國科會CES發布「晶創計畫」,10年投入3000億!內容有什麼?台灣怎麼幫世界?
國科會CES發布「晶創計畫」,10年投入3000億!內容有什麼?台灣怎麼幫世界?

美國時間1月8日,國科會於CES展會前舉辦的「台灣晶創計畫記者會」匯聚了海內外的半導體專家及新創團隊,正式對外宣佈了晶創台灣方案(CBI,Chip-based Industrial Innovation Program,以下簡稱晶創計畫)的內容。

AMD資深副總裁王啟尚
AMD資深副總裁王啟尚認為AI爆發為半導體企業帶來巨大的機會。
圖/ 曾令懷攝影

「大型語言模型的規模幾乎每年成長10倍,我們可以將其視為新的摩爾定律。」AMD資深副總裁王啟尚說。大型語言模型是推動AI應用爆炸性成長的關鍵,AMD就預期AI市場將以每年70%以上的速度成長,並在2027年達到超過4,000億美元,這為晶片與半導體產業帶來了巨大機會。

在全球的AI浪潮中,以半導體為護國神山的台灣可以擔任什麼角色?

所有智慧科技都來自半導體,人才荒卻成隱憂

前台積電技術長胡正明表示,半導體之所以特殊,是因為舉世聞名的摩爾定律。

「晶片體積愈小、訊號傳就愈快、效率就愈高,世界上沒有一種東西是可以用更少的材料達到更好的效率的。」胡正明說,正因為半導體產業發展,我們才能從擁有電腦、網路、雲端、智慧型手機,到今天的AI運算。

「目前半導體產業產值是6,000億美元,僅佔全世界的0.6%,遠小於汽車產業。值得注意的是,建立在半導體之上的IT產業與科技公司產值是11兆美元,所以一切都還有很多的成長空間。」胡正明說。過去的半導體產業受制於成本考量,然而技術成熟的今天,各個產業對成本的敏感度下降,取而代之的是對晶片效率的追求。

前台積電技術長胡正明
前台積電技術長胡正明表示,大家對晶片效率的追求將促使更多創新技術出現。
圖/ 曾令懷攝影

王啟尚表示,對晶片效率的追求,其實就是要求體積小、高效率、低功耗的晶片,因為隨著大型語言模型影響各行各業,開源模型與邊緣運算才能真正發揮大型語言模型應用的方便性與多元性,因此輕量化才能符合終端設備的條件。

換句話說,科技產業繼續走在摩爾定律上的關鍵是創新技術,而這個創新技術,王啟尚和胡正明不約而同地指向了讓晶片堆疊起來的3D封裝技術(多晶片異質整合)

不過,3D封裝技術還有更多的可能性,實踐的重點在於半導體人才的持續產出,這也是半導體產業的最大困境。

Taiwan can help!晶創計畫如何讓台灣鏈結世界?

台灣半導體研究中心主任侯拓宏表示,台灣的半導體產業之所以強大,就是因為台灣擁有20萬名優秀的工程人才,而且持續增加當中,「換句話說,台灣擁有高效的半導體人才培養產線。」台灣諸多大學與研究機構提供了良好的訓練環境,這是台灣的一大利器。

順著世界的趨勢與潮流,國科會推出了10年新台幣3,000億元的「晶創計畫」,國科會副執行秘書楊佳玲表示,晶創計畫將從3個面向加強台灣半導體優勢,同時鏈結全世界的半導體生態發展:

國科會副執行秘書楊佳玲
國科會副執行秘書楊佳玲發布晶創台灣方案(CBI)。
圖/ 曾令懷攝影
  1. 半導體人才培訓
    目前半導體人才的短缺已經成為全球問題。因此晶創計畫中,台灣半導體研究院(TSRI)將與六所主要的半導體專業學院合作,同時在海外建立晶創計畫培訓中心,與世界分享成功經驗。

  2. 協助產學研加速發展異質整合與先進製程技術
    針對當前對於高效率、小體積的需求,將重點研發異質整合封裝技術,同時緊密整合學界與業界,希望由市場需求帶動技術創新。

  3. 廣邀海內外半導體新創深耕台灣發展
    AI已經為整個產業帶來革命性改變,晶片是一切的驅動力,新創更是創新的關鍵。楊佳玲表示,晶創計畫將台灣定位為全球半導體新創的樞紐,並提供運算資源、數據和模型,以及不同領域的本地產業專家和資金來幫助海內外新創成長。

當半導體可以左右世界,資安與生態系合作至關重要

台灣作為半導體重鎮,許多業者都相當期待更深度的合作與交流,落地台灣超過30年的IC設計企業新思科技資安長Deidre Hanford就表示,人才是新思科技當前遇到的一大問題,很期待人才培育計畫帶來的新氣象,同時也可以思考生成式AI是不是有機會加速新生代學習的效率,以應對未來越來越高漲的需求。

CES 2024 晶創計畫記者會
晶創計畫記者會論壇,從左至右分別為:前台積電技術長胡正明、Chain Reaction共同創辦人暨執行長Alon Mebman、新思科技資安長Deidre Hanford、ARM資深副總裁暨終端產品事業部總經理Chris Bergey、ITRI 資深科技專家吳志毅和台灣半導體研究中心主任侯拓宏。
圖/ 曾令懷攝影

ARM資深副總裁暨終端產品事業部總經理Chris Bergey則表示,創新技術確實非常重要,但也不能忽視市場需求與市場策略,如果脫離商業的供需原則,再厲害的半導體公司都難以生存下去。與台積電合作的IC設計新創Chain Reaction共同創辦人暨執行長Alon Mebman提到,當前的資安需求是逐漸高漲的,因此用於資安的晶片將會是個重點。

「我們在以色列註冊公司,運用台灣的供應鏈在美國發展業務,這種緊密的生態系結合對我們來說強化了發展的效率,更重要的是分散營運風險。」Alon Mebman說。

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本文授權轉載自:創業小聚

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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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