台積電帶頭設廠,華邦電、力積電也都進駐竹苗!竹北、竹南成一級房市戰區?
台積電帶頭設廠,華邦電、力積電也都進駐竹苗!竹北、竹南成一級房市戰區?

受惠於台積電在竹南科學園區設立先進封測廠,以及在竹科寶山1、2期規劃研發中心與2奈米廠,帶動竹南與竹北高鐵特區推案量爆發,329房市檔期火熱暢旺,而國產建材實業新竹廠,往北可與竹北廠相互支援,往南可與苗栗廠協同作業,不僅以區域聯防撐起台積電龐大的建廠需求,也強供超過五成的房建市場,在擇優出貨的策略下今年出貨量獨占鰲頭,明年可望再創巔峰!

台積電投資3,000億元在竹南科學園區設置先進封測廠,基地面積總計14.32公頃,目前北側廠區正加緊趕工,現場可見大量吊車進駐,廠房建築已蓋至三層樓高,預計2021年中完工,並導入設備進行運轉,估計可創造1,000個以上就業機會,龐大人口紅利也吸引大量推案湧入,科專路周邊新建案林立,形成新的科技新貴聚落。

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台積電竹南先進封測廠,廠房建築已蓋至三層樓高,預計2021年中完工。
圖/ 無限+生活誌

延伸閱讀:台積電南科廠直擊!護國神山拚建廠速度,混凝土業者喊出貨出到手軟

瞬間產能稱霸業界,協助台積電快速建廠

國產建材實業新竹廠為新竹地區的主力廠,擁有兩套三立方米拌合機,兩座水泥儲槽,各一座爐石、飛灰儲倉,以及冰水機設備,主要供應新竹市、竹北、竹南、頭份等地。廠長蕭瑩枝表示,新竹廠在運距與產能上占有先天優勢,可與竹北、東大廠相互支援,三個廠合計每小時產能達600立方米,瞬間產能稱霸業界,在擇優出貨策略下,目前廠房與房建供應占比各50%。

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國產建材實業新竹廠為新竹地區的主力廠,在運距與產能上占有先天優勢。
圖/ 無限+生活誌

隨著台積電在竹南科學園區設立先進封測廠,以及在竹科寶山1期規劃研發中心,今年光是台積電廠房的混凝土需求就高達100萬立方米,加上寶山2期的2奈米廠預計第四季動工,都將帶來龐大的混凝土需求,而國產新竹廠具備大量澆築的高供應力,台積電竹南廠一天可澆築2~3000立方米,寶山1期一天最高5~6000立方米,「 現在幾乎是日以繼夜在出貨,光是出貨的電腦報表紙就堆積如山,每天都有新挑戰,預估新竹廠今年業績可獨占鰲頭,明年還會再創巔峰!

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國產新竹廠廠長蕭瑩枝表示,新竹廠具備大量澆築的高供應力。
圖/ 無限+生活誌

能夠協助護國神山台積電快速建廠,在於國產建材實業以科技管理混凝土生產流程,透過科技行控GPS定位,把混凝土車當作運鈔車來控管,精準配送出貨到工地,以及一條龍顧問式服務,能以顧客需求為導向,提供最適合的混凝土解決方案。同時落實國產安心建材履歷品管,從混凝土出貨與到工地,皆須進行坍流度試驗與氯離子檢測,台積電工地現場還設有品管站與專屬養護池,讓施工品質達到最佳化。

強供竹南科五成廠房,帶動半導體聚落發展

國產新竹廠在地深耕30年,過去供應竹科六成廠房,涵蓋台積電、聯發科、力晶科技、漢民科技等大廠,竹南科也有五成市占,包括達輝光電、晶元N.9廠、亦立科技、兆遠科技、承鼎科技、中國砂輪竹南廠等,受惠這一波台商回流,這些科技廠也有數十萬立方米需求。

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國產新竹廠供應竹南科學園區五成廠房。
圖/ 無限+生活誌
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專注TAC光學膜生產的達輝光電。
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在台積電的帶動下,吸引了上中下游衛星產業群聚,讓竹科、竹南科與銅鑼科,儼然形成半導體聚落,也帶來龐大的科技廠辦需求,如造型獨特的華邦電子竹北辦公大樓,就是由新竹廠供應,IC設計大廠慧榮科技近期也將在附近興建企業總部大樓,規劃地上21層、地下4層,主體結構使用國產9000磅高強度混凝土,並採用柱內灌漿,總需求約2萬1千立方米,是新竹地區設計強度最高的建築。另外力晶科技轉投資的力晶積成電子,將斥資2,700億元在銅鑼科學園區興建晶圓廠,總需求約30萬立方米,也將由新竹廠協助苗栗廠供應。

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華邦電子竹北辦公大樓的波浪造型相當獨特。
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近期受矚目的還有竹北高鐵站旁的新竹生醫園區,總面積38.1公頃,目前已核準56家廠商進駐,園區內包括台康生技竹北廠、科技部第二生技大樓、台大醫院新竹生醫園區分院,都是由竹北廠供應,而計畫中的生醫園區第三期生技大樓,預計第二季動工,總需求約4萬立方米,將由國產建材實業獨家供應。

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台大醫院新竹生醫園區分院,讓新竹地區醫療服務到位。
圖/ 無限+生活誌

延伸閱讀:一流人才擠進台積電是警訊?DRAM教父高啟全看半導體產業:不要小看大陸技術

329檔期推案火熱,竹北、竹南成一級戰區

今年329檔期全台推案量突破6,000億元大關,創近3年新高,年增幅度達41.77%,其中新竹周邊房市在台積電設廠加持下,房市依舊火熱,國產新竹廠廠長蕭瑩枝表示,竹北高鐵特區與竹南房市,可說是今年329檔期的一級戰區,竹北有寶佳、惠宇、富宇、豐邑等大型開發商領軍,推案量有數十個,混凝土需求上看百萬立方米,國產在這兩個區域皆有超過五成的市占率。

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竹北高鐵站周邊是新竹房市一級戰區。
圖/ 無限+生活誌

以竹北高鐵特區來說,不少指標建案都是由國產新竹廠供應,包括國泰建設的「國泰TWIN PARK」,外觀採竹葉擺動的雙層立面曲線設計,基地面積1,473坪,規劃地下3層、地上20~21層,堪稱是竹北高鐵門戶的豪宅地標,還有「良茂New Park」、「和發首湛」、「合康學院」等,使用國產品牌高端混凝土,都是在地知名高鐵宅。另外,位於新竹市東區的「新竹之昇」,由建林工業投資興建,規劃地下5層、地上30層鋼骨耐震建築,預計使用7、8000磅高強度混凝土,將成為新竹未來的摩天地標,也是新竹廠爭取的目標。

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「國泰TWIN PARK」外觀採立面曲線設計,是竹北高鐵門戶的豪宅地標。
圖/ 無限+生活誌
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「良茂New Park」是在地知名高鐵宅。
圖/ 無限+生活誌

相較於竹北動輒3字頭的高房價,竹南房市每坪約16~18萬元,價格相對親民,吸引不少竹科新貴移居,加上台積電竹南廠動工後,在地推案量更是大爆發,包括遠雄建設的「遠雄新苑」、宏傳建設的「唐寧1號」,均由國產新竹廠供應,都是訴求與台積電為鄰的時尚輕豪宅。

新竹廠指標建案

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圖/ 無限+生活誌

本文授權轉載自:無限+生活誌
責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #台積電
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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