晶片巨頭隔空交鋒!Intel盼把供應鏈帶回美國,劉德音反對:培養人才才是重點
晶片巨頭隔空交鋒!Intel盼把供應鏈帶回美國,劉德音反對:培養人才才是重點

COVID-19衝擊意外引發全球晶片短缺,英特爾執行長蓋爾辛格提出有必要重新平衡供應鏈;台積電董事長劉德音則認為,與其改變供應鏈,美應投資於研發,培養碩、博士進半導體製造。

自2019冠狀病毒疾病爆發以來,民眾無論上班、上學甚至娛樂都窩在家,導致晶片這個舉凡汽車、智慧型手機、醫院呼吸器、甚至戰鬥機等現代裝置都必備的運作中樞,需求量暴增。

哥倫比亞廣播公司節目《60分鐘》(60 Minutes)分別訪問英特爾執行長Pat Gelsinger (基辛格)與台積電董事長劉德音,兩人對晶片供應鏈再平衡的看法不同。

英特爾CEO:盼美國政府振興半導體產業

目前全世界約75%晶片出自亞洲,基辛格指出,25年前美國晶片產量約占全球37%,但今日已跌至12%,任何看待供應鏈的人都會覺得這是一大問題。

基辛格認為,仰賴單一地區,尤其亞洲這樣一個難以預測的區域,存有高度風險。英特爾一直遊說美國政府協助振興美國半導體產業,效法台灣、新加坡和以色列政府提供獎勵、補貼和稅額減免。

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英特爾執行長Pat Gelsinger。

延伸閱讀:英特爾表態願赴歐設晶圓廠,前提是德國需補貼80億美元!理由:台灣、韓國政府都這樣做

基辛格告訴60分鐘,半導體是龐大且關鍵的產業,他們希望產業鏈能有更多是留在美國本土: 看到美國有更多的就業機會,掌控自身長遠的科技未來,並避免供應鏈遭阻斷。

身為美國最大晶片製造商,英特爾坦言全世界最先進的晶片製造商是台灣的台積電,所生產的晶片比英特爾更快、更強3成。英特爾至少需要兩年時間才能迎頭趕上。

為尋求晶片供應鏈再平衡,基辛格大手筆耗資200億美元在亞利桑那州動土新建兩座大型晶片製造廠,這是英特爾史上最大投資,預計這週還將宣布35億美元升級新墨西哥州的晶片廠。「60分鐘」認為基辛格的策略堪稱豪賭。

劉德音:美國應培養更多半導體人才進入產業

對於英特爾的做法,劉德音在台積電新竹總部接受專訪時坦言感到意外。

對於美國人該否憂心晶片多在亞洲生產一事,劉德音說能理解這樣的疑慮,但他認為晶片是否在亞洲製造不是癥結所在,因為無論在何處生產,都會因疫情產生短缺。

台積電 劉德音
圖/ 數位時代資料照片

延伸閱讀:【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

劉德音認為,美國應該朝加速投資研發,培養更多博、碩士進入半導體製造,而不是試圖改變供應鏈,因為轉移供應鏈不僅費用高昂,成效也不彰,且這麼做只會阻撓創新,因為人人都試著把技術留在家,而非全球合作。

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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