鴻海投資半導體,兩好球兩壞球
鴻海投資半導體,兩好球兩壞球
2019.06.10 | 策略

近來鴻海董事長郭台銘全力參選總統,並表示不再擔任鴻海董事長,鴻海將在6月21日的股東會中,選出新的董事會成員,至於董事長大位人選,目前則傳出是由負責半導體事業部的總經理劉揚偉擔任。

不過,這篇文章並不打算討論鴻海董事長人選是誰,畢竟6月21日大家就會揭曉。在此我想討論的是,過去郭台銘希望「製造的鴻海」轉型為「科技的鴻海」,半導體事業是否可以成為未來關鍵的轉型方向?如果真的如此,鴻海原來業務是以電子零組件及組裝代工為主,未來投入半導體業,將有那些機會與挑戰?

鴻海投資半導體產業的兩大機會

根據日經新聞去年底的報導,鴻海集團與夏普在中國廣東省珠海市計畫興建半導體基地,投資規模達90億美元,預計從2020年開始動工。新廠將生產超高畫質8K電視和相機影像感應器晶片組,以及其他工業用或連線裝置用的感應器晶片。

據了解,時隔半年,鴻海的這個建廠計畫仍持續進行,延攬業界好手的動作也沒有停下來,顯然鴻海投入半導體並非只是說說而已。我的判斷是,

鴻海投資半導體產業有兩個明確的理由,第一是半導體產業成熟了,第二是中國全力推動半導體業

首先,半導體產業成熟了,摩爾定律已走到極限,這是大家都知道的事實,即使先進製程還會繼續朝7奈米、5奈米及3奈米等發展,但能夠切入這種高階製程的公司少之又少,至於8吋廠及製程不那麼先進的12吋廠,如今在技術、營運及設備等都已趨於成熟。

根據過去的經驗,當一個產業成熟了,往往就是鴻海切入的時機點,因為鴻海最強的就是大量生產、靠規模經濟賺錢,因此當成熟產業落到鴻海手中,就能夠做到最有效率、最便宜,讓競爭者無法超越。此外,半導體的高毛利挹注,可以對鴻海長期的低毛利有很大的提升效果。 鴻海選擇切入半導體產業,最初應該是基於這種考量。

第二個因素則是中國。如今,全世界大概沒有人不知道,美國和中國在打架,而且美國對中國發動的科技戰,就直指半導體零組件,因此,中國要用盡所有資源與力氣發展半導體,以對抗美國的全面封鎖。鴻海投資半導體廠,就是在這種大環境的氛圍下,取得政策獎勵補貼及珠海政府出錢出力等支持。

其實,鴻海富士康一直是中國外銷出口創匯的最大集團,當美中科技戰已演變到今天的半導體對抗賽時,中國宣示要朝半導體方向轉型,鴻海怎麼可能不遵循政策走?更何況,相較於那麼多投入半導體業的中國公司,鴻海過去累積的人才、經驗及客戶關係,都比其他人擁有更佳的優勢,做成的機會也會高很多。

貿易戰為半導體投資再添變數

不過,有機會當然就會有挑戰。鴻海若投入半導體業,一定也會遇到很多考驗, 我認為至少會有兩個。

首先,鴻海擁有許多大咖的代工客戶,目前鴻海想做的半導體生意,比較像是鴻海對代工客戶一條龍垂直整合服務的一環,也就是說,若鴻海客戶(例如蘋果)有半導體產品需求時,鴻海就協助其設計或生產,以此爭取更多客戶訂單,讓鴻海代工的產品,不要都是「毛三到四」的業務。

但是,若鴻海確定要以此模式切入半導體產業,勢必會衝擊原來的產業生態,打擊到原來包括IC設計及晶圓代工廠的生意,如此樹敵太多,鴻海的攻擊戰線拉長,初期會很辛苦。

除非,鴻海的客戶已能自己設計IC,委託由鴻海進行代工生產,如此來自原有產業界的阻力可能會小一點。不過,這種可能性並不高,因為大客戶想自己做的一定是高附加價值的品項,若是成熟產品,還是採用專業IC設計商的方案為主。

此外,美中貿易戰與科技戰愈演愈烈,未來美國、中國分裂為兩大系統,供應鏈很可能也要跟著壓一邊,若供應商分裂成兩大陣營,這讓過去可以同時供應歐美及中國客戶的台灣廠商,會感受到很大的不確定性,也把鴻海原本「中國生產、服務全世界」的如意算盤全部打亂。

因此,未來鴻海投資半導體業,勢必要到全球各地去設廠,在中國投資的廠房,恐怕只能做中國客戶的生意,至於要服務歐美客戶,設廠地點一定在中國以外,這對鴻海目前集中在中國生產的管理模式,也需要重新調整改變。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。
圖/ 數位時代

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。

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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。
圖/ 數位時代

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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