台積加碼美國關鍵5問:晶圓廠與先進封裝將落地,技術會被學走?將衝擊台灣供應鏈?
台積加碼美國關鍵5問:晶圓廠與先進封裝將落地,技術會被學走?將衝擊台灣供應鏈?

台積電第一季法說會開完隔天,台美關稅協定底定,兩件大事的關注焦點,不約而同指向台積電赴美投資。伴隨台積電董事長魏哲家宣布,規畫在美國總計蓋9座廠,究竟會對台灣帶來哪些效應?諸多疑慮,一次解答。

台美宣布關稅協定,半導體再度成為台灣對美投資的重點,而這項協定公布後,照例也引發各方不同的聲音及討論。關於台積電投資美國,有哪些關鍵效應與衝擊值得注意?以下透過五大面向加以解析。

一、神山出走台灣?

首先,台積電為何得要赴美國?

此次關稅協定中,台灣將對美國投資2500億美元,其中除了半導體,鴻海、廣達、緯創、台達電等電子業投資應該也算在內。不過,半導體投資金額大,2500億美元的投資,大部分來自台積電應該是確定的。

去年,台積電原本就宣布投資美國1650億美元,如今將再增加投資金額,最主要原因是目前市場需求強,晶圓缺貨嚴重,台積電只能繼續再投資新晶圓廠,而最佳的投資地點就是美國。

台灣資源有限,電力不足,土地、人才也有限,原就很難再支撐龐大的半導體投資需求。台積電今年資本支出預計在520億美元到560億美元之間,在全球半導體企業中投資金額最大,如今更是世界市值第六大企業,這種規模已完全超出台灣能支撐負荷的地步。

比較市值全球前十大的美商公司,早都已布局全球,沒有企業會把營運據點全放在美國,更何況台積電過去幾乎只倚賴一個資源有限的台灣。

因此,5、6年前台積電開始布局全球、分散製造據點,到美、日、德等地投資,其中,美國自然是最關鍵的據點,因為台積電主要大客戶都在美國,七五%營收來自北美客戶,日本、歐洲目前營收占比只有四%到五%,除非日、歐等地出現更多大客戶,有更多產品可以生產,否則投資腳步不可能加快。

台積電赴美投資,當然也和川普政府不斷催促有關係。美國重回製造的政策,在美國總統川普的強大意志下,肩負提高就業、帶動投資的任務,如此一來,台積電有機會成為美國最重要的晶片供應商,台灣也將成為美國重回半導體製造的核心要角與受惠者。

因此,在川普主導下,許多美國客戶也希望台積電赴美投資,不少客戶也同意台積電漲價,願意吸收增加的成本。尤其是像輝達、超微、博通、谷歌等生產AI晶片等業者,由於本身毛利高,晶圓價格上漲對其影響可受控制,這是促成台積電赴美投資的關鍵。

二、技術遭竊風險?

第二個問題是,赴美投資到底會不會讓台積電技術被學走?答案是,這個問題其實不太需要擔心,但很值得討論。

台積電在台灣有上萬名研發工程師,每個製程技術開發出來後,要先在母廠練習,並調整到穩定的高良率,才會正式量產,至於海外廠房則是將台灣訓練好的成功模式複製過去,時間上通常會晚兩年。日前台積電財務長黃仁昭接受訪問時提到,即使加速轉移,差距也至少一年。

換言之,台積電的研發與製程,必定在台灣總部進行,也要在母廠完成開發及改良後,才會移至海外生產,這是不可能改變的事。比較值得討論的是,企業移到海外,關鍵技術會不會被學走?

事實上,企業赴海外投資,一定多少會被學到一些,因為人才是流動的,員工到別家企業,一定會把知識與經驗帶過去。早年歐美企業、日商到台灣投資,台灣人也是學習模仿,後來出去創業,造就現在蓬勃發展的電子業。

差別在於,去美國被學走的機會,或應該說被抄襲模仿的情況,顯然比去中國要少很多。畢竟美國相較更重視智慧財產權,還有完整的司法體系,當技術被偷、人才被挖,可尋求解決及改善之道。

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圖/ Grok生成

何況,半導體晶圓製造這一行,亞洲人比較強,且中國與台灣同質性高,也仍把製造當成國家發展政策,中國吸引外來投資,很大目的是未來可以取而代之,例如蘋果手機及特斯拉電動車,中國都透過學習並大量取代。但是,美國製造競爭力落後太久,此次川普提出重回製造的政策,也沒有一定非要由美企取而代之的想法,對外國投資者來說,這是很重要的政策差異。

三、人力成本過高?

第三個問題是,台積電在美國投資,有鑑於美國的成本高、人才不願加班、良率及毛利都沒有台灣高,隨著產能占比拉高,是否衝擊台積電獲利?

會產生這個疑慮很合理,美國成本高也是事實。但是,台積電美國廠的報價已調漲,客戶也願意付差價,高成本有機會轉嫁出去。另外,台積電美國子公司目前獲利不好,主要是還處於學習曲線的初期階段。未來,台積電美國廠的良率、交期及獲利等績效,經過一段時間學習後,應該有機會與台積電母公司亦步亦趨。

也就是說,當台積電陸續完成美國員工訓練、供應鏈夥伴建構,及相關基礎建設與法規等,外在條件的配合都陸續到位後,美國廠與台灣廠的績效應該很接近。

至於會有多接近,學習曲線有多快,這就是董事長魏哲家、美國廠執行長莊瑞萍要努力之處。就像韓國三星設在德州的廠房,如今的績效和三星韓國母廠很接近,因此,當台積電與三星在自己國家的經營績效有顯著差異時,台積電與三星在美國的經營績效也會不同。

