【專欄】由「點」到「面」趕盡殺絕?美國對中國半導體技術輸出再擴大管制
【專欄】由「點」到「面」趕盡殺絕?美國對中國半導體技術輸出再擴大管制

美中兩國關係大不如前,從川普政府發動對中國的貿易戰後,緊接著是科技戰。最早的目標是5G技術,由於華為在5G技術、市場領先,因此成了美國鎖定的主要對象。

2019年5月16日,美國商務部將華為及其70家關係企業列為「實體名單」,未經美國政府同意,美國企業不得對華為銷售零組件和提供技術。

2020年5月15日美國商務部發布新禁令,除非獲得供貨許可,否則半導體廠商禁止將含美國技術與軟體的產品賣給華為。

全面防堵中國半導體坐大,由「點」到「面」趕盡殺絕

華為以及旗下的海思半導體,及113家華為子公司,皆納入此禁令的範疇內,這個「升級版」的禁令對華為的打擊,從「片面」擴及到「全面」。

此禁令讓華為海思,無法在全球晶圓代工廠下單生產IC(除非取得美國商務部的許可),也無法自半導體公司購買IC (除非取得美國商務部的許可)。

美國對華為公司力下如此「嚴厲」的禁令,讓原本業務「如日中天」的華為陷入困境,高速成長的業績戛然而止。

2020年12月18日,美國商務部將「中芯國際」列入實體清單,美國公司不得在沒有政府的許可下,銷售10奈米級以下的技術給中芯國際。

此時美國的策略是鎖定目標,精準打擊,避免對美商在中國的利益受到更大的影響。

美中關係江河日下,圍堵政策全面控管

拜登政府上任後,美中關係江河日下,「全球化貿易」成為昨日黃花,「在地生產」成為主流,美國鼓勵供應鏈遷出中國。

在高科技方面,美國加緊管制先進、關鍵技術,輸出給與軍方有關的中國公司。中國的公司、學校、機構等,只要與軍方有關,紛紛被美國列入實體清單,以管控美國技術外流到這些敏感的中國公司。

近來美國對出口高科技技術到中國的管制,開始升級,由點的控制,發展成全面性的控制。

今年8月初,美國科林、科磊兩大半導體設備公司,證實收到美國政府信件,要求除非取得許可,否則不能將14奈米及以下的設備出口到中國。這紙禁令涵蓋中國所有的晶圓廠,不僅僅限於被列入實體名單的中芯國際。美國政府不必費心將宏力半導體、華力微、長江存儲等半導體公司列入實體名單,也能管制美商將高端設備出口到這些中國公司。

8月12日,美國宣布GAAFET架構EDA、「超寬能隙」半導體材料「氧化鎵」、「鑽石」技術,以及「壓力增益燃燒(PGC)」技術,限制出口中國。

GAAFET為次世代的半導體結構,目前僅三星電子的3奈米製程使用,台積電及英特爾,到2奈米製程時方會導入。美國管制GAAFET EDA對中國的IC設計業幾乎完全沒有影響,警告意味大於實質效用。

美國禁令將加速中國高科技產業本土化

對中國IC設計業者的「夢魘」是美國將EDA禁令「升級」,限制14奈米以下的EDA輸出到中國。目前全球EDA市場主要由益華、新思兩家美商公司及「德皮美骨」的西門子EDA,所占據,三者全球市占率高達76%以上。

中國本土有超過50家本土EDA供應商,其中「華大九天」、「芯願景」、「廣立微」、「芯華章」、「思爾芯」、「概倫電子」等較有名,華大九天是領導廠商。

目前中國本土EDA供應商的市占率僅10%左右,大部分必須仰賴美商。美國這個禁令,無疑給中國半導體供應鏈一記「當頭棒喝」,加速、加深「本土化」是中國高科技產業,不得不走的一條「不歸路」。

「超寬能隙」半導體材料,可耐更高電壓及更高溫度,是繼碳化矽(SiC)、氮化鎵(GaN)之後,次世代的化合物半導體。美國此次禁止「超寬能隙」半導體材料出口中國,可說是「超前部署」的策略。

8月31日美國輝達公司宣布,美國政府要求該公司用於資料中心、人工智慧的GPU,A100及H100,限制銷往中國及俄羅斯,超微的MI250 GPU也受到同樣的限制。

輝達AI訓練GPU獨步全球,輝達的GPU是打造人工智慧運用的利器,除了IC外,相關的軟體支援,也是不可或缺。因此即使能夠透過「第三管道」取得被管制的IC,如果沒有輝達原廠支援軟、硬體的解決方案,只有IC是無法成其事。

NVIDIA GPU Cloud 示意圖
NVIDIA GPU Cloud 示意圖

輝達的GPU是發展人工智慧必備的元件,美國政府禁止輝達的高階GPU出口到中國,主要目的應該是防堵中國在人工智慧方面的快速發展。

對於GPU受到管制,中國方面在此之前就體認到這種發展的可能性,因此近年來,中國高階GPU IC設計公司如雨後春筍般地冒出。其中較有名的GPU IC設計公司有壁仞科技、天數智芯、登臨科技、摩爾執行緒等。

天數智芯於2021年4月發布一款由台積電7奈米代工的GPU,此款GPU型號為BI 100,號稱效能可以與輝達的A100比美。

壁仞科技延攬輝達前上海總經理楊超源,及超微前全球副總裁李新榮等,業界高階專才加入。壁仞科技於今年8月初,發表BR100 系列GPGPU,使用該公司原創晶片架構,採用台積電7奈米製程,並結合小晶片的設計、製造封裝技術。

BR100系列的應用,主要聚焦人工智慧訓練與推論、通用運算等,應該是瞄準輝達A100的競爭產品。

美國對輝達A100的禁令,給壁仞科技、天數智芯等公司帶來絕佳的發展機會。不過輝達GPU不論在硬體或軟體方面,皆遙遙領先中國的GPU設計公司,壁仞科技、天數智芯等,必須加快腳步方能完成替代輝達產品的任務。

美國對GPU的禁令,雖然可阻止中國在人工智慧發展的腳步,然而也可能會成為刺激中國GPU設計公司的成長的「引子」,這恐怕是美國政府「始料未及」的效應。

美國政府近期會將發給個別美國公司的禁令信件,轉換成法條,擴大對高科技技術出口中國的限制。

不止技術下階段連投資也限制,全面防堵技術及資金外流

下一階段,美國政府將可能對高階伺服器CPU、高階FPGA、高階網通IC等,發布管制出口到中國的禁令。

同時美國政府也會限制美國公司投資中國高科技公司,以避免技術及資金外流。

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責任編輯:吳秀樺、侯品如

關鍵字: #IC設計 #半導體
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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