撞到它要賠償30億!ASML秀出台積電產能的助攻神器,還要如何靠它搶600位人才?
撞到它要賠償30億!ASML秀出台積電產能的助攻神器,還要如何靠它搶600位人才?

2020年,一輛「撞到絕對賠不起的貨車」吸引全台網友關注,大家都在討論,到底這輛長型白色貨櫃車為什麼這麼金貴,一撞可能就要賠30億元新台幣,更會害得護國神山台積電生產進度落後;原來,一輛輛標誌著艾司摩爾(ASML)的貨車裡裝著 EUV(極紫外光微影設備) ,這正是台積電7奈米以下製程絕對不能少的重要生產設備。

沒想到,最近一輛白色貨櫃車竟在校園公開亮相,原來是艾司摩爾為了吸引人才,祭出EUV體驗車。

台灣擁有最先量產進程客戶,也是EUV最大裝機基地,更是公司量測、檢測設備生產與出貨中心。 」艾司摩爾全球資深副總裁暨台灣區總經理陳文光點出台灣的重要性。

艾司摩爾全球副總裁暨台灣區總經理 陳文光
艾司摩爾全球副總裁暨台灣區總經理陳文光。
圖/ 簡永昌攝影

延伸閱讀:迎戰先進製程EUV強大需求!半導體國家隊家登備好產能,預計營收表現上看6成

陳文光引用市場分析資料指出,人工智慧、高效運算、5G、車用電子對晶片需求上升,今年邏輯晶片市場產值有望年增10%,記憶體晶片在資料中心、消費性產品需求驅動下,也有機會較去年成長20%,「台灣是全球最重要半導體製造中心之一,當然也會隨之成長。」

要成長,「人才」絕對是關鍵 。艾司摩爾今年要在台灣徵才600人,若是加計目前員工,等於1年要成長到3,500人,遠超越韓國1,500人、中國1,200人,台灣穩坐艾司摩爾亞洲最大據點。

此刻徵才,是為新一代做準備

艾司摩爾招募的工程師大部分都與EUV發展相關,接近客戶、逐客戶而居正是真實寫照。「台積電EUV機台,3個科學園區都有,目前大本營在南科。」微驅科技總經理吳金榮分析,這也是為什麼艾司摩爾會在南科設立EUV技術培訓中心,「台積電要用這麼多EUV,艾司摩爾要支援它的客戶,一定得有很多工程師,才會在台灣徵才這麼多。」

不只現在,既然看好未來,那就必須超前部署。

艾司摩爾早已著手研發新一代EUV設備High-NA,以滿足3奈米以下先進製程需求。「 我們預計2023年開始交貨,但客戶真正大量應用應該落在2025至2026年左右 。」陳文光分析,當EUV已不能滿足客戶對解析度、晶片單位成本的要求時,就會導入新設備來降低製程複雜度。

當然,研發人才也相當重要。艾司摩爾早已預見,5奈米以下先進製程中,傳統光學技術不敷使用,因此,2016年併購了漢微科,擴充艾司摩爾在台灣的研發能量。

EUV
圖/ 艾司摩爾Facebook

延伸閱讀:ASML來台設技術培訓中心!助攻台積電先進製程,年產360位工程師

「漢微科電子束檢測技術和我們原本的光學量測技術相輔相成,能幫助客戶改善先進製程,進而提高良率。」陳文光說,2016年併購漢微科以來,艾司摩爾已逐步完成各部門整併,加大台灣生產、研發力道,並於去年第2季開發出第一代多光束檢測系統,不僅能夠檢測到較小缺陷,也更適合量產。

為了支應未來,艾司摩爾等於從現在開始投資人才,在投資員工上也不手軟,「 我們培養一個工程師平均要6到18個月,成本約500到600萬元新台幣 。」艾司摩爾台灣暨東南亞區人資總監劉伯玲談及,光是在台灣這個據點,就有27個國籍的員工在此工作。

全球瘋搶EUV,韓國也積極購置

1台EUV造價超過1億美元,光是去年1年,台積電就裝了30幾台EUV,占艾司摩爾一半產量,隨著EUV功能愈來愈強,EUV新機種造價將突破3億美元,而全球能大手筆、大量購買EUV機台的企業,恐怕也只有台積電、三星、英特爾。

韓國近來對EUV機台購置相當重視,三星少主李在鎔去年不畏疫情飛了一趟荷蘭,只為了讓艾司摩爾提前交貨九台EUV機台;韓國記憶體大廠海力士為了10奈米DRAM新產線,更在今年2月底宣布與艾司摩爾簽訂5年43.4億美元的EUV供應合約。

EUV
圖/ 今周刊

市場對EUV的積極,也讓艾司摩爾整體營運快速成長,全球、台灣員工數過去6年來均成長3倍,現在除了邏輯晶片廠愛用EUV,就連記憶體大廠也都紛紛盤算購置EUV機台。

這讓艾司摩爾執行長溫尼克(Peter Wennink)正面看待2021年營運,他指出,「 數位轉型、更寬廣的科技應用趨勢形塑了我們的發展藍圖,而長期的需求驅動因素,也將讓我們穩定成長走向2025年。 」可預料的是,不只艾司摩爾享有好光景,未來5年,全球半導體產業也將持續維持穩定成長的態勢。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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