台灣應用材料祭出6萬旅遊補助、85折認股！還要如何與半導體廠爭人才？|數位時代 BusinessNext

要與半導體廠爭人才！台灣應用材料祭出6萬旅遊補助、85折認股，預計徵才近千人

85折認股、每年6萬旅遊補助、買車的免息貸款...... 打算在台灣大舉徵才的台灣應材，由人資長揭露許多外界不知道的隱形福利。

核心策略PPACt，協助客戶產品快速落地

應用材料的核心策略PPACt指的是：效能（Performance）、功率（Power）、單位面積成本（Area-Cost），並加快上市時間（Time to Market）。

「一切的基礎來自材料工程，這是應材最擅長的領域，不論客戶是要開發或導入新架構、新結構/3D、新材料、縮小尺寸的新方法，或是運用更先進的封裝技術，我們都可以提供整合性的技術產品組合。」余定陸說。

而他也特別強調應用材料的「AI」，並不是人工智慧，而是「Actionable Insight」。

這是讓工程師能夠即時查看半導體製程，對晶圓甚至對單個晶片進行數百萬次測量，並優化數千個製程變數，以提高半導體效能、功率、單位成本和上市時間。且適用於所有應用材料公司的製程設備、測量系統和檢測系統，並可從實驗室延伸至工廠使用。

余定陸的解釋更加易懂：「我們的設備中採用了很多新的技術、感測器、資料處理、分析等，裡頭還能做很多模擬性的實驗，當客戶使用時，會給予最即時的回饋，來縮短R&D與量產的時間。」該技術現今已經用在邏輯和記憶體晶片上，用以改善晶片的效能、功率等。

應材人資長：的確感受到招募壓力

而所有一切技術的核心都要由人去推動，台灣應材也宣布將在兩年內招募上千名員工，羅淑貞也透別揭露應材許多外界不得而知的公司福利，包含：

1.員工認股計畫：讓員工能以15%折扣購買公司股票，以過去五年來看，投資報酬率超過50%。

2.旅遊補助：每年新台幣6萬元的個人旅遊補助。

3.36萬的免息汽車貸款。

4.免費早餐、下午茶和按摩服務等福利措施。

5.進入公司會有社會新鮮人專屬的3天培育發展營隊，協助新進人員了解產業。

6.參與進修者，每人每學年有新台幣16.5萬元的補助。

羅淑貞也透露，目前台灣應材的離職率低於5%，大幅低於業界平均10~12%的離職率，且光2020年就投入了逾8,000萬元學習經費於員工的教育訓練上。

而目前台灣許多半導體廠都在擴廠，對於人力一定也有大量的需求，台灣應材也希望招募設備工程師、研發工程師等人才，勢必多少會面臨到「搶人」的狀況。對此，羅淑貞則表示，的確有一些壓力，但是不只有名校有好員工，許多科大的學生也都非常優秀，相信祭出相關的福利與台灣應材的品牌，仍可以找到適合的人選。

責任編輯：錢玉紘

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。