蔡明介,大器晚成的IC設計教父
蔡明介,大器晚成的IC設計教父
2001.08.01 | 科技

他不喜歡外界稱他的公司為股王,但這卻是事實。繼他前一家公司智原之後,今年7月23日以278元上市的聯發,當天就漲停鎖死,成為股王。有人稱他為台灣IC設計業的教父,他是聯發董事長蔡明介。
蔡明介今年51歲,笑起來有點靦腆,在他身上,看不到張忠謀的威嚴,也沒有曹興誠的霸氣,比起同屬工研院RCA世代的曹興誠、劉英達、和現為台積電總經理曾繁城等人,蔡明介算是大器晚成,但蔡明介在台灣IC設計業的影響力,卻直線上升。
「蔡明介的動向已經成為創投參考指標,」網翼科技總經理許仁俊強調,在他們經營未上市公司資訊網站裡,蔡明介參與的公司,評價及詢問度頗高,由他們自己從事創投的經驗也發現,只要有蔡明介背書,新公司在資金募集上就容易許多。

**綿密的人脈網絡

**
蔡明介的價值,來自於他對IC設計的長期投入。
25年前工研院派出40多名工程師至美國RCA取經,當時遠在美國的蔡明介,毅然返國投入這項計畫,成為其中5位專攻IC設計的工程師之一,是國內IC設計業的元老級人物。學成歸國後,在工研院待了6年,後與曹興誠等人投入經營聯電的行列,一待13年,直到後來把聯電的IC設計部門帶出來成為公司。蔡明介之於聯電,就好比施崇棠當年之於宏碁,他們對於技術都相當執著,相信技術可以為公司開出新路。
「他在談生意時有一種專業的氣勢,沒本事的人很容易被看穿。」許仁俊回想他與另外兩位創業伙伴第一次碰到蔡明介,他對人的態度很和氣,但一談起專業問題,馬上讓他們幾個人神經緊繃,「現在還可以想起那種手腳發軟冒冷汗的感覺。」
聯發最為人所稱道的,是完整的產業佈局和優秀的人力。蔡明介曾以英特爾為例指出,產業的領導者可以保持不敗地位,往往是擁有較多資源,但這個資源不一定是錢,有時候人才更重要。

**培養子弟兵成為人才庫

**
「現在IC設計界大概都是我跟蔡明介的子弟兵,」在滿是高階工作站的實驗室中,交通大學電子工程系教授吳重雨驕傲地說。攤開聯發經營團隊的名單,全都出自交通大學電子所。聯發總經理卓志哲,當年指導教授之一就是蔡明介,卓志哲電子所畢業後,進入聯電多媒體設計部門,長期在蔡明介身旁做事,聯發其他經營團隊也都有類似經歷。
1992年,吳重雨擔任國科會工程技術發展處處長,當時台灣在晶圓製造已有基礎,但在設計方面還很荒蕪,因此國科會著手推動晶片設計應用中心,結合產官學界,研究晶片實作。當時在聯電服務的蔡明介,主動連繫吳重雨,跟吳重雨說:「我們一起來培養人才。」
在兩人規劃下,聯電以蔡明介為窗口,提供產能支援,吳重雨帶領的交大阿拉伯實驗室,則成為人才中心。吳重雨碩博士班研究生所做出的設計,可以拿到聯電製造,做成可測試運算的晶片,這項合作持續10年之久。
「IC業裡,很少有像蔡明介資歷這麼完整、人脈又這麼深厚的人,」工研院經資中心IC設計業分析師郭秋鈴指出,「他只要隨便打聽一下,就知道一個人是不是人才,自然提高公司成功的機會。」
「蔡明介的角色其實不太像董事長,反而有點像採購,只不過他買的是人才。」許仁俊分析,蔡明介有一定的技術背景,但以目前科技發展的速度,蔡明介不見得對每種技術都熟悉,因此公司要成功,絕對不是蔡明介自己技術能力強,而是他知道誰是可以把事情做對的人。

**穩坐拳王寶座的
市場謀略家

**
蔡明介喜歡談論管理策略,在業界是出了名的,有段時間他還定期在媒體上發表經營管理心得。中國策略名書《孫子兵法》、英特爾總裁葛洛夫(Andy Grove)的言論、或是策略專家波特(Michael Porter)的觀點,都是蔡明介津津樂道的題材。「一代拳王」理論及「產品生命週期S曲線」則是他為人所熟知的論點,他強調,唯有掌握好產品生命週期,才能維持拳王寶座。
這項理論基礎並非他首創,但他卻能把理論適度轉化,並且落實在商業謀略上。以聯發為例,從CD-R到CD-RW,再轉到DVD,一直到現在的通訊佈局,蔡明介就在實踐他的論點。

