【台積電致股東報告書】劉德音:4大關鍵使晶圓代工強勁成長!2022年4奈米、3奈米接力量產
【台積電致股東報告書】劉德音:4大關鍵使晶圓代工強勁成長!2022年4奈米、3奈米接力量產

台積電16日發佈致股東會報告書,董事長劉德音署名談三大訊息,首先是台積電產值佔全球半導體已達24%,比2019年21%再提升,其次看好2021年全球不含記憶體的半導體產業將有低個位數百分比成長,最後製程面,2022年將連續推出4及3奈米製程,加速先進製程奔馳速度。

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台積電董事長劉德音發佈致股東報告書。
圖/ 台積電

他也透露4大因素,台積電所處的晶圓代工業務會比半導體整體表現更好。原因包括電子產品採用半導體含量的比例提升,無晶圓廠設計公司持續擴大市佔率,整合元件製造商委外製造的比例增加(如英特爾),以及系統公司增加採用自有特殊應用元件(如Google、Amazon及小米都自製晶片)等 ,因此自2020~2025年積體電路製造服務領域的成長力道可望較整體半導體產業(不含記憶體)的中個位數百分比年複合成長率更為強勁。

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台積電晶圓廠預計產能將擴大6%,先進製程4奈米預計明年上半量產。
圖/ 台積電

台積電也揭露產能擴充計畫,從2020年1200~1300萬片12吋晶圓產能,年增6%,至2021年達1300~1400萬片,年產能增4%。晶圓銷售上,先進製程(16奈米以下)占比從2020年58%,將進一步在2021年拉高至60~70%。

受惠於5G智慧型手機的持續增產與高效能運算的持續力道,以支撐加速數位化轉型,預測2021年整體電子產品需求將進一步增加,整體半導體產業(不含記憶體)將因而呈現低十位數百分比成長。

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2021年擴產計畫。
圖/ 台積電

在技術推進方面,劉德音預估,台積電2020年第2季已經量產5奈米,3奈米(N3)技術將是N5之後的另一個全世代製程,在N3推出時將會是業界最先進的製程技術,具備最佳的PPA及電晶體技術。

相較於N5技術,台積電預告3奈米技術的邏輯密度將增加70%,效能提升15%,而且功耗降低30%。N3技術的開發進度符合預期且進展良好,未來將提供完整的平台來支援行動及高效能運算應用,預計於2022年下半年開始量產。

在3奈米量產前,台積電計畫提供更多的強效版技術,例如N4技術,可以延續5奈米家族的領先地位。藉由相容的設計法則,N4技術能夠與N5技術接軌,同時進一步提升效能、功耗,以及密度,支援下一波的5奈米產品。N4技術預計於2022年進入量產。

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魏哲家以執行長身份成為台積電薪水最高的首長。
圖/ 吳晴中/攝影

當然,年報也揭露擔任台積電董事長與總裁魏哲家薪資,分別比2019年成長1.29億元,來到4.22億元,不過仔細分辨,劉德音是因為擔任董事,董事報酬4.08億元,董事長報酬僅1326萬元。至於魏哲家除任總裁、副董事長,也是執行長,本薪就達2.18億元,分紅也逾2億元,薪酬結構全然不同。,也呼應了他們兩人各自扮演的角色。

以下為報告書全文:

各位股東女士、先生:
民國一百零九年是全世界遭逢新型冠狀病毒(COVID-19)疫情重創的一年,對於所有受到疫情影響的人們,我們感同身受。隨著疫情的蔓延,數百萬人喪失了性命,許多城市進入了封城狀態,全球經濟與社會也經歷了巨大的動盪,然而,在家工作和遠距學習等趨勢隨之興起,加速了數位轉型,使得半導體產業的需求依舊持穩。

在台積公司,我們的首要考量是保護同仁的健康與安全,並且確保全球晶圓廠正常營運,持續提供客戶服務。到目前為止,我們的防疫作為相當成功,未來我們仍然會保持警覺,繼續盡我們最大的努力來克服疫情的挑戰。

民國一百零九年對於台積公司而言是深具挑戰的一年,但也是顯著成長與進步的一年。面臨全球COVID-19疫情帶來的動盪與地緣政治的緊張局勢,我們與客戶積極合作,並且加強技術領先、卓越製造,以及客戶信任的承諾。

受惠於客戶對於我們領先業界的5奈米(N5)及7奈米(N7)技術的強勁需求,台積公司的營收連續11年締造了歷史新高的紀錄,民國一百零九年的營收以美金計算,相較於民國一百零八年成長了31.4%,而全球半導體產業較前一年成長約10%。

