台積電將組國家隊赴美設廠,劉德音曝選址亞利桑那州的兩大關鍵
台積電將組國家隊赴美設廠,劉德音曝選址亞利桑那州的兩大關鍵

上個月15日在一片謠言紛飛的情況下,台積電終於正式宣佈將計劃於美國亞利桑那州設立5奈米先進晶圓廠,預計將在明年動工、2024年開始量產,每月產能為2萬片晶圓,該設廠一事將支出約120億美元(約新台幣3,600億元)。

台積電 劉德音
劉德音表示,籌劃赴美設廠,目前只剩下補貼政策的內容尚不明確,其餘事項都已經準備好就可以就緒。
圖/ 簡永昌攝影

公告一出,市場紛紛認為此舉將對台灣半導體業造成衝擊,先進製程的技術可能外流、美國當地地人才是否能滿足產線上的需求,甚至相關供應鏈等問題都成為外界質疑的聲音,今(9)日台積電董事長劉德音在股東常會中便針對赴美設廠的計畫一一釋疑。

地點都決定了!只差補貼政策細節

「補貼確實是影響台積電決策的重要因素,」劉德音說,目前赴美設廠一事只差臨門一腳,連要在亞利桑那州哪個地點都在規劃之中,目前就看美國聯邦政府及州政府,對遠赴海外設廠的台積電是否能端出有利的補貼政策協助。他強調,若補貼政策能確保生產等相關成本的差距縮小,意味毛利率跟目前公司整體相差不遠,肯定能替台積電賺錢。

研發技術根留台灣,與一流人才切磋為下個10年布局

外界擔心技術外流一事,劉德音強調先進製程的技術研發絕對是「根留台灣!」但放眼國內每年僅有逾200位博士畢業生的現況,也讓他不僅擔心在5G、AI等趨勢的驅動下,人才缺口是否能補齊。

因此,以技術為導向的台積電之所以赴美設廠,主要動機就是要與這些世界一流的頂尖人才合作,劉德音把眼光放到10年後,他希望透過這樣的佈局持續掌握下個10年半導體產業需要的技術與發展,他表示這樣的計畫整體來說是符合公司利益。

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劉德音表示,即便赴美設廠,但先進製程的技術研發依舊會留在台灣,不會有技術外流的問題。
圖/ 台積電

此外,美國市場營收占比約達台積電的6成左右,在擁有為數不少的美國客戶前提下,赴美設廠能更接近當地客戶,協助他們在商業用途上能獲得更好服務,達到客戶信任的目的。劉德音透露,目前洽談的美國客戶都是商用客戶,並沒有直接跟軍方做生意,而絕大多數都是商業產品的應用,唯有如此才能將這個晶圓廠的餅做大。

天然條件、產業鏈完整成落腳亞利桑那州主因

至於為何落腳亞利桑那州?劉德音表示,當地不僅是美國東、西岸年輕人嚮往的地方,從家家戶戶都有游泳池就能發現,當地擁有豐沛的水資源;此外,電價便宜、也是百分之百的綠電,對於擁有不少要求碳足跡客戶的台積電來說,也是一個有利的天然條件。不僅如此,亞利桑那州可說是半導體產業的聚落,包括英特爾、艾克爾科技等都在此設廠,相關供應鏈完整也是吸引台積電落腳此處的原因。

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落腳亞利桑那州除了因為當地水資源豐沛、電價便宜又是百分百綠電外,相關產業鏈完整也是考慮的重點。
圖/ shutterstock

赴美設廠之餘,台積電也要帶領相關供應鏈下游廠商,包括封測、設備、材料等,一起組成「國家隊」進攻美國。劉德音笑說,在與下游廠商溝通時才發現,他們其實很有「冒險精神」,認為即便當地已有相關的供應鏈,他們相信自己的實力不僅能成為台積電的供應鏈外,同時也能打進當地市場,攜手台積電創造雙贏局面。

對此,台經院分析師劉佩真表示,這樣的「國家隊」團體戰不僅能創造群聚效應,也可延伸台灣半導體的競爭優勢到美國當地,不僅是要鞏固美國市場,更要爭取更多的美國客戶訂單。

延伸閱讀:解決華為「斷貨」危機,中芯挖角台積、格羅方德高官救火

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #台積電
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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