前進中國,6吋晶圓最近
前進中國,6吋晶圓最近
2001.01.01 |

上海到南京,約略就等同於台北到高雄的距離,有機會成為中國的高科技地帶,」出身工研院,曾在茂矽工作5年的華晶上華半導體副總經理黃棟材指出。
在台灣,新竹科學園區的產業群聚,被視為是半導體產業競爭力的重要來源,產業上下游之間既競爭、也合作,廠商間往來頻繁、資訊交流密切,有利於對市場的快速回應。新興的台南科學園區,甚至已被部分廠商認為「距離太遠」,必須另起產業聚落爐灶。
面積為台灣數百倍的中國,顯然有機會發展出「中國特色」的產業群聚模式。廠區座落在江蘇無錫的華晶上華半導體,是由中國華晶電子和上華半導體在1999年合資成立,而上華半導體正是由台灣茂矽的創辦人陳正宇所成立的。合作的模式,是由華晶電子提供當年中國808計劃所興建的廠房,上華半導體則負責新資金和管理技術引進。
無錫市,中國最早工業化的城市之一,歷任都市經營者的保守心態,卻讓無錫市呈現了雜亂與紀律並存景象--市郊路人橫行、車輛逆向的情況隨處可見。但是,僅僅過了一個進城的收費亭,舉目望去的工業區,卻是一片紀律森然的光景。
黃棟材認為,華晶上華目前的營運主力為5吋和6吋廠,而6吋廠在台灣科學園區已有人才難尋的困境,將6吋廠蓋在無錫這樣的城市,事實上是可以在整個長江三角洲地帶做有效的「市場區隔」。

**半導體發展不如台灣

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「只有建廠計劃,卻無經營管理能力,」黃棟材指出,中國當年雖然積極地想要發展半導體工業,起步也不比台灣慢,多年下來的成績卻遠不如台灣,而這也是華晶上華的合作模式之所以會出現的主要原因之一。
黃棟材舉例,過去中國國營的半導體廠,光是做建廠規劃經常就要花上一年以上的時間,再加上建廠所需要的一到兩年,等到可以量產時,原本的規劃製程可能早就已經過時了。
海外經營團隊的加入,大幅改善了華晶的經營體質。
一年多下來,目前華晶上華的產能已由原先規劃的月產6000片,提高到6吋10000片、5吋12000片的規模,去年營業額達3500萬美元,今年則可望再大幅提升到6000萬美元。
目前中國最熱的8吋廠投資熱,華晶上華反而僅在規劃評估當中,短期內並無建廠的計劃,而是以6吋廠的產能擴充為首要的營運目標。黃棟材表示,目前中國的半導體市場是以低階的消費性IC為主流,高階產品的內需市場仍舊相當有限,而目前華晶上華主要服務的客戶是以「目標市場為中國大陸的設計公司」為主,8吋廠的投資興建並非迫在眉睫。
黃棟材分析,低階的消費性IC,即使在台灣生產,主要市場也是中國大陸,而且比重勢必還會不斷提高,因此,在哪裡生產,就只是比較成本上的差異而已,中國市場崛起的大趨勢,則是無庸置疑的。
過去中國半導體製造業的基礎薄弱,法令稅制繁複多變,外人難以掌握理解,廠商求變之道,造成中國的半導體走私進口十分猖獗。但是近幾年來,中國政府計畫性地大力扶植半導體產業,IC設計產業的增值稅已下降至3%,大幅提高了廠商在中國當地生產半導體的誘因。

**晶圓代工有待探索

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「華晶上華在摸索,客戶也在摸索,」黃棟材認為,華晶上華得摸索出在中國經營晶圓代工的一條路子,國外的IC設計公司則在摸索「合法」進軍中國的可能途徑。
黃棟材以他在海峽兩岸的工作經驗作分析,台灣在半導體技術上,至少領先中國兩個世代以上,中國本地的IC設計公司,5年內都還很難成氣候,尤其是中國長期在社會主義的制度下運作,雖然改革開放以後已有了很大的變化,但是中國IC設計業者對「市場」的理解與掌握,還是與台灣廠商有很大的落差。

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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