【圖解】台灣半導體超前部署怎麼做?「3管齊下」穩操永續勝券
【圖解】台灣半導體超前部署怎麼做?「3管齊下」穩操永續勝券

隨著生成式AI應用在各個產業和業務功能中快速擴展,生成式AI預計將伴隨其他因素,推動全球半導體需求的成長。麥肯錫根據多項總體經濟假設進行分析後,預測半導體產業2030年前的年複合成長率將在6%至8%之間。在平均價格每年約漲2%,且供需回歸平衡的前提下,半導體產業有望在2030年達到1兆美元的規模。

台灣正處半導體業蓬勃發展最前線,並為計算與存儲、無線通訊、消費電子和汽車等多種領域提供15%至25%的半導體產量。面對氣候變遷不可忽視的影響,已有近200國承諾遵守2016年簽訂的巴黎協定。這項國際條約的目標是控制全球氣溫增幅在工業化前水準攝氏1.5°C內,減緩或預防氣候變遷造成衝擊。

晶片組是電子設備中重要的排放來源,因此可見永續發展對半導體的重要性。蘋果、谷歌與微軟等半導體產業的領先客戶,都已承諾實現整個價值鏈淨零排放,設定了野心十足目標時程。為此,有些半導體企業也設定自身減排目標。舉例來說,英飛凌(Infineon)的目標是2025年溫室氣體排放量相較2019年減少70%,2030年直接控制的排放活動實現碳中和。英特爾(Intel)已承諾2040年實現全球營運溫室氣體淨零排放,並設定2030年使用100%再生能源的期中目標。

Al發威,全球半導體商機衝兆美元
圖/ 數位時代製作

意法半導體(STMicroelectronics)、恩智浦(NXP)、聯華電子(UMC)等企業也承諾實現科學化目標。儘管如此,依照目前的發展進度,半導體產業仍無法實現巴黎協定的目標。

台灣在半導體供應鏈中扮演關鍵的角色,因此需要立即採取策略行動,推動台灣半導體產業減碳。我們認為需要立即從3個面向著手以大幅減排並加速減碳:

❶ 智慧升級拚節能

節能措施通常與其他營運目標(如降低成本)直接相關,因此相對容易實現。企業能採用的手法很多,主要可分為2大類:第1類是減少設備相關的能源消耗,例如升級、替換更節能的設備,或者導入智慧控制系統,實現廠房與設備的連接與調控。

第2類是減少廠房能源消耗的各項措施,如全部或部分使用再生能源、提高建築能源效率、將廠內照明設施更換成LED等。為找到效益最大的節能機會,企業可參考對標結果(包括外部和內部),檢視能源損失原因,並盤點目前針對各類設備與廠房的節能措施。像透過降低無塵室氣壓、增加濕度、限制未使用區域換氣量,或改善供氣管線洩漏問題,降低無塵室的能源消耗。

而設備工程師在調控製程參數時,常會專注於整體設備效率(OEE),鮮少關注設備的耗能。若要改變這種心態,或許能提供工程師激勵措施,如獎勵和肯定他們在製程節能方面的成果。

為減少營運所產生的溫室氣體排放,半導體業者可以鼓勵專家分享對能源效率的知識和經驗,並遵循OEE優化策略的模式;為了提高成功的機會,還可將其他利害關係方納入節能的工作中,尤其是能透過調整設備提高能源效率、提供設備升級改造,或是節能型新設備的外部設備廠商。

❷ 優化能源供應

為確保工廠隨時擁有充足供電,半導體業者常會同時使用市電併聯(on-grid)與獨立(off-grid)的供電來源。大部分獨立供電來源來自企業自有的火力發電廠。在短期內,企業可透過提高能源效率,或轉用生質氣體與綠氫等替代燃料,大幅降低發電廠耗能,同時開發以太陽能、燃料電池、電池儲能系統等綠能科技為基礎的獨立供電來源,獲得更多效益。

至於晶圓廠主要使用的市電併聯電力,企業可從公用事業購買綠色溢價(green premium)再生電力以降低消耗,但不同地區的差異很大——以歐洲和美國為例,企業能購買市電併聯的再生能源,且再生能源占市電併聯高達31%。然而,在亞洲許多地區,由於市電併聯的再生能源供應有限,購買相當困難。再生能源的取得,可能會是半導體業者選擇建廠地點的關鍵因素——隨著各家企業為解決晶片短缺而試圖提高產能,以再生能源做為選址標準逐漸成為常態。

台灣「製」霸!半導體產能放閃全球
圖/ 數位時代製作
台灣晶片賦能不同終端市場
圖/ 數位時代製作

❸ 運用4手法減碳

製程氣體包括PFCs、HFCs、NF3和N20。這些溫室氣體的排放對全球暖化的影響不容小覷。雖然實際的排放量會依工廠的年齡與氣體去除(abatement)技術而有所不同,但所有廠房都面臨著相同挑戰。我們認為可以透過4個手法來減少製程氣體排放(製程改善、替代化學品、氣體去除和氣體回收)。

這些手法目前在不同階段各自採用,其中,氣體去除是短期至中期解決製程氣體排放的主要方式,在排放較少的可用替代氣體出現或氣體回收技術廣泛應用之前,仍是主要解法。企業若想增加氣體去除量,有很多不同的方法可選擇,包括單一生產設備使用點(POU)系統、區域使用點(POA)系統,以及中央處理系統。

在導入與安裝新系統時,工廠必須綜合考量成本、營運衝擊、氣體破壞與去除效率(DRE)及時間因素。供應商也需要提供創新的技術解決方案,以達到下列目標並促進採用:

▪解決空間限制(例如提供占地面積較小的整合解決方案),尤其針對附屬製造區(sub-fab)空間有限的200毫米老舊工廠。

▪減少副產物(例如氮氧化物和一氧化碳),同時提高DRE。

▪避免生產設備在氣體去除系統安裝與維修期間停機。

▪在不影響生產的情況下,定期驗證系統品質,提高DRE。

總體來說,為協助半導體產業應對溫室氣體減排的挑戰,業者可採4大步驟加速減碳:

一、建立範疇一、二、三(上游)排放的透明度:建立範疇一、二排放透明度相對直觀,但為取得範疇三排放透明度,半導體企業須加強與上游供應商的合作及提升上游供應商對溫室氣體減排的重視性及配套。

二、設定短期、長期排放目標:目標設定須考慮行業長遠永續發展目標及半導體企業競爭能力的期許(由於下游客戶將永續運營列入供應商考核制指標)。

三、統整方案構想,估算預期成本與效益:梳理各項能減低溫室氣體方案並測算每項方案能帶來的減少排放量及所需花費成本(包括積極與外部夥伴共同開發創新技術)並進行排序。

四、規畫短、中、長期路徑圖,並在效益與所需投資間取捨:根據第3步中做出的排序置頂,及第2步中設計的分期目標規畫減低排放方案執行的路徑圖並提高企業員工重視及參與。

台灣半導體業正處於關鍵的十字路口,面臨保持成長與迫切永續發展所帶來的雙重挑戰。台灣必須專注降低能源消耗、優化能源供應與減少製程氣體排放,帶領全球半導體供應鏈減碳。此舉不單單是因應法規,而是讓台灣在以永續發展為重的未來中,提升技術領先地位與競爭力的絕佳機會。

責任編輯:蘇柔瑋、謝宗穎

往下滑看下一篇文章
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。

勤英科技_內文1.JPG
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。

勤英科技_內文2.JPG
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/

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
代理式商務連動百兆商機
© 2026 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