面對死對頭三星,台積電未來十年能否坐穩晶圓代工龍頭就靠它
面對死對頭三星,台積電未來十年能否坐穩晶圓代工龍頭就靠它
2019.09.11 | 人物

擁有美國倫斯勒理工學院半導體物理專業博士學位,更經歷過英特爾、中芯國際等大廠,來自中國的半導體專家謝志峰,藉著宣傳新書《一本書看懂晶片產業》,來台分享他對於半導體、乃至於晶片產業的觀點。

一本書看懂晶片產業 謝志峰著
中國半導體專家謝志峰著作的《一本書看懂晶片產業》,用淺顯易懂的方式說明這超過半個世紀以來的晶片發展。
圖/ 簡永昌/攝影

他直指,接下來5-10年記憶體(memory)將是重要戰場,若與現在CPU產量相比是1:1,未來將有上看10倍差距的實力。

人工智慧所產生的資料,將帶動記憶體需求增加

這樣的分析也不是空穴來風,當人工智慧開始引領人類邁向工業革命4.0的同時,大量運算、數據都需要空間儲存,如此一來也會造成記憶體的需求產生。謝志峰提到,目前技術上都是將儲存歸儲存、計算歸計算的方式處理,但效能上卻因為歐姆定理的關係,造成因資料需要傳輸而有耗電跟熱能產生,效能表現也大打折扣,因此未來的技術應該是要往儲存跟計算合併才是最佳解法。

先不論目前技術上是否到位,記憶體市場上同時擁有主流的DRAM與NAND Flash公司,就屬韓國代表三星、海力士以及美國代表的美光,謝志峰擔憂,當這三間公司聯合壟斷記憶體的市場,對所有產業都會有嚴重衝擊。而台灣在他眼裡是個技術實力堅強的國家,但在記憶體這塊卻沒有做起來,讓他有些意外。

半導體 謝志峰博士
中國半導體專家謝志峰觀察,我國半導體未來十年內可能面臨到危機。
圖/ 簡永昌/攝影

「所以他(台積電)要做、他應該做、他也得做,」謝志峰點出台灣記憶體的未來發展。

同是晶圓代工,三星若突破先進製程將對台積電造成威脅

謝志峰說台積電應該做,是因為他認為台積電作為台灣半導體的龍頭,有不得不的身份需要去承擔這個責任。說台積電得做,是因為當台積電主要業務的成長動能可能逐步趨緩,因此需要尋找其他新的可能,記憶體正是一個搭著人工智慧即將起飛的產業,這塊同樣也是台積電目前較缺乏的。至於他要做,在2018年台積電董事長劉德音曾表示不排除收購記憶體廠,當時也造成相關產業的臆測與效應,但看得出來台積電正有意要往這個方向前進。

台經院研究員劉佩真指出,目前台積電晶圓代工主要是針對邏輯晶片,但是有鑑於未來半導體業要解決摩爾定律減緩的方式,其中方式之一則是朝向異質整合,等同未來廠商需有能力提出邏輯與記憶體晶片整合的解決方案,因而台積電在近年來均有釋出跨入記憶體產品的規劃。(企業「搶人大戰」天天上演,陸專家曝台灣半導體的人才隱憂

台經院劉佩真
劉佩真認為,台積電或許有鑑於未來半導體業要解決摩爾定律減緩的方式,提出解決之道,其中方式之一就是朝向異質整合。
圖/ 簡永昌

至於記憶體三間重要的公司裡,三星對台積電最有威脅。即便三星目前在先進製程技術上仍落後台積電,7奈米良率的表現也不如台積電,但三星擁有IC設計的技術與記憶體的老本行,也外傳將投入上兆的資本持續發展先進製程,在謝志峰的眼裡這就是一個對台積電最大威脅,若台積電再不有所行動,假以時日三星要超車台積電也不再是天方夜譚。

中國記憶體發展蓬勃,美光下一步令人關注

另一方面,中國記憶體的發展也受到市場關注。近期除了長江存儲宣布將要量產64層3D NAND Flash記憶體,並將跳過96層的技術直接挑戰128層,姑且不論是不是「比較會宣傳」,但可以見得是中國在記憶體發展的野心;受到中美貿易戰打壓的美光,日前傳出與紫光有可能合作的機會,雖然美光官方不對任何臆測發表評論,但看在謝志峰眼裡,他認為這是一個對美光來說「可能」的解套方案,畢竟中國市場對記憶體來說依舊是重要戰場,美光不可能放棄這個肥羊,各種可能打入中國市場的機會,美光也不會錯過,接下來美光的動向值得關注。(美光大舉擴廠、東芝併光寶SSD部門,記憶體市場將迎來新契機?

美光
受中美貿易影響,美光幾乎失去中國這個市場,外傳與紫光將有合作但受到官方以「不對任何臆測評論」作為回覆,不過美光下一步怎麼走全球都在看。
圖/ 美光

隨著人工智慧發展將邁向下一個階段,記憶體需求隨之起飛。以代工為主的台灣半導體產業該如何布局這塊缺席的記憶體市場,而中國傾國家之力發展的半導體產業又會有什麼突飛猛進的發展,若真如謝志峰所言,這10年將是重要的黃金交叉。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #台積電
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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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