美商務部列黑名單、梁孟松恃才傲物負氣走人,黃崇仁:中芯國際麻煩大了!
美商務部列黑名單、梁孟松恃才傲物負氣走人,黃崇仁:中芯國際麻煩大了!

編按:12月19日更新(中芯被列禁運清單)
中芯正面臨空前危機,是否將成為華為第二?美國商務部宣布,將中芯國際及大疆等60多家中國廠商列入美國企業禁運實體清單,由於蔣尚義已經就任成為中芯副董事長,由於與ASML關係不錯,被視為爭取該荷商提供設備關鍵角色,外電亦報導美國政府正遊說ASML及東京威力科創(兩大半導體設備重要業者)也配合禁運。
根據實體清單要求,將使中芯取得10奈米製程以下美國業者設備出貨機率轉為零,10奈米以上設備銷售,則採取逐條審查始得放行。中芯國際列入禁運實體清單後,要購買美廠商設備都需取得商務部許可執照,外界認為將卡死中芯發展先進製程企圖心。

12月17日
前台積電大將蔣尚義加入中芯擔任副董事長,引發中芯國際大地震,執行長梁孟松負氣請辭,對此力積電董事長黃崇仁接受媒體採訪時透露,梁孟松恃才傲物,離開是個性因素,但這一走,中芯國際麻煩大了!

力晶董事長 黃崇仁
力晶董事長黃崇仁在接受媒體採訪時,透露對梁孟松閃辭中芯國際的觀察。
圖/ 簡永昌攝影

力積董事長黃崇仁接受《理財達人秀》訪談時透露,蔡力行曾經跟他說,蔣尚義在台積電副總管研發部門時,有兩個手下,一位是孫元成,一位就是梁孟松,張忠謀第一次退休,將執行長大位交給蔡力行,蔣尚義也跟著離開,而蔣一走,該提拔哪一位接任成為難題,最後蔡力行選擇孫元成,擔任技術研發副總,讓自視甚高的梁孟松一氣之下走人。

聯發科技執行長蔡力行
聯發科技執行長蔡力行。
圖/ 唐子晴攝影

孫元成是美國伊利諾大學電機工程博士,而梁孟松是美國加州大學伯克利分校電機工程及電腦科學博士,黃崇仁表示,或許從學歷來說,梁孟松也認為高孫元成一等,加上梁孟松的太太是韓國人,所以後來先投效三星,但韓國企業環境並不適應,韓國也不放權給他主事,純顧問,才離開去中國中芯。

中芯國際如何接招?黃:蔣尚義是高高在上的人

黃崇仁分析,梁孟松中芯做得不錯,但大權在握,或許老闆想找人制衡,他認為全然是個性的關係。黃崇仁分析,梁孟松恃才傲物,做人不夠圓融,在中芯大權在握,首先蔣尚義過去是長官,現在很難判斷副董事長比較大還是執行長大,其次,梁孟松可能會認為現在中芯做得成績都是我做好好的,現在蔣尚義是來分享光榮,「那幹嘛還需要我?」

黃崇仁表示,若是他個人,前老闆來加入當副董事長幫忙,高興都來不及,沒有好壞問題,這純粹是每一個人事情看法不同。

如果一個大權在握,總攬全局、在開發事情的人走了,麻煩就大了,因為中芯靠梁孟松一路走過來,梁孟松離開後誰照顧中芯國際?黃崇仁說,蔣尚義是高高在上的人,要管理細節難度很高,梁孟松等於將他一局,「我不在,看你怎麼辦?」

中芯官方色彩很濃,黃崇仁說,台灣人在中國有很大的權力、做很大的事,但終究都是他們的東西,可以成就一時,不能成就永遠。

責任編輯:蕭閔云

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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