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台積電亞歷桑那廠的製造畫面。
圖/ NVIDIA

台積電最大的難題之一,恐怕是人才與文化。台積電在台灣經營得如此成功,是因為台灣工程師的貢獻,美國人才願不願意像台灣員工那樣努力?答案恐怕不容太過樂觀。

但這也表示台積電有很大的努力空間,除了加強尋找認同理念的美國員工,更要形塑能夠兼容並蓄的美國廠文化,才有助於達到美國廠的營運目標。

曾有一位台積電前主管描述在美國廠發生一個故事。台積電美國員工五點一下班就走人,曾有人下班前把機台推到電梯裡,但五點一到人就走了,機台還留在電梯裡上上下下。後來是待晚一點的台籍員工,趕快去把機台推出來,以免精密的機台受損。

數年前,台積電招收第一批美國員工後,曾派來台灣受訓後再回美國廠服務,如今那群人有一半以上已經離職,留下來的員工,顯然就是比較符合與適應公司文化的人。這是台灣企業在國際布局時必須承受的文化衝擊,台積電在台灣雇用的都是願意奉獻的頂尖人才,但在美國要如何爭取到這種一流高手,是跨國企業必經的挑戰。

美國科技業許多高階人才在舊金山矽谷上班及創業,每天晚上也都是燈火通明,為了創新與願景而努力。台積電到美國後,除了爭取優秀人才,還要導入台灣精實的工作文化。

外界把台積電的成功歸因為爆肝文化,是太過簡化及輕蔑的說法,台灣融合紀律、速度與創新的製造業精神,如今許多國外企業都很想研究學習。因此,台積電如何進行國際布局,把這種精神複製到先進國家,是台灣企業能否揚威國際的新挑戰。

日前,德國德勒斯登代表團來台交流,學習台灣經營半導體生態系的經驗,很肯定台灣半導體高效率的營運,以及高度靈活的排班與快速反應。他們坦言,在工作文化上,德國與台灣兩國的員工還需要磨合,例如,如何將台灣的「速度感」植入德國的「嚴謹度」中。但他們也很確定,德國在機械與傳統汽車製造具有國際優勢,但在半導體製造的整體效率與供應鏈完整度上,台灣是全球的標竿,德國必須向台灣學習。

延伸閱讀:台積電熊本虧損83億!熱潮退去後的九州台廠:離開「只靠一個客戶」舒適圈,提早找到新戰場

四、衝擊台灣供應鏈?

第四個問題,除了台積電加大到美國投資力道之外,包括半導體供應鏈及電子五哥也會跟進,這樣對台灣產業的衝擊是否太大?

有人說,台灣把半導體及AI伺服器供應鏈都搬到美國,這是掏空台灣,這個說法未免過慮,台灣不只參與美國的製造業建設與投資,而且也帶動台灣的供應鏈打國際盃,正面意義非常大。

去年八月,由台積電十八家供應商組成的德鑫控股,集團成員赴美參訪,德鑫控股董事長闕聖哲說,當時大家看到台積電投資美國趨勢確立,在美國的規模擴大後,全世界包括台灣的供應商都會積極跟進,開始投資美國。

台積電每年資本支出很高,去年400多億美元的支出,有九成付給國際企業,只有一成是台灣供應商,未來台商供應鏈不只要去美國投資,想辦法顧好原來那一成的生意,還要去爭取其他客戶更多商機,例如英特爾、美光、德儀、格芯等公司訂單。至於去日本和德國的台灣供應商,也要去爭取台積電以外,其他日、歐等國半導體廠的訂單,擴大台商影響力。

此外,台灣不只延伸半導體供應鏈至海外,也能外溢到整個AI供應鏈都包含其中。當台積電帶頭加碼美國,台灣電子五哥等,其他下游伺服器產業也會跟進,為輝達及美國科技七雄提供AI晶片及AI伺服器產品,以鞏固台灣在整個AI供應鏈的獨占地位。

1990年代台商去大陸投資,如今到美國投資,台商都在過程中更加壯大,陸續成為兆元企業。不管協助中國成為世界工廠,或幫忙美國恢復半導體及AI製造,重要的是台灣企業都能因此擴大國際布局、台灣經濟得以快速發展,這些都是對台灣有利的事。

五、改變未來發展?

第五,另一個更長期的問題,是台灣電子產業如何發展出自己的主體性,以及當企業擴大到海外布局,也要思考對台灣的衝擊及如何因應等問題。

對於長期以代工型態為主的台灣電子業來說,過去已達成許多成就,未來如何在美中兩國之外尋求更多機會,與歐洲、日本如何合作開創更多商機,這是可以思考的方向。

但與此同時,台灣在國際分工上,除了扮演強大的代工角色之外,必須要再找出其他獨特的競爭力,分散代工占比太高的問題。

另外,也應該要思考,既然海外發展對台灣絕對是正面因素,台積電可以就此成為世界級企業,但長期而言,帶出去的台灣人才是否會再回來?如果台灣政府能把環境打造得很完善,吸引更多企業總部來台灣落地,台灣子弟到世界各國打拼後,會願意落葉歸根,回台灣生活,這才是長期正面的效果。

但是,如果台灣的生活環境不佳、教育無法提升、政治水平低落,赴海外工作的台灣人才不願意再回來,或是從此與台灣斷了聯繫,這對台灣造成的負面衝擊恐怕更大,需要大家及早思考與因應。

本文授權轉載自今周刊,作者為半導體產業評論家、前今周刊副總編輯,著有《晶片島上的光芒》

關鍵字: #台積電(tsmc)
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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
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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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