晶片生病怎知道?以色列新創proteanTecs幫晶片健檢,連台積電、聯發科都買單
晶片生病怎知道?以色列新創proteanTecs幫晶片健檢,連台積電、聯發科都買單

摩爾定律稱,晶片效能約18個月就會成長一倍。但沒有提到的是,隨著電子產品複雜度上升,廠商測試、驗證晶片效能的時間也比以往增加了50%,拉長到了12~18個月,成為晶片產業中極需提升價值的環節。

身為半導體商,該如何解決這個難題?

proteanTecs是一間來自以色列的電子零件健康監測公司。看中了現代人使用的電子產品越來越多,內部零件所含的晶片卻越來越小,設計複雜度提高又容易損耗。他們的專利IP則可幫忙把關晶片健康狀況,甚至預測何時需要更換,2020年就來台設點,且成為台積電矽智財聯盟會員。

「簡單來說,我們讓零件內的晶片成為眼睛和耳朵。在設計時就將IP(矽智財,提升半導體設計效率的模組)放入晶片感測運行數據,接著傳送到類似於大腦功能的雲端平台進行分析,隨時留意電子零件是否損壞。」proteanTecs的共同創辦人兼軟體發展部副總Yuval Bonen解釋。

proteanTecs團隊照
proteanTecs團隊照。總部位於以色列第三大城海法(Ḥeifa)。
圖/ proteanTecs

晶片生病怎知道?proteanTecs讓它「自己告訴你」

晶片檢修為何難?難在程序多而雜。根據麥肯錫2017年報告指出,晶片製造時有上千個步驟與參數,常常發生出人意外的故障。傳統作法會建立模型,一個個調整參數測試,過程不但耗時費力,又難以傳承經驗,成為了讓廠商最頭痛的環節,平均甚至得花上2.7%營收作為檢修費用。

proteanTecs如何解決半導體業者的煩惱?他們的作法,就是在晶片設計中寫進負責感測的監測IP,稱之為Universal Chip Telemetry Agent(UTC Agent)。這個IP正如同晶片的聽診器,感測到的數以萬筆的資料會被上傳到雲端,讓客戶圖像化即時「看見」某個區塊的運作狀況,甚至還能藉由數據分析與機器學習技術,預測零件何時需要維修,節省了時間與金錢成本。

「比如說,我們可以監測你的電動車上的晶片運作情形。雖然現在還是運作順暢,但從數據分析,我們能從很早期就監測到某些功能的堪用度正在下降。這時就會提醒你:『三個月後要換零件囉!』」

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proteanTecs解決方案的運作機制。在晶片設計初期,就會以大數據分析模擬晶片健康狀態,檢測出的資訊會被上傳至客戶自選的雲端平台。資料更受到完全保密,連proteanTecs內部人員也不會看到資料,除非客戶自願授權共享。
圖/ proteanTecs官網
proteanTecs 監測介面示意圖.png
proteanTecs 監測介面示意圖,將數據可視化,供工程師調整參數。
圖/ proteanTecs官網

proteanTecs產品與一般僅用以探測溫度的感測器有所不同,最大的差異在於,他們想提供給客戶的不只是即時數據,而是更好的性能預見性(Visibility)。「我們能夠從數據中進行分析、預測。所有的技術都是我們自己從頭建置的,因此有能力產生非常具有洞察性與價值的資訊。」proteanTecs的行銷經理Dana Lovinger自豪的表示。

站在風口上!客戶遍及資料中心與電動車產業

proteanTecs的客戶遍佈各項高科技電子產品,其中又以資料中心與汽車產業(automotives)是兩大最重要市場。

  • 資料中心:據紐約時報報導,Google、Amazon、Facebook的資料中心都曾爆發晶片損壞,致使伺服器故障事件。不但檢修相當困難,更幾乎難以預測何時問題會發生。
  • 汽車:根據汽車大廠Audi在2019年提供的數據,平均每小時就有一輛車因為電子零件損壞而發生故障,特斯拉日前也才因晶片問題召回近13萬輛車。若問題車輛上路,駕駛、行人的損傷難以預估。

