【觀點】台積電Day1搶做晶圓代工、日本卻從半導體高峰跌落…汽車業恐將重蹈覆轍?
【觀點】台積電Day1搶做晶圓代工、日本卻從半導體高峰跌落…汽車業恐將重蹈覆轍?

5月中旬,我應邀去日本演講,談台日結盟合作的未來,一位日本朋友問我,他說90年代日本被美國打壓,從此進入30年泡沬經濟,若時間可以倒轉,我會給日本產業界什麼看法或建議?

這位日本人在90年代於日本電氣(NEC)公司服務,現在擔任1家銀行董事。聽到這個提問,我說這是很有挑戰性的問題,但我提供他2個方向的想法與建議。

首先,當年美國對日本祭出3大狠招 :一是逼迫日圓短時間升值50 %,二是課徵日本半導體關稅100%, 三是強迫日本半導體業開放1,000項專利技術。

我說,這3個手段太具破壞力,今天若同樣拿來對付任何一個國家,應該沒有人能承受得起。

近來川普總統強力打壓中國,但人民幣匯率沒有顯著波動,原本對中課徵超過100%關稅,如今也已和解沒有實施。看起來中國的因應措施,都在全力避免重蹈日本當年覆轍。

但是,我也提到,日本面對打擊後,崩壞速度那麼快,還是有需要檢討之處。其中關鍵在於,當產業環境出現劇烈變化時,日本沒有及時做出調整與改變。

我提到,過去40年,全球半導體的最大趨勢,就是從垂直整合變成垂直分工,原本什麼都做的IDM廠,變成IC設計與製造代工分家的型態。台灣緊抓住這個典範移轉的商機,但日本失掉了,所以形成如今不同的結果。

在這個產業轉變的過程中,不只台積電從成立第一天就專注做晶圓代工,聯電早期是IDM廠,後來看到分工趨勢明顯,也在1996年就完成改組,把設計部門獨立為聯發科、聯詠等公司,跟上這個大潮流。

而且,台灣產業界如此應變的還不只半導體,像是後來宏碁也分出緯創,華碩分出和碩,大家都很清楚,品牌與代工在同一家公司,一定會造成與客戶競爭的衝突,因此要趕快切割,代工事業才能專心服務客戶,產品部門也才能夠尋求更好的發展。

汽車業「搞不好」又會失落

因此,台灣在適應潮流演變的過程中,都有更靈活彈性的做法,及時調整與應變,成為大浪下的贏家,但日本企業這種修正調整的能力,卻明顯比較缺乏。

所以,我說如果時間可以倒轉,當年日本應該要轉型,不管是切割公司,或者趕快轉型去做記憶體之外的產品,都是可行的辦法。

由於時間有限,我也只能回答到這裡。不過,我覺得這個分析還可以再延伸,那就是,在產業轉型過程中,日本太重視製造,卻忽略了發展產品的重要性。

事實上,我在和日本朋友交流的過程中,就發現日本相當關心製造,但似乎很少談到,他們要發展什麼產品。而這一點,恐怕才是日本敗陣最關鍵的原因。

其實,80年代美國被日本超越時,原本做動態隨機存取記憶體(DRAM)的英特爾,後來轉去做個人電腦中央處理器(CPU),雖然維持IDM運作,但由於抓住一個創新突破且又是典範移轉的PC產業,英特爾霸權還維持了30年。直到最近10多年,才因為沒有趕上手機及AI趨勢,競爭力明顯減弱。

不只英特爾轉型成功,整體美國半導體產業從記憶體失敗中跳脫出來,轉到邏輯IC產品設計,一路創造出驚人成就。直到今天,美國IC設計產業全球市占近6成,還有像輝達這種影響力無遠弗屆的公司。

但是,對比當年日本記憶體產業落敗了,之後就沒有再創出新的產品線,只在零星的影像感測與電源相關產品還能有表現,相當可惜。

此外,日本過去在家電產業表現很強,但進入資訊電子業的IT時代,發展速度就慢了下來。我覺得關鍵還是在IT的演變太快,日本決策反應速度慢,當然很難跟上時代的腳步。

另外則是競爭者增加。過去家電時代,日本是亞洲國家中最先崛起的,因此如入無人之地,但80年代以後韓國、台灣興起,日本就很難再維持一枝獨秀的局面,90年代後中國也開放了,搶走更多機會,日本挑戰當然就更大了。

台灣、韓國在70、80年代開始努力往上爬,創業家都是年輕人,與當時已很有規模的日本財團競爭,年輕人對打中老年人,是創業家與資本家的競賽,在新興且快速變化的產業中,勇於創新突破的年輕人,顯然是占上風。

如今,汽車產業也正在經歷典範移轉,日本恐怕要非常注意,垂直整合的汽車業也將轉為垂直分工。汽車是日本最大經濟命脈,若沒有做好因應,恐怕會成為日本最大的災難。

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責任編輯:蘇柔瑋

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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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