一個為了半導體夢,一個為了減少自製成本!鴻海與Vedanta破局,究竟怎麼回事?
一個為了半導體夢,一個為了減少自製成本!鴻海與Vedanta破局,究竟怎麼回事?

去年2月,富士康母公司鴻海集團與印度礦業巨頭Vedanta簽署共同建造晶片廠的協議,那個被莫迪政府寄予厚望的印度製造晶片計劃也被推向高潮,但這份雄偉藍圖眼下似乎已經草率收場。

7月10日晚間,鴻海集團發布公告稱,為探索更多元的發展機會,根據雙方協議,鴻海後續將不再參與雙方的合資公司運作。

鴻海,鴻海集團
圖/ shutterstock

這份公告的措辭給雙方留足了面子,但落在實際行動上,鴻海的這次退出沒有一絲猶豫。按照公告,雙方的合資公司未來將完全由Vedanta集團持有,並且已通知後者移除合資公司中鴻海的名稱,以避免雙方利益相關者混淆。

實際上,雙方合作的裂痕早已經出現端倪。6月23日,Vedanta方面稱,公司重新修改了關於晶圓廠的補貼申請,其中關於製程的描述,從最初制定的28nm製程退至40nm。

而據路透社援引知情人士報導,印度政府對於兩家公司的這一舉措非常不滿,並有意延遲批準激勵措施,這或許是富士康出走印度的核心原因。

鴻海與Vedanta是「互坑」合作?

如果梳理此次雙方合作的歷程,就會發現這是一個在開始就「漏洞百出」的方案。

按照雙方簽署的合作備忘錄,雙方將共同投資195億美元(其中Vedanta出資60%)建設28nm製程的12英寸晶圓廠及配套的封測工廠,並預計在2025年正式投入使用。

此舉意味著,印度將擁有首座由印資控股的12英寸晶圓廠,有望成為「印度製造」十年計劃中最具代表性的方案。

同時對於富士康而言,這更是一樁穩賺不賠的買賣。一方面,印度本土的晶圓廠與封測廠能夠幫助富士康的組裝廠規避掉20%的電子元件進口關稅。另一方面,根據印度政府在2021年公布的半導體生產關聯計劃,外資在印度本土建設晶圓廠,最高可獲得相當於50%的項目投資額補助,這能夠大大降低富士康自製晶片計劃的成本。

但問題在於,合作的雙方根本沒有晶片代工的經驗,在印度項目啟動之前,富士康與晶片代工行業唯一的交集就是收購了夏普的8英寸晶圓廠,可以說連28nm製程的門檻都沒有摸到。

一位業內人士向虎嗅表示,「雖然28nm屬於成熟製程,但絕不是落後技術,無論是開發難度,還是工藝轉換成本,都要比40nm/45nm製程高得多。」同時他還指出,對於兩家從未涉足晶片代工的廠商而言,直接開發28nm並不是個明智的選擇。

值得一提的是,富士康的解決方案也充滿著臨時抱佛腳的色彩:找到歐洲半導體巨頭意法半導體尋求生產技術許可。後者對於此項合作持有積極態度,但印度政府方面又提出,希望意法半導體「參與到更多的遊戲中」,比如入股富士康與Vedanta的合資公司。

就這樣,關於28nm技術許可的談判在今年5月陷入僵局。

延伸閱讀:鴻海分手Vedanta,印度半導體夢生變!劉揚偉曾兩度拜會莫迪,為何突然喊卡?

晶片製造,印度難以觸及的夢?

要知道在印度政府放血式的補貼下,被吸引的不止是富士康一家,半導體大廠Tower的合資企業ISMC財團同樣表達過合作意向。

不過,在去年2月英特爾曾明確表示將要收購Tower,儘管目前最終協議尚未達成,但按照協議在談判階段Tower必須暫停一切對外投資。而在收購完成後,Tower幾乎沒有赴印投資的可能,因為英特爾對印度拋出的橄欖枝始終保持著避之不及的態度。

去年9月7日,印度電子和半導體協會曾在推特上表示,英特爾即將在印度建設一家晶圓製造廠,但就在這個消息發布的幾個小時後,英特爾迅速發布聲明,該公司目前沒有在印度投資建廠的計劃。

一位業內人士向虎嗅表示,印度最大的優勢在勞動力成本,但這在晶片行業中並不算優勢,「況且印度本土嚴重缺乏產業工程師,這些人才前期一定要高薪從國外引進,綜合成本並不低。」

而真正讓各大半導體廠商望而生畏的是,印度本土薄弱的產業集群,以及隨時可能崩潰的基礎設施,這一點富士康應該深有體會,此前這家公司位於清奈的組裝工廠就曾多次因區域性停電而中斷生產,手機組裝產線在電力影響下可能只是延期交付,但晶圓廠一旦停電,則可能導致這批產品全部報廢,這是無論如何都無法接受的。

還有印度朝令夕改的政策對於外企的震懾。從這次合作來看,儘管富士康沒能拿出28nm製程的方案,但源頭在於印度政府試圖強行將意法半導體拉入夥,而站在後者的角度,根本沒有道理去加入這個風險極高的合作中。

如果說外資對印度半導體沒有信心,那麽本土企業呢?

在去年9月,塔塔集團控股公司塔塔之子董事長納塔拉詹·錢德拉塞卡蘭在接受《日經亞洲》採訪時表示,塔塔集團計劃未來5年在半導體產業中投資900億美元,實現晶片的本土化生產。

但與外企面臨的問題基本相同,在晶圓製造這個Know-How屬性極強、且依賴完整產業集群的行業中,印度本土企業想要憑一己之力實現從無到有恐怕並不容易。

儘管Vedanta在前不久表示,已經從某國際一流大廠那裡獲得了40nm技術的生產許可,但這與最初計劃的28nm製程相差甚遠,因此印度政府延緩了激勵資金的審批。而富士康在印度政府的補貼遲遲不能到帳下,也決定及時止損。

從結果上看,這次合作破裂意味著富士康轉向自製晶片已經面臨階段性失敗,而印度方面受到的影響要更加深遠,因為基本已經沒有半導體廠商願意再於印度投資。

延伸閱讀:印度砸100億鼓勵企業設晶圓廠!要圓半導體夢,有兩致命傷要克服

本文授權轉載自:虎嗅網

責任編輯:蘇祐萱

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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

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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

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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

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