美國限制晶片,反倒刺激中國變更強!林本堅提倡「和平說」:圍堵非最佳方式
美國限制晶片,反倒刺激中國變更強!林本堅提倡「和平說」:圍堵非最佳方式

清大半導體學院院長林本堅今天在美國哈佛大學活動上提倡晶片和平,指全球經濟將為晶片戰爭付出慘痛代價,美國出口管制反而刺激中國推動科技自主,華為最新手機就是例證。

「晶片戰爭」(Chip War)作者米勒(Chris Miller)呼應林本堅表示,短期內沒有一國能實現半導體自給自足。現今半導體98%為民用,僅2%為政府或安全用途,與晶片產業發展初期相差甚多,因此,美國總統拜登對供應鏈的影響力遠小於蘋果公司(Apple)執行長庫克(Tim Cook)。

哈佛大學甘迺迪政府學院在國立清華大學台北政經學院、台北政經學院基金會支持下舉辦「半導體與地緣政治」座談會,邀請林本堅等台灣學者與美國、日本專家對話,探討半導體產業在美中競爭白熱化背景下的挑戰與機會。

林本堅:越是阻止反倒提升中國自製晶片能力

曾任台積電研發副總經理的林本堅提到,由於美國限制,華為新推出的Mate 60 Pro智慧型手機採用中國自製晶片,效能略遜於台積電5奈米晶片。但因訂單夠大,以往打不過台積電的中國晶圓代工廠有了改善良率的「黃金機會」,良率估計已從15%提升到50%。

林本堅說:「我們試圖阻止他們,反倒協助他們推動自給自足,得以和外國供應商競爭。就算外國供應商強很多也不重要,他們不得不依賴單一國內供應商。總之,圍堵不是最佳方式。」

他在題為「晶片和平」的簡報強調,晶片使用者如果自私,可打造能摧毀世界好幾遍的武器;如果負責任,則能用晶片改善經濟、提升人民生活水準,且形成嚇阻防止戰爭發生。

林本堅以越戰為例說,美國當年參戰理由是維護南越自由,投入大量資源、付出慘痛犧牲,卻沒有實現目標。「如果打晶片戰爭,世界經濟勢必付出慘痛代價,而我們無法確定能否達到目標,我認為這會是個不可能實現的目標」。

與談的日本經濟產業省官員西川和美認同林本堅看法,指半導體兼具善惡用途,主事者有控制尖端科技的責任,創新之餘必須促進和平,並在軍用與民用之間取得平衡。

學者認為,中國半導體發展能力不容低估

台灣掌握半導體先進製程,在兩岸關係緊繃時成為全球焦點。台積電董事長劉德音今年接受外媒專訪時駁斥「矽盾」說法,指北京不會純粹因半導體而決定是否對台動武,美中如何維持現狀才是關鍵。

延伸閱讀:華為Mate 60 Pro揭示:中國半導體發展擋不住?《晶片戰爭》作者:美制裁可能加強

米勒回應與會者提問時說,1950年代末期兩岸實際交戰,正值首枚晶片問世,就時間順序而言,兩岸緊張確實早於晶片業誕生,劉德音的說法沒錯。現今兩岸緊張根源並非半導體,而是半導體捲入緊張關係,與數十年前差異在於中國技術升級,美方幕僚對協防台灣的能力深感憂慮。

至於對中國成功發展半導體產業多有信心,哈佛商學院教授史兆威(Willy Shih)說,整體科技趨勢對中國有利,如果華為最新手機能採用中國自製7奈米晶片,相關應用將十分廣泛,「他們的能力很強,不容低估」。

前工業技術研究院院長史欽泰呼應說,中國人才眾多,歷經30多年對外交流已掌握基本能力,且有發展半導體產業的決心,「如果(美中)科技分野持續,我認為(成功)是遲早的事」。

座談會由哈佛大學甘迺迪政府學院拉賈瓦利基金會亞洲研究所(Rajawali Foundation Institute for Asia)主辦,清大校長高為元出席致詞,清大台北政經學院院長陳添枝、芝加哥大學布斯商學院教授謝長泰、哈佛大學費正清中國研究中心主任伍人英(Mark Wu)等人與談。

延伸閱讀:【觀點】中國出手列清單、美延長出口許可,一文掃瞄美中半導體最新戰況

本文授權轉載自:中央社
責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #晶片 #半導體
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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