專訪|深入ASML內部3年,《造光者》作者如何看投資Mistral AI?揭開曝光機龍頭的AI野心
專訪|深入ASML內部3年,《造光者》作者如何看投資Mistral AI?揭開曝光機龍頭的AI野心

9月9日,荷蘭曝光機大廠ASML宣布以13億歐元領投法國新創Mistral AI的C輪融資,取得約11%股權,並將進入其戰略委員會。雙方將展開長期合作,探索AI模型在ASML產品組合、研發與營運中的應用,加速半導體設備的開發與優化。

在SEMICON Taiwan期間,《數位時代》總編輯王志仁專訪《造光者》作者、荷蘭《新鹿特丹報》資深科技記者馬克.海因克(Marc Hijink)。海因克長期追蹤ASML超過15年,並曾獲得公司允許進入內部觀察三年,完成這本描述ASML崛起歷程的專書。

海因克在訪談中,分享了他對ASML投資Mistral AI的觀察,以及他如何看待ASML與台灣的緊密關係。

ASML投資Mistral AI的兩大考量是什麼?

ASML為何選擇投資Mistral AI?海因克解讀,首先與數據處理需求有關。隨著晶片設計愈加複雜,每片晶圓都需要大量量測與檢測,產生龐大資料。ASML已將運算從CPU轉向GPU,以加速資料處理,並與NVIDIA合作,但仍需要更專屬且安全的模型來分析敏感資訊。

他引用ASML技術長Martin Van den Brink的看法,來形容AI的本質:「他常把AI稱作『巫毒軟體』,因為我們很難真正理解背後的運算是怎麼完成的。基本上只是丟進大量資料,再從中找出模式。」

ASML雖然對AI抱持懷疑,但又不得不依賴這些技術。他說,這類模型「將會成為公司中重要的積木,幫助消化數據、產生結論」,因此需要與Mistral這類AI先行團隊建立合作。

此外,這筆投資也呼應歐洲的戰略佈局。ASML長期與德國蔡司合作光學系統,並與比利時IMEC在研究上結盟,如今再加上法國的Mistral,意味著ASML在歐洲科技聯盟的版圖持續擴大。此外,海因克認為,隨著台積電在德國德勒斯登建廠,歐洲將逐步形成更完整的半導體與AI生態圈。

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台灣與ASML,有著緊密連結與意外共鳴

談到台灣,海因克首先分享了2022年來台的經驗。他在機場海關表示自己是來寫ASML的專書,對方立刻回應:「喔,你是說做曝光機的ASML?EUV對吧?」海因克笑說,如果在荷蘭提起ASML,「大多數人只會抓抓後腦勺,說大概是跟IT或晶片有關吧」。這段小插曲讓他驚訝於台灣社會對ASML的高度認識。

他指出,ASML與台積電有許多相似之處:兩家公司都來自小國,必須透過國際合作才能生存;都擁有直接、坦率的工程文化;更重要的是,雙方彼此相互依賴,缺一不可。海因克說:「台積電一直是ASML的重要合作夥伴,工程師之間通常也相處得很好。」

在訪談中,海因克還分享了一則業界趣聞:美國某晶圓廠的一台ASML曝光機怎麼修都無法穩定運作,最後竟請來薩滿巫師,巫師穿著無塵服走進廠內,表示此地是原住民的墓地,為了解決問題,他搭了一個紅色小帳篷在機台上,之後機器就順利恢復正常。

這與台灣工廠裡的「乖乖文化」十分類似。工廠裡的「玄學」解方,竟然意外成為台灣與ASML的共鳴之處。

「萊茵河模式」重視長期技術投入,中國短時間難以複製EUV

面對中國嘗試生產EUV設備這項議題,海因克直言:「物理定律在北京與在布拉班特是一樣的」,理論上當然可以嘗試複製。然而他強調,使EUV順利、長期穩定運作是一大挑戰。即使能逆向工程某些零件,「你還是什麼都得不到,因為這台機器如果無法穩定運轉,就是一堆廢鐵。」

海因克表示,為了生產出可靠的EUV設備,ASML走過的路極為艱辛——投入了15年、150億歐元,還需要數以千計的工程師、無數錯誤的試煉,以及歐洲工程文化中習慣長期協作的氛圍。

此外,海因克特別提到歐洲的「萊茵河模式」與英美的「盎格魯撒克遜模式」差異,他解釋,英美企業文化通常專注於短期利潤、取悅股東,而ASML更接近重視長期發展的「萊茵河模式」。他說:「目標是放眼遙遠的未來,而不是追求利潤最佳化。利潤只是附帶的結果。」

正因如此,ASML能在產業低潮期依舊維持高比例研發投入,並持續以更具突破性的技術領先對手。

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海因克書寫《造光者》的幕後心得

談起書寫《造光者》的初衷,海因克表示,自己作為科技記者已逾20年,其中15年專注於ASML。他指出,ASML從飛利浦分拆、一度瀕臨破產,到最終壟斷先進曝光機市場的過程,背後有許多故事值得記錄。

他坦言,最大的挑戰並非採訪,而是如何把複雜的技術用一般人能懂的方式寫下來:「我覺得最費力的是把艱深的技術轉化成一般人能理解的語言……對我來說,就是要讓我媽媽也能看懂的程度。」

說起半導體產業整體發展,海因克用了鮮明的比喻:「這個產業就像鯊魚,必須不停向前游動,否則就會死去。」不過,他也提醒,真正長期穩定的並非技術本身,而是產業內跨越數十年的信任關係。他說:「這種信任的網絡非常珍貴,但如今卻被地緣政治撕裂,讓產業處境更加複雜。」

關鍵字: #ASML
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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

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AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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