【觀點】川普上任後,台積電日子更難過?一張圖看懂誰才是台積美國廠真正推手
【觀點】川普上任後,台積電日子更難過?一張圖看懂誰才是台積美國廠真正推手

川普以雷霆萬鈞之勢輾壓對手賀錦麗,贏得美國總統大選,並將於2025年1月20日就任。此次大選,共和黨贏得參、眾兩院多數席次,成為主導參眾兩院的多數黨。川普掌握行政、立法,全面執政,今後4年將可「隨心所欲」推行他的「理想」。

川普在選舉期間,曾多次提及台積電認為台灣「偷走美國的晶片產業」,對台積電很不友好,讓很多人擔心川普將可能取消晶片法案對台積電的補貼及優惠。

也許拜登政府也體認到川普的善變,因此加速與台積電的協議過程。11月15日美國商務部宣布,台積電將可獲得66億美元的補貼,以及50億美元的貸款。台積電今年將獲得至少10億美元的補貼,其餘補貼款視台積電建廠執行的進度依序撥款。

個人以為川普對台積電諸多的批評,有很大的成分是「選舉語言」,加上川普對半導體產業沒有深入的了解,以他的「直覺」發言,當上總統執政後將會有很大的改變。

過去7年,台積電從「有意」建廠到開始量產

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圖/ 數位時代

川普治理美國的核心理念為「讓美國再次偉大」(Make America Great Again,MAGA),力圖將製造業搬回美國,創造美國人民的就業機會。

在他首任總統期間(2017年1月20日-2021年1月19日),川普不遺餘力地邀請各國重要企業赴美投資,誰能在美國大舉投資創造美國人的就業機會,就是他白宮的座上賓。

包括鴻海創辦人郭台銘、博通(Broadcom)執行長陳福陽都在2017年11月2日,獲邀請到白宮,與川普在記者會上宣布鴻海、博通在美國的重大投資案。

Foxconn Wisconsin
鴻海創辦人郭台銘(右二)、川普在威斯康辛州的動土儀式。

2018年,川普對中國一系列貨物課徵進口關稅,啟動美中貿易戰。之後川普政府體認到半導體對國防工業的重要性,而高階製程皆掌握在台積電手中。因此川普政府「力邀」台積電到美國設廠,以確保美國高階半導體供應鏈在地化生產。

2020年5月15日,台積電宣布「有意」在美國亞利桑那州興建一座先進晶圓廠,採用台積電5奈米技術,規劃月產能2萬片晶圓,直接創造1,600個高科技專業工作機會。該晶圓廠計畫於2021年動工,2024年開始量產。

2021年到2029年,台積電在此建廠專案的支出約120億美元,事後看來實在相當保守。

台積電之後在美國的投資,在美國政府的「敦促」與「利誘」(晶片法案補貼)下,從1座晶圓廠增加到3座晶圓廠,製程技術也由5奈米到3奈米、2奈米,投資金額也由120億美元加碼到650億美元。

台積美國廠的真正推手

由於台積電在亞利桑那州的建廠期間是在拜登任內,讓不少人忘記川普才是催生台積電美國廠的推手。

儘管川普在競選期間在媒體「奚落」台積電,但上任後實際檢視台積電在美國的投資以及建廠績效,必能扭轉他原來的印象。

更重要的是,台積電將於2025年開始量產4奈米製程晶圓,確保半導體先進製程在美國生產。

台積電
台積電美國廠將於2025年上半年開始量產4奈米製程晶圓。
圖/ 邱品蓉攝影

台積電高階封裝也可能落腳美國?

台積電將成為川普宣揚「MAGA」的樣板,成為川普政府的重要盟友。只要台積電持續在美國投資,川普政府必定會全力支持。

展望未來,台積電勢必持續加碼在美國的投資,不只先進製程導入的時程加速,高階封裝也可能落腳美國,營造一條龍的供應鏈。

台積電在美國設廠,雖然生產成本高,但有紓緩地緣政治緊張的壓力。除此之外,台灣綠電供應不足,在美國設廠可取得百之百的綠電,降低台灣資源不足的壓力。

半導體是科技發展不可或缺的產業,企圖徵收半導體關稅的作法,無異會降低自己競爭力,「得不償失」是無可避免的結果。

延伸閱讀:輝達憑什麼稱王?17年前的關鍵佈局,如何讓AI新銳一夕鍍金

責任編輯:林美欣

關鍵字: #台積電(tsmc)
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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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