半導體持續缺工,文組生、外籍生都能搶攻!南部工作機會大增近5%
半導體持續缺工,文組生、外籍生都能搶攻!南部工作機會大增近5%

104人力銀行連續第三年發表《半導體人才白皮書》,2022年版最新上架!(點此下載)可以從報告中的4大摘要中看出,半導體人才的重要趨勢。包含大缺工潮讓業者紛紛祭出新招,積極徵才,而在地域性方面,南部的半導體相關工作比例,也在逐年增加。

摘要一:半導體大缺工!第二季平均每月人才缺口3.68萬人

半導體產業趨勢
圖/ 104

後疫情時代,晶片庫存開始升高,美國日前通過晶片法案影響半導體產業全球布局、美國眾議院議長裴洛西剛結束訪台地緣政治緊繃、晶片生產過剩的疑慮,部分半導體大廠下修全年營收預估,然而,半導體徵才依舊暢旺!

根據104人力銀行最新發布的2022年《半導體人才白皮書》,今年第一季平均每月人才缺口3.5萬人,年增39.8%。資料更新至第二季,平均每月徵才3.68萬人、繼續創新。進入7、8月,徵才力道略減,微降到3.3萬,人才短缺壓力依舊緊繃。

104獵才招聘資深副總經理晉麗明觀察,半導體從IC設計、晶圓製造到封測、以及相關原物料及設備商持續擴充產能,加上少子化趨勢嚴重,人才短缺問題已成企業營運的「重中之重」!包括聯發科、台積電、聯電、日月光等大廠招募需求都是千人、甚至萬人起跳,委由104獵才延攬即戰力、中高階管理、以及關鍵技術人才的案件更是屢創新高,搶才戰場已從台灣擴及全世界。

摘要二:南部聚落浮現!半導體南部工作機會占比升至17.4%、超車中部

半導體工作機會分布
圖/ 104

104人力銀行2022年《半導體人才白皮書》也從徵才地區觀察人才聚落。2022年第一季的工作機會地點,68.5%位在北部,17.4%位在南部,12.7%位在中部。北部仍是半導體徵才的大重鎮,但南部明顯崛起。和七年前相比,北部占比減降3.3個百分點,中部減降0.5個百分點,南部則增加4.7個百分點。

104獵才招聘資深副總經理晉麗明指出,隨著北部、中部發展逐漸飽和,南部仍有腹地廣大的優勢能繼續打造出完整的產業鏈,包括台積電2021年底宣布在高雄設廠,穩懋也預期在未來10年在高雄增建4座晶圓廠,當「南部科技S廊道」逐漸成形,也推升半導體在南部的人才需求。

摘要三:半導體搶才!經營非頂大、跨海招募、開發女性

104人力銀行2022年《半導體人才白皮書》首度訪談人資主管,一致提到未來三年半導體將持續缺工,因少子化加劇,且上中下游產業鏈關係緊密,產業內互相挖角,不足以應付人才短缺,且已失去意義,企業「徵才」觸角已延伸到東南亞海外、以及女性人才,「留才」方向除了經濟性調薪,更在乎成長型的快速升遷、以及心理因素的幸福感。

台灣美光人才招募處長張嵋嵐指出,鎖定相對貧窮、但人才品質相對好的東南亞國家;看準每年大學理工科系畢業生女性占20-25%,但實際進入產業不到15%,招募過程必須消除性別、年齡、容貌、身高等偏見,面試官如「盟友」般互相提醒,避免陷入性別偏見。目前美光約6,300名工程師有22%是女性;過去3年,新進員工女性占比從30%提升到44%,已填補部分人才缺口。

ASML台灣艾司摩爾台灣暨東南亞區人資總監劉伯玲指出,挖角「砸錢」並非長久之計,ASML除了拓展頂大以外的畢業生、向海外人才招手、提高推薦獎金之外,也向其他產業招手。以Covid-19衝擊航空業為例,地勤維修人員能承受高壓、有精密儀器的相關技術、精確的工作態度,若能跨產界轉職,可望新增一部分人才供給。

摘要四:文科女生勇闖半導體!年薪翻轉2.5倍

104人力銀行2022年《半導體人才白皮書》首度訪談半導體職人工作實錄。Jenny是清大教育系、台灣師大教育所碩士的文科女孩,很早就確定不當老師,歷經設計業、媒體業、食品業,勇闖理工男的世界。她目前在半導體IC設計公司擔任AE/FAE應用工程師,半導體年資約三年,年薪從60萬翻倍到150萬。以下摘自訪談實錄:

問:如何進入半導體?

答:透過大學認識清大、陽明交大的朋友獲得半導體的敲門磚。為了能獲得助理工程師的機會,我在履歷表展現邏輯與組織能力,結合工作需要的能力。專業技能則是運用下班或空閒時學習程式語言,很幸運獲得錄取。

問:文科生進入半導體會遇到什麼挫折?

答:要活下來真的不簡單!我至少經歷以下3大挫折:

1.會程式只是基本,半導體真正要懂的還是電機相關知識,在進入半導體半年後,我向主管爭取擔任專案經理,除了原本程式寫作、除錯等工作,還多了瞭解各部門工作狀況與問題,與各部門協調工作進度等任務。由於我那時是剛入行的菜鳥,電機專業知識還不足,設計跟我講什麼,我常常有聽沒懂,甚至還被同事欺負「只不過是個菜鳥,憑什麼做專案管理?!」我焦慮到完全睡不著,求助醫生,當時一度覺得,我快要被打倒了!

2.擔任助理工程師時,雖然我有碩士學歷,但我的血統不純正,毫無理工背景,只能拿到低於碩士的起薪。另外,我是約聘員工、不是正職員工,只能停來賓停車場,也不在公司發放下午茶的名單、沒有季獎金。碩士正職每月起薪至少7.6萬元,但約聘連7萬元都不到。

3.半導體業的工作量真的不小!那時,年底和年初幾乎天天加班,忙起來的時候真的沒有時間休息;有時候要加班到凌晨4、5點,不到4個小時又要回公司繼續上工。『你問我,想過放棄嗎?』我不想啊!這裡有這麼多東西可學!有很多聰明厲害的人,希望我有一天能跟他們一樣厲害!

問:文科生進入半導體有優勢嗎?

答:相對於部分理工腦只專注眼前工作,我從文科領域帶著專案管理的能力,知道如何和人協調溝通,當你在一個大家都不會溝通的地方,主管很容易看到你。不過,想進半導體擔任工程師的文科生,也要問自己是不是真的喜歡理工?文科工作講求創意、美感、感情、人際互動,理工相對缺乏,理工世界講話直接,重視邏輯、數字,而且半導體有非常多電機相關的理論、知識要學,對文科生來說,難度不小。

責任編輯:黃翊禎、錢玉紘

往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