拒絕冬天的半導體小巨人──ARM
拒絕冬天的半導體小巨人──ARM
2001.11.01 | 科技

每10個人的手機中,就有8個人的會用到ARM的產品。
作為英文單字,「ARM」是個再簡單不過的單字,但當它是一家公司,多數人一定感到相當陌生,但這家公司來頭不小,全球重要的系統及IC業者都是他的客戶,換句話說,不論是易利信(Ericsson)、新力(Sony),還是Intel、台積電,公司賺不賺錢,都跟這家公司有關係!

**設計師背後的神奇力量

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成立於1990年的ARM(安謀國際),是由2家矽谷公司蘋果電腦、VLSI Technology和英國Acorn 電腦集團分別提供資金與技術在英國成立的公司,當年資本額不過470萬美元,是半導體產業中最早以販賣想法,也就是提供所謂的矽智財(IP, Intellectual Property)概念的設計公司。運用ARM的設計元件,它的客戶能更快速地設計出產品,而ARM則向客戶收取授權金或權利金作為其營收來源。
什麼是「矽智財」公司?舉例而言,當家中要進行裝潢的時候,室內設計師會針對客戶需求進行空間規劃,IC設計公司就像室內設計師的角色,在設計的過程中,也許需要有海浪波紋的磁磚,但設計師不需要自己燒磚塊,因為這並不是設計師的專業,燒磚塊的工作是由建材公司負責,所以ARM的角色就類似生產不同樣式磁磚的公司,幫助讓設計師做不同的應用。如此一來,可以縮短裝潢所需的工時,而設計師也可以更專心在設計的工作上。
「從無到有當然很有成就感,但常常會跟不上潮流,」工程師出身、現任ARM策略長鄂喀特(Jamie Urquhart)來台訪問時指出,過去IC設計業從發想到產品完成至少要花費半年到一年的時間,許多公司往往因為速度不夠快而失去市場先機,而根據已有的矽智財進行設計,可以加速產品的問世,使企業不致落後市場遭到淘汰。
ARM總部設在英格蘭東部「Silicon Fen」區,該地是英國發展高科技產業最具代表性的地區之一,與知名的劍橋大學相鄰,ARM員工約600多人,主要產品是32位元微處理器核心架構的電路元件,應用涵蓋汽車、消費性電子產品、影音娛樂、影像、網路、無線通訊等需要處理數位訊號的產品,像是數位相機、手機、PDA的微處理器中都可以發現 ARM的蹤影。
ARM在全球已授權超過50家半導體公司,台積電、聯電、智原、創意等公司,都是ARM的合作夥伴,另外也廣泛地與專業代工廠、軟體公司、系統整合商結盟,今年6月ARM與昇陽電腦成立了一個聯盟,推廣行動運算的平台標準,「我們最重要經營的理念就是合作(corporation),」鄂喀特強調。

**令人眼紅的獲利成長

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光看營收,ARM只有1.4億美元,比不上像威盛之類的大公司,但可貴的是它販賣授權的特性,幾乎不受景氣影響,在今年不景氣的狀況下,不僅第三季仍逆勢成長,營收及獲利都超過40%,至9月為止的全年營收已成長50%,投資人也給予它股價高達107倍的本益比,因為他們相信ARM在不久後就會賺回現在的股價。看在許多受風寒的科技公司眼裡,ARM的際遇的確令人眼紅。工研院電子所IC產業分析師郭秋鈴分析ARM成功關鍵在於,ARM的技術符合後PC時代低耗電量高效能需求,再加上近幾年來積極佈建的策略聯盟體系,也使得ARM的產品規格已漸漸成為業界標準,因此雖有一些新近對手如MIPS(老牌的微處理器公司)與ARM競爭,ARM的成長空間十分廣大,這也難怪台灣IC業界近來頻頻出國考察與IP相關的商業模式,希望繼IC設計之後,能將技術及獲利都再往上推一個層次。
曾隨團參訪英國了解IP公司業務的工研院郭秋鈴,對英國IP業蓬勃的情況印象深刻,「當地有80%都是ARM這類型的無晶片(Chipless)或是設計顧問公司,台灣近來當紅的設計公司(Fabless)連兩成都不到!」郭秋鈴認為,除了歐洲既有在系統整合上的優勢,歐洲人重視生活品質,強調「知識」力量的優良傳統,給了這類公司很好的發展基礎。
來台拜訪正好歷經台北納莉風災的鄂喀特,對近來一連串的變動頗有感觸,他也確實看到許多ARM的客戶在這一波變動中受到影響,不論是產品開發的速度或是投資動作都有所減緩,「我們相當慶幸在這困難的時刻,還能朝著長期目標前進,」他說,無線通訊仍是他們看好的一塊市場,回歸做為一個企業經營者角色,鄂喀特認為最困難的是,面對如此不確定的年代時,才發現自己所擁有的知識不夠,但他仍舊相信,唯有歷經過最壞的時刻,企業與個人才會變得更強壯。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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