全球功率半導體廠大裁員,近4千人丟飯碗!縮減投資、展開重組的背後困境是什麼?
全球功率半導體廠大裁員,近4千人丟飯碗!縮減投資、展開重組的背後困境是什麼?

電動車市場的成長速度不如預期,使得過去一年裡,英飛凌(Infineon)、安森美(onsemi)等各大功率半導體廠紛紛宣布裁員、延後投資計畫,甚至進行組織重整,再加上中國功率半導體業者的強勢來襲,這些傳統廠商似乎即將迎來動盪的時代。

電動車(圖片來源:Unsplash).jpg
純電動車成長趨緩,功率半導體大廠紛紛以裁員、重組等策略來因應變局。
圖/ Unsplash

電動車成長漸緩,功率半導體廠紛紛大裁員、縮減投資!

曾經被視為半導體產業下一個成長引擎的功率半導體,如今卻面臨著需求不如預期的困境。功率半導體是電動車的關鍵零組件,在續航力以及家用電器效率扮演關鍵角色。原本,全球各大廠都卯足全力擴充產能,準備迎接電動車市場的爆發性成長,但現在成長似乎並未如預期到來。

日本的瑞薩電子(Renesas)計劃裁減數百名員工,並延後原定今年初開始的大規模功率半導體生產。瑞薩電子的工廠產能利用率在去年十月到十二月間,僅剩下約30%,遠低於前一季的40%。

英飛凌:裁減1,400個工作崗位,轉移另外1,400個職位

德國的英飛凌科技作為全球最大的功率半導體供應商,也宣布將裁減1,400個工作崗位,並轉移另外1,400個職位以降低成本。英飛凌在馬來西亞的世界最大200mm碳化矽(SiC)工廠於2024年落成,但市場的變化讓他們不得不做出調整。

安森美:砍掉約2,400人

在全球功率半導體排名第二的安森美半導體也在今年計劃進行大規模裁員,預計砍掉約2,400人,約占員工總數9%。

意法半導體:縮減約3,000名員工

排名老三的意法半導體(STMicroelectronics)則表示,他們將透過提前退休等方式來縮減人力,預計減少多達3,000名員工,約佔員工總數的6%。

供應鏈上游也受衝擊

這波裁員潮也蔓延到供應鏈上游的零組件和材料供應商。美國晶圓基板廠商Wolfspeed宣布裁減約1,000名員工,相當於其全球員工總數的五分之一;日本的三墾電氣原本計劃去年擴大電動車功率模組的生產,但現在也將這項擴張計劃延後了兩年;住友電工則取消了興建新廠以及在現有工廠增設生產線的計劃。

根據MarkLines的數據,去年全球電動車銷量成長了9%,達到1,137萬輛。雖然銷量仍然成長,但與2023年的30%成長率以及2022年的75%成長率相比,成長速度明顯放緩。功率半導體製造商的庫存也持續增加,歐洲、美國和日本七家主要公司的庫存在去年十月到十二月這一季,平均週轉天數為99天,比一年前增加了18%。

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中國功率半導體業者強勢來襲,擠壓日美廠商機會

除了電動車市場成長趨緩之外,中國功率半導體業者的崛起,也對日美廠商造成了巨大的競爭壓力。

中國車廠比亞迪(BYD)過去向瑞薩等供應商採購電動車功率半導體,但現在已於2024年初開始大規模生產自家所需的功率半導體。此外,粵芯半導體也開始量產高性能功率半導體。

比亞迪.jpg
過去向瑞薩採購電動車功率半導體的比亞迪(BYD),現在已開始自給自足。
圖/ Shutterstock

由於美國限制先進晶片製造設備出口到中國,中國製造商轉而採購不受這些限制的設備,並將投資重點放在功率半導體等領域。一位日本製造商的高層表示,「中國企業在過去幾年裡,已經大幅縮小了與我們的性能差距。」SEMI Japan的產業專家木慎一也指出,「現在,中國功率半導體的供應已經相當穩定,(製造商)已經到了可以回收投資的階段。」

功率半導體一直是日本製造商的強項,但在規模和財務資源方面,他們仍然落後於美國和歐洲的競爭對手。三菱電機、富士電機和羅姆半導體的合計市佔率約為11%,遠低於英飛凌約20%的市佔率。

為了減輕資本支出的負擔,日本製造商開始合作進行投資計劃。東芝(Toshiba)和羅姆半導體計劃投資約3,800億日圓(約25.4億美元)於生產設施,而富士電機和電裝(Denso)則計劃投資約2,100億日圓。

電動車市場的成長放緩,加上中國競爭對手的崛起,讓功率半導體產業面臨著嚴峻的挑戰。各大廠紛紛採取裁員、重組等措施,試圖在這一波產業變革中站穩腳步。

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資料來源:Nikkei Asia、、Wallstreet JournalTrendforce

本文初稿由AI撰寫,編輯:陳建鈞

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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