智原衝刺智價新跑道
智原衝刺智價新跑道
1999.12.01 | 科技

台灣傲視全球的半導體競爭力,大半要歸功於台灣半導體產業的垂直分工體系完整,從IC設計、光罩、晶圓製造、封裝、到測試廠商之間,生意與關係都牢牢連結。比矽谷小上好幾十倍的新竹科學園區,可以把一個腦袋中的創意,以最快的時間做成一顆威力強大的IC,在汽車、大哥大、電冰箱和個人電腦裡扮演智慧角色。得力於這樣緊密的網絡,IC設計大廠威盛搶進台灣半導體產業失落的環節-CPU,被視為是「跨世紀大冒險」,今年10月27日上櫃的智原科技則已先在CPU與傳統IC設計間找出新的競爭利基:IC設計服務。
智原科技主要的業務範圍是「特殊IC設計用元件資料庫」(ASIC Libraries),產品包括特殊應用IC(ASIC solution)、智慧財產電路原件(IP solution)、與IC設計服務。智原目前共有170位員工,主要客戶包括國內凌陽等IC設計公司(佔總營收60%),以及美國摩托羅拉、美光、三星及金星等世界半導體大廠。沒有任何傳統概念下的「廠房」,智原是當紅「智價型企業」的代表,剛上櫃就一舉拿下股王寶座。

**前三季毛利率46%

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「凌陽、威盛這些IC設計公司就像建築業中的建築師,負責依客戶的需求來設計房子的造型與功能,智原負責提供蓋房子所需要的磚塊、鐵門與鋁門窗等等這些可以標準化的產品,而像聯電、台積電這些晶圓代工廠商則負責把房子蓋起來,」智原科技研發副總臧維新以生動的比喻,說明智原科技在IC設計產業中的位置。對資訊科技產品而言,產品生命週期短暫,產品的成敗不只取決於技術、創意或是品質的良莠與否,產品推出的速度越來越是決勝的關鍵,IC設計服務公司的出現,有助於IC設計公司加速產品的開發流程。
光靠賣磚塊或鋁門窗,當然無法支持智原店頭市場股王的高股價,智圓的主力產品不管是ASIC產品的設計開發,或是智慧財產權元件IP的出售,都是不折不扣最為典型的知識型產品,用磚塊做類比,大概也只有金磚差可比擬。以1998年為例,智原以11億台幣的營業額創造了2億3千多萬的稅前盈餘,毛利率近4成,今年前三季,毛利率更提高到46%,贏過台積電40%的毛利率,即使在高科技產業也是罕見的高水準。

**聯電仍保有近三成股份

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智原最早是從聯電獨立出來,目前聯電仍持有智原股份近三成,是智原最大的法人股東,外界經常也以「聯電家族」的角度來看待智原科技。IC設計服務由於涉及與IC設計公司、晶圓廠之間高度的資訊相互揭露(IC設計公司必須將心血結晶--設計圖交給智原作設計整合的工作;晶圓廠則必須對智原透露產能運用狀況等等),因此草創階段的設計服務公司的「可信任度」至關重大。臧維新指出,聯電的招牌對剛創立的智原建立可信任度確實有莫大的助益,聯電同時也是智原早期最重要的客戶,可說是智原不可或缺的「衣食父母」。
去年,當半導體產業處於谷底時,晶圓代工廠為吸引客戶,曾提供免費IP給客戶,吸引他們下單。由於這些大廠來勢洶洶,像智原這樣模式的公司,一度被認為很難生存下去。「我們是有系統再發展IP的公司,而不像代工廠等客戶要求再去蒐集,」智原總經理林孝平比較,「對客戶來說,最重要的是價值,而不是價格。」

**立志爭霸智慧財產權元件市場

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在後PC時代,IC應用範圍越來越寬廣,美國半導體協會預估,21世紀美國每一家庭普遍使用的電子相關應用產品內,至少都會用到500-700顆IC,是目前的2倍到3倍,因此「少量多樣」將是IC設計產業未來最重要的發展趨勢。能夠因應這樣的趨勢,開發更多元的業務來源,將會是智原未來主要的成長動力。智原未來重點發展的智慧財產權元件業務,目前雖僅佔智原營收的5-6%,發展的潛力卻是無可限量。智慧財產權元件業務具有多數知識型產品共同的特性——研發製作第一份產品的前置成本非常高,銷售第二份以及之後無數複製品的生產成本很低,因此獲利的爆發力遠大於營收的成長幅度。以智原1998的表現為例,營收僅從1997年的5.5億元成長到11億元,成長幅度99.2%,但是稅前盈餘卻從1997年的7千3百萬元,成長近300%到1998年的2億1千萬元可見一般。現在的聯電家族招牌,對智原來說既是資產,也是包袱。台積電和聯電的晶圓代工雙雄爭霸,讓聯電集團色彩濃厚的智原想要爭取以台積電為代工廠商的IC設計業者倍加困難,這也是智原亟欲擺脫聯電餘蔭的主要原因。
根據預估,去年智原所處的ASIC市場規模達240億美元,2002的市場規模則可達341億美元,年複合成長率31%,相較於智原去年11億台幣的營業額,未來的成長空間十分廣闊。但是臧維新也不諱言地指出,目前智原的技術實力與一級的智慧財產權元件國際大廠如IBM、朗訊相較仍有一段距離,國內業務仍占營收比重六成以上,未來如何提升技術實力並加強國際化的能力,將是智原最重要的挑戰。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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