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「再等下去,可能就沒機會了。」《張忠謀自傳》新書發表會給你的 3 堂課

2024-12-09 撰文 尤韻蓉
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「再等下去,或許可以寫得更好,但卻可能再也沒機會了。」台積電創辦人張忠謀在《張忠謀自傳》新書發表會表示,自己曾懷抱作家夢,因為讀了海明威的短篇小說〈基里孟加羅山之雪峰〉,故事主角患病即將死亡,再也沒機會把一直想寫的故事寫下來,這也是他開始寫自傳的初衷,終於在 2024 年問世。

張忠謀在 1998 年推出《張忠謀自傳》上冊,描寫他童年到初入社會的經歷,包含兒時在中國經歷戰爭的童年,到美國經過哈佛大學、麻省理工學院的洗禮,再進入德州儀器(德儀)擔任工程主管。

《張忠謀自傳》下冊,則續寫自己在德儀升遷到公司集團副總裁,以及創辦台積電的故事,「到台灣創辦台積電,是赴命運的約會。」

台積電的故事,大家都很熟悉,但較少人知道的是,在 56 歲創辦台積電前,張忠謀在職場上幾經高底起伏,在《張忠謀自傳》中,他寫了一路以來的職涯發展,與自己的心態,包含從德儀基層做到副總裁,以及經營台積電的過程,這些故事可以濃縮成 3 堂課。

第一堂課:挫折雖然是種打擊,卻也是為未來提供養分

在創辦台積電之前,張忠謀經過幾次挫折,最具代表的,是他在 1972 年做到德儀集團副總裁,下一步就是總裁的位子,但卻因為與高層理念不同,屢次被調職,甚至被降職等,他認為自己在德儀已沒有發展空間,於 1983 年求去。

德儀之後,張忠謀到通用器材擔任總經理,與通用高層對如何解決虧損問題沒有共識,被要求離職。輾轉接下工研院院長,美式作風與台式官僚體系不同,他大力推從的改革(包含讓一半經費來自民間,讓工研院與民間工業對接、績效最大低的 3% 同仁留職查看等)難以實踐,最終在 1988 年辭去院長職位。

回顧 5 年內 3 度辭職,「辭職就是認輸!3 次辭職後,我認為已經退無可退,」雖然是很大的打擊,但現在回頭看,他認為,這些經歷都帶來養分,例如德儀給他世界級的訓練、通用讓他看到科技業的金融面、工研院讓他了解台灣的人情世故,都是在為創辦一家世界級的公司做好準備。

第二堂課:小心短期誘因,以「長線思維」看待人生

無論在企業經營,或是人生規畫,張忠謀都以長遠角度思考,讓自己走得更長遠。如同張忠謀為台積電寫下的經營理念之一:「注意長期策略,追求永續經營」,他認為經營企業是跑馬拉松,而非短程衝刺。

這件事從他在德儀時,就可以顯現。

1970 年代,計算機剛被發明、受到市場歡迎,當時德儀高層認為要切入消費者產品市場,但張忠謀覺得這是錯誤決定,一來是沒做過,二來會分散專注在半導體的資源。後來,德儀高層仍堅持切入消費市場,消費者產品部門連續幾年都虧損,還連帶影響德儀營收,證明了張忠謀的遠見。

延伸閱讀:「我不過是個過河卒子!」52 歲從德州儀器失業,張忠謀回台僅用 14 天奠定台積電商模

而在人生規畫上,他同樣以長遠目光看待。在德儀初期,主管曾提供到史丹佛大學(Stanford University)攻讀博士的機會,這麼做等於放棄短期的升遷機會,但他仍選擇到史丹佛讀書,回來後下屬與同事早已升遷到比他更高的位置。

不過,他沒有因此氣餒,認為自己更加了解半導體物理與技術,在職場仍有很大發展機會,在回來的 2 個月內就立下功績,升遷為鍺部(鍺電晶體部門)總經理。

延伸閱讀:台積電為何能多年快速成長?張忠謀:否決「誘惑性」決策,多數人想做的事我不做

第三堂課:挑戰永遠不嫌晚!60 歲後才是黃金時代

張忠謀認為自己的黃金時代,在 60~85 歲之間,也就是創辦台積電之後的日子。這段期間,他身強體健,積極拜訪客戶、與各國政要討論國家大事(他曾提到企業高層最重要的事情之一,是將外面的世界帶到企業內部),也認為自己的專業知識、經驗和判斷力已足夠成熟。

更重要的是,他決心不再放棄(他認為辭職就是認輸與放棄)。一般步入退休的年紀,卻是張忠謀黃金時代的開始,讓前面累積的經歷發酵,這也帶給大眾不一樣的省思,挑戰永遠不算晚。

在回顧自己的半導體生涯,張忠謀最後表示:「要說自己做了什麼好的決定並不多,比較驕傲的是,我沒有做任何很壞很壞的決定。」

核稿編輯:林庭安

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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。

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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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