透視英飛凌‧茂矽‧ 南亞科的 DRAM三角戀情
透視英飛凌‧茂矽‧ 南亞科的 DRAM三角戀情
2003.03.15 | 科技

2月27日早上,在泰國曼谷的半島酒店頂樓總統套房中,來自德國的英飛凌科技(Infineon)執行長舒馬克(Ulrich Schumacher),神情愉快地接受《數位時代雙週》專訪,談到他對今年半導體業景氣的判斷,為何英飛凌認為DRAM晶片仍大有可為,以及與台灣的茂矽拆夥、和南亞科技另結合作關係的始末。
談性濃厚的舒馬克,聊到另外一位知名的舒馬克(Michael Schumacher,世界一級方程式賽車冠軍,屬於法拉利車隊)時,更顯興奮,「他肯定是我的老同鄉,這個姓氏起源於德國的科隆。」做DRAM的舒馬克,也喜歡賽車,平日的主要運動,是開著保時捷跑車在不限時速的德國高速公路上飆車。英飛凌也是法拉利車隊的贊助廠商之一。
被問到英飛凌控告茂德(英飛凌與茂矽於1996年合資成立的半導體公司)違法、並中止對茂德技術授權時,舒馬克變得激動,「有人說我們在傷害茂德,請原諒我的用詞,這根本是『胡扯』(bullshit),」他比喻,「茂德是英飛凌和茂矽結婚所生下的小孩,現在父母決定離婚,但也不會傷害小孩,何況英飛凌手上還有茂德股份,傷害它對我們有什麼好處?」
訪談結束,舒馬克爽快答應到總統套房對面的飛行員俱樂部拍照,看到來訪的南亞科技總經理連日昌,他大方握著連日昌的手,「我們兩家公司正式結婚,南亞科技才是我們目前的婚姻關係。」
從俱樂部整片落地窗看出去,是攝氏30度的豔陽天、往來接駁船隻頻繁的湄公河、以及3年前開始營運的Sky Train捷運系統(類似台北捷運木柵線,軌道在地面上方),曼谷的傳統與現代盡收眼底。同一時間在台北股市,股價接連破底的茂德,傳出有望與英飛凌和解,出現強勢反彈。前一天,舒馬克才剛造訪台北,拜會經濟部長林義夫和茂矽董事長胡洪九。

**一停止投資就再見

**DRAM是一種與拇指指甲差不多大的半導體晶片,中文很拗口,叫做「動態隨機存取記憶體」(字面看不出意思,從英文Dynamic Random Access Memory直接翻譯)。每一台電腦都要用到記憶晶片,來儲存資料,而DRAM是應用最普遍的記憶晶片。電腦運算速度要快,DRAM的記憶量就必須大,才能跟上。
全球半導體業一年規模在1200至1500億美金之間,DRAM就佔其中3成,是最大宗半導體產品。任何想在半導體業揚名獲利的公司,都不會錯過DRAM。IBM、英特爾、摩托羅拉、德州儀器、NEC、日立、東芝、三菱、三星、現代和西門子等,都曾經或仍在生產DRAM,這個名單可以一直列下去。
因為DRAM是量大的產品,遊戲規則很單純,業者必須持續投資開發新技術及建新廠,取得市佔率,降低每顆DRAM的單位成本,才有獲利機會,一停止投資就是出局。大多數DRAM都是標準產品,規格一致,各家公司之間差異不大,這使得它在市場上的流通性(liquidity)高,價格快速反應供需變化,波動劇烈,同一顆DRAM一年內價格可以差上10倍。「生產DRAM就像製造沒有品牌的可樂,需求量很大,但長期下來賺不到錢,因為一直有新人跳進來做同樣的事,」英特爾執行長貝瑞特(Craig Barret)1996年接受記者專訪時比喻。
曾在德州儀器負責半導體事業的張忠謀分析,DRAM的標準產品特性,造成供需一旦失衡,即使僅是不足1%或超過1%,都可以引發價格暴漲或暴跌。過去DRAM產業近30年的起伏,就像玩吃角子老虎,每一位剛進場的新手,都認為幸運之神即將眷顧自己,而久戰傷殘的老將,只能在籌碼輸光後一一離場。英特爾、德州儀器和IBM這三家美國公司創造了DRAM產業,最後卻被它反噬,各自在1986、1997和1999年退出市場。

