台積電遭美國員工怨加班，劉德音：不願意值班的人不要來！發生什麼事？|數位時代 BusinessNext

台積文化造就半導體巨頭，美國人為何認為「台積電只想在美國建立一個台灣」？

在台灣，台積電被稱作是「護國神山」，營收占據年度GDP的5.7%，與台灣的經濟好壞可說息息相關，其生產全球逾90%先進晶片的重要地位，也被認為是遏止中國攻台的「矽盾」，加上遠高於台灣平均的薪資水準，進入這間公司是許多人的嚮往。

原因一：高壓的管理制度，加班是常態

但即使如此，台積電的員工流動率仍在攀升，從2017年的11.6%到2021年飆漲至17.6%，一大原因便被認為是台積電較為高壓、軍事化的管理制度，而這也是Glassdoor上，許多美國員工表達不滿的一項因素。

一位曾在台積電擔任多年5奈米工程師的員工透露，台積電允許員工對工作發表意見，但往往只能傳達到部門主管，「主管不可能向上級管理層表達自己的意見。」

同時該員工表示，主管會斥責申請加班的人，許多人為了達成高負荷的工作不得不自願加班，但又不敢為此要求加班費。「我們只拿到（每天）10小時的薪水，但工作完成前我們不會下班，而且我們從來不會申請加班。」《財星》引述一位台積電員工的說法表示。

原因二：學歷要求高，薪資卻缺乏競爭力

而對於美國的求職者而言，如此沉重的工作負擔、高壓的工作環境卻沒辦法換到相對具有競爭優勢的報酬。

台積電為經驗資深的博士提供每年16萬美元的薪資，然而根據薪資追蹤網站Payscale的資料， 同樣水準的人才在Intel（英特爾）工作可以多獲得3萬美元的報酬 。半導體人才稀缺，是這些半導體公司共同追逐的目標，想在不破財的情況下與Intel、GlobalFoundries（格羅方德）競爭人才，一直是個挑戰。

尤其美國的硬體人才比率相對台灣較低，近幾十年來美國製造業外移、矽谷科技業蔚為風潮的趨勢，只有17.5%的美國大學生選擇STEM（科學、技術、工程、數學）相關的專業，而在台灣這個比率高達31%。

就連美國本土產業都面臨嚴重的人才缺乏，據估計需要7萬到9萬名人才滿足在航空、國防、汽車等領域的半導體應用空缺。

在台灣，台積電有60%的員工及80%的管理層擁有碩士及以上學位，半導體分析師、SemiAnalysis作者迪倫．帕特爾（Dylan Patel）也表示，比起Intel等競爭對手，台積電在美國招募也對學歷有更高的要求。

但考慮到美國該領域的人才比率，台積電如此高的要求或許不容易實現，有專家便認為台積電應該一定程度放寬學歷要求，羅徹斯特理工學院工程教授庫里內克（Santosh Kurinec）指出，「這個產業需要博士人才，但不必全都是博士。」

原因三：離家受訓要18個月，有家室者恐打退堂鼓

先前就有消息指出，從2021年4月開始，台積電便陸陸續續將鳳凰城員工派回台灣，接受長達18個月的訓練。位於鳳凰城的半導體人才媒合公司SBT Industries總裁賈斯丁．金賽（Justin Kinsey）提到，不僅美國公司沒有如此長的訓練，即使在美國海外公司都很少見，對於當地人而言這也是巨大的工作門檻。

金賽指出，招募願意到台灣受訓的工程師與技術人員非常困難，「我們發出30個職位給求職者，可能只會有一兩個人有回應。」雖然部分年輕的求職者願意挑戰，但對一些攜家帶眷的人來說則是負擔。

再加上，許多美國員工到台灣接受訓練時，經常因價值觀差異與主管、資深員工發生衝突。好比說就有不少員工在Glassdoor上抱怨文化衝突，台灣人沒辦法接受美國人聰明工作而不是賣力工作（work-smart-not-hard）的風格，以及認為台積電只想在美國建立一個台灣，倘若沒辦法克服文化之間的差異，在美國的路途恐怕不會順遂。

台積電回應：

針對美國廠外籍員工評論，台積電於今（6日）引用台積電人力資源資深副總何麗梅近日接受《聯合報》訪問時的說法表示，經過內部調查，不少言論都非事實，望多加查證不要輕信。

另外，針對《紐約時報》所提及台積電超時工作的敘述，何麗梅近日接受媒體報導時指出，過去兩年每周平均工時都未超過50小時，只有如南科Fab18因導入新製程、建廠等工時會超過，但也有60小時的警戒線。

同時，台積電也表示，正致力推動多元與共融職場，藉由建立開放型管理模式與完整的溝通管道，鼓勵全球超過7萬名員工，於合適職位發揮所長並提出建言。此外，為更及時傾聽員工聲音，除既有的13個廠區勞資會議，和專屬意見蒐集系統，讓員工可隨時使用線上系統表達想法。

責任編輯：林美欣

「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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