Google也變心!Pixel 10晶片傳「轉單台積電」:三星代工怎麼了?為何工程師忍不住跳槽?
Google也變心!Pixel 10晶片傳「轉單台積電」:三星代工怎麼了?為何工程師忍不住跳槽?

多年以來,三星一直是Google在行動領域的主要合作夥伴,且從Pixel 6開始使用Google自家研發的Tensor晶片後,都是交由三星代工。

然而,這看似穩固的關係卻可能在今年生變,Pixel 10採用的Tensor G5晶片,傳出將交由台積電生產。

雖然Pixel 10仍會使用三星的數據機晶片,不過長久合作夥伴的變心,仍然受到三星高度重視。

據韓媒《The Bell》報導,三星半導體業務負責人全永鉉就在全球策略會議中,將「加強代工能力」設定為議程,希望找出競爭力下滑的解決之道。

客戶轉單台積電,三星代工怎麼了?

三星一向被認為是先進製程領域中,僅次於台積電的選擇。然而,這幾年5奈米下的先進製程競爭越趨激烈,使得三星在先進製程的地位逐漸式微。

根據集邦科技資料,2025年第一季,台積電在晶圓代工的市占率從67.1%成長至67.6%,而三星則從8.1%下降至7.7%,被競爭對手中芯國際(6%)、聯電(4.7%)緊追在後。

三星近年不斷面臨合作夥伴轉單的危機。例如,輝達曾在30系列顯卡採用三星製程,卻傳出因良率問題出現供應短缺,2022年的40系列顯卡便重回台積電懷抱;高通也曾在Snapdragon 8 Gen 1採用三星製程,卻傳出良率低,並遭遇過熱、功耗不佳的批評,以致改良版Snapdragon 8+ Gen 1改採台積電製程。

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從Google使用三星代工以來,Pixel一直被詬病有散熱問題。
圖/ Google

事實上,Pixel系列手機也一直因為散熱不佳為人詬病。外媒《Android Police》去年曾提到,Google內部文件指出,Pixel系列被退貨的主要原因就是過熱。且三星良率問題雖然已較過去大幅改善,目前3mm製程良率仍只有50%,遠低於台積電90%的水準。

《The Bell》還提到,三星矽智財的缺乏也可能是Google變心原因之一。依照去年《朝鮮日報》的報導,三星手中握有的矽智財僅僅只有5,000多項,數量不足台積電逾7萬項的10分之1,代表三星的資源可能無法滿足Google期望的功能與性能。

「失去Google一下子暴露出三星代工業務面臨的複雜問題。」一位半導體業內人士就向媒體指出,三星內部對此也存在許多討論與擔憂。

「優秀工程師都離開了!」人才流失成三星大問題

三星內部其實也早已意識到,晶圓代工業務,甚至半導體業務存在著巨大問題。去年8月全永鉉接任半導體業務負責人時,就向員工警告,若不做出改變,可能會陷入「惡性循環」重,當時三星將問題歸咎於缺乏溝通,以及階級森嚴的工作文化。

三星是第一個在3奈米製程中,採用GAA技術的公司,卻因為產量過低根本無法獲得大客戶訂單,未能累積的代工客戶;在美國德州投資的晶圓廠也出現延誤,投產時間推延2年至2026年。去年第四季,三星的晶圓代工業務虧損超過2兆韓元。

三星之所以陷入困境,一部分原因是工作條件過於惡劣,導致人才出走。外媒《Rest of World》指出,有超過10位三星現任及前員工表示,因為工作沈重、工時漫長,以及獎金低,許多三星工程師投奔競爭對手SK海力士,甚至是英特爾、美光等海外半導體公司的懷抱。

SK hynix
三星半導體業務面臨嚴重人才流失問題,有能力者只想跳槽競爭對手SK海力士。
圖/ SK海力士

2024年,三星就從韓國最佳雇主排名調查中的第2名下滑至第6名,第1名則是三星在半導體領域的競爭對手SK海力士。

一位在三星工作超過10年的工程師透露,過去人們都將在三星工作視為一種榮譽,說自己身體裡流著藍色的血液(三星Logo是藍色的)。但現在許多人只將三星當成入職SK海力士的跳板,甚至有主管帶頭鼓勵團隊成員去申請SK海力士的工作。

「所有優秀的工程師都離開了。」一位製程工程師感嘆,「這就是我們為何落後競爭對手。」

三星內部還存在捏造數據的問題。有三星工程師透露,他們經常會受到上級主管的壓力,被迫捏造晶圓良率等數據,以符合設定的目標。「回去重寫你的報告。」一位28歲的設備工程師回憶,在他交出一份慘不忍睹的真實報告後,被要求竄改結果,「然後我們就回頭修改了數據。」

包含這次失去Google訂單,三星重新檢討代工業務競爭力計畫在內,顯然三星已確實注意到半導體部門問題並不尋常。今年3月,三星公司內部就開始對半導體業務進行審查,可能將對管理層進行改革、調整員工配置。

同月,三星會長李在鎔喊話公司正處於生死存亡的關鍵時刻,強調三星已經失去了原先擁有的獨特優勢,必須抱持不成功便成仁(do or die)的心態來應對挑戰。

但三星究竟能否扭轉半導體業務的沈痾?從過去一年來看,三星不是在檢討,就是在檢討的路上,或許成果仍有待觀望。

延伸閱讀:越用AI人越笨?MIT研究揭83%學生「作業內容秒忘光」:什麼是認知債務?用AI錯了嗎?

資料來源:9to5macThe BellRest of World

責任編輯:李先泰

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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