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鴻海延攬前台積電大將蔣尚義,任集團「半導體策略長」,董座劉揚偉看重什麼能力?

2022-11-22 今周刊 林依榕
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2022.11.22 更新:鴻海科技集團 22 日宣布,延攬台積電前共同營運長蔣尚義擔任集團「半導體策略長」一職,直接向劉揚偉董事長負責。希望借重蔣尚義豐富的半導體產業經驗,提供鴻海於全球半導體布建策略及技術指導。蔣尚義曾接受外媒訪問,分享自己多年來在半導體產業的觀察,以及如何看待產業現況與未來發展。

以下為 8 月 17 日發布之原文:

台積電前共同營運長蔣尚義,接受美國「電腦(計算機)歷史博物館(Computer History Museum, CHM)」口述專訪時,談到台積電之所以會成功,「文化」是一個很重要的關鍵因素。

他透露,當時若是台積電晶圓廠設備故障,一通電話,即使是凌晨 2 點,工程師也會隨傳隨到,讓國外不少半導體同業感到相當吃驚;不過蔣尚義認為,那種全力以赴、以公司為重沒有小我的精神,在年輕一輩的身上已經消失。

蔣尚義回憶剛加入台積電,要送論文給國際電子元件大會(IEDM)時,窗口連看都不看地說「台積電送來的?噢」,而當他要離職時,如果論文是來自台積電「一定會被接受!」。台積電今昔地位,從上述例子中可以看出有著相當大的差距。

那時剛加入台積電團隊的蔣尚義,整個研發團隊只有 120 人、成員經驗也不足,他雖然掛名副總裁但實際上更像專案經理,時常得介入電晶體設計等細節,全心全力與同仁一起投入工作,突破各種技術的難關而努力。

曾有半導體同業問蔣尚義,為什麼其他公司必須得花 2 年開發一個世代,台積電卻指需要 1 年半就可以做到?他回答,其實就是累積經驗並加快學習曲線。

延伸閱讀:和碩啟動雙CEO共同接班!台積電也做過的「雙首長制」:4 個共治關鍵一次讀懂

當初台積電為了衝刺先進製程,加速超越競爭對手,研發部門8年前推出「夜鷹計畫」,以「底薪加 3 成、分紅多 5 成」的優渥條件,讓半導體晶圓廠 24 小時 3 班輪值不停休方式,加速開發。

這種輪值方式讓同業吃驚,「你怎麼有辦法讓研發工程師值夜班?」,蔣尚義雖然開玩笑回答,因為台灣多數男性都要服兵役、站夜哨,但真正關鍵卻是在「文化」。

亞洲人因為生活較艱辛,對物質、財務更渴望,因此願意犧牲私人生活來換取保障、獲得安全感,蔣尚義相信這也是台積電會成功的一個很重要因素。他舉例,如果半夜設備故障,即使是凌晨,一通電話工程師就會隨傳隨到,當事人不會投訴、家人也不會抱怨;反觀美國,一樣的狀況發生要等到隔天上班才會處理。

蔣尚義又再舉一個令他震撼的例子,1999 年台積電要在美國俄勒岡州設立晶圓廠 WaferTech,但營運績效太差、諸多難題待解,當時台積電從台灣選派 20 人團隊赴美 2 年協助改善,且要求這 20 人,必須在 3 週內辦妥所有簽證、護照。

3 週後這 20 人團隊真的順利抵達美國,他們早出晚歸的工作,果真協助把 WaferTech 問題解決。蔣尚義坦言,如果是美國惠普(HP)要外派員工,除了背景調查、人員溝通、談條件,來來回回就得花上 6 個月時間。

延伸閱讀:揭密成功的職場文化:為什麼有些團隊能做到 1+1 大於 2?

蔣尚義表示在台積電,公司的事情遠比個人事情重要,在那 20 人團隊中,有位因工作就近在新竹租屋的經理,因為赴美任務急迫,便將退租後續處理以及存有幾百萬台幣的存摺,一併交給秘書,那種捨我其誰的精神,至今令他印象深刻。

「但那是以前台積電員工才有的,年輕一代已沒有那種精神了,現在年輕的台積員工不再那麼努力了」蔣尚義說道。

以台積電正在美國亞歷桑那州投資興建 5 奈米廠,預計 2024 年量產的事情來看,台積電在美招聘員工以當地薪資水準計算,而台灣外派的員工則以台灣薪資計算,當員工得知 2 者給薪制度的有著差別的懸殊待遇,就群起跟公司爭取要比照美國員工的薪資行情才願意前往。讓蔣尚義認為,當初那種不計個人代價的拚命精神,不復存在。

不過《自由時報》報導指出,有位曾是台積電員工的一間公司董事長認為,在那個時代確實都是拚勁十足、拚最晚下班的乖乖牌, 現在年輕一輩成長環境已大不同、自我意識也較強,他們不是不努力,只是要努力的地方太多了,不像以前的人只需要努力工作 。

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(本文出自今周刊)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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