【圖解】台灣100%「沒有」奪取美國晶片事業!川普誤解台積電背後真相是什麼?
【圖解】台灣100%「沒有」奪取美國晶片事業!川普誤解台積電背後真相是什麼?

美國共和黨總統候選人川普(Donald Trump),日前接受《彭博》訪問,發表他對台灣的看法。他認為,台灣距離美國9,500英里(約15,286公里)以外,但僅距離中國68英里,美國要捍衛在地球另一端的小島非常困難。

川普認為,「台灣確實100%奪取了美國的晶片事業,認為台灣應向美國付費。」「我不認為我們這樣做和保險有什麼不同。為什麼?為什麼我們要這樣做?」

他更說,「我們有多蠢,他們拿走我們所有的晶片事業,他們非常有錢。」

言下之意是,川普認為美國保護台灣,就宛如美國提供台灣保險,台灣必須付「保險費」。

Trump川普
川普認為,台灣100%奪取了美國的晶片事業,認為台灣應向美國付費。但實際上台灣是美國再次強大的助力。
圖/ Reuters Connect

「讓美國再次偉大(Make America Great Again,MAGA)」,是川普的競選口號以及執政時的中心思想。很多人認為川普是商人性格,基本思維是以利益為主的考量,所有的事都可談,只要條件有利己方,一切皆可行。

川普治國一切以美國利益為優先,而且他往往「心直口快」想到就說出,所幸他的幕僚在執行面會有較多的考量,這也讓川普經常修正自己的講法,這在他就任總統期間經常發生。

也許這幾年來,台積電成為國際媒體的寵兒,很多知名國際媒體經常報導台積電在晶圓代工市場的傑出表現,讓川普直覺台積電「技壓」美國廠商,「搶」美國公司的生意,「搶」美國人的就業機會,因而心生不滿。

川普的想法是,美國過去在半導體產業叱吒風雲,怎能讓台灣獨領風騷?真是「是可忍,孰不可忍」,直覺上認為台灣奪取美國100%的晶片生意。

台積電真的搶走美國晶片事業嗎?真實情況是什麼?

通常在統計半導體市場,是以 最終晶片出貨金額 來計算,晶圓代工是晶片製造中的一環,因此晶圓代工不列入整體晶片市場的統計中。舉例而言, 全球十大半導體公司排名不會有台積電 ,只有輝達、英特爾、三星電子等有「晶片成品」的公司。

因此儘管川普認為台灣奪走100%美國晶片事業,實際的情形並非如此,美國仍是半導體產業的老大。

延伸閱讀:全球前10大半導體公司有誰?圖解主力產品、營運型態

2022年美國半導體產業占全球48%,高居第一。其次為韓國占19%,日本與歐盟各占9%,並列第三。台灣占8%居第四,中國占7%居第五。

2023年美國半導體產業占全球50.2%,較2022年上升2.2%,高居第一。其次為韓國占13.8%,較2022年大幅下滑5.4%,主要的原因是記憶體市場不佳。歐盟占12.7%,較2022年上升3.7%,主要原因是車用、工業用半導體市場穩健,居第三。日本則占9%,與2022年持平,居第四。中國占7.2%居第五,台灣占7%居第六,主要原因是手機、消費電子、記憶體市場衰退。

由此可見美國仍「喊水會結凍」穩居半導體市場老大,川普「錯把馮京當馬涼」,誤會大了。

蘋果、輝達之所以強大的關鍵,是有台灣作為背後推力

台積電是「特級打工仔」,為很多美國公司生產先進晶片,創造美國公司高額營業額及利潤。例如蘋果公司仰賴台積電的先進製程,生產性能高超的處理器,創造iPhone、iPad、Mac電腦等優異的性能,為蘋果公司創造出鉅額的利潤。

輝達、高通、超微甚至英特爾等美國公司,都在台積電代工生產晶片,台積電為他們創造出領先全球的產品。

台灣(應該是指台積電)沒有搶走美國的晶片生意,而是在背後為美國晶片生意「出力的推手」。

台積電
台積電為許多美國公司生產先進晶片,創造美國公司高額營業額及利潤。
圖/ 邱品蓉攝影

為了讓美國再次偉大,川普在他任內(2020年間)力促台積電赴美設廠,相信他應該有印象,不過為了選舉「語不驚人死不休」,川普將台灣描述為需要美國保護的對象,不僅遠在萬里之外,又搶走美國的晶片生意,因此台灣必須付出代價。

其實,台灣早就付給美國「代價」,台積電的晶圓代工扶持許多美國IC設計公司,讓它們的產品在全球市場發光發熱, 沒有台積電、就沒有這些「平地而起」的IC設計公司 ,輝達就是一個絕佳的例子。

台灣付出的代價是以優異的技術製造出複雜的晶片,讓美國公司「馳騁全球」,獲取鉅額的利潤。

面對新的政治局勢,台積電要注意什麼?

面對一位「反應、行事超快」可能成為下一屆美國總統的川普,因應之道是超前部署,在川普尚未獲得大位前,進行遊說,讓他了解台灣狀況。台積電等公司,應向川普解說半導體生態系以及供應鏈角色。

相信台積電應該已經開始對美國兩黨總統候選人,及參眾兩院議員進行遊說,以確保台積電不會被誤解、不會被「扣帽子」。

除此之外,台積電也要慎防被扣上「 壟斷帽子 」。

7月18日,台積電在法說會提出「晶圓代工2.0」(Foundry 2.0),重新定義晶圓代工產業範疇。除了原有的晶圓代工外,再加入了封裝、測試、光罩製作與其他,以及所有除了記憶體製造外的整合元件製造商。

這樣定義的目的是將晶圓代工產業的規模擴大,依此定義2023年全球晶圓代工市場規模將由1,150億美元,提高到2,500億美元。台積電的市占率由60.3%下降到27.7%。

這可讓台積電市占率超高的數字,變得不那麼顯眼,不過這種定義方式能否獲得大家共識,仍在未定之天。

延伸閱讀:核三廠為何應該延役?從減碳排、經濟角度分析,以及你的恐懼

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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責任編輯:林美欣

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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