【圖解】全球半導體產能大遷移,各國出哪些招扶植?台灣業者必知這4大部署
【圖解】全球半導體產能大遷移,各國出哪些招扶植?台灣業者必知這4大部署

面臨全球晶片短缺,加上中美科技戰白熱化,半導體產業已成為各國兵家必爭之地。資策會產業情報研究所(MIC)預估,台灣半導體產業今年仍可望有逾11%的年成長表現,整體需求相當暢旺;在全球的產值上,又可望再次迎來規模成長。從全球現行的專業分工來看,半導體產業的主要國家政府又如何祭出政策,幫助在地產業發展?

資深產業分析師鄭凱安表示,全球半導體產業供應鏈的區域專業分工,能使晶片生產效率與成本達到最佳化。以過去20、30年的各區域產業能力分來看,亞州著重在製造、代工和封測,而歐美會偏向IDM和設計上,「所以一旦高度集中晶圓代工與封測產業的亞州,面臨疫情、自然災害、地緣政治的影響,將衝擊全球晶片供應。」

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臺灣半導體產業在全球有舉足輕重的地位,IC代工、封測皆為全球第一
圖/ shutterstock

因此,各國也推出了自家政策來激勵半導體產業發展,在研發投資、租稅優惠、建廠補助等方面制定政策,鄭凱安表示,因目前僅有台積電跟三星掌握先進製程,各國主要皆以研發為發展核心。以美國來說,建廠補助是重點要向,才能吸引三星、台積電和英特爾建廠。同時,MIC也歸納各國政府對半導體產業的扶持政策,有助於業者降低建廠與營運成本,能加快產能導入量產的時程。

在各家大廠的產能擴建上,鄭凱安表示,像是英飛凌原訂2021年底落成的12吋廠,將加速於9月完工,並於年底導入量產。英特爾也宣布將於美國亞利桑那州新建2座12吋晶圓廠,預計2024年導入量產。此舉也有助於吸引上下游供應鏈業者,建立當地的半導體產業聚落,但在政府扶持政策與優惠方面,也將與台積電形成競爭。

鄭凱安說,ICT龍頭雖過往不是以晶片設計為主,但因為近年來AI和運算晶片需求大增,微軟、Facebook也在以色列設立晶片研發中心,蘋果則是因應歐洲推動半導體發展,進而在德國建立晶片設計中心。

半導體產業在全球佈局的變遷,也反映在產業的觀點上。在4月,KPMG安侯建業聯合會計師事務發佈《2021年全球半導體產業大調查》中,其中53%的受訪者表示,屬地主義是半導體產業中最大的威脅,包含跨國租稅協定、邊界貿易協議、關稅、國家安全等議題。 同時,面對中美國兩個世界最大經濟體,將增加貿易成本壓力、供應鏈管理的複雜度,並影響半導體生態系。

以產業的整體角度來看,高達85%半導體產業領導人,也預計收入、利潤率、資本支出和研發投資將持續增加,且受訪企業表示越能有效地將研發支出與市場機會結合,在研發效益上仍有成長空間。

對此,安侯建業科技媒體與電信產業營運長鄭安志認為,2020年半導體的整體良好表現,讓企業對今年頗具信心,且消費者和企業對新興技術的依賴度不斷提高,帶動市場對於晶片的需求,才使半導體產業所受到的衝擊比其他產業來得小。

總體來說,5G、物聯網和自駕車是推動年度收入增長的最重要關鍵。加上因為遠端工作與教學,以及公司重新建立技術架構,對於電源管理相關產品、微處理器的需求更日益劇增。

然而,即便是在規模和產值上持續成長,半導體產業領導者仍提出挑戰觀點。KPMG報告中列舉半導體產業業者認為的前三大挑戰,與科技產業領導者所認為的威脅現況相似。

第一,面臨的科技民族主義、屬地主義的興起,可能牽涉到所謂的跨國企業課稅,包括關稅和政策調整等。第二,面對中美之間的對峙越演越烈,在全世界的供應鏈上所出現的超額訂單,都會影響整個產業。第三,則是在人力資源的追求上,無可否認的是,台灣的半導體人才扮演了重要的角色,但隨著需求水漲船高,全世界都在追求半導體人才的培養。

電動車
圖/ 國泰金

展望來看,中美貿易戰、全球疫情乃至中印紛爭等事件,導致供應鏈管理及晶圓供需失衡等風險,除了考驗台灣企業快速的應變能力,也考驗企業的決策訂定及風險管理能力。鄭安志歸納出四項行動方案,讓業者參考應用:

  1. 強化數位轉型:除了要推動組織內部的數位化外,可優先優先考慮具有潛在業務機會的投資,並結合技術推動讓企業具有差異化。

  2. 供應鏈彈性及優化管理:可透過供應鏈中的所有窗口來蒐集數據,進行數據分析並強化組織決策能力,將稅收優化納入分析。

  3. 研發及資本投資配置:可評估是否將資源部署於現有競爭優勢上,以策略開發、開發新合作關係,來填補投資組合方面的缺漏。也要持續監控、評估和優化投資組合及資產配置。

  4. 關稅風險減除:除了考慮多重來源的採購策略外,可以找出其他減輕或回收新關稅成本的方法。方案規劃和企業風險評估,也都要納入日常營運計畫中。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #半導體
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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