**崇尚單純的工程師性格

**
比起陳文琦直接對決英特爾,試圖改變威盛在產業結構的位置,以創造公司契機,蔡明介則是將既有的優勢基礎最大化,他充份利用台灣上中下游產業密切互動的特質,結合聯電及下游產品代工廠商,趁隙插針,再擴大市佔率。跟建興電子的合作,就是一個最好的說明。
蔡明介曾對外表示,聯電期間的訓練,讓他從一個工程師變成一位生意人,學會如何把實驗室技術商品化,但工程師清楚、準確的作風,才是蔡明介個人管理風格的本質。
包銷聯發股票的建弘證券總經理許道義,對蔡明介凡事講清楚的作風印象深刻,蔡明介不僅對上市說明書字字斟酌,「他居然在上市審查前,主動告知今年可能無法達到原有的營收目標,而且還一連說了好幾次。」這是許道義從事承銷工作多年少見的個案。
蔡明介一直以做工程師為榮,挑戰高標準的任務,已成了蔡明介性格的一部份。吳重雨記得當初聯發投入發展光碟機市場時,廠商多以16倍速為主戰場,但蔡明介卻要求團隊直接開發32及36倍速的產品,「蔡明介常強調,我絕對不做me too的事。」吳重雨笑著說,許多學生會回來跟他訴苦,說工作壓力很大。
工程師出身的蔡明介,很了解工程師喜歡自由、討厭繁文縟節的性格,因此從蔡明介到聯發主要管理層,都相信無為而治,只問成果、不重過程的目標導向作法。在聯發很容易看到穿著短褲、一派輕鬆打扮的工程師,卻不容易看到填滿預約表的會議室,就連加班費,也幾乎是有報必過。一位聯發工程師說,「很難見到這麼相信人性本善的公司。」
不過蔡明介也很了解,要無為而治,就必須要有一批很有自制力的員工,所以在員工錄用上,蔡明介帶領的公司,精英氣氛濃厚。
聯發的員工背景,幾乎都是台清交三校的學生,許多人還是當年系上第一名畢業。「工程師的心如果不定,也就不會有出色的設計,我們相信在學業上有出色表現的人,通常對自我的要求相對較高,」聯發的發言人郭明輝指出。
蔡明介本人到聯發內部,都呈現單純工程師性格,因此股王的稱號,在蔡明介的眼中成為不可承受之重,深怕影響工程師工作的情緒。聯發一位身價近千萬的工程師表示,為了避免員工受外界的打擾,不太管聯發日常管理事務的蔡明介,少見地指示管理單位將員工座車的識別證縮小,並嚴加管制公司內部通訊錄,「他怕員工的車子被砸或是員工因此被綁架。」「聯發不僅對內要求準確,對外也同樣要求客戶做到,」聯發最大客戶建興電子業務副總龔仁武談起他對聯發的觀察。
龔仁武記得前年921地震發生後,聯發馬上與建興連絡,並親自北上確認光碟機的出貨情形,去年開始,雙方工程師及業務人員每週三會定期召開產品會議,討論消費市場狀況,今年景氣下滑,聯發也要求建興要訂出每月明確的出貨量,以降低雙方的風險。
外人看到的多是爆發力強、高成長的表現,卻不知這些公司都是蔡明介運作許久的結果,「在沒有確定能高獲利前,蔡明介對於公司的業務情況都相當低調,這是典型『做到才說』的工程師風格。」郭秋鈴評論。
最近備受矚目的通訊佈局,外界只知道聯發從工研院電子所挖了一批團隊,卻不太清楚進度及研發目標,在公開說明書中也看不到這批團隊所組成的研發5部及6部,不僅如此,聯發還將這批負責通訊基頻及射頻團隊的辦公地點,設在另一棟大樓,遠離聯發總部,避免干擾,堪稱是聯發最祕密的組織。
這幾年蔡明介不太出任學生的指導教授,但跟實驗室仍保有相當程度的互動,並沒有因為事業的成功,而跟學術疏遠,反而更積極地了解最新技術的動態。近期吳重雨與蔡明介正洽談通訊晶片方面的合作計劃,兩人也對奈米技術及生物晶片的興趣頗高,時常見面討論台灣可以發揮的切入點。
在聯發的午餐時間,看著戴著方框眼鏡、身穿簡單襯衫的蔡明介低著頭沉思經過走廊,雖然仍頂著一頭亂髮,但沒人知道他亂髮下的腦袋裡,又將出現什麼驚人新點子。

往下滑看下一篇文章
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