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圖解|美中科技角力陷白熱化!大刀揮向中國「半導體禁令」是什麼?一文看懂

2022-11-03 數位時代 邱品蓉
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2022 年 10 月 7 日,美國商務部發布一份限制先進運算半導體產品出口至中國的禁令,對中國前瞻半導體業揮出重拳。消息一出,不僅引發各界高度關注,更扯緊了地緣政治的敏感神經,各種陰謀論和流言四起。

部分人士推測,該禁令是美國總統拜登(Joe Biden)為挽救下滑支持度所祭出的鐵腕策略。對此,中華經濟研究院 WTO 及 RTA 中心副執行長李淳則表示:「不可能。」

李淳分析,從宏觀的角度來看,當前白宮做的決定,全都是國安戰略下的一環,是經過長期規劃後的出擊,白宮的各府院、部會肯定都做過研究和分析。「這項策略會延續好幾十年,況且拜登現在做的很多事,歐巴馬時代就已經都決定好了。」

美國禁令大刀揮向半導體、AI、量子電腦,專家:現在不卡中國,以後來不及了

在由美政府發布的《國家安全戰略報告》(Interim national security Strategic Guidance)中,則明確列出了六大重點產業,包含微電子、AI(人工智慧)、量子電腦、5G、生技、潔淨能源。

報告中指出,其中涵蓋半導體產業的微電子、AI 及量子電腦三項產業加起來,將會導致世界的軍事力量分布的失衡。

回頭檢視中國目前的科技發展,在禁令頒布前,中企就已在全力追趕先進製程的工藝開發,例如高薪聘用台灣半導體戰將至中芯國際(SMIC);AI 方面則有百度、騰訊以及阿里巴巴的推進,再加上量子電腦更是中國第 14 個五年計劃的首要任務。

產業人士分析:「 如果現在不卡中國,很可能 5 年後就來不及了。 」工研院產科國際策略發展所研究總監楊瑞臨也指出,美國現在就是要阻止中國運用科技拓展其軍事力量,而出手管制半導體的這一步棋,本質上便與美國背後的國家安全戰略層層相扣。

美國商務部助理部長 Rozman Kendler 也在禁令發布 5 天後的記者會上明確表示,北京當局在政策上,將軍事及民用的基礎設施融為一體,是令美國擔憂的另一項重點。言下之下,意味著外界將難以辨認中國在科技學術發展的目的為何,以及是否具有構成戰爭風險。

chip chips 晶片 半導體
美國《國家安全戰略報告》中列出了六大重點產業,包含微電子、AI(人工智慧)、量子電腦、5G、生技、潔淨能源。其中涵蓋半導體產業的微電子、AI及量子電腦三項產業加起來,將導致世界的軍事力量分布的失衡。
unsplash cc by Adi Goldstein

因此,無論是禁止 14/16 奈米以下的製造設備輸出至中國,還是禁止美國人協助中國開發半導體等措施,都是衝著抑制中國武力而來。楊瑞臨表示,白宮當然也明白半導體禁令會對設備商造成損害,但在兩害取其輕的考量下,出口限制便成為維護美國霸權的必要手段。

楊瑞臨指出,當前中國也清楚自己的軟肋就是半導體,包含高階晶片和先進製程。站在美政府的立場,若不趁現在出手,在 3 到 5 年內,中國很可能就會做出保護脖頸的「護具」,屆時就是美國想出手打壓,也為時已晚。

延伸閱讀:不只挖角台灣人才!中國搶才搶得多狠?銀彈瞄準 3 類工程師

不給中國反撲機會,美國奪回半導體霸主三部曲

而除了要掐緊中國的脖子,加大雙方之間的實力差距也是白宮的發展重點。熟悉華府的人士引述美官員的話指出,白宮確實是從華為禁令開始,一步步學習如何讓出擊變得更加全面到點。事實上,經過幾次的禁令宣布,白宮主要希望能達到幾個目的。

首先,是讓全球半導體供應鏈大洗牌。

楊瑞臨指出,現在的半導體產鏈是歷經三、四十年市場機制下的樣貌,現在要開始再次重組。這也代表未來的半導體供應鏈,很可能會逐漸演變出兩套系統:中系和美系。

半導體
蔡仁譯攝影

李淳表示,現在世界早已非地球村的概念,而是進入區域化的全球化時代。在地緣政治的影響占比日益增高的情況下,中、美之間的半導體貿易將日益脫鉤,供應商恐怕將難以像過去兩國生意皆吃,選邊在所難免,加上企業各自的立場不同,供應生態將出現變化。

當前美國的做法有很多,李淳指出,包含讓半導體廠回流、與他國結盟等等。例如透過「標靶式回流」的方式,讓台積電 5 奈米的製程落地生產,改變現有的供應鏈生態。不過,熟悉半導體的人士認為,台積電將在亞利桑那州(Arizon)設立的 5 奈米廠的產能,對美國來說還遠不足以安心。

在結盟方面,由於作為美國本土企業的英特爾(Intel)目前還居於落後,李淳表示,目前美國還無法透過「先進製程瓶頸」來抑制對手,華盛頓當局便結盟韓國、台灣和日本形成「Chip4」,以掌握最前瞻的半導體進展。楊瑞臨也指出,美國不可能放掉任何一個有潛力的盟友,即便是來自韓國的三星,還是台灣的台積電。

其次,是成為重組後全球半導體韌性供應鏈的龍頭。

《紐約時報》在〈The Biden administration is weighing further controls on Chinese technology.〉(拜登政府正在權衡於中國的管制)在報導中指出,目前拜登政府花了許多時間與包括如艾司摩爾(ASML)所在國荷蘭、半導體材料大國日本和三星所在的韓國等進行討論,希望說服這些國家也跟進限制。

延伸閱讀:「在台積電也不容易找人才!」前人資副總揭祕,為了找出潛力員工,下了 3 種苦心

另外,近期美國國家安全顧問傑克·蘇利文(Jake Sullivan)才公開表示,希望未來美國能不用再如此協調。楊瑞臨分析,未來對白宮來說最好的狀態,便是能讓各地半導體供應鏈依循美國想法,「自然而然地」與已在美方黑名單上的國家脫鉤,「因此重新拿回半導體供應鏈主導權,對美國來說特別重要。」

ASML 極紫外光刻機
目前ASML已經沒有對中國出售先進EUV系統設備,但美國更希望限制能擴及成熟製程所需的設備,例如DUV。
ASML官網

第三,是充實國內科技能量。

美國於今年 8 月甫通過的《晶片與科學法案》2,800 億美元的經費中,有 132 億美元將用於研發與勞動力的開發,顯示除了引入外部資源外,美政府也正積極的為學術發展注入資金,已累積技術能量,希望能在美中科技冷戰中,取得先機。

(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。

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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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