ASML如何從不被看好,到如今成半導體EUV霸主?《造光者》作者揭崛起之路
ASML如何從不被看好,到如今成半導體EUV霸主?《造光者》作者揭崛起之路

半導體產業的關鍵心臟——極紫外光(EUV)微影設備,出自全球獨家供應商荷蘭 ASML。近年來,ASML 作為晶片微影技術領導者,在台灣的知名度與影響力甚至超越其家鄉。一台最高等級的 EUV 機台要價高達四億美元,不僅決定了台積電等晶圓廠的先進製程推進速度,更成為國際地緣政治角力的核心籌碼。

1984 年,原是一個不被母公司飛利浦(Phillips)看好的事業單位,ASML 如何一路跌撞成為全球科技巨頭?這段充滿戲劇性的創業與崛起之路,被有著二十多年主跑科技產業經驗的荷蘭記者 Marc Hijink 寫進了《造光者》(Focus: The ASML Way)一書中。

以下 Q 為《數位時代》總編輯王志仁提問,A 為《造光者》作者 Marc Hijink 的回答,他將分享耗時數年、深入 ASML 內部及供應鏈所獲得的第一手觀察。

Q1:ASML 和台積電之間有著怎麼樣的歷史淵源?

A:這是個引人入勝的研究發現。首先,台積電的第一個投資者就是 ASML 的母公司飛利浦。當張忠謀創立台積電時,他急需技術合作夥伴。在遭到日本、美國等大廠拒絕後,飛利浦最終決定入股。飛利浦當時在一個歐洲專案投入大量資金但時機不對,不過技術本身沒問題,因此這成為一個非常好的選擇。

其次,ASML 能進入台灣市場,要歸功於一家台灣公司漢民科技(Hermes Epitek)。漢民當時是 ASML 的服務供應商,讓 ASML 獲得機會交付他們的第一批為微影設備(Lithography machines)給台積電。當時 ASML 處境非常艱難,曾幾次瀕臨破產。這第一批 27 台曝光機交付後,不幸遭遇火災,保險公司必須支付賠償。這意外讓 ASML 獲得機會交付另外 27 台機器,某種程度上可說是一場火災讓公司得以維持營運,是一個很好的開始。

Q2:您在書中將 ASML 的早期發展描述為一場雲霄飛車之旅,甚至是「恐怖秀」。當時的情況是怎麼樣的?

A:如果要形容 ASML 的早期發展,我覺得「和諧」這個詞太不貼切了,「恐怖秀」可能更精準。飛利浦最初將 ASML 分拆出來,是因為其作為一個生產電視、刮鬍刀、燈泡的跨國集團,飛利浦同時製造自己的晶片,也製造自己的曝光機,這讓潛在客戶感到害怕,因為他們擔心飛利浦會先為自己使用最好的技術。

然而,ASML 剛成立時,只有 40 名不願意離開舒適圈的飛利浦工程師,以及一台沒人想要的原型機。因為它靠液壓油運作,而晶圓廠最不需要的就是油汙染,但技術本身有潛力。其中一位創辦人 Arthur del Prado 慧眼獨具,促成了 ASML 的成立。

ASML 創立之初便以工程師的身份加入公司的 Martin van den Brink(於 2024 年 4 卸任總裁兼技術長一職,但仍擔任董事會顧問),是一個極具魅力但脾氣火爆的人。他推動技術發展,但開會時常讓同事哭著離開。這種直言不諱和高壓的要求,是當時荷蘭的經商方式,也與早期張忠謀總裁的風格有相似之處。Martin 的「直率」是有目的的,他試圖激發反應,也希望被挑戰。正是這種牛仔精神(指沒有什麼可失去,必須快速學習、渴望成功的態度),讓 ASML 在艱難的開局中存活下來。

Q3:ASML 的商業模式為何?為何能從日本的尼康(Nikon)、佳能(Canon)手中搶下市場,成為主導者?

