歐盟將會面台積電、Intel!想吸引兩大晶片巨頭設廠,但歐洲還缺少這些要素
歐盟將會面台積電、Intel!想吸引兩大晶片巨頭設廠,但歐洲還缺少這些要素

全球陷入半導體短缺的困窘,使得歐盟無法再對自身貧弱的半導體產業坐視不管。歐盟內部市場執委蒂埃里.布勒東(Thierry Breton)將在4月30日與會台積電及Intel兩大晶片巨頭,試圖強化歐洲內部的半導體製造能力。

歐洲執委會指出,布勒東30日將與台積電歐洲子公司總經理瑪利亞.默塞德(Maria Marced)舉行視訊會議,並會面英特爾執行長Pat Gelsinger (基辛格)。布勒東表示,他們期望能提昇歐洲的半導體製造能力,同時維持與國際夥伴的關係,「不過前提是由我們主導。」

車用晶片短缺喚起危機意識,歐盟要讓歐洲成為半導體重鎮

從去年底開始,車用晶片不足的問題席捲全球,身為各大車廠重鎮的歐洲自然成為這起災難的核心,也喚起對晶片製造業被掌握在他人手中的危機意識。

今年2月時,歐盟便開始探討於當地建立先進半導體製造設施的可能性,希望降低對亞洲及美國的依賴,目前歐洲占全球半導體產量不到10%,相對地,美國占比約為12%,而亞洲則高達50%以上。

半導體_semiconductor
目前半導體製造絕大部分集中於亞洲,歐盟為擺脫地緣政治干擾,以及經濟命脈掌握在他人手中的危機感,正大力投資半導體產業。
圖/ shutterstock

歐盟當時對外表示,台積電及三星是可能的合作人選,但尚未定案。德國經濟部長彼得.阿特麥爾(Peter Altmaier)則指出,他們計畫夥同歐洲17個國家一同投資半導體技術,預計資金上限可達到500億歐元。

阿特麥爾推估,半導體公司將占總投資的60%至80%,而歐洲各國則會補貼20%至40%的支出。歐盟認為,擁有半導體製造能力、建立「數位主權」能夠幫助歐洲緩解地緣政治的壓力,同時也能提昇歐洲的競爭力。

即將舉行的會議中,布勒東則計畫能夠說服其中一間半導體巨頭赴歐洲設廠。歐盟期望能在2030年以前,將半導體產量提昇一倍,達到世界整體產量比例的20%。

且不只追求產量倍增,歐盟更希望能擁有先進的2奈米晶片製造工廠,並不單單謀求車用晶片所需的成熟製程。由於台積電在半導體產業的領導地位無可爭議,消息人士指出,目前歐盟在兩者之中更屬意台積電。

整體環境、供應鏈建立前,恐難以吸引台積電

只不過,台積電很可能對赴歐美設廠興致缺缺。先前決定在美國鳳凰城建立新廠房後,有日本媒體披露,台積電進行評估發現,在美國設廠成本高達台灣的6倍,同時供應鏈對一同赴美感到遲疑,法規、材料、物流、人力等問題都尚待解決。

台積電很有可能在歐洲遇上同樣的難題。分析師也認為,在歐洲設廠是個錯誤的策略,當地既非高階電子產品的生產基地,也沒有現代化的晶片設計產業,不是個適合設廠的好選擇。

Pat Gelsinger.jpg
英特爾執行長Pat Gelsinger (基辛格)在宣佈IDM 2.0計畫時,曾透露赴歐洲設廠的可能性,本週也親赴歐洲與當地官員對談。
圖/ VMWare

而Intel則在公佈IDM 2.0計畫,打算砸200億美元擴建產能時,便透露他們有意在歐洲進一步設廠。目前Intel在愛爾蘭擁有半導體生產設施,可製造14奈米的晶圓,並預計未來可用於7奈米晶片生產。

最初預計的人選三星,至今歐盟似乎尚未有進一步的接觸。三星的半導體工廠則都位於亞洲及美國,且多數集中在韓國境內。今年初時,三星曾傳出考慮斥資逾百億美元,在德州擴建新廠房的消息。

但就如台積電在美國遇到的困境,倘若歐盟想建立自己的半導體供應鏈,除了與台積電、Intel等晶片大廠接觸外,勢必也得投資材料、物流甚至封裝等上下游產業,打造出合適的環境,才有機會取得成功。

資料來源:ReuterExtremeTechBloomberg

責任編輯:錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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