**茂德的誕生

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類似故事不斷重演,近兩年換成日本和台灣業者丟盔棄甲。台灣在1998和2001年曾出現「50億俱樂部」說法,指的就是一年賠掉50億台幣的DRAM公司。2002年,情況稍好,但台灣6大DRAM廠還是有5家賠錢,只有南亞科技一家獲利。「投入這一行的都很聰明,但是進來後,整個產業結構讓大家都變笨,」連日昌說。
這個詛咒有可能被破解嗎?
1995年,3家新兵企圖挑戰這項不可能的任務,分別是茂矽、英飛凌(原為西門子旗下的半導體事業,1999年獨立成為公司)和南亞科技。
那一年,日韓業者瓜分DRAM業大半江山,而殘存的美歐和日本二線勢力,加上新進的台灣業者,則醞釀結盟反撲。排行DRAM業13和14名的茂矽與英飛凌聯手,隔年合資成立茂德科技,由雙方共同經營,共享產能。
當時,是全球半導體業從6吋(指晶圓的直徑,直徑愈大所切割出的晶片數目愈多,平均每顆單位成本愈低)大舉進到8吋廠的時候,1座8吋廠造價10億美金,許多原有業者在資金壓力下選擇退出。茂德的誕生,使得茂矽和英飛凌都增加產能,並分散個別設廠的風險。此外,英飛凌也與IBM合資進行研發,後來東芝也加入,藉由共享研發成果降低支出和風險,增強存活下來的機會。
類似這種與外國公司聯手、不論是合資或單純移轉技術的例子,在1990年代台灣投入DRAM產業時非常普遍,宏碁和德州儀器合作的德碁半導體、華邦移轉日本東芝技術、力晶移轉日本三菱技術、南亞科技先後移轉日本沖電氣(Oki)和IBM技術都是。唯一本土研發DRAM技術的半導體廠,是1994年自工研院次微米計畫獨立出來的世界先進公司。
儘管這些二線廠商積極合縱連橫,仍無力扭轉DRAM產業結構,特別是消耗DRAM最多的個人電腦業(佔DRAM使用量的75%),從1990年代每年兩位數的成長率,到2001後開始降為個位數,但是DRAM生產技術卻在眾多廠商殫精竭慮投入開發下,平均每年供給量成長40%以上,價格殺戮日益惡化。除了第一名韓國三星(佔有DRAM市場3成)有賺錢,其他業者普遍是赤字經營。
過去15年,台灣在DRAM產業上,投入超過4000億台幣資金,和至少1萬多位工程師的心血,到頭來仍然賠錢,重蹈美日歐覆轍。「長期下來,從DRAM業回收的資金,不及投下去的資金,這很殘酷,卻是事實,」舒馬克指出。
該是攤牌的時候了。

**做法迥異衝突形成

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2004年,預計將是全球半導體業從8吋進到12吋廠的啟動時點,1座12吋廠造價達30億美金,繼8吋之後再次形成一道門檻,會阻絕掉許多現有業者。在2000年景氣正熱時,幾乎每一家業者都放話要蓋12吋廠。經歷這兩年不景氣,目前還大力投入12吋廠的DRAM業者,只剩三星、美光和英飛凌,以及台灣的茂德、南亞科技和力晶。
在這當中,英飛凌的布署尤其積極。它目前在DRAM市場佔有率達14%,排名老三,策略是追趕三星,把市場由一家獨大拱成三強鼎立,逆轉這個行業的獲利結構。英飛凌除了自行在德國擴廠,當然希望從已有12吋廠的茂德身上,取得更多產能奧援。
去年6月,茂德主管到德國英飛凌總部開會,英飛凌主管提出要擁有茂德9成產能,「開到一半就談不下去,他們的模式改了,」參與當時會議的茂德科技董事林育中回憶。
英飛凌一心衝大DRAM產量,以確保獲利能力;另一方面,舒馬克認為,隨著汽車和手機所具有的運算功能增強,將是刺激DRAM需求的兩股新勢力,足以和個人電腦鼎足而三。「你問我為什麼認為DRAM未來可以賺錢,主要是汽車和手機有龐大潛在需求,以後個人電腦佔DRAM的用量將低於4成,」舒馬克預測。
從這個角度看,茂德的想法與英飛凌接近,但做法迥異。林育中同意,未來DRAM用在個人電腦以外產品的機會很好,這也是茂德目前的規劃重點:以DRAM技術做核心,去整合其他功能晶片,成為一套系統,用在不同產品上。但是,林育中不認為未來DRAM只會剩前三大,而是多家公司共存,針對不同產品做區隔,而非集中做標準產品。
一方想成為DRAM晶片前三大,另一方卻想跳脫宿命,用DRAM技術另謀生路,幾番溝通無效後,宿怨終於在今年1月10日的茂德股東會爆發,茂矽和英飛凌雙方僵持不下,以龐大律師團陣容相互出招,股東會如同間諜攻防,創下國內先例。之後,雙方在媒體放話、到法院互控、寄信給客戶警告等,精彩程度猶勝好萊塢編劇筆下的情節。