A:ASML 能夠擊敗當時的競爭對手,特別是尼康與佳能,主要歸功於其獨特的商業結構和長期研發策略。

首先,ASML 採用了極度依賴外部供應商的「建築師」模式,其曝光機有 80% 來自外部供應商,與尼康、佳能等傾向於「自己製造原料」的企業集團形成鮮明對比。ASML 的模式使其成為一個相當敏捷的組織。

其次,在半導體產業景氣低迷時,ASML 能夠將其研發支出維持在穩定水平,而不必像尼康、佳能那樣被迫精簡和削減預算。這是關鍵的策略:當你保持研發投入,就能在景氣回升時創造出更具創新性的機器。一旦 ASML 達到 50% 到 75% 的市佔率,就能獲得行業內大量的資本支出,讓他們有更多的資金投資新技術,進而持續超越競爭對手。這就是 ASML 能夠脫穎而出並主導市場的原因。

此外,ASML 的崛起也伴隨著兩次重大的專利戰:

第一次專利戰: 2001 年,尼康對 ASML 發起專利戰,讓 ASML 措手不及。因為他們當時忙於發明新機器和新技術,而沒有花太多心力在專利上。最終達成初步協議後,ASML 意識到必須在專利方面保持警惕,因此預先做足準備。

第二次專利戰與「不存在的相機」: ASML 秘密成立一家空殼公司(Tarsium 有限公司),開始收購數位相機的專利,作為對抗尼康的籌碼。而當時尼康正以其數位相機賺取大量利潤。當尼康再次發起專利索賠時,ASML 也同時發出了對尼康數位相機的專利索賠,威脅尼康在美國的巨大市場。ASML 甚至與蔡司(Zeiss)製造了從未發售的 「不存在的相機」 原型作為訴訟證據。這個戰術成功地威脅了尼康的巨大市場,最終雙方達成和解,讓 ASML 獲得巨大勝利。

透過這套獨特的供應鏈模式、堅定的長期研發策略,以及在專利戰中的反擊,ASML 成功地從競爭中脫穎而出,成為市場的壟斷者。

(延伸閱讀|未來只有一種企業:擁有專利,並善用專利!頂層專利科技為企業打開智慧財產新格局

Q4:ASML 的成功模式是否與「萊茵模式」和「荷蘭商人文化」有關?

A:是的,我認為這絕對有幫助。ASML 的思維方式體現了歐洲的「萊茵模式(Rhenish Capitalism)」,即一種專注於長期願景與合作的模式。ASML 的目標是實現遙遠未來所需的技術突破,這需要長期的投入和大量的錯誤嘗試,而不僅是為了股東在短期內優化利潤。

歐洲,特別是瑞士、奧地利、德國、法國、比利時、荷蘭等與萊茵河相連的國家,擁有習慣於合作和精細工藝的工程文化。這種對精確度的 DNA,即使在奈米級別上,也存在於他們的文化中。

此外,荷蘭的貿易文化也有影響。荷蘭商人自古以來就習慣於與其他國家進行貿易,這要求溝通必須直截了當且高效。在半導體產業這種極度追求速度的行業中,如果溝通太過客氣和委婉,就會浪費時間,增加延遲。這種直率的文化,讓 ASML 能與客戶和供應商快速找到解決方案。

Q5:在晶片短缺和地緣政治緊張的背景下,ASML 是否面臨潛在風險?最近投資法國 Mistral 的原因是什麼?

A:儘管 ASML 居於壟斷地位,但如果市場參與者減少,長遠來看可能會減少創新的壓力。然而,我認為目前半導體生態系統仍然相當健康。只要世界上對晶片有需求,無論誰製造晶片,都需要 ASML 的機器。

至於最近 ASML 投資法國 AI 語言模型公司 Mistral,原因在於檢測與計量學。每當晶圓從曝光機出來,都必須經過檢測,這會產生海量的數據。隨著最新的晶片電晶體數量不斷增加,消化和分析這些數據變得至關重要。ASML 已經與 Nvidia 合作,將計算從 CPU 轉向速度更快的 GPU。

但 ASML 需要自己的模型,是因為他們處理的資訊極度敏感且有價值,製程細節涉及台積電等客戶的核心機密。AI 將成為消化所有數據、確保安全、並加快開發流程的組成部分。有趣的是,ASML 的技術天才 Martin van den Brink 曾稱 AI 為「巫毒軟體(Voodoo Software)」,他相信人類的心智在感知物理模型和解決數學問題上更具價值,但他也承認,需要這種「巫毒軟體」來提高效率。

(延伸閱讀|P254. 聯德拉美制日,來自荷蘭的ASML如何成為全球市值最大半導體設備商? ft. 《造光者》作者Marc Hijink【數位時代Podcast】EP254影音版|聯德拉美制日,來自荷蘭的ASML如何成為全球市值最大半導體設備商? ft. 《造光者》作者Marc Hijink

(本文初稿為 AI 編撰)

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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