聯電股價一路飆!走出台積瑜亮情結,董座洪嘉聰接班13年哲學:笑罵由人,默默練功
聯電股價一路飆!走出台積瑜亮情結,董座洪嘉聰接班13年哲學:笑罵由人,默默練功

多年前,同為台灣「晶圓代工雙雄」,一家破釜沉舟「根留台灣」,一家大膽偷跑「西進中國」,從此走向不同的命運。前者台積電一路以來桂冠加身承載無限光環,而後者聯電製程、技術皆不如人,無論是在股市、社會上,接收的酸言酸語,恐怕遠高過稀落的掌聲。

但這個十多年來形成的局面,一夕有了變化。

去年下半年,當市場還一片靜寂,台灣IC設計大廠聯發科董事長蔡明介親自出馬,主動登門拜訪聯電董事長洪嘉聰,一開口,就是向聯電包產能、要晶片;敏銳的蔡明介,意識到形勢已幡然形成——當全球科技界都競相投入先進製程的研發與資源之際,市場卻將回頭迎接成熟製程的大爆發,而且,這將是一股難以回頭的大勢。

聯發科嗅覺敏銳登門要晶片

客戶包廠新模式,聯電一夕翻身

形勢愈來愈明確,尤其成熟製程中最搶手的28奈米,市場上不斷傳出漲價聲。

今年3月,媒體傳出韓國三星緊急找上聯電,要洽談聯電南科廠的產能,雙方前後談了2個月之後,終於拍板定案,以三星為首,包下南科廠約一半產能。厲害的是,看準機會,三星在手,聯電也與需產能孔急的其他客戶共同談成合約,包括聯發科,聯詠、瑞昱、三星等A咖級大廠,以預付訂金的方式包下南科廠未來6年、每個月2萬7500片產能的合約,而聯電將拿這筆資金添購南科P6廠擴建28奈米製程所需的機器設備。

UMC聯電
圖/ 聯電提供

這個史無前例的全新合作模式,撼動了全球晶圓代工業,曾幾何時,半導體業看不上眼的成熟製程,成了炙手可熱,讓IC設計業捧著錢搶產能的當紅炸子雞!

默默把成熟製程練到最好

多年笑罵由人,此番趁勢而起

多年來,每回只要有媒體拿前塵往事,把台積與聯電做出一番比較,洪嘉聰看完報導總是隨手一丟,只說:「笑罵由人吧!」臉上看不出太多表情。即使這次,聯電已經營運回春,《今周刊》再度提出採訪要求,洪嘉聰仍是婉拒,僅透過友人轉達「寫好寫壞,我都接受。」

一句「笑罵由人,好壞我都接受」,背後多少辛酸難與外人說;多年來,聯電營運始終平平,股票更是不受市場資金青睞,最慘來到6.8元,市值僅剩900億元,長期都在10到15元間徘徊。

在2008年接任聯電董事長之前,洪嘉聰是聯電的財務長,一顆「財務長腦袋」,是聯電有別於代工同業之處,無論是當年聯電有名的「5合1併購」、或和艦案時外人難以捉摸的資金調度,背後其實都有這位「財務長」的影子。

聯電董事長 洪嘉聰
圖/ 聯電提供

老董穩住財務研發授權左右手

終結瑜亮競爭,產能成發展機會

2008年,前董事長曹興誠在一堆台成清交、甚至是美國名校畢業的接班梯隊中,慧眼獨具,挑了淡江會計系畢業的洪嘉聰出列,就是因為他的財務長性格——保守穩健。

2008年洪嘉聰上任沒多久,就宣告聯電放棄先進製程,全心守住成熟製程,這份正式宣告等於宣布結束與台積電多年來的瑜亮競爭,當時甚至有媒體說是「投降說」。

自始至終沒有一句辯解,洪嘉聰默默承受所有外界給予的負面評價,繼續以財務長的角度帶著聯電埋頭去做。今年2月《今周刊》專訪聯電總經理王石,他開口第一句話就是,「去年成績我們ROE(股東權益報酬率)是超標的,營收是達標、毛利率較落後。」而「ROE」和「毛利率」正是洪嘉聰自始至終最在意的2個關鍵數字。

晶圓代工其實是代工服務業,「為客戶服務」是晶圓代工服務業的必然,台積電當然也做,但台積電產能太大,又全心投入在先進製程研發,因此就只能提供一套平台製程,訂單大的客戶優先享用,取捨之間,給了聯電機會。

洪嘉聰不僅埋首服務客戶,更指揮製程研發單位細細琢磨出特殊規格「28奈米高壓製程」。

UMC聯電
圖/ 聯電提供

28奈米高壓製程技術領先、市占第一

去年全球WFH(居家上班)趨勢帶動筆電、電視面板等需求暴起,連動到驅動IC晶片需求水漲船高,各家面板廠、筆電廠到處求產能。聯電也從去年開始把這個特殊製程應用在驅動IC產品上,「聯電28奈米的高壓製程不但技術領先、市占率也是全球第一。」王石總經理接受《今周刊》採訪時透露。

「未來『新的面板』產品上,會使用到特殊高壓製程。」這是去年聯電股東會上,總經理簡山傑輕描淡寫的發言,當時沒有引起外界太多注意,但其實已經提前向外界宣告聯電正迎向曙光。

2019年聯電毛利率僅14%,去年一躍來到22%,創下6年來新高,今年第一季,毛利率繼續創新高超過26%。法人報告紛紛指出,今年聯電毛利率應該會站上30%,將是聯電成立以來的歷史高點。

毛利率攀高,獲利自然跟著提升,今年第一季聯電稅後大賺104億元,超過2019年整年獲利,未來每季的獲利還可望逐季攀高。也因此外資陸續提出看好股價表現的報告,目標價上看80元。

至於洪嘉聰最在乎的另一個關鍵數字ROE,法人預估全年可能衝到16%,是2019年的5倍之多,無疑也是史上新高。

走在對的道路上,儘管不是光芒四射,但起碼春風徐來,熬了十多年的苦日子,終究,是到了盡頭。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:郭昱彣、蕭閔云

關鍵字: #聯電
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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