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。

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。

延伸閱讀:「晶片大神」Jim Keller是誰?宣布在台設辦公室、找台灣工程師,他創立的Tenstorrent看中什麼?

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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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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