劉德音退休藏重要訊號,台積美國廠有新布局?秦永沛、侯永清、何麗梅⋯第三代接班誰出線?
劉德音退休藏重要訊號,台積美國廠有新布局?秦永沛、侯永清、何麗梅⋯第三代接班誰出線?

台積電宣布董事長劉德音退休,被認為似在傳達一個重要的訊息,表達公司要改變美國廠投資策略的決心;此外,隨著第二代平行雙首長接班布局被打亂後,未來魏哲家交棒計畫如何進行,也成為大家最關注的焦點。

台積電日前宣布董事長劉德音將不參與下屆董事提名,並將於2024年股東大會後退休,現任總裁、副董事長魏哲家則被推薦為下屆董事長。這個令人意外的宣布,不僅透露台積電美國投資案或許將有全新布局,也牽動接下來的交棒與接班計畫。

台積電董事長劉德音突然提前退休,根據業界人士推斷,主要是美國亞歷桑那廠進度不順利,4奈米量產時間從2024年延後到2025年,此外當地工會又槓上台積電,美國晶片法案補助款迄今也沒有下文,這一連串的紛擾與延宕,才讓台積電董事長位置,出現急轉直下的轉變。

據了解,在美方壓力下,台積電美國廠是所有赴美國投資腳步走得最快的半導體公司,事實上,同樣宣布投資美國德州的韓國三星電子,在美國政府沒有宣布補助金額前,蓋廠動作一直都很謹慎,但台積電不只如火如荼加速進行,甚至還大幅度加碼投資。

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劉德音
圖/ 台積電

劉德音退休藏訊號,台積電美國廠必須轉彎

一:美國廠投資策略恐變

2022年底,美國總統拜登出席台積電美國廠裝機典禮時,台積電當時就宣布,美國廠投資額從最初的120億美元加碼至4百億美元,並將原本規畫的2024年量產5奈米計畫升級至四奈米,至於2026年則進入3奈米量產。

此外,2023年9月,又傳出美方再要求台積電美國廠加碼增設先進封裝廠,理由是如果晶片還要運回亞洲封裝,那就失去在亞歷桑那廠生產的意義。不過,這些要求似乎已讓台積電陷入進退兩難,也開始對美國投資案出現重新評估的考量。

事實上,在美方不斷提出要求的同時,台積電創辦人張忠謀也多次應邀演講,提醒美國重回半導體製造的政策是不會成功的,也強調台灣在晶片製造具備競爭優勢,擁有人才、流動率低和交通方便等條件,台灣必須捍衛這個領導地位。

因此,如今台積電宣布董事長劉德音退休,不排除是在傳達一個非常重要的訊息,就是台積電將重新調整美國廠的投資策略,透過換掉原本做決策的劉德音,表達改變的決心;另一方面則是讓一位優秀專業經理人的退休,表達公司無言的抗議,也希望美方提出更具體的補貼與獎勵措施,讓接下來的投資可以順利進行。

此外,台積電此刻不惜壯士斷腕,讓劉德音提早退休,除了台積電美國廠已到了必須做轉彎的時刻,還要為2024年更複雜的政治環境預先做準備。

二:為複雜政治環境預做準備

2024年初台灣有總統大選,至於年底則有美國總統大選,台積電選在2023年底宣布換將,其實是要對台、美兩地政府都表達改變的決心。尤其是美國政局如今是川普聲勢上漲,將正面對決拜登,台積電美國廠的議題必然發酵,屆時勞工與工會都將成為選戰焦點。

因此,2024年魏哲家接任董事長後,很可能會調整台積電美國廠的投資腳步,此外對於美國政府的補貼金額,必然也會加強溝通,表達更多關切。在美中角力與地緣政治的氛圍中,台積電這個換董事長的動作,似乎已能嗅出濃濃山雨欲來的態勢,接下來將有連串的好戲可期。

第三代接班名單浮出檯面,下一步如何布局?

