台灣供應鏈新戰略!鴻海劉揚偉:不能只想Made in Taiwan,要走向Made with Taiwan
台灣供應鏈新戰略!鴻海劉揚偉:不能只想Made in Taiwan,要走向Made with Taiwan

AI需求成長速度,正在超出台灣半導體供應鏈過去熟悉的擴產節奏。台積電資深副總經理暨副共同營運長、資訊安全長侯永清2日透露,若把去年底台積電預估今年所需設備量視為1倍,一季後已提高到1.5倍,到今年7月更升至1.9倍;目前台積電在台灣同時興建13座晶圓廠,海外還有5至6座,但仍無法完全滿足需求。

AI需求快速放大後,台灣供應鏈面對的已不只是晶圓產能不足。從建廠人力、設備、載板到關鍵材料,都必須同步擴張;同時,隨著客戶與各國要求在地製造,台灣企業也開始思考,如何把既有的技術、人才與供應鏈協作能力帶到海外。

在SEMICON Taiwan 2026爐邊對談中,日月光執行長吳田玉、台灣半導體產業協會理事長侯永清擔任主持人,與聯發科技副董事長暨執行長蔡力行、鴻海科技集團董事長劉揚偉,以及欣興電子董事長兼策略長簡山傑,共同討論AI時代台灣供應鏈的未來發展。

台積電侯永清:AI需求半年逼近翻倍,近20座廠同時興建仍追不上

侯永清首先點出最直接的問題,就是AI需求發展得太快。他表示,以台積電為例,去年底規劃今年設備需求時,若當時預估為1倍,一季後為了支應客戶需求已增加至1.5倍,今年7月更進一步提高到1.9倍。

「我們從來沒有看過需求增加得這麼多、變化得這麼頻繁。」侯永清表示,短短約半年內,設備需求已接近原先預估的2倍,問題也在於整個生態系能不能用同樣的速度一起擴張。

台積電本身也正在加速建廠。侯永清表示,目前台積電在台灣同時興建13座晶圓廠,海外另有5至6座,合計接近20座;過去同一時間大約只能推進4至5座廠,如今建廠規模已經放大數倍,「但我們仍然無法滿足需求」。

台積電面臨的挑戰,也開始蔓延到整體供應鏈。侯永清指出,即使晶圓廠想再加快擴產,首先會碰到營建人力不足,廠房完成後還得裝進大量設備;當設備需求短時間內接近翻倍,設備商與其他供應鏈成員同樣必須增加產能,「整個供應鏈的挑戰,不只是單一半導體公司的問題。」

這使AI擴產逐漸成為整套製造體系的問題。晶圓廠可以增加資本支出,但營建、設備、材料與其他供應商若無法同步放大供給,任何一個環節都可能成為下一個產能瓶頸。

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欣興簡山傑:載板不只缺產能,ABF、T-glass上游也必須一起擴產

晶圓廠持續往前衝,載板供應也隨之面臨壓力。簡山傑指出,目前載板產能已經吃緊,而AI帶來的不只是需求量增加,客戶還要求「更大的載板尺寸、更多層數,甚至更複雜的設計」,讓載板廠同時面臨擴產與技術升級。

欣興因此除了準備新的生產設施,也必須確保土地、電力與人才。不過,簡山傑強調,載板廠自己擴產還不夠,包括ABF、T-glass等關鍵材料主要仰賴日本供應,其中不少供應商又屬中小型企業,也正在承受AI需求快速增加的壓力。

「過去一年半,我們和客戶一起跟他們(ABF、T-glass等關鍵材料廠)開了超過10次會議。」簡山傑表示,欣興與客戶持續向上游供應商分享市場能見度與終端需求,希望讓供應商更有信心增加投資,而目前已經看到一些正面進展,部分業者開始增加產能。

這也說明AI擴產牽動的是跨國供應鏈。即使台灣擁有完整的半導體聚落,載板仍需要海外材料商一起投入資本,供應鏈實際能擴張多快,取決於各個環節能不能同步跟上終端需求。

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鴻海劉揚偉:不能只想Made in Taiwan,要走向Made with Taiwan

除了供應鏈本身能不能擴得夠快,另一個問題是新增產能應該放在哪裡。劉揚偉表示,鴻海約10年前就觀察到全球供應鏈正在改變,各國希望提高本地GDP,也希望自己消費的產品能在當地製造,後續的去風險與地緣政治變化,又進一步加速企業往海外布局。

這也代表台灣企業必須改變過去集中生產的思考方式。劉揚偉說:「我們過去會想,最好是在台灣製造。我想從現在開始,我們都必須思考的是如何『with Taiwan』,而不是『in Taiwan』,到市場所在的地方製造。」

不過,製造基地向海外移動,並不代表台灣原有的角色消失。劉揚偉指出,台灣擁有特殊的產業文化、教育體系與相對穩定的政策環境,也擅長同時處理品質與速度要求,在AI需求來得又快又強的情況下,快速調整的能力尤其重要。

他的想法是,把台灣已經建立的能力帶往產品實際使用的市場。「我們可以把部分生產移到產品被使用的國家,大家一起成長,而不是只有一個國家成長。」隨著AI加快產品開發速度,劉揚偉也認為,過去先開發IP、再完成產品、最後推向市場的方式可能已經太慢,「整個世界必須一起工作。」

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聯發科蔡力行:台灣真正的價值,是能跟著客戶用極快速度把規模做大

當供應鏈逐步往海外延伸,台灣還能掌握什麼?蔡力行回顧,過去30多年,從PC、網路、手機到現在的AI,每一波終端產品創新台灣都參與其中,同時也持續把能力從製造往系統、產品設計與更高階技術延伸。

進入AI時代後,他認為台灣的一項重要優勢,是能配合客戶要求快速把新產品推向大規模量產。AI客戶要求的不只有系統架構、晶片、製程與先進封裝技術,「更重要的是,你必須符合他們要求的產能爬坡速度,那是難以想像的。」

「台灣是真正能夠和客戶、夥伴一起,按照他們要求的時程與產能爬坡速度,把規模做大的地方。」蔡力行表示,台灣可以靠速度、彈性與技術能力因應AI客戶的需求,「那才是台灣真正的價值。」

至於製造與人才逐漸走向海外,蔡力行則用「Global Taiwan Supply Chain」形容現在的台灣產業。「我們談台灣供應鏈,其實它是一個全球的台灣供應鏈。」他表示,今天的台灣供應鏈已經不是只存在台灣境內,而是透過大量資金與人才投資向全球延伸。

以聯發科為例,蔡力行表示,公司身為IC設計業者,雖然不需要投入大量建廠資本支出,但正持續在美國增加人才,希望透過與當地夥伴合作強化自身能力,再回頭支援客戶。他形容這是一種「共生關係」,而台灣供應鏈未來也必須持續取得全球客戶與合作夥伴的信任。

AI需求持續放大後,台灣供應鏈除了要更快擴充產能,也得把既有的技術、人才與協作能力延伸到全球。未來台灣能否維持競爭力,關鍵就在於這套供應鏈能力能否跟著產業版圖一起擴張。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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