5G加持創新高!台積電6月營收1,208億元、月增28%,下半年持續看漲
5G加持創新高!台積電6月營收1,208億元、月增28%,下半年持續看漲

編按(2020.07.10更新):
台灣積體電路製造6月營收出爐,在5G晶片出貨大量成長下,2020年6月合併營收約1,208億7,800萬元,較上月增加了28.8%,較去年同期增加了40.8%。再創歷史新高,累計台積上半年營收6,212億9,600萬元,較去年同期增加了35.2%。

由於台積電業績看俏,華為雖9月後因美國禁令將不能出貨,外資預估業績可望由其他客戶遞補,第三季業績將優於第二季,第四季受衝擊也不會太大。受到業績加持,台積電盤中股價來到353元歷史新高,市值超過9兆元。

(以下為5月13日報導)

儘管新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)的疫情在全球看似逐步趨緩,包括歐洲、美國等大城市也都逐步解除封城的禁令,但對於各別產業的衝擊仍不停止,從4月份企業公布的財報中也能窺探一二。

晶圓代工龍頭台積電4月份營收為新台幣960億200萬元,雖然較去年同期增加28.5%,仍比3月份減少15.4%,主要受到行動裝置產品的需求疲弱所致,即便5G的佈建以及受到居家辦公帶動HPC(高效能運算)的需求提升,仍躲不過疫情衝擊、4月份營收跌破千億元大關。

台積電魏哲家 劉德音
今年第一季法說會上,台積電表示暫不因疫情衝擊的影響放緩技術開發的腳步,因此資本支出仍維持150-160億美金。而12日董事會也決議將核准資本預算約57億400萬美金(約新台幣1682億6820萬元)。
圖/ 簡永昌攝影

董事會核准逾1,600億資本支出,升級先進製程

儘管如此,台積電在今年第一季法說會上仍宣布資本支出將維持去年規劃,150-160億美元(約新台幣4500~4800億元),顯見台積電仍看好接下來市場的表現以及5G、AI兩大成長動能仍在發酵中,對於先進製程研發的腳步也更不能停止。因此,在昨(12)日召開的董事會中也決議,將核准資本預算約57億400萬美金(約新台幣1682億6820萬元)。

該資本預算主要運用在廠房興建與廠務設施工程建置,以及升級先進製程產能,建置特殊製程產能,以及2020年第三季研發資本預算與經常性資本預算等使用。另外,也核准6,475萬美元(約新台幣19億1006萬元)的資本預算,用以支應2020年下半年之資本化租賃資產所需。

先進製程 時程規劃 技術
7奈米 2018年量產 FinFET架構
7奈米加強版(N7+) 2019年量產 FinFET架構+EUV(極紫外光刻)
6奈米 預計2020年底量產 FinFET架構+EUV(極紫外光刻)
5奈米 2020 Q2進入量產 FinFET架構+EUV(極紫外光刻)
5奈米加強版(5nm Plus) 預計2021年量產 FinFET架構+EUV(極紫外光刻)
3奈米 預計2021年試產、2022年量產 FinFET架構+EUV(極紫外光刻)

延伸閱讀:台積電、Intel被邀赴美設廠態度兩樣情,在美生產晶片有利可圖嗎?

第一季現金股利2.5元,發行600億公司債

董事會除決議核准資本支出外,也核准配發2020年第一季每股現金股利2.5元,其普通股配息基準日訂定為9月23日,除息交易日為9月17日,並在10月15日發放。同時也核准在國內市場募集無擔保普通公司債,資金額度不超過600億新台幣,用以支應產能擴充及/或污染防治相關支出之資金需求。

拔擢技術相關人員,3位資深副總各領風騷

除了股利、資本支出等決議外,董事會也決議擢昇研究發展組織技術發展副總經理侯永清博士為資深副總經理,如此一來台積電目前將有3位關於研究發展與技術發展方面的資深副總經理,另外兩位分別是羅唯仁與米玉傑。

台積電 侯永清
侯永清是率領台積電打造出開放創新平台(OIP)設計生態系統的頭號人物,12日董事會上也被擢昇為研究發展組織技術發展副總經理。
圖/ 翻攝台積電官網

侯永清畢業於紐約費城大學電機暨電腦工程博士,1997年加入台積電後,主要負責公司的設計技術與設計生態系統開發。1997-2007年間,侯永清建立台積電技術設計套件與參考流程的開發組織,同時也率領台積電打造開放創新平台(OIP)設計生態系統。

對台積電來說,OIP是一個完整的設計技術架構,台積電因為晶圓代工的身份能維持與客戶沒有競爭的關係,因此透過此一平台能從設計開始就與客戶攜手,台積電可以提供客戶更多技術上的協助,包括矽智財(IP)、設計生態系統合作夥伴等,協助客戶能設計出具有更好效能表現的產品。

相較米玉傑擁有成功開發7奈米、5奈米等先進技術的成功經驗,或協助台積電獲得全球超過1,500項專利的羅唯仁,侯永清在OIP上的貢獻也是台積電協助客戶達到新一代產品效能提升的另一條路徑。

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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