魏哲家年薪飆至9.46億元!台積電董事酬金排名一次看:美廠、熊本廠⋯損益如何?
魏哲家年薪飆至9.46億元!台積電董事酬金排名一次看:美廠、熊本廠⋯損益如何?
2025.04.21 |

重點一:台積電看好AI與HPC驅動成長,預期2025年營運穩,先進製程N2下半年量產、A16鎖定2026年,7奈米以下營收佔比上看八成

重點二:在2024年董事酬金部分, 董事長暨總裁魏哲家年薪衝上9.46億元,年增超過 7 成

重點三:各海外子公司的營運表現呈現明顯差異。 中國南京廠全年獲利近260億元,而美國亞利桑那州新廠則全年認列虧損近143億元。

台積電於最新公布的2024年年報中,釋出樂觀展望!董事長暨總裁魏哲家 (C.C. Wei) 指出,儘管今年總體經濟仍具不確定性,晶圓製造產業預期溫和復甦,但受惠於人工智慧 (AI) 與高效能運算 (HPC) 的強勁需求,台積電憑藉其「技術領先、卓越製造、客戶信任」的三位一體優勢,預期今年營運將穩健成長。

魏哲家強調,在先進製程方面,眾所矚目的N2製程(2奈米製程)預計於今年下半年投入量產,更先進、鎖定HPC應用的A16解決方案則規劃於2026年下半年量產。

基於此技術藍圖,魏哲家預估,今年7奈米及以下的先進製程技術,其銷售金額佔整體晶圓銷售金額的比重,將上看七成至八成,進一步鞏固台積電在尖端技術的領導地位。

2024營運報捷!先進製程銷售佔69%、全年出貨量1290萬片

回顧2024年營運表現, 去年先進製程技術(定義為7奈米及以下)的銷售金額,已佔整體晶圓銷售金額的69%,顯著高於2023年的58%。 全年晶圓出貨量達1290萬片12吋晶圓約當量,亦較前一年的1200萬片有所增長。

憑藉優異表現, 台積電在全球晶圓製造2.0產業(包含邏輯晶圓製造、封裝、測試、光罩製作等)的產值佔有率,從2023年的約28%提升至2024年的約34%。

展望未來,魏哲家看好AI應用將從資料中心擴展至個人電腦 (PC)、智慧型手機、汽車甚至物聯網 (IoT) 設備,這需要更強大的半導體硬體支援。

為此,台積電不僅推進電晶體微縮,也積極開發CoWoS、整合型扇出 (Integrated Fan-Out, InFO)、TSMC-SoIC (系統整合晶片) 及矽光子 (Silicon Photonics) 等先進封裝與3D晶片堆疊技術,並持續在台灣擴大3奈米、2奈米及CoWoS等產能,以滿足客戶日益複雜的需求。

魏哲家也透露,台積電內部已運用AI與機器學習 (machine learning) 優化晶圓廠及研發營運,並獲得實質效益。

台積電董事酬金領多少?

除此之外,年報也揭露台積電一般董事及獨立董事的酬金資訊,由於去年獲利創高, 董事長暨總裁魏哲家年薪衝上 9.46 億元,年增超過 7 成,且有 23 位副總級別以上的高階主管年薪超過 1 億元 ,數量較 2023 年逾倍數成長。

台積電董事會成員共有12位,包括4位一般董事和8位獨立董事。2024年度,台積電支付給全體董事的酬金總額達14.53億元新台幣,約占稅後淨利的0.1239%。此酬金包括各項董事報酬、酬勞以及部分董事兼任公司員工所領取的相關酬金。

一般董事酬金

一般董事酬金部分差異頗大,主要受到其擔任職務及是否兼任公司職位影響:

一、 前董事長劉德音
- 總酬金:3.47億元新台幣(約占稅後淨利的0.0296%)。
- 主要來源:報酬(A)1.46億元、退休金(B)11.6萬元、董事酬勞(C)2億元。
- 特點:劉德音為唯一領取高額基本報酬的董事,顯示其在董事會中的特殊地位。

