蘋果、Google都掃到颱風尾!格羅方德提告,台積電:不技術競爭,對同業感到失望
蘋果、Google都掃到颱風尾!格羅方德提告,台積電:不技術競爭,對同業感到失望
2019.08.29 | 蘋果

這兩天半導體界的大事件,莫過於格羅方德(Global Foundries)於26日發出新聞稿,公司已向美國及德國兩地多個法院跟委員會針對台積電提起訴訟,控告台積電侵犯其先進製程、包括7奈米及成熟製程、還有12奈米、16奈米等總計16項製程權,同時要求美國當局發布進口禁令,禁止台積電所生產的相關侵權產品輸入至美國市場。

這次訴訟影響所及不只有台積電而已,連帶相關重要客戶、下游廠商等也都掃到颱風尾。包括聯發科、華碩、蘋果甚至是NVIDIA、Google等,總計20家科技廠都「榜上有名」。

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這次格羅方德訴訟影響所及不只有台積電而已,包括蘋果、聯發科等共計20位企業都榜上有名。
圖/ 地球圖輯隊

格羅方德於新聞稿裡面就指出,台積電在其數百億美金的銷售裡面非法使用了羅德方格的專利技術,工程師與技術業務資深副總裁Gregg Bartlett更在新聞稿裡表示,縱使半導體製造業重心逐步移往亞洲,但過去10年格羅方德在美國的支出逾150億美金元、歐洲支出逾60億美元,不僅都是格羅方德成長的來源動能,更重要的是這些訴訟是要保護過去這些投資,同時也要提供支持美、歐當地的創新開發。

台積電:「將竭盡所能反擊」

受到這樣的攻擊,台積電也沒有坐視不管,火速在27日發表了聲明澄清自己的立場。

台積首先指出,目前正在審視格羅方德(GlobalFoundries)於8月26日所提的訴訟內容,而且深信其侵權指控並無根據。

台積電表示,身為晶圓代工產業的領導者,每年投入數十億美金的成本,為的就是要自主研發世界級的先進半導體製造技術,而目前台積電擁有3萬7000多項專利,並且從2016年起連續3年成為全美前10大發明專利權人,台灣的申請專利數量也連續三年高居全國首位。

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台積電每年耗資10億美金累積了大量的專利,截至目前台積電擁有3萬7000多項專利。
圖/ Flickr CC by alexisnyal

對於這次格羅方德的訴訟,台積電嚴正的聲明:「我們將盡所能,以一切可能的方法來反擊,以保護我們自主研發的專有技術。」台積公司並表示,對於同業不以技術在市場上競爭,而訴諸毫無根據的法律訴訟之行為感到失望。

究竟格羅方德這個晶圓半導體全球市占第二的公司,提出這樣的控訴到底存何居心?是不甘心屈居晶圓半導體老二,就要打著「專利」羊頭控訴台積電?然而所賣的狗肉究竟是什麼?

先進製程技術懸殊,控訴應是商業策略考量

先來說這幾年格羅方德在半導體製程技術的發展可能就會有些頭緒。2018年格羅方德就已經宣佈無限期停止發展7奈米先進製程的技術,換句話說,格羅方德目前擁有的最高階進程只停留在12奈米,而這次控訴的不僅有成熟製程,就連台積電的7奈米先進製程也被控訴侵犯專利,如果沒有7奈米的發展又何來指控,這樣的說詞並不合邏輯。

台經院劉佩真
台經院研究員劉佩真指出,這次格羅方德的控訴主要還是「商業策略」的考量居多。
圖/ 簡永昌

此外,近年格羅方德不斷在出售旗下的晶圓廠與事業,包括從今年1月將新加坡的Feb 3E廠賣給台廠世界先進,到最近8月格芯美國佛蒙特州伯靈頓光罩製造工廠部份資產出售給予日本凸版印刷旗下子公司Toppan Photomasks,台經院研究員暨產業顧問劉佩真就指出,這次控告台積電的舉動主要還是「商業策略」的考量居多,甚至不排除是透過這次的控告舉動,拉抬自身未來出售的身價。

而面對類似的提告,劉佩真也表示其實企業是難以防範,能做的僅是公司法務機制的建立與專利申請的法律文件,隨時最好準備面對競爭對手提出指控時,能有完整證據、做好萬全準備。

責任編輯:蕭閔云
資料來源:globalfoundriesThe VERGE

關鍵字: #台積電
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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