台積電南科上萬片晶圓被出包原料拖累,官方兩招因應
台積電南科上萬片晶圓被出包原料拖累,官方兩招因應
2019.01.28 | 策略

更新(台積電29日午間發佈官方聲明)

晶圓代工龍頭台積電28日傳出位於南科廠區的Fab 14B因用到「不合規格」化學原料,影響超過一萬片以上的晶圓,導致產出下滑,對此台積電代理發言人暨企業訊息處資深處長孫又文證實,表示會盡量趕工追產能交給客戶,並將向原料供應商求償,不影響首季財測預估。

台積電28日股價隨台股上萬點,也大漲1.33%以229元作收,創今年新高。

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台積電南科廠出包,用到不合規格化學原料,而去年也因病毒侵入導致工廠停擺。
圖/ 台積電

不過收盤後,隨即傳出位於南科的Fab 14B晶圓廠,用到不合規格的化學原料,影響產出,使得12與16奈米製程產品良率大幅下滑,恐怕拖累晶片出貨量。

不合格原料拖累良率,非全片報廢

對此孫又文向《數位時代》表示,供應商交的這批化學原料不符合規格,導致晶圓良率不夠好,受影響數量確實超過一萬片,但她強調不是全晶圓報廢,所以經過篩選仍有良品,只是因為不良率高,恐影響產出計畫,為此台積電也採取兩策略因應。

第一步是立刻跟客戶聯絡,告知此事,並想辦法提高投片量,盡量趕出足夠產能滿足客戶需求,「我們想各種方法,」孫又文說,因為現在才1月,會盡努力讓大部分需求缺口都能彌補上,她也強調目前判斷受影響晶圓數量不致影響財測,所以不會對外發佈任何重大訊息說明。

第二步則在處理完客戶跟產能調度後,會對供應商提出求償。面對原料瑕疵,孫又文表示「當然會求償,」由於此次出包的供應商是多年合作伙伴,供應台積電化學原料許久,台積電將跟供應商一起探究責任歸屬。

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台積電代理發言人孫又文回應確實晶圓良率被拖累,左二為企業訊息處資深處長孫又文。
圖/ 王郁倫

市場傳出,出包的是光阻液,台積電主要供應商有日商信越、JSR 與陶氏化學等三家。

孫又文表示,預估在提高產能下,不置於影響財測營收預估,但晶圓良率不夠好,確實會使生產成本提高,但求償金額可望彌補,所以稅後純益(bottom line)不至因此事件受太大影響。

傳客戶包括NVIDIA及聯發科

供應鏈28日下午傳出,台積電進口一批不合規格的化學原料,使晶圓在生產過程中產生瑕疵,這個瑕疵在生產過程中無法檢查出來,必須在生產後才有辦法確認,曾造成產線的短暫停擺。市場指出台積電南科FAB 14B客戶包括NVIDIA、聯發科、華為、海思等等。

NVIDIA
傳南科廠這次受影響的晶圓主要是12及16奈米製程,客戶為NVIDIA及聯發科。
圖/ shutterstock

台積電日前公布2019年首季財測,在評估總體經濟不確定性高,且智慧手機有庫存水位過高及季節性淡季效應影響,單季營收約73~74億美元,比上季下滑22%,衰退幅度略高於市場預期的10~20%。

台積電2019年估全年營收將年增1~3%,幅度低於過去長期保持的5~10%成長幅度,不過7奈米製程發展樂觀,今年將貢獻25%營收,將較去年倍數成長。

台積電29日發佈聲明,全文如下:
針對媒體於1月28、29兩日對台積電Fab 14B晶圓受到汙染一事之揣測報導,本公
司聲明如下:
在1月19日我們發現F14B的12/16奈米的良率出現問題, 經追查後了解問題出在一
批光阻原料上。此批原料係來自一個與台積有多年供貨經驗優良的廠商, 但這批
原料與過去其供應之原料規格有相當的誤差。我們立即停用此批不符規格之原料
並馬上通知所有受到影響的客戶
在過去十天中我們已與所有受影響的客戶密切溝通包含相關補貨和交期的細節,
以我們目前在12/16奈米的產能利用率觀之, 台積公司預計受影響的晶圓大部分
能在Q1補回,若有Q1無法補回的也應能在Q2補回,台積公司重申此單一事件當
不至於影響財測。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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