遭指華為白手套,算能科技喊冤!算能科技是誰?母公司比特大陸有何來頭?
遭指華為白手套,算能科技喊冤!算能科技是誰?母公司比特大陸有何來頭?

究竟是誰把台積電的晶片轉手給華為?目前有了初步的嫌疑犯,但其擔任「白手套」的手法與一刀斃命的證據,仍待浮出水面。

據《路透社》引述2名知情人士透露, 在台積電(TSMC)發現華為的AI處理器中含有自家晶片後,就下令暫停向中國晶片開發商算能科技(Sophgo)供貨。

據透露, 算能科技向台積電訂購的晶片,與在華為處理器「昇騰」Ascend 910B 中的晶片相符 。為保護美國國家安全,華為被限制購買這項技術產品。 但《路透社》強調,「無法確定台積電的晶片,是如何被安裝在華為的產品之中。」

針對遭疑為「華為白手套」,算能科技10月27日於官網釋出聲明,強調「 從未與華為有業務往來。 」並已向台積電提供了調查報告,以證明其與華為無關。

針對報導內容,目前包括台積電、華為、美國商務部都未正面回覆。

算能科技恐害台積電涉犯「華為禁令」

《路透社》日前於10月22日揭露,科技研究公司TechInsights在拆解華為昇騰910B處理器時,赫然發現其中含有台積電晶片,並隨即通知台積電此案。而台積電在接獲消息後,約於兩週前向美國通報,此案可能違反對華為設下的出口禁令。

「華為禁令」為川普政府於2019年及2022年分兩階段提出。第一階段,美方將華為放入俗稱出口管制黑名單的「實體清單(Entity List)」。簡單來說,美國企業除非有政府特殊許可,否則不能和華為做生意。

2020年的第二階段則加碼規範,任何有使用到美國技術來生產、製造產品的公司也不能和華為做生意,以進一步封鎖華為。由於半導體產品都或多或少應用到美國的技術、設備,因此當時台灣許多華為供應鏈的成員都受到影響,其中也包括台積電的晶片。

算能母公司「比特大陸」,曾在台違法挖腳工程師

據《路透社》報導,算能科技由比特大陸(Bitmain)共同創辦人詹克團(Micree Zhan)共同創立,且雙方密切相關。

算能科技母公司比特大陸,是一家總部位於中國北京的加密貨幣挖礦設備公司,目前是全球最大比特幣 ASIC 礦機製造商,其在2021年時被指控掩飾中資身分來台設立智鈊、芯道兩家科技公司,非法從事研發並挖腳數百名半導體工程師。

至於算能科技,則由詹克團於2019年創立,主打AI和RISC-V晶片產品設計,且銷售產品給中國地方政府,台積電一直向算能科技運送「數十萬顆晶片」,直到本月為止。中國企業註冊數據庫顯示,詹克團間接持有算能科技約22%股份。

據算能科技網站顯示,該公司在中國及其他國家的十多個城市設有研發中心。《路透社》揭露,其在2023年使用與比特大陸相同的電子郵件地址,以廈門算能科技科技有限公司的名義與美國聯邦通信委員會(FCC)溝通,顯示其與比特大陸之間有一定程度的關係。

算能科技聲明全文

最近,有媒體報導稱,「台積電是否向中國某被禁的科技巨頭供應晶片時,切斷了算能科技的業務?」因此,算能科技決定發布以下聲明

  1. 美國商務部對台積電的調查,與算能科技及其產品無關。算能科技從未與「該被禁企業」有任何直接或間接的業務關係。

  2. 算能科技一直嚴格遵守適用的法律開展業務,從未違反所有適用於美國國家出口管制的法規。

  3. 算能科技已向台積電提供了詳細的調查報告,證明與該調查無關。

算能科技保留對任何侵犯商業聲譽的個人或實體採取法律行動的權利,包括競爭競爭對手和媒體假消息。

延伸閱讀:張忠謀:最嚴峻挑戰就在眼前,台積電已成真正兵家必爭之地!
世芯重訊駁斥:不是華為「白手套」!世芯-KY是做什麼的?客戶有誰?一次看懂

資料來源:路透社算能科技The information

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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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