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中芯董事名單一揭:全剩中國人!台積電老將離去,為何外籍獨董也接連出走?

2022-08-16 數位時代 邱品蓉
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中國的半導體大廠中芯國際(SMIC)於近日公布財報的同時,也揭露了人事異動。中芯表示,安謀(Arm)聯合創始人圖多爾.布朗(Tudor Brown)已辭去獨立董事、薪酬委員會主席,以及審計委員、提名委員及戰略委員會之會員身份。事實上,另一位獨董趙海軍也已辭職,但不同的是仍保留著聯合首席執行長的身份。

怕惹到美國!中芯獨董紛紛出走

翻開中芯目前的董事會名單可以發現,清一色全都來自中國本地的前政府官員、學者或科技公司高管。再加上去年底,來自台灣的蔣尚義、梁孟松等台積老將接連辭去重要職務或離開中芯,不免讓人猜想,中芯是否正極力驅逐外國勢力,降低地緣政治風險。

不過一位匿名的半導體產業人士表示,美國政府給予的壓力,才是導致各國獨董相繼離開中芯的主因。綜觀近期大事件,從美方聯合日、韓、台成立 Chip4、擴大對中方設備制裁的範圍至 14 奈米等,殺招頻頻。產業人士分析,在半導體與政治掛鉤越來越深之際,各方對於對別去招惹美國政府的道理深有共識。

這名產業人士分析:「長期來說中芯肯定會希望都是中國人,但現在把外籍成員都驅離,時間還太早。」這意味著中芯並不會希望在製程技術還有進步空間時,失去來自外籍獨董們的幫助,也就是「趕走非本國獨董」邏輯並不成立。「應該都是怕白宮方的秋後算帳,才會選擇急流勇退。」產業人士補充。

既然如此,這些外國獨董當初又是如何加入中芯的呢?在近期的一份公開文件中,前中芯獨董之一的蔣尚義便揭露了這段歷史,他甚至稱曾加入中芯的決定非常「愚蠢(foolish)。」

蔣尚義揭加入中芯歷史,中芯還未放棄先進製程

蔣尚義於 2022 年 3 月,接受美國電腦歷史博物館(Computer History Museum)口述歷史訪談,親自揭露了加入中芯的歷程。蔣尚義指出,他會加入是因為台積電的老同事、前中芯執行長邱慈雲的請求。

蔣尚義
工研院官網

「從他(邱慈雲)接受中芯後,這個公司就開始獲利,但他卻還是因為製程研發的落後受到苛責。」蔣尚義說。由於兩人來自同個故鄉,加上雙方父母也都熟識,蔣尚義便希望能夠幫助他。不過,蔣尚義先去見了台積電創辦人張忠謀稟告此事,最終取得了張忠謀的同意。

當時蔣尚義猶如「投奔敵營」的舉動,在台灣引起了軒然大波,蔣尚義也遭受不少媒體的攻擊。蔣尚義坦言「很受傷」。事實上,在接任之前,蔣尚義不是沒想到政治上的敏感關係,他還因此特意選擇一季只需出現一次的獨立董事職位來加入中芯,認為能以間接的協助幫助到好友,並同時顧及競業間的微妙關係。

延伸閱讀:「年輕員工不那麼努力了」蔣尚義:台積電的成功之道變了、讓同業吃驚的精神沒了

蔣尚義之後改任武漢弘芯執行長,但該公司後來爆發財務危機,導致蔣尚義的第一次離開。2020年,蔣尚義再次回歸中芯擔任副董事長,卻沒想到美國的制裁令竟在他加入三天後落下,中芯因此無法購買先進製程設備,「特別是沒辦法做 7 奈米。」

雖然在 7 月時,中芯被逆向工程研究公司 TechInsights 揭露,已出貨 7 奈米製程給挖礦機供應商 MinerVa,不過 MIC 資策會分析師鄭凱安表示,挖礦晶片無需用到高良率晶片,顯見中芯 7 奈米產品的可靠性還有待驗證。然而,這個消息也顯示出,中芯目前確實對於先進製程人才,有極大的需求。

延伸閱讀:台積電三度被複製?中國半導體廠出貨 7 奈米晶片,分析公司:兩者製程相似

中芯:半導體修正期將持續至2023上半年

不過 7 奈米的出貨似乎並未反映在中芯第二季的財報上,毛利率為 39.4%,與第一季為 40.7% 相比微幅下降,但年增約 9 個百分點,倘若 7 奈米真能量產,毛利率應當會更高。第二季營收則 19.03 億美元,季增 3.3%,年增還來到 41.6%。此外,中芯 Q2 淨利為 5.14 億美元,季增 15%,但年減 25.2%。

中芯國際
中芯國際

對於淨利的下降,中芯表示與中國境內長達三個月的封城有關。該公司也指出,四到六月的獲利與 2021 年同期相比,少了 5.14 億美元。

不過在封城之下,智慧家居晶片收入成長了 42% 至 19 億美元,與手機需求放緩成明顯對比,但獲利能力依然受損。產能利用率則從原先的 100% 下跌至 97%。目前智慧手機營收占比 25.4%、智慧家居 16.2%、消費電子 23.8%,其他種類則占 34.6%。

展望第三季,中芯預計營收將個位數增長,毛利率會落在 38% 至 40%。該公司也表示,預計半導體的逆風期,將至少持續到 2023 上半年。中芯也將持續專注於中國境內的產能擴張,以及本土製造的目標。

(本文出自數位時代)

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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。

擎昊
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。

擎昊
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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