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台積電召開臨時會,決議入股 Arm!背後有什麼「戰略意義」?劉德音親曝重要性

數位時代 邱品蓉
2023-09-13
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(2023.9.13 更新)台積電於 12 日召開臨時董事會,決議於不超過 1 億美元額度內,認購矽智財(IP)大廠安謀(Arm)股份,最終認購價格將依安謀首次公開發行(IPO)最終價格而定。

以戰略投資角度,研調分析師認為台積電認購安謀股份,於生態系經營上有所助益。天風國際證券分析師郭明錤則指出,台積電決定入股的舉動,應與垂直整合能力的提升有關。

郭明錤表示,當前台積電正逐步從 3 奈米的 FinFET 轉換至 2 奈米的 GAA(Gate-All-Around)工藝,加上英特爾(Intel)在今年四月宣布將在18A製程與安謀合作,都可能是台積電投資安謀的原因,藉由更緊密的合作在先進製程和封裝技術上針對安謀IP進行優化。

郭明錤補充,台積電的重要客戶蘋果(Apple)和輝達(NVIDIA)亦皆投資安謀,兩者很可能是台積電 2026 年 2 奈米量產時的首批訂單來源,用於 iPhone 處理器和輝達下世代 AI 晶片 B100,故台積電入股安謀舉動也有助於爭取兩大客戶訂單。

台積電董事長劉德音於 6 日在台灣國際半導體展上發表演說,並於會後接受媒體採訪。除針對當今 AI 與半導體之間的關聯作出解釋,也說明台積電當前的因應策略,指出現在半導體發展已經走到隧道盡頭,未來有無限可能。而在接受聯訪時,劉德音也對於美國廠缺工、德國設廠以及台積電是否投資安謀(Arm)等議題作出回應。

延伸閱讀:台積電遭美國員工怨加班,劉德音:不願意值班的人不要來!發生什麼事?

AI 帶動半導體技術升級,劉德音:2D 到 3D 正在典範轉移

演說一開始,劉德音從 IBM 在 90 年代後期開發的深藍 (Deep Blue) 超級電腦擊敗世界西洋棋冠軍加里・卡斯帕洛夫 (Garry Kasparov) 的故事,講述超級電腦的無限可能。隨著時間推移,接下來 10 年將由生成式 AI 當家,AI 已進步到能「匯整合成知識」的層次,「AI 將為人類的生活和工作帶來重大改變,也為半導體產業帶來龐大的商機。」劉德音說

延伸閱讀:ChatGPT 關鍵技術來自半導體!電動車、AI 投資不離半導體 ETF
台積電董事長劉德音
台積電董事長劉德音指出,半導體是的AI關鍵推動力
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劉德音認為,半導體是的 AI 關鍵推動力,「晶片不再受限於尺寸或微縮技術。」隨著 AI 所需要的記憶體和算力都比過去躍升了好幾級,甚至還在快速成長中,半導體技術開始出現典範轉移,超越 2D 的微縮,進入 3D 系統整合。

「過去 50 年,半導體技術發展如同走在隧道內,前方有明確道路,每個人都知道要做什麼。如今我們已經抵達隧道出口,半導體技術開發日趨艱難,然而在隧道外,還充滿更多可能性讓我們不再受到(微縮)束縛。」劉德音說,

GPU 晶片內含 1000 億電晶體,還會更多?

在未來技術上劉德音點出了兩大重點:3D SoIC 和 CoWoS。

SoC 指的是將如邏輯和感測晶片整合成一顆 IC 的技術,簡單來說,3D SoIC 即將不同的 SoC(系統單晶片)堆疊,並透過 CoWoS 技術做封裝,實現晶片的 3D 系統整合。透過這個方式,一個系統整合晶片中的電晶體數量將遠大於 2D 的最大容量。

MI300內含電晶體數量
台積電董事長劉德音表示,現金使用於AI的GPU電晶體數量已達到1000億
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劉德音指出,AI 訓練使用的 GPU 晶片,內含的電晶體數量約 1000 億個,想持續增加,就需要靠 2.5D 或 3D 堆疊技術持續創新的發展。而為了要讓 IC 設計人員能更好的跟上晶片的 3D 化趨勢,劉德音指出:「我們需要一種描述語言來定義所描述的技術,並將其轉換為 EDA(晶片設計軟體工具)。」

為此,台積電也推出 3D Blox(一種硬體描述語言),讓晶片設計業者能更方便的針對 3D 技術進行設計。劉德音表示,語言目前已經被不少企業和 EDA 廠商所接受。

CoWoS 大缺,劉德音:1 年半後可趕上

不過,目前 AI 晶片產能需要用到先進封裝技術 CoWoS,在產能還未能跟上的狀況下出現供不應求的情形,對此劉德音透露,大約一年半以後,產能就可以逐步趕上。

劉德音指出,目前不是晶片短缺,而是 CoWoS 的短缺,「CoWoS 發展和輝達的 CUDA 差不多久,只是今天的需求突然增加三倍,因此短期內會儘量支援客戶,沒辦法做到百分百,但也能做到八成。」

美國廠建設進度樂觀,台積電投資安謀有望?

對於台積電的海外佈局,劉德音今日也給予相當正面回應。被問及美國廠區建設人力短缺問題時,劉德音表示對此顧慮並不大,亞利桑那廠是台積電在美國最大的投資案,會是學習的過程,遇到阻力也屬正常。

台積電董事長劉德音
台積電董事長劉德音指出,過去五個月的進步相當大,台積電獲得亞利桑納政府相當的支持,對於亞利桑那廠的成功相當有信心
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劉德音透露,過去五個月的進步相當大,指出台積電獲得亞利桑納政府相當大的支持,對於亞利桑那廠的成功相當有信心,「請大家拭目以待,我想一定會非常成功。」另外,劉德音對於德國廠則表示:「我們現在還在和德國談補助,目前為止都非常順利。」

最後,針對台積電是否將成為 IP 大廠安謀股東,劉德音表示安謀對台積電的生態和技術展有相當重要地位,台積電還在評估當中,本週就會有答案。

(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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