台積電上半年12人升官!資深副總與副總近30人,背後關鍵是AI擴產與美國賭注
台積電上半年12人升官!資深副總與副總近30人,背後關鍵是AI擴產與美國賭注

重點一:台積電 5 月董事會核准 4 名主管擢升,李俊賢升任資深副總經理,另有 3 人升任副總經理。

重點二:若加上 2 月董事會 8 名擢升案,台積電 2026 年上半年已宣布 12 名高階主管升官。

重點三:人事調整橫跨企業規劃、研發、品質與智慧製造等關鍵職能,外界解讀與先進製程、美國廠及接班梯隊布局有關。

台積電 5 月 12 日董事會除核准第一季財報、現金股利、資本預算與美國子公司增資案,也宣布 4 項人事擢升。這次名單包括企業規劃、品質暨可靠性、研發與營運智慧製造等關鍵組織,顯示台積電在全球擴產、先進製程與製造效率升級之際,持續調整高階主管配置。

根據台積電公告,企業規劃組織副總經理李俊賢升任資深副總經理;品質暨可靠性組織資深處長吳怡璜、研究發展組織奈米製像技術發展資深處長辜耀進博士,以及營運組織智能製造中心資深處長呂金盛,皆升任副總經理。

這次升誰?企業規劃、品質、研發、智慧製造入列

這次最受關注的人事之一,是李俊賢從副總經理升任資深副總經理。《DIGITIMES》報導指出,李俊賢 2007 年加入台積電,過去參與多項投資與產能擴充專案,包含上海、南京與美國亞利桑那州廠等布局,也曾任策略規劃相關職務。

另外 3 名升任副總經理者,分別對應台積電目前幾條重要主線:吳怡璜來自品質暨可靠性組織,辜耀進博士負責研發組織的奈米製像技術發展,呂金盛則隸屬營運組織智能製造中心。這些職能分別牽動先進製程良率、下一代製程開發,以及大規模製造效率。

半年 12 人升官,接班梯隊更明確

若拉長到 2026 年上半年觀察,台積電高階人事調整密度不低。台積電 2 月 10 日首次移師日本熊本舉行的董事會已核准 8 項擢升案,包含王英郎、張宗生、吳顯揚、葉主輝升任資深副總經理,以及黃遠國、田博仁、林學仕、袁立本升任副總經理。

加上 5 月新公布的 4 人,台積電今年上半年已宣布 12 名高階主管擢升。據《自由財經》報導,連續兩次擢升後,台積電資深副總與副總人數累計達 29 位,為歷來高點。

《DIGITIMES》進一步分析,這反映台積電近年多位高層退休或轉任後,世代交替與接班部署正在加快。從名單也可看出,營運、研發、資材、業務、品質與企業規劃等核心職能,都被納入新一輪主管梯隊。

人事案背後,是全球擴產與先進製程投資

這次董事會同時核准約 312 億 8,430 萬美元資本預算,主要用於建置先進製程產能、廠房興建與廠務設施工程;另核准在不超過 200 億美元額度內,增資台積電 100% 持股的 TSMC Arizona。以近期約 1 美元兌新台幣 31.54 元估算,兩案規模分別約合新台幣 9,870 億元與 6,310 億元。

換言之,這波人事不是孤立事件,而是與台積電全球製造版圖、先進製程擴產與美國廠推進同步發生。當資本支出與海外投資規模持續放大,能否把研發、製造、品質、供應鏈與企業規劃串成穩定節奏,將是台積電下一階段管理挑戰。

延伸閱讀:台積電:AI需求只有一個方向,就是越來越高!token飛輪啟動,半導體產值將提前破兆美元

資料來源:台積公司董事會決議 2026/05/12台積公司董事會決議 2026/02/10DIGITIMES自由財經

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #台積電(tsmc)
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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