二、 董事長暨總裁魏哲家
- 總酬金:9.46億元新台幣(約占稅後淨利的0.0807%)。
- 主要來源:兼任員工領取的薪資、獎金及特支費等6.28億元、員工酬勞3.18億元。
- 特點:未以董事身分領取酬金,而是以總裁身分領取高額員工酬金。

三、 董事曾繁城
- 總酬金:1,442萬元新台幣(約占稅後淨利的0.0012%)。
- 主要來源:董事酬勞(C)1,334萬元、業務執行費用(D)109萬元。

四、 董事政院國發基金代表人劉鏡清
- 總酬金:1,334萬元新台幣(約占稅後淨利的0.0011%)。
- 主要來源:全部來自董事酬勞(C)。

獨立董事酬金

台積電的獨立董事酬金主要來自董事酬勞(C),且呈現三個明顯的酬金等級:

一、 高酬金:約2,140萬元,占稅後淨利約0.0018%
- 彼得.邦菲爵士
- 摩西.蓋弗瑞洛夫
- 拉斐爾.萊夫
- 麥克.史賓林特

二、 中酬金:約1,128萬元,占稅後淨利約0.0010%
- 烏蘇拉.伯恩斯
- 琳恩.埃爾森漢斯

三、 低酬金:800萬元以下,占稅後淨利約0.0007%
- 林全:872萬元
- 陳國慈:795萬元
- 海英俊:795萬元

台積電海外子公司損益狀況

根據2024年財務報告,台積電各海外子公司的營運表現呈現明顯差異。其中,中國南京廠全年獲利近260億新台幣,而美國亞利桑那州新廠則面臨較大虧損,全年認列虧損近143億新台幣。

針對潛在的挑戰,台積電在年報中指出,目前面臨全球供應鏈重組以及地緣政治風險,以多地設廠、政府合作提升在地化的方式應對;再來則是海外廠成本上升的壓力,將以建立當地供應鏈、提升智慧化程度減壓。

台積電Arizona廠:虧損近143億元

美國亞利桑那州子公司在2024年的財務表現依然面臨挑戰,全年認列虧損近143億新台幣(142.98 億元),這是該子公司自成立以來虧損最為嚴重的一年,比2023年虧損的109.24億元增加了約31%。台積電亞利桑那州廠從2021年開始建設,四年累計虧損已超過394億新台幣。

值得注意的是,亞利桑那州第一座晶圓廠直到2024年第四季才開始量產4奈米製程,因此2024年的財務數據主要反映的是建廠階段的投資成本,而非正常運營的財務狀況。隨著產能利用率提升,法人預估未來虧損幅度有望逐漸縮小。

台積電南京廠:獲利近260億元

相較於美國子公司的虧損,台積電中國南京子公司在2024年表現出色,全年獲利近260億新台幣。南京廠自2016年開始建設,目前主要生產16奈米及28奈米製程晶片,已經進入穩定獲利階段。

2024年南京工廠獲得美國VEU協定,在已有工藝下可無限期豁免進口授權,這為其業務發展提供了更有利的條件。該廠區也是台積電海外子公司中唯一實現盈利的營運單位,顯示其營運模式已臻成熟。

台積電日本JASM:虧損近43.8億元

台積電日本子公司JASM(日本先進半導體製造株式會社)在2024年錄得虧損約新台幣43.76 億元。該廠區於2024年底開始量產,並將於2025年開始興建第二座廠,目前仍處於投資擴張階段。

業界分析認為,在政府補貼的支持下,JASM有望成為最快速達到損益兩平的海外廠區。這主要是因為日本政府對半導體產業的大力支持,以及熊本廠區良好的供應鏈條件。

台積電歐洲ESMC:虧損約5.5億元

台積電在歐洲的子公司ESMC(歐洲半導體製造公司)2024年虧損約新台幣5.57 億元,相較於其他海外子公司,虧損規模較小。這主要是因為歐洲德勒斯登廠區仍處於規劃初期,尚未進入大規模投資階段。

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資料來源:台積電官網

責任編輯:李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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