30年前吳敏求的一個舉動,讓台積電超車英特爾!再拚下座「護國神山」
30年前吳敏求的一個舉動,讓台積電超車英特爾!再拚下座「護國神山」

「台灣護國神山真正贏的地方,就是把統計、數學和半導體放在一起的結果。」旺宏董事長吳敏求在新書《吳敏求傳》發表會上,道出藏在心中30年的歷史。

旺宏科技已是全球最大唯讀記憶體及NOR型快閃記憶體供應商,在吳敏求的帶領下,旺宏接下繼續乘風而起,力拚在NAND領域拿下全球第一的位置。

1989年頂著美國「矽谷金童」的封號的吳敏求,號召約40位矽谷人才一起回到台灣創立旺宏電子更在矽谷轟動一時,33年後吳敏求將其一生在半導體耕耘的歷程,以「《吳敏求傳》─從零到卓越的識與謀」一書,分享旺宏如何歷經多次谷底,到現在跨入5G通訊、醫療、車用甚至軍用、航太的精彩過程。

吳敏求將電腦放進工廠,台積電也受惠

人工智慧(AI)與大數據分析是當今顯學,但是吳敏求透露:「30多年前我是第一個派員工,把電腦放進半導體工廠裡的人。」當時他率先將生產的參數設定在電腦中,並將統計學運用在生產線,把半導體與統計學人才結合在一起。

這在當時是世界首創。吳敏求說,為與日本人競爭生意,他嘗試在工廠中安裝電腦,記錄下每一顆IC、模組的資料。沒想到,旺宏的這個做法,最後散佈到了台灣幾乎所有的半導體工廠內。吳敏求開玩笑的說:「那時候沒想到要申請專利,不然我早就可以退休了。」

然而,只把電腦帶進工廠是不夠的,如何運用資料才是重點,因此吳敏求又找來懂統計的員工來活絡數據,讓旺宏在品質和良率上,有了非常大的突破和進展。這關鍵的一步棋,也是讓吳敏求在往後遇見人工智慧(AI)、大數據分析的興起時,如魚得水的關鍵重點。

「這算是歪打正著。」吳敏求笑著評論往事。不過事實上,這樣的結果卻是台灣在半導體在先進製程中,一直居於領先地位扮演著關鍵要角。

旺宏董事長吳敏求
在半導體耕耘一生的旺宏董事長吳敏求,從零開始帶著旺宏爬坡向上、走過低谷,終於在2021年交出一張漂亮的成績單。
圖/ 旺宏電子

曾是英特爾員工的吳敏求說:「英特爾(Intel)和台積電的差別,就是無法很好的把AI技術放到設備裡面,差別在這裡。」當製程走到三、五奈米時,技術人員要能從數據判讀分析,才不會有盲點。

延攬海外人才回台,旺宏成上市先鋒

如今旺宏在3D NAND記憶體上表現亮眼,吳敏求提到,對於台灣半導體的人才、資金,當年也做了具有影響力的決定。

1990年,吳敏求從美國回到台灣,發現台灣代工業普遍不存在智慧財產的思維,當時台灣半導體產業盛行的是逆向工程(Reverse engineering)技術,將別人的產品打開研究結構、效能和規格,再製作出功能相近的產品。

吳敏求指出:「有些研發部門的工程師,就是把賣得好的產品拆開然後照做,」但他認為,唯有掌握研發和設計,公司產品才能走的長遠。因此吳敏求赴美延攬了40位工程師來台,「我帶回來這些人當中,包含邏輯晶片等多項產品工程師,隨後在台灣培養出一群IC設計人才。」

雖然旺宏後來在2002年遭遇逆風,出現經營危機,人才四散。卻也把先進技術帶到眾多半導體公司,開枝散葉,顯見旺宏對於半導體人才培育上的貢獻。

左至右-遠見天下文化創辦人高希均.教育部次長林騰蛟.旺宏電子董事長吳敏求.遠見天下文化發行人王力行.
圖/ 廠商提供

白手起家靠自已,推動第3類上市讓台灣成科技島

1993~1994年時台灣科技產業處於起飛期,需要大量的資挹注,當時的法規讓科技廠要上市很難,吳敏求找了當時的經建會主委蕭萬長、經濟部長江丙坤以及財政部次長王政一提出建言,並以英特爾的發展史為例,說明若高科技產業如果不能上市,從自由市場取得資金來壯大規模,台灣高科技產業就很難發展與存活下去。

吳敏求指出:「唯有公司上市,從世界舞台募集資金,如此才能有競爭力。」

吳敏求的建議很快的就得到政府的回應,1995年旺宏成為台灣第一家第3類股上市公司,讓諸多科技廠能在上市,並從世界的舞台去募集資金,發展更加快。

吳敏求的建言幫了自己,也順勢推了台灣科技產業一把,讓科技產業呈現百花齊放的盛況。

秉持初衷,掌握研發能量維持產品競爭力

回首創業路,研發一直都是吳敏求的核,過程中不免遇上虧損。吳敏求也分享,如何掌控好各方信心,是成功關鍵。吳敏求說:「做得好人家對你有信心,做不好人家就懷疑你,創業家就是在過程裡面,要處理這些同仁的信心。」

吳敏求也以重建管理公司(Turnaround Management)為警惕:「這種公司做法都是砍掉破產企業的研發部門,初期雖然會由虧轉盈,但幾年後又倒了,因為沒有新產品與人家競爭。」保持技術上的領先,並做到落地生產,產品才會有競爭力。

吳敏求表示:「競爭永遠存在,如何贏得競爭才是重點。」多年來旺宏無論處於高峰或低谷,都秉持著這個信念。

除了基礎的研發工作,吳敏求對教育也十分看重,即使在旺宏最低潮時,都未曾暫停這些贊助。多數的商人而言做任何事情,一定要有利益,但是吳敏求說:「我做很多事不一定是為自己,而是希望為台灣的科技產業做一點事。」

例如旺宏舉辦的「金矽獎」就是要啟發年輕一代對於半導體設計與應用的創新能,而「旺宏科學獎」就是啟發全國高中職學生對自然科學與應用科學的興趣,還有「知識工程計劃」則是以提升國內科普研究風氣為主。

前科技部部長陳良基盛讚吳敏求指出,旺宏現今舉辦的「旺宏科學獎」,不僅從創新、實作到Demo都是評選範圍,還會資助優勝者大學四年的獎學金,在培養人才上不留餘力,猶如科技產業的園丁,為台灣培養更多的半導體人才。

責任編輯:吳秀樺

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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