蔣尚義：中國做半導體的方式要檢討！首曝赴中心聲：不被信任，感覺很差|經理人

鴻海半導體策略長蔣尚義在 3 日播出的節目「年代．數字台灣」中，接受主持人謝金河訪問，主題為「台灣半導體前世今生」，共同受訪者還有《晶片島上的光芒》一書作者林宏文，談論美國對中實施晶片禁令對產業的影響、台積電先進封裝的起源，以及台積電為何能成為如今的「護國神山」。

最夯的 CoWos 出自蔣尚義，差點變成公司笑話

如今提到台積電，先進封裝會是非常重要的關鍵字，也是讓台積電能領先全球的重要原因，而這個概念的起始點，就來自蔣尚義。

蔣尚義回顧，大約在 2009 年，他向創辦人張忠謀提出要建立一個封裝單位，卻被否決，蔣尚義則說，他講的不是打線的那個封裝，「現在摩爾定律快停了，封裝變成一個瓶頸，應該要拿我們的技術去取代他，一時我不知道要叫什麼，我就叫『先進封裝』」。

張忠謀很快就聽懂了，答應了蔣尚義 400 個工程師、一億美元設備的需求，隔天就讓他開始找人，後來做出了今日的 CoWoS 。

雖然如今 CoWos 需求正夯，但一開始沒什麼生意，「那我就很慘，在公司變成一個笑話了」。直到遇到高通的一位副總，對方說真正的原因就在於「太貴」，他才趕緊請現任台積電研發副總余振華降低性能與成本，也就是後來的 InFO，果然大賣，「這件事給我一個很重要的啟示，工程師不能閉門造車...高通這個副總，一句話救了我的命」。

他回憶，第一個敢用 CoWoS 的客戶是當時還只是小品牌的華為，當初做是為了 GPU，也沒有料到會有 AI 這個產能出現。

在中國「不被信任」！蔣尚義認為中國做半導體的方式要檢討

蔣尚義一度前往中國武漢弘芯、中芯等公司工作，甚至在台灣被媒體稱作「叛徒」，他也笑著提到，自己只是一個工程師，單純去中國工作而已，不過近年也喊出「不會再去中國」。回憶起在中國工作的情況，他認為，研發其實不是問題，最大的問題是人，當時其實是不被信任的，首度揭露一個記憶深刻的故事。

當時中芯國際的高級領導想從上海來北京的廠區視察，董事長便派蔣尚義去北京，沒想到在會面的前一天，「他們臨時通知我說：『這個人是非中國籍的，不能參加』，那個感覺很不好」。而類似的事情還發生過一次，最後是時任董事長周子學動用關係，才讓他去跟領導單獨談一下。這些事件也讓他體認到，自己沒有掌握好在中國工作的方法。

目前中國半導體被多個國家卡喉，不但有美國的晶片禁令，就連荷蘭的 ASML 都禁出貨 DUV，蔣尚義認為，如此的結果就是半導體價格會上升，最後通貨膨脹。對於中國半導體的發展，蔣尚義評論道，就算沒有美國的限制，中國也沒有做得很成功，「他們做半導體的方式，我相信他們要檢討」。

台積電成功 4 大關鍵：天時＋人和

蔣尚義提到，台積電成功的第一點就是其獨特的商業模式。另一個關鍵在於張忠謀把全公司的技術整合起來，在技術擴展時，對每個廠的要求都有一樣的制度、一樣的標準。

第三點則是「時機正確」，因為當時的財經政策決定者決定要發展半導體，創造了一個環境，給一批非常優秀、土生土長的台灣人很大的機會，讓他們展現長處。另外人才也是重要關鍵。他稱讚，在台灣長大的人多半很聰明、很勤奮、有紀律，還很有創新意識，這些都是半導體業很需要的優勢，「各種機緣碰在一起，創造了台積電」。

想成為「XX 界的台積電」，企業文化是秘訣

林宏文指出，很多企業都喊出說想當「XX 界的台積電」，更應該知道內部是怎麼運作。台積電有一項關鍵因素就是做決策很快，張忠謀可以決定的事不會跑去問別人。張忠謀曾提到一個故事，幕僚告訴他，現在需要 200 萬歐元的資金，他很快就答應了，「在美國那間很大的公司裡面，這個決策就做了 6 個月，最後還沒有成」。

林宏文指出，張忠謀在董事會前夕會請所有董事吃飯，也會聽取每位獨董的建議，解答疑問，因為這些人都是世界級企業家，藉此讓他們發揮真正的作用，這樣的制度很值得學習。

而在管理風格上，林宏文描述，如果做得不好，張忠謀一定會給當頭棒喝，也都會講真話，「這件事情其實很重要，企業文化中若不容許講真話，會導致很多人不敢表達意見」。蔣尚義也指出，其實很多人也知道張忠謀待人的方式，所以有樣學樣，但沒有學到重點，「就是他罵完人之後他會教你，光罵人是比較不公平的」。

（本文出自數位時代）

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。