面板五代廠
面板五代廠
2003.12.15 | 科技

時序進入下半年後,打開國內財經報紙,頭版出現機率最高的字眼,莫過於TFT-LCD五代廠。
從李焜耀的「面板兩隻老虎」、郭台銘的「看壞明年面板景氣」、再到韓國三星(Samsung)預估明年第二季供需反轉,一座造價約300億新台幣的五代廠,始終不缺炒作話題。
原因很簡單,下半年之後,台灣的面板五代廠產能,將陸續進入量產階段。這不僅關係到台灣「兩兆產業」中TFT-LCD產業的這一兆,在平均每三個股市投資人中,就至少有一個玩過、聽過、研究過面板股,五代廠成了不少股市菜籃族交談的話題。

變大:為了有效節省成本

如同晶圓製造追求六吋、八吋、十二吋的突破一般,TFT-LCD面板也是個典型拚「產出面積」的產業。三代、四代、五代廠的定義,主要來自玻璃基板的長寬尺寸,越後面的世代,面積就越大,而在同樣一次製程後,基板面積越大,越能切割出更多TFT-LCD面板,因此能有效節省成本,隨著機器、廠房等固定成本逐步攤提後,獲利就可逐步上揚。
目前主要規格制定者為三星及樂金飛利浦(LG. Philips),兩者在切割的尺寸略有歧異,以樂金飛利浦為例,590×670mm(厘米平方)為三代廠,而三星則為550×650mm;樂金飛利浦的四代廠為680mm×880mm為四代廠,但三星就直接跳到730×920mm的4.5代,由於尺寸不同,競爭不只比產能良率,更比尺寸規格的主導權。
從四代廠進入五代廠,產出面積呈現跳躍式成長,因此對面板廠商而言,皆有一段「量產陣痛期」。無論韓國的樂金飛利浦、三星,或是即將量產的友達、奇美、廣輝,普遍都要面臨一到兩季的良率突破關卡,因為玻璃基板尺寸變大,生產設備的穩定、防震、電流穩定、液晶覆蓋等各生產環節,都是全新的挑戰,一一克服後才能換來良率的提昇,否則,不是產出一堆「碎玻璃」,就是亮點過多、色澤不飽和的「瑕疵品」,而提高良率,直接就能創造高毛利,也因此,各家廠商在五代廠的競爭,就成了一場與時間賽跑的「良率大作戰」,比技術研發、廠房布局,更比生產效率。
五代廠的主流尺寸,台灣的友達,扮演著「關鍵少數」的影響力。由於韓國發展TFT-LCD產業起步比台灣早,樂金飛利浦和三星分別高居全球大尺寸面板出貨前兩名,市占率均各在20%上下,彼此競爭激烈,都希望搶下世界第一的寶座,排名第三的友達12%的市占率,與前兩大有一段不小的差距。

變快:為了搶做領導規格

在五代廠量產進度上,樂金飛利浦領先三星約半年,定義的尺寸面積為1000×1200。主要規劃以18吋面板為「黃金切割」比例(可完整切割出9片18吋面板,而不會造成基板邊邊角角尺寸不足的損失),早在去年上半年,便已進入量產階段,而三星五代廠則預估在去年第四季量產,生產尺寸設定面積更大的1100×1250,主要以15吋及17吋面板做黃金切割,可完整切割出15片15吋面板、12片17吋面板,比照樂金飛利浦的規格僅能分別切出12片、9片更有生產效率,而三星規格在18吋上雖然同樣可切割出9片,但因為基板面積更大,成本結構較為不利。
韓國兩大龍頭17吋對18吋的主流競爭,最後卻因友達「選邊站」後底定。預計五代廠今年第三季才量產的友達,去年規劃尺寸時,為了縮短與韓國兩大廠商進度的差距,而遵循落後較少的三星規格,因此奠定了17吋的主流地位,不僅迫使樂金飛利浦在今年規劃的第二座五代廠照著三星規格外,原來第一座五代廠轉往LCDTV等更大尺寸面板切割外,也使得現在的LCD顯示器主流尺寸,為17吋而非18吋。
身為老三的友達,聯合老二打擊老大的策略,在四代廠時就出手過一次。當時四代廠布局無論是進度較快的三星或是落後的樂金飛利浦,也曾各自定義自己的基板面積規格,但最後友達選擇樂金飛利浦的規格,直接促使樂金飛利浦在四代廠領先其他廠商,直衝第一大寶座,進而擁有充裕的資金更快布局五代廠。這次在五代廠,友達反過頭來押寶三星,策略顯然是希望韓國廠商彼此牽制,避免一家獨大,進而拉近自己與前兩大在市占率上的差距。
各世代的TFT-LCD面板廠,與當時主流的應用產品互相影響。在四代廠,勝出的樂金飛利浦規格黃金切割為15吋,促使15吋成為LCD顯示器的主流尺寸,三星的14.1吋規格,則轉往市場較小的筆記型電腦發展,進而成為主流,進入五代廠時代後(規格針對15吋及17吋面板切割設計),LCD顯示器的主流則為17吋,並使得15吋筆記型電腦越來越多。
弄清楚了五代廠的來去始末,對TFT-LCD這個持續發燒的產業,也就更多了一份了解。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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