提前發表!聯發科5G單晶片「大翻盤」年底量產,斥資上億研發基地曝光
提前發表!聯發科5G單晶片「大翻盤」年底量產,斥資上億研發基地曝光

「這個晶片,是我們從2G時代開始累積的階段性成績。」聯發科技董事長蔡明介一手拿著自家內部編號「MT6885」的第一個5G SoC(系統單晶片),一手比著象徵著5G的「5」,滿臉笑意地面對媒體鏡頭。

正是這一個5G SoC,讓聯發科先前被外資看衰,被指「動作太慢」將無力加入明年中國5G換機戰;也是這一個5G SoC,超出預期提前量產時程,讓聯發科近期局面大翻盤,成功躍升5G晶片領先地位、追上高通的腳步。

成功加快量產時程,聯發科5G地位大躍進

明年,5G將從「助跑」進入到「正式賽道」。市調機構IDC預估,2020年5G智慧型手機出貨量將成長至1.235億支,占整體出貨量8.9%,但要5G手機要真正走向成熟,「心臟」晶片無疑是關鍵。

今年推出的5G手機,都還只能採用「支援5G的晶片外掛5G數據機」的過渡方案,像是「高通Snapdragon 855+X50」、「華為Kirin980+Balong5000」;但下一步,必定得走向整合5G數據機在內的5G SoC。

而在這場賽局中,變化總來的比計畫更快。

回顧市場概況,早在今年2月的世界行動通訊大會MWC上,跑最快的高通宣布自家5G SoC將在今年第二季送樣給客戶,2020年上半年就有採用的裝置推出。但這「第一」並沒有持續太久。

到了9月的德國柏林消費性電子展IFA上,華為和三星都分別發表了自家5G SoC,華為的「Kirin990 5G」由自家手機Mate 30率先採用,而三星的「Exynos 980」則將和vivo合作,於明年初推出搭載的裝置。

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華為日前在德國發表了Mate 30系列手機,搭載自家第一個5G SoC Kirin990 5G。
圖/ 華為

反觀聯發科,早在今年5月的Computex上,就宣告將發表業界第一款5G SoC,內部編號為MT6885的晶片,原定將於2020年第一季量產,但當時卻不被外資看好,認為聯發科將趕不上明年中國爆發的5G換機潮,市場要被對手瓜分。

本月初,事態翻盤,摩根士丹利證券半導體產業分析師詹家鴻推翻原先說法,判定聯發科進程超乎預期,MT6885將提前到今年12月就可大量生產,預估明年上半年,聯發科可以攻下三成的中國5G手機市占率。

「對5G明年看法,我們還是比較正向樂觀,明年在大陸需求就有1億以上的需求量,」聯發科財務長顧大為透露,聯發科5G SoC已經在今年第三季送樣給客戶,明年第一季就有客戶會採用並推出量產裝置。

「我們會在12月公開更多資訊,整體來說進度非常順利,」顧大為一番話,再次掃走日前傳言陰霾,強調聯發科對5G的信心。

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這款具有轉折意義聯發科5G SoC日前首次亮相,聯發科日前也表示,第二款較平價的5G SoC也將於明年上半年推出。
圖/ 聯發科

然而,高通日前宣布,未來Snapdragon 6、7、8三系列新品都是5G SoC,最先推出的將是Snapdragon 7系列。

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圖/ 數位時代

屏蔽室實驗室,模擬5G數萬種使用情境

勢頭正旺,聯發科也順勢出擊,在上個月正式啟用斥資50億在竹科打造的「無線通訊研發大樓」,這也是在台灣第10棟辦公大樓,並罕見地邀請媒體參觀。

包括手機通訊、上網、射頻、WIFI在內,「無線通訊」相關技術都歸這棟大樓所管,當然包含現在最重要的5G,就連一間5坪不到、小小的5G實驗室,都得耗費上億元打造。

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該大樓佔地1.26公傾,建築物涵蓋地下三樓及地上十樓,座落在竹科A、B大樓的對面。
圖/ 聯發科

以「手機晶片」為主營的聯發科,在樓內共設有30間電磁波屏蔽室,為的是在晶片送樣,營運商、手機廠商進行各種複雜的驗證測試前,聯發科得先自己先「模擬」,做好萬無一失的測試;而光是一間可以屏蔽外在訊號的空房間,造價也得要100萬台幣。

「在這個小房間裡,我們得模擬在不同國家、不同狀況下的環境,」現場工作人員說道,關鍵是在這層層疊加的機器上,透過工程師寫編碼,來模擬在不同國家基地台、情境等狀況。

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在一間電磁波屏蔽室中,通常會有兩個模擬的機架。
圖/ 聯發科
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共計有30間電磁波屏蔽室,測試項目不同。
圖/ 聯發科

根據現場工作人員透露,單單一張晶片,聯發科就得測試6~9個月,因為各國支援頻段不同,當一張晶片支援的頻段越多,測試的時間就越久,其中模擬的環境相當複雜,光是模擬的環境就有好幾萬個,像是在高速奔馳的地鐵裡、收訊不良的地下室、山區⋯⋯

「你單單看到這一台,就已經花了上億元,」而這些屏蔽室,有的是為4G測試、有的則是5G,各不相同。

蔡明介:天天都在看併購機會

「針對5G,我們七成的研發人才都在這裡,」蔡明介說道。

走在5G晶片研發這條賽道上,聯發科已經投入數千名人力、斥資超過1,000億台幣,即便研發團隊囊括歐洲、印度、美國、新加坡,但台灣仍是「大本營」,超過七成的關鍵人才還是以台灣為主。

「以我們現在的規模,一年營業額將近2,000多億台幣,在成長的過程靠自己當然是一條路,但是還滿累的。」

蔡明介回憶,聯發科22年一路走來,無論是獲得技術也罷、人才也好,投資併購一直都壯大自己的關鍵方式。被問起是否未來也會併購5G相關公司增強競爭力?他雖表示併購不僅限於5G,但仍不排除任何可能。

「我們天天都在看,always on!」蔡明介笑著表示。

責任編輯:蕭閔云

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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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