「能夠不合作,真的感謝老天!」力積電黃崇仁為何讓SBI社長痛批「不誠實」?
「能夠不合作,真的感謝老天!」力積電黃崇仁為何讓SBI社長痛批「不誠實」?

(2024/10/14 17:00更新) 晶圓代工廠力積電(力晶積成電子製造,PSMC)9月27日傳出與日本SBI控股(SBI Holdings)在宮城縣仙台建晶圓廠的合作案生變。

據《日本經濟新聞》報導,SBI控股公司決定解除與力積電簽訂的半導體製造合,主因為力積電因業績惡化,告知SBI控股無法承擔該業務的風險。

針對在仙台設廠生變一事,SBI控股社長北尾吉孝10月3日在臉書發文重砲抨擊, 直指力積電「為沒有主導性持股的日本新廠保證營運,將違法我國(指台灣)證券交易法」的說法,「實在令人難以置信。」

《數位時代》針對此事詢問力積電,力積電表示, 將在10月22日(下週二)下午舉辦的第3季法說會統一說明。

北尾吉孝在聲明中指出,SBI至今與許多公司合作成立聯合企業,並且取得成功。 「但不得不以近乎單方面的方式結束合作,這是首次。」

北尾吉孝強調,曾協助力積電取得日本政府補助金,甚至與董事長黃崇仁一同會面政府重要人士,「如今卻說因為台灣法律無法承擔風險,實在令人難以置信。」

SBI社長重話轟力積電:不誠實的態度讓我震驚

北尾吉孝表示,在回顧2023年雙方一同準備的簡報資料後,對力積電方面 「前言不搭後語及不誠實的態度讓我再次感到震驚。」

北尾吉孝甚至引用《論語》,直言凡事皆須「無信則不立」,指出「能夠不與這樣的公司繼續合作,真的非常感謝老天。」

北尾吉孝最後指出,我一向認為要放下過去, 「但看到對方的新聞稿等內容,對於那些全心全意為實現這件事而付出努力的人們感到非常抱歉,這就是我寫這篇文章的原因。」

2023宣布建廠,原訂投資8000億日圓

《日本經濟新聞》指出,SBI控股於2023年8月與力積電成立合資公司,並於當年10月宣布在宮城縣建設半導體工廠的計劃,計畫在2027年量產車用半導體,總投資額預估約8,000億日圓,而在初期投資階段,政府預計提供最高1,400億日圓的補助。

據SBI控股聲明,與力積電於2023年7月5日達成基本協議,決定在日本設立半導體工廠的準備公司,並計劃最終成立合資企業;隨後,SBI集團全額出資設立了JSMC株式會社,當年10月決定了工廠建設地點,並於10月31日與力積電、JSMC及宮城縣簽訂基本協議,前提是獲得政府的補助金,以進行工廠建設。

SBI控股指出,根據與力積電簽訂的基本協議,該公司進行了「工廠選址支援」、「政府補助金談判支援」、「資金籌措計劃」等工作。 「然而,力積電通知本公司,由於難以繼續推動日本國內的半導體製造業務,決定終止該計劃。」

SBI控股並提到,原本計劃以力積電的技術移轉及其代工經驗為基礎,推動JSMC的半導體製造業務。但在收到力積電的通知後,經過深思熟慮,決定無法繼續與力積電合作進行該項目。

力積電聲明,為何惹火SBI控股?

關於與SBI合作建廠告吹,力積電於9月27日的回應如下:

  1. 此案為Fab IP模式,力積電提供建廠顧問、人員培訓以及技術移轉,並向合作方日商收取服務費、權利金。力積電並無入股主導新廠營運的規劃。

  2. SBI方面向日本經產省申請設廠補貼,並獲日本政府支持。然而經產省補貼政策規定,獲得補貼的廠商需保證新廠必需連續量產十年以上,由於金融業出身的SBI方面並無半導體產業經驗,經產省要求力積電必需共同承擔保證責任。

  3. 力積電為台灣股票上市公司,為沒有主導性持股的日本新廠保證營運,將違法我國證券交易法,因此力積電董事會已於月前董事會確認停止日本新廠合作計畫,並派員前往經產省當面向主管官員說明,亦已發函告知SBI此訊息。

  4. 由於此案純屬收費服務、技轉的Fab IP模式,力積電終止與日本合作方籌設新廠,與力積電本身盈虧無因果關係。

據北尾吉孝發文指出,讓SBI方面大為光火的聲明,為第三點聲明。

SBI將另尋夥伴建廠

儘管和力積電的合作終止,但SBI控股決定繼續與多家潛在事業合作夥伴商討,計劃在宮城縣推動晶圓製造廠及後端製程加工廠、生成式AI資料中心等多項事業, 「因為半導體事業對日本經濟及製造業有著極大的社會意義,因此將繼續從多方面拓展該業務。」

北尾吉孝臉書全文

《JV合作夥伴的選擇》

日期:2024年10月3日 18:15

SBI至今與許多公司合作成立聯合企業(Joint Venture,JV),並且取得了成功。然而,這次在半導體領域的聯合企業合作關係,最終決定解散。我認為,在遭受重大損失之前能夠結束這段合作,實在是天佑。

回想過去,我們也曾解散過兩個聯合企業。一是與美國Sonnet Financial公司合作成立的外匯銀行股份有限公司,提供外匯和匯款交易服務(1998年10月設立);另一個案例,是與雷曼兄弟證券合作的E-Bond證券公司,通過互聯網進行債券的小額交易(1999年10月設立)。

「領先社會半步就好,不要領先一整步。」日本實業家青木寅雄的這句話,說明了先見之明與事業之間的關係,在任何時代都是困難的。這兩個合作案都因過於超前,無法確保事業的成功,經過雙方的充分溝通後最終解散。然而,像這次一樣,我們做了許多讓步,但仍不得不以近乎單方面的方式結束合作,這是首次。

我們也向對方詳細說明了日本政府補助金發放的條件,我與Frank會長(指力積電董事長黃崇仁)還一起見了政府的重要人士。然而,如今卻說因為台灣法律無法承擔風險,實在令人難以置信。

附件照片中的《諒解備忘錄》,以及我去年與他(指黃崇仁)兩次一同進行的簡報資料,包括《有關半導體晶圓代工廠設立的準備公司》(7月5日)及《半導體晶圓代工廠的建設預定地及近期運營計劃》(10月31日),再次回顧這些內容,對方的前言不搭後語及不誠實的態度,讓我再次感到震驚。

凡事皆須「無信則不立」(《論語》顏淵第12之7)。因此,能夠不與這樣的公司繼續合作,真的非常感謝老天。不過,在這件事情上,包括經濟產業省在內的許多國會議員,以各種方式給予支持。此外,宮城縣知事村井嘉浩以及宮城縣的民眾也寄予厚望。在這樣的情況下,PSMC竟然無視這些人的期待,真是無法相信。

我一向認為要放下過去,但看到對方新聞稿等內容,對於那些全心全意為實現這件事而付出努力的人們感到非常抱歉,這就是我寫這篇文章的原因。

(聲明內文經ChatGPT4-o翻譯編整)

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資料來源:《日本經濟新聞》SBI Holdings

責任編輯:李先泰

關鍵字: #日本 #力積電
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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