台積電11月營收刷新高！搶攻AI、5G大餅，先進製程蓄勢待發|數位時代 BusinessNext

狠甩對手三星！台積電卡位5G、AI戰場，先進製程蓄勢待發

台積電11月營收再創新高，面對AI、5G蓄勢待發，包括蘋果、高通等都相繼宣布採用N7技術，在N7以下技術的規劃也逐步明朗。

台積市占領先，先進、成熟製程皆滿載

根據TrendForce剛出爐的統計顯示，台積電目前仍以52.7%的晶圓代工市占率遙遙領先第二名的三星（17.8%）、以及第三名的格羅方德（8%）；TrendForce觀察，近期台積電受惠客戶蘋果iPhone11系列銷售優於預期、AMD持續維持投片量，以及日前聯發科首款5G系統單晶片（SoC）都採用台積電7奈米的緣故，不僅產能滿載、營收比重也持續向上提升。

至於16、12奈米等成熟製程方面，受到IoT晶片出貨量增加，也呈現滿載的情況。TrendForce預估台積電今年第四季營收將有8.6%的增長，就目前10月、11月的營收來看，合計達到2139億2400萬元，較去年同期成長6.9%，配合第四季屬於傳統旺季的效應，要達到8.6%的增長預估並非難事。主要還是著眼2019年的全年營收是否能有機會達到台積電的預估值0-5%。

不過這樣的門檻似乎對台積電來說並不是太難，誠如台積電在第二季與第三季法說會上所言， AI、5G的應用將會是帶動台積電今年下半年與明年成長的兩大動能 ，如今看來確實已再發酵。

5G發酵，手機、晶片廠皆採用台積7奈米

不僅華為的5G手機採用市場首先導入EUV（極紫光罩）技術的台積電N7+外，晶片大廠如高通、聯發科等也陸續發表針對5G通訊的晶片，並表示將採用台積電7奈米的技術；而預計2020年問世的iPhone首款5G手機也傳得沸沸揚揚，將有可能採用台積電的先進製程技術，拖三星、英特爾在7奈米製程上的進度與良率問題之福，5G的戰場上幾乎可見台積電技術的影子。（高通靠3款5G處理器大反擊，揭晶片大佬背後盤算）

但台積電也沒有閒著，畢竟要維持第一名可比要追趕第一名來得困難太多！《一本書看懂晶片產業》作者謝志峰接受《數位時代》訪問表示，現在台積電在走的技術研發是一條沒有人走過的路，因此每步棋必須下得更小心，一個不注意可能就會讓後面的追兵超車。

5奈米、6奈米蓄勢待發，3奈米2022年可望量產

在先進製程的規劃，台積電董事長劉德音今年9月在國際半導體展上表示，3奈米、2奈米的研發每日都有新突破。

5奈米時程預計在2020年上半年進入量產，6奈米維持2020年下半年進入量產，至於3奈米，則宣布將於明年興建研發中心，預計2021年完工、2022年可望進入量產階段。

從先進製程先5奈米到6奈米的進度，主要透過5奈米的技術可以加速並縮短6奈米的研發，並加快量產的腳步，台積電曾說，這可以提供給目前採用7奈米、N7+客戶更多不同的選擇，在成本與效能的表現上達到平衡。

隨著不同奈米先進製程的佈局逐漸明朗，台積電在5G、AI的趨勢之下，或將一展其先進製程的長才協助科技趨勢的進步，如同張忠謀今年在運動會上所說：明（2020）年要發一個比今年更大的紅包也說不定。

責任編輯：陳映璇

「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。

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%。

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。

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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