至於明年在劉德音董事長退休、魏哲家接任董事長後,大家最關心的是,在台積電第二代接班布局被打亂後,接下來第三代接班人選到底是哪些人?未來交棒大計將如何進行?

據了解,張忠謀交出去的平行雙首長制,原本至少應該持續10年,可是如今5年就提前被打亂,魏哲家如今正著手進行接班大計,目前整個接班人選及計畫應該都尚未定案。

不過,還是有幾種可能性。其中一種可能性,是魏哲家先暫時身兼董事長與總裁,穩定人事後,再進行交棒工作。其次則是交棒給誰的問題,也一樣可能會有一個過渡時期,先安排一個時間較短的過渡團隊,讓原本準備陸續退休的資深主管,先暫時接班過渡一段時間,再進行第三代的接棒。

值得注意的是,2023年3月底,台積電增設一個「海外營運辦公室」(Overseas Operations Office,OOO),由營運組織資深副總秦永沛、業務開發組織資深副總張曉強,及負責亞利桑那相關業務的資深副總凱西迪(Rick Cassidy)三人負責。

此外,台積電當時還任命營運副總王英郎擔任美國廠執行長,另一位營運副總廖永豪則擔任日本子公司JASM執行長。他們兩位除了接下美、日兩地的海外新工作外,也同時負責原本在台灣晶圓廠的管理工作。

台積電晶圓廠營運副總王英郎
圖/ 台積電提供

這幾個重要的人事布局,可能是接下來魏哲家倚重的對象,其中,目前角色有如台積電營運長(COO)的秦永沛,就有相當程度的重要性。秦永沛是從1987年台積電成立時,就從工研院移轉的130名團隊之一,也是台積電目前兩位高居資深副總位置的最早期員工,另一位是同為從工研院加入的林錦坤。

在魏哲家接棒台積電董事長後,如果還身兼總裁職位,未來魏哲家要負責更多對外工作,內部的營運管理責任要交棒出去,就可能讓秦永沛的角色更加吃重。

除了秦永沛,目前在台積電經營團隊排名僅次於劉德音、魏哲家之後的第三號人物,就是過去不曾被列入接班人選之列的人力資源資深副總經理何麗梅。何麗梅在台積電經營團隊中,角色相當特別,她除了營運與研發部門沒有做過以外,其餘各種部門幾乎都經歷過,這個中立性角色,加上何麗梅的資深歷練,在眾多台積電男性主管中更顯突出,也成為未來魏哲家在過渡期中,可能倚重的成員之一。

另外,前面提到負責美國、日本新廠的王英郎及廖永豪,兩位原本就是營運部門的一時之選,也都在第三代接班人選行列之中,而身兼科技院士及營運副總的張宗生,也是績效表現受到重視的人才。

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台灣半導體產業協會(TSIA)理事長侯永清。
圖/ 蔡仁譯攝影

此外,同樣也是在2023年3月,代表台積電出任台灣半導體產業協會(TSIA)理事長的侯永清,雖然在台積電只是資深副總經理,但由於過去代表台積電出任此項職位的人選,都是時任台積電總執行長、總裁、董事長職位的最高主管,例如張忠謀、蔡力行、劉德音及魏哲家都當過,如今由侯永清出任,當然也代表他已是台積電內部積極培養的接班人之一。

從專長來看,侯永清出身設計、研發、業務等領域,但沒有晶圓廠營運經驗,顯示他的特殊之處。另外在目前台積電8位高階資深副總中,侯永清是屬於最年輕的一輩,年輕就有本錢,也讓他在第三代接班人選中,有更多出線的機會。

延伸閱讀:劉德音退休,台積電告別2個太陽!接班佈局大盤點,外界點名「他」呼聲高

本文授權轉載自:今周刊

關鍵字: #台積電(tsmc)
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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。

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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。」

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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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