張忠謀一招「美式管理」,翻轉工研院創新能量!台積電又是怎麼催生的?
張忠謀一招「美式管理」,翻轉工研院創新能量!台積電又是怎麼催生的?

工研院今(4日)舉辦50週年院慶,邀請歷屆董事長及院長回娘家。工研院董事長李世光致詞時表示,工研院在50年前的今天,於政府的支持下成立,期望能持續帶動產業創新。此外,曾任工研院院長及董事長的台積電創辦人張忠謀也應邀出席,一舉一動在現場都受到高度關注。

台積電、張忠謀和工研院的關係

工研院成立於1973年,如今享譽國際的半導體技術,是工研院執行產業政策的一環,1980年透過技術移轉所成立的聯電,為第一期的計畫成果。

工研院50週年
圖/ 蔡仁譯攝影

1985年,張忠謀應邀離開德州儀器,接下工研院院長一職,並於三年後擔任董事長。在過程中,1987年誕生的台積電則是第二期計劃下所衍生的公司,於張忠謀的帶領下,從原本工研院內的一小角生產線,成長至今日的半導體霸主。

工研院指出,當時的政務委員李國鼎在與張忠謀討論過後,認為台灣最大的優勢在於人力素質佳以及勤奮的工作態度,對於晶圓良率的提升有很大的幫助,因此提出全球首創的晶圓代工商業模式。在多年後的今天,台積電已成為半導體霸主,工研院則在其中則扮演了重要角色。

美式作風成創新來源!一窺張忠謀式管理風格

根據工研院的官網,張忠謀曾在接受媒體採訪時,提到當初接下院長一職的想法:「工研院就像很多公司一樣,不改革也可以繼續下去,但當時他發現,台灣不能停留在模仿的階段,必須要有創新」。

工研院指出,上任後的張忠謀ㄧ改工研院過去公家機關的作風,採用美式管理,以聘用制度,讓考績最低的2%員工受到警告,如未改善就會被解雇。這樣的做法也被沿用至今,成為工研院創新能量不斷的來源。

工研院50週年
工研院歷任董事長及院長於今接受蔡英文總統的頒獎,感謝每一世代的領導者對工研院的貢獻。
圖/ 蔡仁譯攝影

走過半世紀,工研院累積許多創新成果,包括7度名列「全球百大創新機構」、連續15年榮獲50項「全球百大科技研發獎(R&D 100 Awards)」、連7年榮獲12個「愛迪生獎」以及蟬聯6年獲得10個CES創新獎等。這些國際獲獎榮耀顯示,工研院已成為國際級的研發機構,具有國際影響力。

工研院50週年院慶技術亮點

工研院也趁此機會,在院慶上展示新的技術進展,亮點如下:

1.「我視AI魚缸」:工研院研發全球首創「我視AI魚缸」,透過攝影機搭配AI辨識技術,升級水族箱的觀賞體驗。

具備三大特色:第一,看得更清晰,水族生物資訊直接顯示在透明顯示螢幕,穿透率優於韓廠38%,穿透率≥85%,準確率更高達98%。第二,觀賞方便,免去在魚缸前人擠人,手勢操作就能獲得更完整的介紹資訊,不用導覽員,也不用再擠到最前面看解說。第三,友善動物,透明顯示可避免生物長期受強光照射。該體驗已與國立海洋科技博物館合作,未來還會落地於運動賽事、畫廊和博物館等等。

2.智慧寵物項圈 :工研院開發「iPetWeaR」智慧寵物項圈,採用非接觸式的「創新低功率雷達生理感測」和「活動力狀態分析演算法」,配備3大貼心功能:首先,可隨時偵測健康數據,如:寵物心跳、呼吸與活動力;第二,可監測活動量;第三,可預警走失,讓飼主輕鬆掌握寵物的健康和情緒狀態。跨界結合的技術,一舉奪得2022美國消費電子展(CES)創新獎。

3.粉塵終結器 :工研院開發「粉塵終結器」,助攻半導體良率提升。透過微粒捕集系統以水霧噴灑及離心分離沉降方式,創造三大特點:第一是更乾淨,PM5粉塵去除率達90%以上;第二是更有效率,平均運作效率增加50%;第三是更節能,無需額外電力作動且無耗材、無化學刷洗。目前已和半導體工程服務商合作,潛在商機龐大。

工研院開發之粉塵終結器
工研院開發「粉塵終結器」,助攻半導體良率UP!透過微粒捕集系統以水霧噴灑及離心分離沉降方式
圖/ 邱品蓉攝影

4.土壤邊坡監測系統 :近年氣候變遷導致的洪水和山體滑坡,導致意外頻傳。工研院針對特定水土保持區開發「土壤邊坡監測系統」(Soil-Powered Autonomous Landslide Surveillance System;ALS)有三大特色,第一,可導入偏遠地區,無須額外電力配給。第二,可自主監測,利用土壤中的水分進行發電、土壤含水量監測與喚醒監測系統等功能,精確記錄降雨事件。第三,可無線傳輸資料,除了能預警土石流發生外,還能讓土壤自行發電供監控系統使用,運作壽命達數十年之久。目前已技轉台達電,並跟基隆市政府合作實際在山區應用。

延伸閱讀:張忠謀憶「拜登的一句話」:我覺得很刺耳!再談全球化,半導體教父怎麼給新定義?

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #半導體
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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