讓林文伯也回想起過去幾年當美光在台中成立封測廠時,矽品也被美光挖角挖得很厲害,他直言「 我們也忍氣吞聲,現在這樣搞,政府沒有聲音,還指責(聯電)是不對的。

他直言,政府應該要求美國政府提出確切證據,比方晉華到底違反什麼專利,美國正在調查什麼內容等。他呼籲政府應該出面,保護國內工業,他也透露聽說政府有提供資料幫助美國調查這件事,他認為這樣非常嚴重。

對於經濟部長談話偏向美方,林文伯直言「政府為了選舉,不敢保護國內工業,怕得罪美光還是什麼?」他沈痛指出,政府幾乎沒有支持自己本土的工業,聯電好歹也有好幾萬員工,是台灣重要產業。

林文伯說,政府至少不要附和美國政府,現在是美國政府站在美光前面, 他也質疑,美國政府為何要處罰台灣公司?我們(台灣)不是跟美國站在一邊嗎?這是奇怪的現象。

呼籲政府應該做公親,為台灣工業說話

林文伯說,台灣不應該打聯電助美光,美光來台投資已經占盡便宜,政府給很多優待,我們不希望捲入中美之間的戰爭,政府至少該出面講講話,做公親,不該跟美國政府及美光起鬨,現在台灣整個輿論都認為是聯電偷取半導體智慧財產權,這是錯誤的,其實台灣智慧財產權的發展也不錯。

林文伯直言,政府已經認定聯電有犯罪的事實,未審先判。但晉華其實還沒生產,那麼英特爾也在中國生產記憶體,跟中國政府談的合作是什麼情況也不知道,不是也有違國家安全?而若記憶體技術會危害國家安全,那麼12吋晶圓廠不是更威脅美國安全?他認為拿此議題加罪台灣工業界是非常奇怪的問題,能危害美國安全的,哪裡是記憶體這種產品?

林文伯說,記憶體有高階跟中低階,台灣也有很多晶圓廠如華邦電做記憶體,很多晶片設計公司也有做記憶體,種類很多,端看做那個層次,現在技術跟製程是顯學,不是很機密的東西,任何人都可以做出來。美光只是怕做出來收不到專利費,因為中國市場夠大,可能會不顧美國要求,美國是為爭取自己利益,但為自己利益也不該把不必要的聯電捲進去。

關鍵字: #聯電
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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