靠肥皂攻進半導體業!日本花王海外首座「精密洗淨中心」落腳新竹:為何清洗晶圓,是良率大魔王?
靠肥皂攻進半導體業!日本花王海外首座「精密洗淨中心」落腳新竹:為何清洗晶圓,是良率大魔王?

重點一:花王(Kao)將在台灣新竹設立海外首座化學品精密洗淨中心,目標2026年初投產。

重點二:新據點鄰近新竹科學園區與台積電,聚焦先進製程的洗淨工程協作與驗證。

重點三:花王以「奈米界面控制技術」與高市占的 Flux Cleaning(助焊劑洗淨劑)強化半導體相關解決方案。

依據日媒《NNA》報導,化學與家庭日用品、化妝品大廠花王(Kao)宣布在台灣新竹湖口設立海外首座「化學品精密洗淨中心」,預計 2026 年初投運。 該中心設備規模對齊客戶實機場景,直指先進封裝的狹縫、窄間距與微細空間的清潔難題。

花王化學事業部資訊材料事業部長山崎征人接受《Business Insider》訪問時指出: 「就像洗臉要顧皮膚、洗衣服要顧布料一樣,半導體也必須在保護基板的同時把髒污洗掉,這點是一樣的。」

花王雖以「Bioré」與「一匙靈(Attack)」等洗手乳、洗衣精聞名,是眾所周知的日用品大廠;但在半導體『清洗』製程領域,它同樣具備全球關鍵地位。

本次新竹精密洗淨中心選址緊鄰新竹科學園區,與台積電 2 奈米先進製程廠屬同一地理聚落,有助貼近供應鏈核心,加速與客戶及夥伴的技術協作。

花王指出,半導體製造的微細化趨勢推升洗淨工程的難度與精度要求。新中心將以「洗淨工程課題解決」與「整體解決方案(Solution)提案」為主軸,透過在地連結強化技術落地與產線導入速度。新竹精密洗淨中心為繼日本和歌山工廠之後的第二處同類型據點。

山崎征人表示,為了能「模擬客戶端的真實生產環境」,中心備齊各類清洗設備:從支援「全尺寸面板(Full Panel Size)」的大型水平輸送機台、噴霧式助焊劑清洗機,到專攻微小縫隙的機型,一應俱全。

他強調,團隊不僅會利用電子顯微鏡嚴格驗證清洗成效,更積極與夥伴共同研發新製程,解決「極窄間距(Narrow Pitch)」結構難以清洗的痛點,為客戶提供從評估到解決的一站式方案。

把晶圓「洗乾淨」,就是花王的超能力

花王自 1890 年以高級化妝皂起家,長年累積跨日用品與工業用途的清潔與洗淨技術,涵蓋服飾、肌膚、頭髮到汽車零件、半導體封裝與晶圓(wafer),可以說只要用得到洗劑的地方,就可能看見花王的產品。

不過,花王的半導體之路並非一開始就直奔晶圓廠。1987 年全球推動「禁氟」後,花王將工業清洗從氟系溶劑轉向水系配方,打造了電子部件清洗的替代方案,隨後再把這套技術「橫向遷移」到晶圓與封裝領域。

由 AI 拉動的製程微縮與封裝堆疊,讓污染控制成為良率的生死線。依業界共識,在整個晶圓製造流程中,於蝕刻、擴散、薄膜沉積、光刻、CMP 等關鍵步驟前後,都會插入多次「洗淨/清潔」流程,目的在於去除微粒、金屬與有機殘留;這類清潔步驟對良率與缺陷密度有直接影響。

據業界共識,清洗作業在晶圓製造中約占 30% 的流程,可見其對良率的關鍵程度。

山崎征人指出,隨著半導體技術走向 2.5D/3D 先進封裝,利用中介層(interposer)將多個晶片組合到基板上,晶片與中介層、以及中介層與基板之間的連接,需要使用助焊劑(flux)。連接後會產生殘留物,因此必須清洗掉縫隙中的殘留助焊劑,清洗製程的難度也隨之大幅提升。

《NNA》指出,在技術面上,花王的核心能力為「奈米界面控制技術」(Nano Interfacial Control),可在物質界面進行奈米尺度調控,提升狹小間隙與細微結構的洗淨效果。 其包含「溶解」、「乳化/微粒化分散」、「降低附著力」等機制,目標是在不破壞被保護物的前提下,於奈米尺度徹底去除污染物,形成「精密界面」。

面向半導體製程,花王可在前段提供 CMP(Chemical Mechanical Planarization,化學機械平坦化)添加劑;後段則涵蓋 TBDB(暫時固定材剝離用洗淨劑)與 flux cleaning(助焊劑洗淨劑),其中助焊劑洗淨劑具備世界頂尖市占率。

駐地台灣!花王要靠「潔淨力」支援台廠

花王 2024 年合併營收為「1 兆 6,284 億日圓」,其中化學品事業占比約 25%;公司將化學品事業視為「成長驅動(Growth Driver)」之一。半導體相關需求受全球擴張推動,被列為優先資源集中領域。

山崎征人表示,將把「130 年以上」累積的技術提供給台灣最前沿的客戶與合作夥伴。花王(台灣)副總經理山瀬実律也指出,台灣在半導體與電子產業上居全球領先地位;中心設立將透過與具前沿技術的客戶與夥伴溝通,持續在高難度洗淨工程中打造課題解決與方案提案,並以此為在台半導體事業的成長踏板。

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資料來源:Business InsiderNNA

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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