晶圓雙雄拼資本支出成長率
晶圓雙雄拼資本支出成長率
2004.02.15 | 科技

多年來,晶圓雙雄台積電與聯電間的較勁,始終不缺話題,無論景氣好與壞。根據半導體產業協會(SIA)估計,今年全球半導體市場成長率超過19%,是自2001年以來最大幅度的成長,在景氣來臨之際,大幅投入資本,擴充產能,成了今年所有半導體業者的重頭戲。

**產能滿載 加碼擴廠

**農曆年後,陸續登場的晶圓雙雄法人說明會,就可嗅出這股復甦與擴產的味道。「去年第四季,台積電產能利用率達101%,是三年來首度破百,半導體復甦的訊號非常明確,」率先登場的台積電法說會上,董事長張忠謀樂觀表示。他並預估第一季產能利用率仍將破百,而今年台積電資本支出達20億美元,比去年大幅成長八成。
「好像在黑暗中,有人將電源打開,突然間到處一片光明,」緊接著登場的聯電法說會上,執行長胡國強更具體形容目前半導體的氣氛。胡國強指出,今年半導體正進入全面復甦階段,PC、通訊、消費性電子三大塊半導體的應用領域,都擁有全面性的成長,去年第四季,聯電產能利用率達96%,同樣也是過去三年來最好的一季,預計今年第一季仍將繼續成長,聯電今年的資本支出達21.2億美元,硬是把台積電給比了下去。
「今年將是12吋晶圓製程開花結果的一年,」張忠謀指出。晶圓雙雄大幅擴張資本支出,七成以上的比重將應用在12吋廠的設備上,進而帶動半導體進入12吋晶圓的時代,產能利用率達100%的產能滿載,也顯現出半導體目前正處於供不應求,「加碼」擴廠已是必然。

**設備問題 有待考驗

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然而,對整整苦了3年的半導體來說,強勁復甦固然是好消息,但背後卻也有擴產計畫能否如期完成的隱憂。除了晶圓雙雄外,全球前兩大半導體廠商英特爾、三星,在今年同樣也有龐大的資本支出計畫,金額分別高達43億、38億美元,而德州儀器、英飛凌等半導體大廠,預計今年也都有類似的計畫,「產能擴張的『海嘯』,今年正朝著半導體設備市場迎面而來,」研究機構顧能(Gartner)分析師理恩(Klaus Rinnen)形容。
「各半導體大廠資本支出大成長的背後,正面臨著採購不到核心設備的風險,」英國《金融時報》(Financial Times)專欄作家佛瑞曼斯基(Tom Foremski)指出。過去3年來,半導體處於景氣谷底,使得廠商們不斷縮減資本支出,延後採購設備的計畫,光2002年,半導體設備市場規模就縮水了58%,迫使各半導體設備廠商裁員、暫緩研發;在市場進入12吋晶圓世代,能否提供充足的先進生產設備,將備受考驗,「我們正處於市場波動的艱困期,」全球最大的半導體設備供應商應用材料(Applied Materials)執行長斯普林特(Michael Splinte)指出。
好不容易挨到了半導體的春天來臨,接下來,資本支出、產能擴建的計劃準時執行,則是今年半導體另一個觀察的焦點。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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