汽車產業的需求也並不侷限於電動車。Yuval也分享,「我們已經看到很多晶片業者進軍車輛自動化市場,甚至不局限於電動車。傳統車廠使用的零件如駕駛輔助系統(ADAS)也會用到晶片,因此他們也會是我們的客戶。」

Dana則是提到傳統車輛廠製造的轉型,從過往OEM業務,到現今開始組建自己的車隊,車輛上需要安裝智慧晶片,更便於車隊管理。「可以說,環繞著晶片製造的上中下游,只要想要追蹤數據,就都是我們的潛在客戶!」

proteanTecs客戶產業.png
proteanTecs客戶產業
圖/ proteanTecs官網

不懼競爭者追趕,3位共同創辦人具有連續創業經驗

然而從手機、電腦、伺服器到電動車,每項電子產品都是由晶片驅動。如此龐大的需求,難道不會吸引其他競爭者加入嗎?

「如果你有好點子,但沒有競爭者,這也許代表你走錯路了。」Yuval笑說,「我們的確看到一些競爭者,他們可能會對晶片製造特定環節的業者提供服務。但目前還沒有像我們一樣,可以提供從設計、製造到真正使用,服務整個生命週期的同業。」

proteanTecs對於技術的自信,源自於其中三位共同創辦人的背景。他們曾是以色列無廠IC設計(Fabless)廠商Mellanox Technologies的創辦人,產品可用於資料中心點對點資訊傳輸。公司在2019年宣布被繪圖晶片龍頭Nvidia收購,成為Nvidia史上最高金額併購案。

「我們對於產業價值鏈的了解,從設計、生產、製造的環節都非常清楚,因此我們是世界上第一、也是現有唯一的全生命週期晶片健康監測產品!」

proteanTecs的技術前景,也受到國際創投的關注。包含Intel Capital、聯發科創投、甚至來自傳統車廠的保時捷控股(Porsche SE)都在投資者名單上。去年9月結束的C輪募得美金9,500萬元。

proteanTecs 共同創辦人
proteanTecs有六位共同創辦人。最左側是身兼軟體發展部副總的Yuval。最右側與下排兩人則是曾任Mellanox Technologies創辦人的Roni Ashuri、Shai Cohen與Evelyn Landman。
圖/ proteanTecs

看中台灣半導體人才,來台設點招募工程師

雖然proteanTecs成立至今只有5年,卻在去年就成為台積電的合作夥伴,成為台積電開放創新平台中矽智財聯盟的會員,已支援3奈米製程研發。該聯盟的其他廠商可以從台積電所提供的智財權(IP)目錄中認識proteanTecs的服務,進而將他們的技術用在製程中。

「要加入這個聯盟非常不容易。」Dana坦承,「中間經過很長的驗證期,不是每個人都能入選。但台灣有很多我們未來的潛力客戶與合作夥伴,是我們相當重視的市場。」

Yuval則分享了對台以半導體人才的看法。「以色列有很多晶圓設計的專業人才,且比較多是新創團隊,比較少大型、國際型的公司。反觀台灣有完整的晶圓供應鏈,人才具有產業的宏觀視野,特性上不太一樣。」

「50年前台灣政府決定發展半導體產業,在我看來,是個相當聰明的選擇。」

看好台灣半導體發展潛力,proteanTecs於2020年在台灣設立了大中華區的服務團隊作為亞洲據點。然而礙於新冠疫情的阻隔,身任大中華區域經理的周月惠在上任兩年後的現今,才首次有機會造訪總部。

當被問到一個人獨自在台灣設置團隊的困難,周月惠笑說:「疫情真的讓我的工作變得很不容易。我得要自己設立公司、找辦公室,尤其是我們的商業模式比較新穎,需要花一些時間讓客戶了解我們在做什麼。」

proteanTecs目前在台已成功獲取客戶,未來則劍指大中華區業務,積極對中國、南韓跟日本的客戶銷售他們的技術。

「我們現正積極招攬FAE工程師與技術客服人員(Technical Supporter),希望台灣團隊能逐漸壯大,以支持大中華區的業務拓展!」

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本文授權轉載自:創業小聚

責任編輯:傅珮晴、吳秀樺

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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