【觀點】生產成本以外的算計!台積電在美國建立先進製程晶圓廠的利弊得失
【觀點】生產成本以外的算計!台積電在美國建立先進製程晶圓廠的利弊得失

日前,台積電創辦人張忠謀博士,證實台積電將在美國亞利桑那州建立3奈米製程先進晶圓廠。

張忠謀透露在APEC會議期間,曾與美國副總統賀錦麗,談及台積電在美國繼5奈米廠後,將再建一座3奈米廠,賀錦麗表示歡迎。

張忠謀表示,在美國製造晶圓的成本,比台灣高出50%以上。但這並不妨礙台積電在美國建立更多的產能,這對美國「非常重要」也「非常需要」。

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台灣積體電路製造公司(TSMC)創辦人張忠謀曾言:台積電的成立意義不只是代工,深一層意義是創新商業模式,具高附加價值,靠很多公司合作才能成功。
圖/ 蔡仁譯攝影

台積電亞利桑那州的5奈米廠,預計於12月6日舉行設備移入晶圓廠典禮。台積電已邀請台、美貴賓觀禮,包括台積電董事、供應鏈重要公司執行長,以及美國政府高層官員,據悉美國總統拜登、商務部長雷蒙多皆在邀請之列。

屆時將冠蓋雲集,台積電的亞利桑那州第一座晶圓廠的「起手勢」,將引起全美媒體的關注。此座5奈米廠預計將於2024年量產,蘋果公司執行長庫克於11月16日,已在德國預告蘋果公司將在此晶圓廠下單。

就算貴也要蓋!為什麼在美國本土有先進製程如此重要?

對美國而言,將先進製程晶圓廠納入美國本土,對供應鏈的韌性有無以倫比的重要性。

由於許多最先進的創新科技,皆必須仰賴先進半導體,更重要的是美國國防科技,也必須要使用先進半導體製程。

舉例而言,大家熟知的F-35戰鬥機,必須使用「賽靈思」(Xilinx) 的FPGA(現場可程式化邏輯閘陣列),而此FPGA是由台積電5奈米製程代工生產。

F-35第五代戰鬥機
Lockheed Martin F-35 Lightning II 洛克希德·馬丁所設計的單座單發動機的多用途第五代戰鬥機

在美國本土生產國防、尖端科技等所使用的IC,可確保供應無慮,並且可防止機密外洩。因此台積電在美國政府的「敦促」之下,於2020年5月,宣布赴美投資興建5奈米晶圓廠,月產能2萬片。

美國政府及美國客戶不會止步於5奈米,它們當然希望台積電能更進一步,在美國興建另一座更先進的晶圓廠。

台積電的亞利桑那州晶圓廠建廠期間,不少人注意到除了晶圓21廠(5奈米廠)外,緊鄰的第二階段廠房也同時興建,3奈米廠應該早就在台積電的規劃中。

各國體認半導體成戰略物資,製造在地化成安全關鍵要務

台灣是全球晶圓廠營運成本最佳的地區,累積30餘年的經驗,晶圓廠供應鏈的群聚效應,使台灣晶圓廠的運作效率提升到全球最佳的地位。加上台灣刻苦耐勞的工程師,台灣的半導體產業能在全球名列前茅不是沒有道理。

然而在全球地緣政治日益激化下,各國政府皆將「製造在地化」列為最重要的政策目標。

歷經「晶片荒」的教訓後,各國政府體認到半導體為全球重要的「戰略物資」,尤其是掌握尖端、國防科技命脈的先進半導體製程,成為美國、歐盟、日本競相逐鹿的目標。

對台積電而言,到美國、日本設廠,是不得不的選擇。台積電到海外設廠,除了滿足當地政府的要求外,同時也滿足客戶供應鏈「在地化」的需求。生產成本激增的缺點,在各國政府提供的補貼,以及各種稅賦優惠下,應該可獲得部分的補償。

台灣有刻苦耐勞人才與供應鏈群聚效應,國際化與高階人才將成台積電下階段發展重點

台積電美國的3奈米廠,最快可能在2025年開始量產,屆時台積電已經在台灣開始量產2奈米製程,因此台灣仍舊是台積電最先進製程的生產基地。對台積電而言,台灣總部是台積電的「根」,是最主要的研發基地,以及運籌帷幄的中心。

台積電在美國(或其他地區)設廠,可以加速台積電「國際化」的進程,同時可吸引高階人才加入台積電的陣容。

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圖/ 台積電提供

美國是半導體科技的發源地,美國在基礎科技、半導體科技執全世界之牛耳。台積電在美國設廠,可以與美國各大研究機構、學術機構直接接觸,這對台積電技術的進步,以及業務的發展,會有意想不到的益處。

除此之外,台積電在美設先進製程晶圓廠,也可稍微減輕對台灣電力資源的負擔。3奈米、5奈米晶圓廠使用EUV(極紫外光)微影設備是「吃電重器」,將部分產能移到美國,可以緩解台積電在台灣部分電力需求。

綜而言之,台積電赴美設先進晶圓廠,除了呼應美國政府的需求外,同時也達成對客戶生產基地多元化、在地化的需要。

缺點除了製造成本大幅增加,也因新廠區必須引進更多母語不見得是中英文、但以英語為主要的溝通語言的員工,加上不同文化習慣、不同種族間的溝通與理解都面臨變化,就算把台灣人調過去到日本美國,也會直接面臨組織的公平性、工作流程磨合等挑戰以致於公司的管理幅度擴大。

加上台灣、日本、美國等不同廠區的空間與時區限制,在公司內不可能像是新竹、台中、台南間可以快速調度人員,或和南京、松江廠區都在同一工作時區,都會讓集團內部的資源調度複雜化。

但這也可能是台積公司除了行銷與業務功能外,真正成為全球性企業的開始,因為新設廠區的運作有賴將公司內製造、研發功能強化、進一步全球在地化;要能維持台積公司原本運作在台灣與中國廠區的稼動率、服務優勢,有賴領導、管理與企業文化的磨合。

伴隨晶圓製造服務在美國「落地生根」,可與直接與各國頂尖研究機構、學術機構面對面接觸,進一步吸引對半導體製造與研發有興趣、合適TSMC的全球一流人才直接為其服務。

關鍵字: #台積電(tsmc)
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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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