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台積電熊本廠即將完工,2024 可投入量產!赴日本設廠,為何讓當地政府難以消化?

2023-09-05 數位時代 陳建鈞
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熊本廠部分辦公大樓啟用,400 名台灣員工將進駐

台積電熊本廠的廠房建設已進入尾聲,部分辦公大樓 8 月開始投入使用,派駐日本的台灣員工陸續抵達,並計畫至年底前將製造設備搬入工廠,裝機作業及架設產線完畢之後,預計 2024 年底開始量產。

根據熊本日日新聞報導,配合部分辦公室 8 月啟用,約 600 名台灣的台積電員工及其眷屬在 8 月至 9 月底之間陸續搬遷至熊本,而在台灣培訓的日本索尼集團員工,也在近期結訓陸續返回日本。

最終派駐台積電熊本廠的台灣員工增至約 400 人,加上眷屬 350 人,共 750 人來到熊本廠,比原計劃增加約 2 成。

日前,根據熊本縣政府試算熊本廠周邊基礎建設費用,未來 10 年間共需約 1140 億日圓(約新台幣 254 億元),為了確保經費來源,便向中央提出「緊急要望」。

台積電與索尼(Sony)共同投資的熊本廠,預計將以日本最先進的半導體製造設施之姿,在 2024 年正式啟動生產,為當地創造上千個就業機會,然而工廠所在的小鎮,卻似乎容納不下台積電這尊大佛,傳出交通惡化、物價大漲等難以負荷的問題。以下為 2023 年 6 月整理報導。

台積電赴日設廠,但熊本廠所在地菊陽町為何消化不來?

為了吸引台積電赴日設廠,日本政府撥出上千億美元的補貼,補助接近廠房一半的成本,希望藉此引入先進的半導體技術,打造重振日本半導體榮光的契機,將廠址所在的菊陽町從一個農業鄉村改造成一個工業小鎮,許多農田都變成大型工廠。

包括從台灣派往日本的 300 名工程師在內,台積電預計廠房最初將有 1,700 名員工,未來 10 年內可望在當地創造 7000 個就業機會,創造 4.3 兆日圓的財富,但在這些美好願景實現以前,當地居民必須先面對因人流而來的交通壅堵、物價高漲等困境。

根據《彭博社》報導,菊陽町這個原先只有4.3萬人的小鎮,根本無法負荷因台積電廠房湧入的大批人潮,原先的道路與公共交通難以消化通勤的上班族,單趟交通需要90分鐘甚至以上的時間,而房價、物價都因為工廠進駐不斷攀升,各種基礎服務也呈現滿載。

「交通太糟糕了。」一位當地居民表示,「而且到處都缺乏人手,剛蓋好兩年的小學就已經教室不夠用,托兒所沒有足夠的幼師,甚至市政府都沒有人力來處理這些問題。」

延伸閱讀:人才難找、成本又高⋯⋯台積電赴美設廠真實心聲:6 大難題、阻礙一次看

難題一:道路原本就狹窄,台積進駐後交通將更壅塞

在 1980 年代日本是全球半導體中心的時代,熊本就是許多半導體業者的廠房所在地,尤其是有著豐富地下水資源的菊陽町。至今東京應化、Japan Material 等公司都在熊本生產半導體化學材料和,而半導體設備廠東京威力科創、索尼生產感測器的廠房都在與台積電同個廠區內。

但當地的交通運輸與道路設計,並沒有隨著台積電的進駐而有快速改善,台積電廠房周圍的道路寬度僅僅可以讓三個成年人並肩而行,這條道路過往只需要承載農民在田地間穿梭的小卡車,現在卻要應付進出台積電廠房的大貨車,顯得相對狹窄了。

台積電 tsmc
伴隨台積電而來的交通壓力,已經令只是一個農業小鎮的菊陽町難以負荷。
台積電

雖然尚未開始正式營運,台積電也對周遭的交通感到憂心已向當地政府反應,但有官員透露這恐怕不是一時一刻能夠解決的問題,目前仍在討論道路需要多寬,預計明年開始收購公路附近的土地,什麼時候能夠動工都還是未定數。

就連目前已經收購多數所需土地、連接菊陽町至熊本機場的 311 號公路,都預計 2027 年 3 月才有辦法準備就緒,要緩解伴隨台積電廠房而來的交通壓力,至少還要數年時間。

目前當地政府採取的短期應變措施包括調整燈號變化、增加前往工業區的接駁巴士數量,但似乎成效有限,因為塞車問題讓巴士難以準時抵達,使得工人們搭乘公共交通的意願也不強。

熊本縣知事蒲島郁夫坦承,過去他們做得不夠好,現在有台積電作為推動力,他們會與相關部門集中心力解決這個問題,不會讓台積電對於來熊本設廠這件事感到後悔。事實上,早在去年 2 月時,就有消息指出當地政府已意識到台積電設廠可能引發交通問題,討論拓寬道路、調整鐵路路線議題,但似乎跟不上台積電工廠建設的腳步。

而台積電也回應,子公司 JASM 一直積極與當地政府、鄰近企業討論包含交通在內,建立半導體生態系所需的基礎設施,並已展開行動,「JASM 鼓勵員工利用大眾交通運輸系統通勤,亦開始試辦通勤接駁巴士,協助員工從最近的火車站往返 JASM 廠址。」

延伸閱讀:台積電德國廠拍板,人才仍是最大關卡!蓋幾奈米廠?有什麼補貼?

難題二:土地需求帶動房價,住宅區創下 30 年最大漲幅

且除了交通壅塞,菊陽町的土地價格也直線攀升。不僅丸正科技、崇越科技等台積電供應商計畫在當地插旗,索尼近來也傳出計畫在當地設立 5 座東京巨蛋大小的新廠房,隨著台積電進駐的新工廠令土地需求扶搖直上。

《日本時報》指出,依照國土交通省 2022 年 9 月公布的標準地價,菊陽工業區的土地價格較一年前成長了 31%,漲幅居日本之冠。「這可能還低估了,因為實際價格已經成長一倍以上。」一位當地官員向媒體透露。

不光工業區土地價格水漲船高,菊陽町住宅區的地價也在今年上漲了 20% 以上,創下當地 30 多年來的最大漲幅。

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晶片製造需要大量用水,日本廠所在地民眾也擔憂台積電對當地民生用水造成影響。
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當地居民的不滿情緒也隨著台積電而來的交通、環境壓力滋生。《彭博社》指出,一位 70 歲的當地居民就認為,好友遭遇死亡車禍的遠因就是半導體公司的進駐,讓許多車輛為了避開主要公路的堵塞開始繞道而行,進而增加在當地道路發生車禍的可能性,帶給民眾安全威脅。

難題三:半導體廠高用水量,引發民生用水擔憂

台積電的龐大用水量,曾在台灣面臨缺水窘境引發討論過,而用水議題自然引發日本當地民眾的質疑,擔憂工業用水會影響到當地的民生用水。台積電新廠房預計每日地下水用量達到 1.2 萬立方公尺,不過該公司承諾會減少用水量並且循環使用,並聲稱會盡責任與當地民眾一同保護地下水資源。

縱然有部分不滿,但台積電為這個高齡化鄉村注入活水、吸引大量青壯年勞動力、創造薪資優渥的工作機會,帶給當地民眾不同的希望。「熊本得到了日本大多數地方都沒有的改變機會。」Meistier corp 專務中村道表示。

(本文出自數位時代)

資料來源:Bloomberg、japan Times

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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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