觀點|傳產如何搭上AI紅利?把30年製程知識平台化、中小企業組隊打群架…4條升級路徑一次看
觀點|傳產如何搭上AI紅利?把30年製程知識平台化、中小企業組隊打群架…4條升級路徑一次看

近來台灣出口值頻創新高,台股市值也躋身全球第6位,經濟發展正全面噴發。不過,這些成績主要來自與半導體及AI相關的電子業,至於國內絕大多數傳統產業仍在辛苦掙扎,難以擺脫市場衰退與中國低價競爭的命運。

那麼,該如何讓傳統產業也跟上電子業的腳步呢?其實,過去電子業中也有為數不少的「傳統產業」,包括面板、LED、印刷電路板(PCB)、光電或材料公司,很多都曾一度失去競爭力,業績大壞,但不少企業努力轉型,如今抓住先進封測及AI的需求,提供更高品質的產品,一樣可以脫胎換骨,業績市值都大幅成長。

目前台積電占台股市值近45%,但一起創造台灣經濟佳績的不只有台積電,還有數千家電子公司。台積電積極培養本地供應商,在這個供應鏈中,不少公司來自傳統產業,他們很多是屬於傳統機械設備、工具機、材料、化學等業者,但跟著台積電發展所需的設備、零組件及材料,也成功讓企業轉型升級成功。

因此,半導體與AI的崛起,不只是電子業可以受惠,誰能跟上時代的考驗,都有成功的機會。

台灣轉型升級的4個戰略建議

首先第1個方向,把「製造know-how」變成「平台服務」。

台灣最深的資產,不是設備或廠房,而是30年積累在工程師腦袋裡的製程知識:如何讓良率從95%到99.9%、如何在極端溫差下維持結構穩定、如何用最少的材料達到最高的可靠度。這些知識現在幾乎都鎖在台灣的工廠裡,只服務少數大客戶。

如果能把它系統化、數位化、平台化,尤其是電子業服務最多世界級的客戶,經驗也最豐富,如何讓台灣的電子業影響或改變更多傳統產業,也跟著達到接近的水準,這是台灣要認真思考及嘗試的課題。

第2個方向,從「零組件供應商」升級為「系統解決方案商」。

台灣電子業的ODM實力,正在從組裝廠走向整機交付,鴻海的液冷AI伺服器整機、廣達的資料中心架構設計,還有聯發科承接Google的TPU設計訂單。這個轉型必須加速,而且必須往更高的系統層走。

下一步不是整機交付,而是「設計整個算力基礎設施的架構」。當台灣的工程師開始告訴客戶:「你的資料中心應該長這樣」,而不是等客戶告訴台灣「我要這樣的機器」。 那個時候,台灣企業的議價能力和毛利率才會發生結構性的改變。

第3個方向,要有台灣版的「貝爾實驗室」,產學研的真正整合。

台灣有台大、交大、清大、成大,這4所學校每年輸出的工程人才,頂尖畢業生進入台積電、聯發科、台達電、廣達等,成為提供台灣電子代工服務的主力。

不過,產業不斷往前進,對研發的要求也愈來愈高,未來在先進半導體製程與封裝、量子計算、太空散熱材料、甚至鈣鈦礦製程等,這些新科技都需要7到10年的長期研究投入。台灣資本市場不獎勵這種長期投資,這是需要政策和產業共同改變的結構性問題。

因此,台灣需要一個真正的「深技術研究生態」,不是政府的法人研究機構,那種模式太老舊了,而是像貝爾實驗室那樣、有長期資本支持的企業研究院,讓最聰明的工程師有空間做10年後才會有商業價值的研究。

第4個方向,中小企業的「德鑫化」或「G2C化」。

從單打獨鬥到打群架,台灣有數千家中小型供應鏈廠商,每一家都在做同樣艱難的事:獨自研發、通過認證、再獨自打進大客戶。

這種「孤軍奮戰」的模式,在技術門檻愈來愈高的AI時代,愈來愈難維持。台積電的供應鏈中,有為數不少的中小企業,包括由家登發起18家公司組成的德鑫2家控股公司,或是志聖與均豪、均華3家公司共同創立的G2C聯盟,都是值得推廣的模式。透過共享客戶關係、研發資源、人才培訓、國際行銷,達成整個供應鏈生態的協同能力提升。台灣需要更多這種「供應鏈聯隊」的組織創新。

延伸閱讀:半導體群山大結盟!「德鑫半導體」、「德鑫貳」成員有哪些?一圖看懂

最後,我認為,台灣不管電子業或傳統產業,都已經到了「爬梯子還是換梯子」的戰略選擇。

「爬梯子」的邏輯是:繼續沿著現有的製造和代工路徑往上爬。從28奈米爬到2奈米、從氣冷爬到液冷、從封裝爬到CoWoS,用更高的技術規格守住不可替代性。

至於「換梯子」的概念是:在台灣現有的製造能力作為基礎的前提下,往設計、系統整合、軟硬體融合的方向走。不再只是做別人設計的東西,而是開始定義別人必須來跟你買的東西。

我的看法是,台灣需要同時做這2件事,但比率要調整。過去是95%爬梯子、5%換梯子;未來應該走向70%爬梯子、30%換梯子。才能在AI新時代中,再創榮景。

延伸閱讀:白話科技|COUPE是什麼?台積電點名下一個半導體關鍵字,COUPE概念股有哪些?

責任編輯:陳祈安

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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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延伸閱讀:
一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

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