CoWoS供應鏈漲翻天!蔣尚義卻曝:台積電15年前砸1億美元研發,但「沒客戶敢用」
CoWoS供應鏈漲翻天!蔣尚義卻曝:台積電15年前砸1億美元研發,但「沒客戶敢用」

4月3日花蓮大地震後,台積電數度透過重大訊息對各項影響進行說明。第一次是4月3日晚間11點,強調地震發生10小時內晶圓廠設備復原率已逾7成,新建晶圓廠復原率更超過80%;隔天補充進度:「新建晶圓廠預計在今晚皆可完全復原。」

而在第三次的說明中,除了強調「台灣晶圓廠內的設備已大致復原」,更特別加上這麼一句:「感謝台積公司同仁及供應商夥伴的共同努力……。」

其實,這次地震的芮氏規模雖達7.2,但半導體重鎮的竹科最大震度為5級,南科則為4級;一位半導體業界人士表示,「5級,剛好是在半導體機台可以容忍的上限。」但他也強調,只要晶圓廠有需要,「第一時間,不管是廠務、設備等,相關供應商都會被立刻call回去。」

從台積電在重大訊息裡的特別致謝,到半導體供應鏈的火速反應,都貼合著台積電人力資源資深副總經理何麗梅3月間接受CNN專訪時所說的:「如果半夜發生地震,所有工程師都知道,必須盡快趕回公司。」

延伸閱讀:【專訪】台積電找人先打造「聯合國」?如何輸出台積ICIC魂?何麗梅曝人才秘訣

一場地震、一份台積電的感謝,震出台灣特有的半導體供應鏈彈性、韌性與拚勁,而這些能耐,不只已是台灣這個半導體製造強國的重要底蘊,隨著台積電與國內半導體產業政策力拚供應鏈本土化,搭配先進製程發展,以及AI巨浪帶出的晶片客製化趨勢,半導體供應鏈的台灣本土軍團,儼然也是當前資本市場最具亮度的族群之一。

根據台灣電子設備產業協會在2021年發表的產業白皮書,台廠在全球前段設備市占率僅1%至2%,但在後段設備,已超過15%。「這幾年成長速度非常快,與國內半導體產業整體發展有關。」

從乏人問津到逆勢暴漲!15年前就看準CoWos先機

而讓這股成長勢頭更具想像空間的,自然就是去年起逐漸在資本市場掀起風雲的5個英文字母:CoWoS。「其實,CoWoS技術發展很久了,只是最近才開始紅起來。」一位供應商對最近的市場熱度侃侃而談。受資本市場追捧,半導體設備、材料股漲翻天,例如均華、志聖這半年漲幅就超過兩倍。

前台積電共同營運長、現任鴻海集團半導體策略長的蔣尚義也曾說,那是在15年前的2009年,他向時任台積電董事長張忠謀提議成立封裝單位,藉由研發先進封裝技術,作為未來必然會遇到的摩爾定律瓶頸解方;在蔣尚義的解讀中,這就是CoWoS的源起。

令他印象深刻的是,當年用了400位工程師及1億美元設備投入研發,但研發成果「卻沒有客戶敢用」。

簡單說,一群本土業者在不確定先進封裝技術何時可以收割時,就甘願跟著大客戶摸石過河,這一路走來鑽研琢磨的經驗,成了如今台廠有望在半導體設備領域快速揮軍的底氣。

繞了一圈,台灣供應鏈的機會,終究回到了這場地震所凸顯的優勢,一位業者打趣地說:「台積電的文化就是On call(待命),而這些一路配合晶圓製造大廠打拚的供應商,其實也像是台積文化的延伸……。機台24小時在跑,半夜機台出事,電話過去你就要來,這種事情外國人是沒辦法做的。」

「我們打游擊戰已經習慣了。」崇越董事長郭智輝曾經這樣形容自家公司的快速應戰,而寬量國際顧問何柏杰的說法更宏觀些,他認為,在客製化趨勢下,供應商配合的彈性是半導體產業極為重要的一環,「而全世界大概沒有任何地方,可以複製台廠這樣的DNA了。」

本文授權轉載自:今周刊

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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