**台灣韌性最強的DRAM公司

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撥開這些煙霧不談,對直腸子的德國人來說,無法理解的是當初成立茂德是生產DRAM晶片,為何現在它有不同想法?而茂德的說法,是它的股票已在3年前上市,自然得為股東著想,嘗試最有可能獲利的模式。「茂德的選擇很單純:繼續當英飛凌的代工廠,還是發展研發和業務,成為一家完整的公司?茂德的全球市佔率已達3.5%,不是沒有影響力,」林育中指出。
當然,這當中並非沒有折衷提案。「我們曾建議,英飛凌乾脆把原有的38%股份提高,將茂德整個買下來,取得百分之百產能,讓事情單純,但他們又不願意,英飛凌只想用最低付出獲得最多好處,」林育中說。記者提起這件事時,舒馬克的回應是:「兩邊的衝突絕非一夕形成,至少累積了1年半。茂矽是一家偏重財務操作(指先前大量質押茂德股票)的公司,茂德也不再專心做DRAM,我們寧可找志同道合的夥伴,像是南亞科技。」
就這樣,去年12月初,舒馬克來台與南亞科技董事長王永慶主持合資12吋廠的動土典禮,今年1月開始,茂德不再供貨給英飛凌,隨後英飛凌停止移轉技術給茂德,並調回派駐茂德的工作人員,8年合作關係終止。剩下的問題,是處理英飛凌手上的94萬張茂德股票。
王永慶是台灣的塑膠大王,最擅長用錙銖必較的流程合理化方式,取得成本優勢,生產量大而標準化的產品。
他和半導體業結緣算早。1986年台積電成立時,台塑集團被行政院硬拉去出錢當股東,但後來一有機會就賣掉股份,因為王永慶認為涉足不熟悉的事業風險太高。1995年,他的兒子王文洋在南亞塑膠任職期間成立南亞科技,把台塑集團再次拉進半導體事業。
南亞科技算是台灣韌性最強的DRAM公司。從一開始向沖電氣移轉技術,之後再向IBM移轉更高階技術,接下來要和英飛凌共同開發新技術,先後經歷3家合作夥伴,業界無出其右,凸顯它在DRAM產業的強烈企圖心。DRAM有「堆疊」(就像把捷運軌道建在地面上)和「溝槽」(把捷運軌道挖到地底下)兩種不同製程,使用的設備不同。南亞科技從沖電氣移轉的是堆疊製程,後來又從IBM引進溝槽製程,等於重新投資。

**爭取台灣業者結盟突圍

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南亞科技去年是台灣第一及全球第五大DRAM公司。它和英飛凌各出資一半成立的12吋廠(公司名稱為華亞科技),總投資額達22億美金,預計在2004年下半年量產,並在2006年達到月產能5萬片,成為全球最大晶圓廠。
當DRAM特性愈像台塑生產的PVC塑膠粉,有台塑集團資金和管理經驗做後盾的南亞科技,就愈有可能成為台灣真正從DRAM正賺到錢的業者。「我們的模式和台塑過去做的一樣,都是大量生產降低成本,這也是末來DRAM的決勝關鍵,」南亞科技總經理連日昌說。
一家德國公司終止與一家台灣公司合作,然後與另一家台灣公司開始合作,這件事情背後的意義是什麼?最起碼,台灣在這個領域的重要性日增。台灣佔全球DRAM市場2成,如果是單一公司,規模可排第二,自然成為其他業者結盟的必爭之地。最近由NEC和日立兩家公司的DRAM事業所組成的Elpita公司,正積極爭取茂德和力晶結盟,而由台灣團隊到中國設廠的中芯半導體,目前也是英飛凌DRAM聯盟名單上的一員。
這會是DRAM版圖在大一統之前,最後一次殘餘勢力的反撲,還是真有可能走出新局?樂觀派和悲觀派的答案壁壘分明,鮮有交集。
對茂德而言,當務之急是盡快找到新客戶,並且做出新產品,填補產能空檔,並解決失去英飛凌技術所留下的專利保護傘問題。DRAM牽涉上萬種專利技術,如果業者本身沒有足夠專利技術或與別人交互授權,很容易被同業控告侵犯專利。「茂德有一份客戶名單,很快就會公佈,至於專利部份,本身累積有幾百篇論文,再加上茂矽那邊的,在專利保護傘方面不會有問題,」林育中回應。
從3年前上市股價突破80塊,到近期跌破8塊,茂德的股價表現,說明DRAM產業雲宵飛車式的特性。偏好高風險高報酬的投資人,絕不會錯過這個產業,但是對追求長期績效的投資人,絕對是敬而遠之。
一群人聰明人集合在一起,加上鉅額資金的投入,究竟能不能把DRAM變成賺錢事業,而這群人還是一樣聰明?說實在地,沒有人想聽否定的答案,雖然已經聽過太多次。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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