半導體要一路缺到2022年底!黃崇仁砸近3千億建廠,會如何解決晶片荒?
半導體要一路缺到2022年底!黃崇仁砸近3千億建廠,會如何解決晶片荒?

「兩年前沒有想過自己還能夠再蓋晶圓廠,」力積電董事長黃崇仁在今(25)日銅鑼廠動土典禮上,感性的說。

這一回,黃崇仁斥資了2780億新台幣在銅鑼新建12吋晶圓廠,總產能將可達到每月10萬片,並將自2023年起分期投產,預計在竹、苗地區將創造逾3000個工作機會、滿載年產值超過600億新台幣,並以成熟製程、創新技術為主力的新廠營運模式。

力積電黃崇仁
力積電斥資2780億新台幣在銅鑼建立12吋晶圓廠,總產能將可達到每月10萬片,並將自2023年起分期投產。
圖/ 簡永昌攝影

對一個曾經歷過全球金融風暴、DRAM產業大洗牌、經營模式轉型、償還1200億元鉅債、再到成功企業重組的黃崇仁而言,「銅鑼廠的啟動對全體員工意義格外重大,」他說。

晶片荒!缺的不是先進製程而是成熟製程

在全球8吋晶圓廠都不再擴充的現在,黃崇仁依舊願意砸下重資建晶圓廠,他笑說要不是沒有十足的把握能賺錢,他乾脆將這筆錢放口袋或是投資台積電。看在他眼裏,當產能不是稍微「擠」一下就能出來,而是會有排擠效應的時候,全球半導體出現的不是過往的季節性缺貨,而是結構性缺貨的問題,必須靠建廠才能根本解決這個難題。

黃崇仁進一步指出,像車用、5G、AIoT等晶片新需求快速興起,其中並非所有晶片荒都是要仰賴如台積電的先進製程來解決,其實有更大一部分是40~0.1奈米的製程需求,導致市場對於成熟製程的晶片需求出現大爆發。而力積電可以提供低成本的12吋鋁製成平台,比起相同技術節點的8吋鋁製成,成本上可大幅降低3成,對客戶而言的產品能更具有競爭力。

拉攏IC設計業者,提出全新營運策略確保獲利

不只如此,黃崇仁也提出了反摩爾定律(Reverse-Moore's Law)的營運模式。他表示,過去一條12吋晶圓生產線的投資動輒近千億新台幣,先進製程3奈米的12吋新廠投資更接近6,000億台幣,晶圓製造廠(Foundry)承受了極大的財務、技術、營運風險等,而毛利率如果有20~30%就算不錯,反觀IC設計業者和其他半導體周邊配套行業,卻享受著本小利厚的經營果實。

聯發科
聯發科購買設備租給代工廠使用正是一個範例,在產能吃緊的情況下,能確保IC設計業者手握產能,而晶圓代工業者也無需承擔更高的投資風險,達到雙贏。
圖/ 翁挺耀攝影

因此針對力積電銅鑼新廠的營運策略,黃崇仁的反摩爾定律就是要改變這種失衡的供應鏈結構,晶圓製造與其他上、下游周邊行業必須要建立利潤共享、風險分擔的新合作模式,才能讓半導體產業健康發展下去。如之前聯發科購買設備租給代工廠使用就是一例,在產能吃緊的情況下,能確保IC設計業者手握產能,而晶圓代工業者也無需承擔更高的投資風險,達到雙贏。

英特爾跨足晶圓代工,黃崇仁:不相信美國製造

面對昨(24)日英特爾要投資200億美元(約5,600億新台幣)興建2座晶圓廠一事,黃崇仁表示台灣擁有半導體生產的成本優勢,他不看好英特爾要進軍晶圓代工領域,也不看好美國製造,當然他也點出,半導體其實就是個製造業,不管是台積電還是力積電其實都離不開台灣。

至於缺水議題近日在半導體業界造成恐慌,經濟部長王美花今日出席動土典禮時明確表示,力積電屬於台灣投資三大方案之一,在蓋廠前都有逐案評估,對水電的配置都有詳細規劃。即便今年乾旱是56年來非常特殊的情形,但建廠中期、長期都有詳細規劃,且苗栗還有伏流水,目前正在施工中,希望盡快完成供應給大家。

經濟部長王美花
王美花表示,苗栗還有伏流水,目前正在施工中,希望盡快完成供應給大家。
圖/ 經濟部

力積電也在建廠上下足功夫,設計採高規格環保標準,廠區的廢水回收率超過85%,並在廠內安裝太陽能發電及儲能設施、綠電規劃容量7500kW ,希望能對資源有更全面的利用。

雖然今天只是一個動土,但是面對眼前晶片缺貨的狀況,黃崇仁也直指到2022年年底前狀況都很難趨緩, 也因此被問到是否已經有擴廠的打算了,「(銅鑼廠)旁邊還有半塊地、高雄橋頭還有一塊地的選擇,」黃崇仁語帶保留的說著。

責任編輯:錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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