台積電2奈米量產時間「領先全球」！魏哲家一個字，點出大勝三星、英特爾關鍵|數位時代 BusinessNext

台積電11日於新竹舉辦「2023台灣技術論壇」，開場時，由台積電亞太業務處長萬睿洋致詞，接著由台積電總裁魏哲家提出願景及觀點；而在演講中，魏哲家還邀請台積電的大客戶、聯發科總經理陳冠州出席站台，期待台灣半導體產業都能「互信合作」。

此外，現場也好奇台積電最新的擴廠規劃及先進製程開發進度。台積電業務開發資深副總經理張曉強表示，台積電3奈米是目前全世界最領先的技術，已於2022年量產，製程也穩定，高效運算的客戶都積極採用；台積電2奈米將於2025年量產，屆時也會像3奈米一樣領先全世界。

5G、AI應用，開啟半導體無限商機

「半導體的創新，遠遠超越了我們自己。」台積電技術論壇開場時，萬睿洋首先感謝所有客戶夥伴，從早期如房間一般巨大的電腦機器，如今人們擁有口袋大小般的隨身裝置，像是手機、手錶等日常生活的智慧科技，都是半導體持續創新，對人類生活帶來進步及影響，並成為全球經濟的驅動力。

受全球局勢環境影響，半導體的短缺，更顯現晶片的重要性，尤其今年5G、AI逐步發展，包括電動車、智慧型手機、網際網路、智慧家電的應用，甚至未來的6G技術，全世界各國政府都積極加碼投資半導體的製造，不僅是考量經濟的發展，更關乎國家安全的穩定供應鏈。

萬睿洋認為，雖然眼下產業出現短期的逆風，全球經濟也受到挑戰，不過就長期趨勢而言，他樂見各大產業發展「生成式AI」應用，也開啟無限可能與技術商機的大門。

魏哲家：「信任」是台積電重要的關鍵字

回顧過去這段期間，全世界的重大事件如何連帶影響半導體產業，魏哲家說，新冠肺炎（COVID-19）疫情、俄烏戰爭、通貨膨脹影響著半導體的成本，「雖然很多人可能會說，遠方戰爭和我們有什麼事，但事實上，半導體產業確實受到影響了，我們都要很努力地控制成本。」

魏哲家也舉例，日常生活離不開半導體，包括智慧車、智慧家庭、智慧城市，都需要半導體、5G及AI等各種面向的應用，如疫情期間，人們可以在隔離時，透過半導體的產品來通訊交流；此外，疫苗的研發，也因為半導體的運算而加速發展，「半導體不斷幫助世界持續往前進。」

提到AI技術的商機，魏哲家也幽默分享一個例子，他和客戶談生意時，台積電賣AI晶片一片約600至700美元，但客戶買晶片、回去開發完AI方案後，就以20萬美元賣回台積電，「所以有一天，我跟這位客戶坐在一起，我問說，Hey，my friend，你真的是我朋友嗎？」現場哄堂大笑。

「半導體完成的5G、AI應用，讓我們擁有智慧的車、智慧的家庭，以及智慧的城市；唯一沒有辦法做到的，就是讓政治家更有智慧。」魏哲家強調，半導體有很多生意的契機，也會發展愈來愈好的產品，台積電的角色，就是幫助客戶夥伴升級先進技術。

就在半導體大廠三星（Samsung）、英特爾（Intel）都紛紛搶攻全球先進製程、甚至喊出「超車台積電」目標。魏哲家認為，這兩家大廠都有自己的產品，「沒有訂單，還能活得很滋潤」，不過台積電的優勢，則是與客戶之間的「彼此信賴」。

魏哲家進一步補充，因為台積電沒有自己的產品、不與客戶競爭，而是一起和客戶夥伴「成功發展前進」，這種無私的合作，不容易在其他大廠看到；沒有和客戶合作，就沒有辦法一起降低成本。

由此可見，「信任」（Trust）是台積電的生存之道，也是與客戶夥伴的重要關鍵字。

大客戶聯發科，也前來鼓勵台積電

魏哲家在技術論壇中，邀請聯發科總經理陳冠州上台分享雙方的合作經驗，他風趣說，「現在生意不好，希望陳冠州講一些好話，台積電需要一些鼓勵。」陳冠州則笑著回應，講好話當然沒問題，不過也希望晶圓價格能再低一點。

陳冠州表示，聯發科於2019年推出「天璣」（Dimensity）品牌，藉由品牌與客戶、市場、消費者溝通理念，其中有兩個內涵，第一個是技術價值，希望提供「溫暖的技術」將好的產品帶給消費者，協助解決生活場景的痛點。

另一個是用先進技術達到最好效能，像是提升網路訊號的穩定及速度、拍照與視訊畫質的清晰度，協助遠距辦公和教育的發展，都是對社會的實質貢獻，並有效傳達給消費者。

「聯發科每年規劃產品效能提高15%，並持續成本控制，來提供價格不貴的好產品。」陳冠州認為，就市況而言，經濟不確定性高、產業發展相對不容易，但他相信，能和台積電夥伴一起度過不景氣，「烏雲」終究會過去，與台積電的互助支持，將準備好迎接回升來臨。

台積電2025年量產2奈米製程，將領先全世界

根據台積電釋出的先進製程進展，3奈米製程強化版N3E預計今年下半年量產，2024年進一步推出升級版的N3P，將應用在手機及高效能運算（HPC）以滿足客戶多樣化；而2奈米製程N2，則將於2025年量產，未來也將陸續發布更詳細的內容。

值得留意的是，台積電在車用領域上推出Auto Early（AE）平台，協助車用客戶設計使用先進製程運算，縮短產品上市時間2至3年，例如，N4AE、N3AE等車用製程，就是透過N4P、N3A等各奈米製程家族的基礎來進行技術發展。

台積電歐亞業務資深副總經理侯永清解釋，N4AE將於2024年完成車規驗證，N3AE則預計於2025年完成車規驗證，「完成後，這就是全球最先進的車用邏輯製造！」

至於台積電全球布局規劃，侯永清說，台積電於台灣的晶圓廠，Fab 18位於台南，有3個廠區是3奈米生產基地；Fab 20及Fab 22則位於新竹，將在2025年進行2奈米製程量產。據了解，台中2奈米新廠，將於2024年開始建廠。

此外，台積電位於中國南京的Fab 16，已經在2022年第四季開始量產28奈米製程。

美國亞利桑那州則是興建Fab 21，協助客戶掌握高速運算手機市場，目前興建第一期工程，預計2024年量產4奈米製程晶片，並開始準備第二期工程的3奈米製程。

台積電日本熊本廠方面，是採合資方式，與日本索尼半導體製造（SSMC）、電裝株式會社（DENSO）合資日本先進半導體製造公司（JASM），建造12吋特殊製程代工廠Fab 23，預計2024年生產28奈米、部分16奈米車規的Micro控制器。

延伸閱讀：英特格為2奈米揮金來台，高雄廠啟用！為何不怕地緣政治也要緊貼台積電？

責任編輯：蘇祐萱

「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。

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%。

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。

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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。

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。

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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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