半導體競賽的關鍵力量!台積電點名這兩大特質超重要
半導體競賽的關鍵力量!台積電點名這兩大特質超重要

「今天人工智慧(AI)或機器學習,為什麼能有這樣的成長?這些應用都必須仰賴半導體技術的支持。」台積電歐亞業務及技術研究資深副總經理侯永清,一語點出現代運算技術的基石,而人才,無非是打穩基石的關鍵力量。

從台灣到全球,台積電在半導體產業的重要性與日俱增。這家全球晶圓製造巨擘也清楚知道,在台積電創辦人張忠謀於半導體業推動的「破壞式創新」下,促成了舉世無雙的分工產業鏈,因此整個半導體產業、生態鏈必須一起成長,「這樣我們才會一起變好。」

從台積電的角度來看,先進製程要繼續往下走,除了技術架構或材料必須因應可能走向物理極限的摩爾定律(Moore's Law),目前最缺乏的「資源」就是人才。

從人才的供給面來看,根據教育部統計處的資料,2009~2018年這10年間,半導體相關科系(包括電機、材料等)的大學學士畢業生,在全體畢業生的占比從20.25%,下滑到16.19%;博士畢業生也是相同狀況,從35.76%(1,325人),減少到26.26%(868人)。

從需求面來看,單就台積電而言,到2030年止,每年需要至少250名的半導體相關博士畢業生,「但是頂尖研究型大學,每年只能提供300名(給整個產業),怎麼會夠?」

台積電歐亞業務及技術研究資深副總侯永清
投入相關領域的學生愈少,對整個半導體產業的負面影響就愈大。

「博士對技術的創新研發來說,非常重要。」侯永清解釋,台積電的技術已經走在全球領導地位,更需要的是有能力「在未知領域中,找到關鍵問題,並設法解決」的人才。相較於學士、碩士比較像是專精針對已知的問題去尋找解答,博士的養成過程中,經歷了獨立研究的訓練,比較有能力主動發掘問題、找答案。

對於台積電人所需要的特質,「好奇心」與「求知慾」是不可或缺的。

侯永清解釋,比起完成一個東西後,會沉浸在喜悅當中久久不能自拔的人,對自我不滿足的人只會高興一天,「因為第二天這個結果就已經是舊的、過去式了」, 真正的人才會去思考還有沒有進步空間,隨時抱持著還可以做得更好的心態。 這也是台積電在全球晶圓製造中立於不敗之地的驅動力。

外部育才,開設「半導體學程」廣納學子

考量「投入相關領域的學生愈少,對整個半導體產業的負面影響就愈大」,台積電從2019年開始,先於清華大學開設「半導體學程」,一方面儲備未來市場上的研發人才,另一方面也透過學程觸及更多非本科系、但對半導體有興趣的年輕學子。

2020年起,台積電推出博士獎學金計畫給想讀博士的學生,每人每年可獲得50萬元的獎學金,資助培養高端研究人才。

目前半導體學程並沒有針對特定領域重點發展,對此侯永清表示,現階段最重要的是把人才的餅做大,池子的人多了以後,當他們投入到產業界,自然會找到感興趣的領域,「而且這些人未來的出路也不是非台積電不可。」

這也回應了台積電「一起變好」的想法。侯永清認為,台積電有責任協助整個半導體產業孕育更多生力軍,當他們都投入到業界後,共同為產業努力解決當前面臨到的挑戰,才是首要任務。

侯永清_台積公司歐亞業務及技術研究資深副總經理_2020_11_10_蔡仁譯攝-1
「我們需要的是整個半導體產業成長、生態鏈成長,這樣我們才會一起變好,」台積電歐亞業務及技術研究資深副總侯永清表示。
圖/ 蔡仁譯攝影

內部培訓,養成員工協槓能力

在對外積極尋才、協助擴充半導體人才庫的同時,台積電也同樣重視內部員工的「適才適所」。

每隔半年,台積電不但會考核員工的表現,也會經由多重評比檢視他們在崗位上是否適任,或是需要協助找尋更合適的職位,確保每個人都能發揮所長。

光是2019年,台積電用於員工培訓的經費就高達5,900萬元。侯永清指出,台積電相信每個人都必須持續學習,尤其身處在瞬息萬變的科技業中更是如此,從技術,管理觀念到合作模式都必須與時俱進,「這樣公司才會有競爭力。」

此外,為了促使內部員工接受跨領域的學習跟挑戰,台積電員工可透過內部工作輪調系統自發性的申請有興趣發展的領域與工作,主管也會看人的特質,讓人適才適所。

「短則8周、長則6個月,當你有興趣去新的部門,該部門也願意收,原單位沒理由不放人。」侯永清說,公司這麼做的目的,是期許每個人,不管是研發人員、或是與國際客戶溝通的業務,都能成為「斜槓人才」,在走向國際市場時,適應多元的文化和考驗。

本文出自數位時代319期12月號《解析台灣半導體奇蹟!》封面故事

責任編輯:林美欣,張庭銉

關鍵字: #台積電
往下滑看下一篇文章
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。

勤英科技_內文1.JPG
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。

勤英科技_內文2.JPG
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