民國一百零九年,台積公司持續著重於公司的基本面,擴充我們的研發基礎架構、擴大人才來源管道、增強資訊保護和資訊安全,以及加速我們的技術差異化。
民國一百零九年,在5G及高效能運算(HPC)應用的產業大趨勢驅動之下,使半導體晶片內含量得到提升,台積公司將當年度資本支出增加至172億美元。由於台積公司進入了另一波更高的成長期,我們將會持續投資以掌握隨之而來的商
機。

民國一百零九年,台積公司成功量產領先業界的N5技術,協助客戶實現智慧型手機及高效能運算應用等產品的創新。
作為業界最先進的解決方案,N5技術擁有最佳的效能、功耗及面積(PPA),能夠進一步擴大我們的客戶產品組合,並且拓展我們的潛在市場。
我們的7奈米家族包括N7、7奈米強效版(N7+)以及6奈米(N6)技術,於民國一百零九年邁入量產的第三年,且持續在智慧型手機、HPC、物聯網(IoT),以及車用電子等眾多應用產品中看到非常強勁的需求。
我們的3奈米(N3)技術將是N5之後的另一個全世代製程,在N3推出時將會是業界最先進的製程技術,具備最佳的PPA及電晶體技術。
民國一百零九年,台積公司推出3DFabricTM,在一個技術系列下,將公司快速成長的三維積體電路(3DIC)系統整合解決方案統合起來,我們具有差異化的小晶片與異質性整合技術,提供客戶更優異的功耗效率、更大的運算密度,以及更小的尺寸外觀,同時縮短產品上市的時間。我們和數家產品領導廠商正在合作3DFabricTM,共同實現小晶片架構。
台積公司民國一百零九年的主要成就包括:
● 晶圓出貨量達1,240萬片十二吋晶圓約當量,相較於民國一百零八年為1,010萬片十二吋晶圓約當量。
● 先進製程技術(16奈米及以下先進製程)的銷售金額佔整體晶圓銷售金額的58%,高於民國一百零八年的50%。
● 提供281種不同的製程技術,為510個客戶生產11,617種不同產品。
● 台積公司佔全球半導體(不含記憶體)產值的24%,民國一百零八年為21%。

財務表現

台積公司民國一百零九年全年合併營收為新台幣1兆3,392億5,500萬元,較前一年的1兆699億9,000萬元增加25.2%;
稅後淨利為新台幣5,178億9,000萬元,每股盈餘為新台幣19.97元,較前一年稅後淨利3,452億6,000萬元及每股盈餘13.32元均增加了50.0%。
若以美元計算,台積公司民國一百零九年全年合併營收為455億1,000萬美元,稅後淨利為176億美元,較前一年度的全年合併營收346億3,000萬美元增加31.4%,較前一年度的稅後淨利111億8,000萬美元增加了57.5%。
台積公司民國一百零九年毛利率為53.1%,前一年為46.0%;營業利益率為42.3%,前一年則為34.8%。稅後純益率為38.7%,較前一年的稅後純益率32.3%增加了6.4個百分點。
台積公司民國一百零九年現金股利配發總額維持在新台幣10元。

技術發展
民國一百零九年,台積公司持續增加研發費用,達到美金37億2,000萬元,以協助客戶釋放創新,並延續我們在技術上的領導地位。
相較於N5技術,我們3奈米技術的邏輯密度將增加70%,效能提升15%,而且功耗降低30%。N3技術的開發進度符合預期且進展良好,未來將提供完整的平台來支援行動及高效能運算應用,預計於民國一百一十一年下半年開始量產。
我們的5奈米技術已經在民國一百零九年第二季成功進入量產,並於下半年快速提升產能。我們計劃提供更多的強效版技術,例如N4技術,以延續5奈米家族的領先地位。藉由相容的設計法則,N4技術能夠與N5技術接軌,同時進一步提升效能、功耗,以及密度,支援下一波的5奈米產品。N4技術預計於民國一百一十一年進入量產。
7奈米技術已量產三年,是台積公司量產速度最快的製程之一,我們已經採用N7技術為數十家客戶的數百種產品生產超過10億顆的良好裸晶(good die)。N7+技術採用EUV技術量產已經進入第二年,同時N6技術於民國一百零九年底進入量產,為下一波7奈米產品提供了一個明確的升級路徑。N6技術未來將進一步使7奈米家族延續下去。
我們的16奈米/12奈米家族已經取得超過650件客戶產品設計定案,範圍涵蓋了智慧型手機、HPC、儲存及消費性電子應用。我們也推出N12eTM製程,將台積公司世界級的FinFET電晶體技術導入支援人工智慧的物聯網裝置,提供強大的運算效能與卓越的功耗效率。
我們技術平台的價值持續發展,涵蓋了邏輯晶圓的微縮、從設計到製程技術的共同優化,以及3DIC。我們已經開發了完備的3DIC技術藍圖,以強化系統級效能,並且獲取更高的功耗效率,這些技術包括晶片堆疊解決方案,例如系統整合晶片(SoIC),以及先進封裝解決方案,例如整合型扇出(InFO)與CoWoS。台積公司的CoWoS技術持續統合更大的矽中介層尺寸以支援異質性整合,我們也與客戶合作系統整合晶片(TSMC-SoICTM),預期將被高度要求頻寬效能、功耗效
率,以及尺寸外觀的HPC應用所優先採用。

