【專欄】中國力拚半導體自給自足，卻身陷產業數據的迷失，自製率2025年70%難達標|數位時代 BusinessNext

【專欄】中國力拚半導體自給自足，卻身陷產業數據的迷失，自製率2025年70%難達標

中國政府早已體認半導體對國家科技、經濟發展的重要性，依照規劃，2025年中國半導體的自製率將達70%，不過依目前的情況看來，恐怕很難達成這個目標。

自從中芯國際被美國列入「實體名單」，限制10奈米以下製程的設備、軟體出貨到中芯國際後，中國更加積極發展本土半導體產業。

中國政府早已體認半導體對國家科技、經濟發展的重要性，「自給自足」成為國家的發展目標，依照「中國製造2025」的規劃，2025年中國半導體的自製率將達70%，不過依目前的情況看來，恐怕很難達成這個目標。

由於中國是「製造大國」，僅管已有不少製造商將部分產能遷移到東南亞、印度，不過中國的電子產業，仍擁有龐大的產能與設施，在中國生產的產品(或半成品)仍然占全球很高的比重。

根據中國海關的統計資料，2021年中國IC進口金額高達4326億美元，較2020年的3500億美元，成長23.6%，創中國IC進口金額的新高。

2021年全球半導體營業額高達5559億美元，創下歷史新高，年成長率高達26.2%。

2021年中國IC進口金額占全球半導體市場的77.8%，這是令人「匪夷所思」的資料，簡單的說，約有8成左右的IC，皆出貨到中國，中國的「胃納」如此高，實在「出人意料」之外，由於數據來自官方資料，可信度應該很高。

2021年中國IC出口金額為1538億美元，較2020年的1166億美元，成長31.9%。

合理的懷疑是這些出口的IC有很大部分是從進口中轉口出去，假設2021年中國出口IC中的1250億美元，是從進口IC轉口出去，則中國「淨進口」IC的金額約3076億美元，占全球半導體市場的55.3%左右。

依美國半導體產業協會(SIA)的資料，中國2021年半導體市場的銷售額為1925億美元，較2020年成長27.1%，占全球半導體市場的34.6%，是全球最大的半導體市場。這個數據比較能反應出中國國內半導體真正的市場需求。

中國「淨進口」IC的金額的3076億美元與1925億美元，仍有高達1151億美元的差距，這些差距可能是跨國公司(如蘋果、HP等)在中國境內的需求。

與美國半導體產業協會平行的民間行業組織，「中國半導體行業協會(CSIA)」3月份公布中國半導體產業的資料，令人覺得中國半導體產業已「急起直追」，並且已經「超越」台灣。

2021年中國IC產業營業額達人民幣10458.3億元，美元人民幣匯率以1:6.6計算，則2021年中國IC產業市場銷售額約1584.6億美元，年成長率為18.2%。

其中IC設計業的營業額為人民幣4519億元(約684.7億美元)，年成長率為19.6%，IC製造業營業額為人民幣3176.3億元(約481.3億美元)，年成長率為24.1%，封裝測試業營業額為人民幣2763億元(約418.6億美元)，年成長率為10.1%。

對比台灣2021年半導體產業的數據來看，台灣IC產業產值(IC設計+IC製造+封裝測試)為新台幣40820億元，年成長率為26.7%。美元對新台幣匯率以28.5計算，則台灣IC產業的產值為1432億美元，竟然較中國IC產值1584.6億美元低。

2021年台灣IC設計產業產值為新台幣12147億元 (約426.2億美元)，年成長率為42.4%。IC製造業產值為新台幣22289億元 (約782.1億美元)，年成長率為22.4%。IC封裝業值為新台幣4354億元 (約152.8億美元)，年成長率為15.3%。IC測業值為新台幣2030億元 (約71.2億美元)，年成長率為18.4%。

對比中國與台灣的數據，除了IC製造外，台灣在IC設計、IC封裝測試，以及總產值皆較中國低，可能嗎?

2021年全球前十大IC設計公司，沒有一家中國公司。台灣則有聯發科、聯詠、瑞昱、奇景4家公司，名列全球前十大IC設計公司之列。

2021年全球IC設計產業總產值約1900億美元，前十大IC設計公司的營業額合計為1274億美元。依此推算，則十大IC設計公司，以外所有IC設計的總產值為626億美元，中國IC設計產業產值684.7億美元，超過此數值，顯而易見的是CSIA的數據有很大的問題。

封裝測試的數據也有問題，根據市場調查機構的數據，2021年全球封測產業的總產值約385億美元，這個數據小於中國的封測產值418.6億美元，可能嗎?

台灣的IC封測產業已經多年蟬聯全球第一的地位，市占率約55%左右。CSIA的數據，中國IC封測產值不僅超過台灣，而且超過全球，顯而易見的是統計數據有問題。

我們不知CSIA調查分析統計中國IC產業產值數據的方法，無法得知他的數據與業界普遍認知的數據有很大偏差的原因。

可能的原因可能是計算基礎、重複計算等，如果能得知CSIA如何調查、蒐集數據的「方法」(Methodology)，或許可得知數據何以與業界一般的認知的數據有如此大的偏差的原因。

《數位時代》長期徵稿，針對時事科技議題，需要您的獨特觀點，歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw，文長至少800字，請附上個人100字內簡介，文章若採用將經編輯潤飾，如需改標會與您討論。

（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）

責任編輯：傅珮晴、吳秀樺

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。