【觀點】三星在橫濱設廠,是否能為兩國關係設下貿易戰的「三八線」?
【觀點】三星在橫濱設廠,是否能為兩國關係設下貿易戰的「三八線」?

5月5日,台積電法說會甫結束,半導體產業再出現新變局。月中,韓國半導體龍頭三星電子宣布,將在日本橫濱斥資2.2億美元建造晶片開發廠,並預計在2025年開始營運。消息一出,更受到日本產業界高度關注。

除了已知日本政府將會在此案中補助約100億日幣以外,尚未有更進一步消息。該計劃與此前已經成立、同屬於三星電子旗下的研發機構Samsung R&D Institute Japan(簡稱SRJ),兩者互不隸屬。對此,三星並未給出任何評論。

打開半導體貿易戰的潘朵拉盒子

2019年6月,日本安倍政府與文在寅主導的韓國勞工賠償問題談判(二戰期間韓國勞工被日本企業強制勞役衍生的歷史爭議),陷入了無法溝通的爭執。從日本的角度而言,韓方立場反覆的談判模式,激怒了日本首相官邸。

同年7月,經濟產業省突然發布對韓國化學品出口的管制,禁止輸出高純度氟化氫、有機EL材料氟化聚醯亞胺,以及塗在晶圓表面光阻劑。這些都是半導體製程中,蝕刻或清洗工序中不可或缺的材料。此舉無疑是給占了韓國兩成出口額的半導體產業一個重擊,三星電子與SK海力士兩大半導體廠的產能將急遽縮減。

印象深刻的是,筆者彼時住在北京,在該月月底,正好造訪東京,與記者朋友在新宿車站附近晚餐。在中國的微信新聞,是以「貿易戰」來形容。原本正好將這個新聞作為餐桌閒聊的話題。

想不到,在座的朋友口徑高度一致,也不多做解釋:「這就是我們的民意」、「我們民主制度下的決策」、「我相信你們台灣也一樣」。我只好一邊沾著醬汁,吃著蕎麥麵,趕緊換個輕鬆點的話題。

一段時間後才發現,日本對外解釋的理由,是因為「國家安全」,根本不指涉半導體行業。例如氟化氫是屬於「澳大利亞集團(Australia Group,簡稱AG」的生化武器管制項目。AG成立於1984年,當時發現伊朗與伊拉克於戰爭中使用化學武器,故由澳洲政府主導成立一聯盟,來管制有能力生產化學武器原料的國家出口相關製品。氟化聚醯亞胺與光阻劑,則是冷戰後《瓦聖納協定》,規定的「常規武器」項目。

日本此舉也「啟發」了美國,將《瓦聖納協定》用來包裝貿易出口管制,而宣稱是人道名義的行動。於是,藉由修改或新增該協定的管制清單,成為了半導體國際貿易戰的新戰場。

三星Samsung Bioepis
三星電子將在日本橫濱斥資2.2億美元建造晶片開發廠,並預計在2025年開始營運。
圖/ Business Wire

日本貿易管制的後座力

2023年3月,隨著尹錫悅訪日,與岸田政府達成協議,為期近4年的日韓半導體貿易管制終於落幕,這是一段比COVID-19籠罩全球還漫長的日子。取代先前文在寅的主張,韓國政府公布的解決方案是,由韓國政府麾下的「日帝強行徵用受害人支援財團」代替被告日企業(包含三菱重工)對韓國原告進行賠償,並撤銷了在WTO的對日控訴。

日本的出口貿易制裁影響深遠。其一是本國的半導體原料工業,為了不違反出口禁令,開始轉移產線到韓國;畢竟沒有企業可以輕易放棄三星等大客戶的穩定大額訂單。例如,大正年間就創業,如今生產氟化氫的大阪Stella Chemifa化工廠與森田化工,營業額大幅縮水;其餘如東京應化工業、大金工業等,都受到影響。

另一個效應,則造成美國政府的不安。韓國開始大規模搜尋氟化氫的替代供應鏈,不意外地,韓方與鄰近的中國製造商開始了合作。儘管彼時中方的製造能力不足,但有了強勁的市場合作方,間接為中國強化了原物料與礦產資源加工、研發的優勢。

儘管這並不代表任一方能改變產業鏈現狀,卻加深了地緣政治的「投鼠忌器」。例如,韓國政府對美國表示,「如果美國過度限制韓國半導體製造商在中國的設備投資,將會增加中國半導體製造商的利益」。

當日本的需求遇上三星的野望

2022年底,日本政府訂立《經濟安全保障推進法》,半導體被定位為「戰略物資」,對其集中投資、以確保滿足半導體需求的方向。種種舉措,也是因應維護日本「數位轉型」的基石。

回到在太平洋島鏈的一側,日本仍保有對台、韓半導體產業設廠或據點的吸引力。2020年11月,美國總統大選後,台積電發布記者會,提到日本的設備、原物料,受到台積電高度重視。最渴望的,則是日本的人才,尤其是記憶體設計工程師。

對三星而言,橫濱並不是一個陌生的地方。除了此次預計設立的半導體廠以外,SRJ也與當地的企業、政府,在面板領域早有布局,並合併了位於大阪的據點。

更重要的是,除了兩國的歷史糾紛緩解,三星橫濱廠的設置,更相當於替未來半導體貿易戰的「停戰線」。此舉亦符合日方產業界關心的經濟安保、降低「斷鍊」風險。

延伸閱讀:三星真的撐不住!營利暴跌96%「有客戶也虧」,減產能改善記憶體困境嗎?

被封裝的歷史,與待測試的未來

對照文在寅政府的親北(韓)、抗日政策,尹錫悅帶來了完全不同的路線。其在4月接受《華盛頓郵報》(The Washington Post)專訪更表示,拿百年前的事情對日本「要求下跪道歉」是令人無法接受的。

紛擾半世紀的兩國近代史糾紛,看似即將落幕。一方面是尹錫悅的主張,但也來自於中、美對抗的格局下,日、韓兩國合作的必要性。更重要的是,日本的化工原料供應鏈,是真切地「掐住了韓國的脖子」。禁令解除當天,三星、SK海力士與LG的股價紛紛上漲。

然而,韓國或三星電子等企業,勢必不會滿足於現狀,或至少貿易戰的陰影,想必仍揮之不去。韓國產業通商資源部於3月表示,將與三星合作,在2042年前斥資300兆韓元,在首爾南部的龍仁市(Yongin),設立五座先進半導體廠,以吸引150家原物料、零件和無廠半導體公司進駐。很明顯,這是韓國正打造屬於自己的「經濟安保」堡壘。

儘管如此,韓國這段基於歷史、國際政治、經濟現實和科技發展的策略,才剛剛起步。一如剛出廠的晶片完成封裝,尚有多個變因,進行抽樣與測試。

(涂智展博士與REDEFINE INNOVATION執行長Vince Liu對本文的技術描述亦有貢獻)

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責任編輯:傅珮晴、林美欣

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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