台積公司的開放創新平台(Open Innovation Platform)設計生態系統協助510家客戶在一個安全可靠的雲端環境進行晶片設計,釋放創新,讓產品迅速上市。台積公司也持續與設計生態系統的夥伴合作,於民國一百零九年將資料庫與矽智財組合擴增到超過3萬5,000個項目,在TSMC-Online線上提供從0.5微米至3奈米超過1萬2,000個技術檔案及超過450個製程設計套件,當年度客戶下載使用技術檔案與製程設計套件已超過10萬次。

企業社會責任
健全的公司治理是台積公司企業社會責任的基石,其奠基於我們的企業核心價值之上,並達到所有利害關係人的利益平衡。台積公司企業社會責任執行委員會呼應聯合國永續發展目標,關注之企業社會責任焦點包括推動綠色製造、建立責任供應鏈、打造多元包容職場、培育STEM人才,以及關懷弱勢。
台積公司支持全球防疫工作,利用我們在技術、全球採購和供應鏈管理方面的專業,提撥2,000萬美元的預算為台積公司各營運據點附近急需相關資源的地區提供協助,包含台灣、中國大陸、日本、歐洲及美國等。我們提供的協助包括捐
贈醫院、公衛機構和相關單位個人防護設備和呼吸器;支援資源匱乏地區即時食品、臨時居所和醫療等協助;以及針對COVID-19的診斷、疫苗、治療方法開發等領域和具領先地位的機構緊密合作。
身為負責任的企業公民,台積公司致力於因應氣候變遷以保護我們共享的全球環境。台積公司訂定再生能源採用計劃,目標設定民國一百一十九年全公司生產廠房25%用電量以及非生產廠房100%用電量使用再生能源。民國一百零九年,台積公司簽署了全球最大的再生能源企業購電契約,當年度共計簽署130萬瓩再生能源購電契約。民國一百零九年,台積公司進一步承諾於民國一百三十九年前全球營運100%使用再生能源,將使用電力所間接排放的二氧化碳全部歸零,成為全球第一家加入全球再生能源倡議組織(RE100)的半導體企業。

企業發展
台積公司於民國一百零九年五月,宣布有意在美國亞利桑那州興建和營運一座先進晶圓廠。此座廠房將採用台積公司的N5技術,規劃月產能為2萬片晶圓,預計於民國一百一十三年開始量產。此一美國晶圓廠使台積公司能夠擴大我們的技術生態系統,為客戶和夥伴提供更好的服務,也為台積公司提供了更多接觸全球人才的機會。

未來展望
COVID-19疫情大流行帶來的挑戰,使台積公司更加致力於實現創新以增進人們的生活福祉。數位科技幫助我們渡過了COVID-19疫情的衝擊,使我們在這個困難的時刻能夠安全的在家工作、學習及娛樂,並依舊能夠和遠方的親友保持聯繫。

此外,隨著科技在人們生活中扮演越來越重要的角色,它也加速了社會的數位轉型。進入5G時代,AI和5G應用對數位運算效能的需求永無止境。一個更聰明且智慧的世界需要大量的運算能力及更高標準的功耗效率,從而驅動了對先進半導體技術的強勁需求。憑藉著在先進製程技術的領先、廣泛的特殊製程技術組合和3DIC解決方案、無與倫比的製造能力,以及與客戶深入的合作夥伴關係,台積公司正處於絕佳的位置,能夠掌握未來幾年產業大趨勢的成長。

或許總體經濟的不確定性將持續存在,台積公司仍將持續增強公司的基本面,以進一步擴大技術的差異化。我們堅持專業積體電路製造服務商業模式,並且和全球IC設計創新者攜手,共同釋放創新。我們將持續秉持誠信正直、提供價值、並公平對待所有客戶的方式經營業務,深化台積公司技術領先、卓越製造及客戶信任的三位一體競爭優勢,以便在未來繼續履行作為全球邏輯積體電路產業中,長期且值得信賴的技術及產能提供者的使命。

台積公司戮力落實世界級的公司治理、永續經營並為股東賺取優良的報酬。感謝各位股東對台積公司的信任與支持,我們對於公司的前景充滿興奮,並期待和各位股東維持長遠的關係,共創繁榮的未來。

關鍵字: #台積電(tsmc)
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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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