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20230228 海納百川》ChatGPT來襲 經濟部數位部該調整了4
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川普再控台灣偷走美國晶片 曹興誠怒反擊了 記者胡郁欣.20260520綜合報導  [NOWNEWS今日新聞] 美國總統川普日前接受《Fox News》專訪再度指控台灣偷走美國的半導體產業,而這已不是川普提出如此論調。對此,聯電創辦人曹興誠今(20)日重話抨擊台灣政府和台積電,質疑他們至今對於的指控全無澄清,失職、失能極其嚴重,他更要求行政院應召開國際記者會澄清,以正視聽。曹興誠也還原台灣晶片產業歷史,直言或許台積電當年「化公為私」有爭議,所以才閉口不談技術來源。  曹興誠:台灣半導體技術是付錢向美國買下的 曹興誠今發文指出,台灣的半導體技術當初是向美國購買的。雙方於 1976 年 3 月 5 日,由工業技術研究院(工研院)代表台灣與美國 RCA 公司正式簽署合約,合約為期 10 年。合約金額為 350 萬美元,分為2部分:技術移轉費 250 萬美元和技術授權金 100 萬美元。 在當時台灣國民平均年所得不到 400 美元的年代,這是一筆極為龐大的國家賭注。政府當年為整個「積體電路計畫」編列了約 1,000 萬美元(約合當時新台幣 4 億元)的專案預算,除了支付給 RCA 的 350 萬美元技術費用外,其餘資金則用於興建台灣第一座 3 吋晶圓「示範工廠」,以及分批派遣年輕工程師(包括我,史欽泰、曾繁城、劉英達、蔡明介等20餘人)前往美國 RCA 總部接受實地培訓。 曹興城說,台灣 1976 年向 RCA 購買的是 7 微米的 CMOS 技術,而當時美國尖端技術是 3.5 微米的 NMOS 技術。我們所以選擇 CMOS ,一是因爲購買 CMOS 技術的費用便宜,二是 CMOS 較省電,適合用於低階消費性產品,可以配合台灣消費電子業的發展。 3 吋晶圓廠和 7 微米技術可說非常低微的起步。但工研院電子所的這座「示範工廠」示範得相當成功,於是政府決定,由電子所技術移轉給 1980 年成立的聯華電子公司,另行建立 4 吋晶圓廠,以走向民間和商業化。為了支付工研院的技術移轉,聯電成立時免費給了經濟部 15% 的技術股。 曹興誠:台積電閉口不談技術來源有原因 當年「化公為私」引質疑 曹興誠提到,接著,聯華電子公司他的帶領下,於 1983 年就創造了每股近 7 元的淨利,並在 1985 年成功上市。受到聯電成功的激勵,1983 年,政府決定在工研院內,再建一座 3 微米技術的 6 吋晶圓示範工廠。投入了經費約 1 億美元,花費 4 年,研發完成了 3 微米技術同時培養出了約 400 名工程師。 1987 年,這些工程師全數「轉進」新成立的「台灣積體電路公司(台積電)」,並回頭「租用」該示範工廠,讓台積電成立的第一天就擁有了 3 微米的進步技術和嶄新的可以商業化的工廠。 曹興誠補充表示,台積電租用工研院「示範工廠」的費用極為低廉,每年僅 200 萬美金,事先還由經濟部支付給台積電 700 萬美元當成「研發費用」,等於讓台積電無償使用「示範工廠」 3 年半,這就是台積電業務一開始就能順利起飛的原因。台積電以這樣的方式「取得」了 3 微米技術和工廠,而當時張忠謀先生同時兼任工研院和台積電的董事長,當然有「化公為私」的爭議,而曹興誠當年就公開提出質疑,要求聯電可以參與「租用」的比價競爭;結果遭到政府打壓,還差點因此被聯電董事會解聘。 曹興誠認為,或許因為如此,台積電對於其技術來源始終避而不談,面對美國一再侮辱台灣偷竊美國技術,台積電也默不作聲。 川普一再指控 曹興誠要行政院開國際記者會澄清 面對川普論調,曹興誠怒批,川普一再指責台灣偷竊美國半導體技術,後果相當嚴重。除了外交上的不友善,川普也以此為藉口,逼迫台灣去美國設廠,以求拆除台灣的「矽盾」。台灣不宜再悶著頭挨罵,不敢辯駁。因此,他要強烈建議行政院、工研院、台積電,針對台灣半導體技術的來源和多年來台灣不斷投入鉅額資源、艱苦研發的經過,召開國際記者會詳細說明,以正國際視聽。{本社 公關部20260520} https://www.fcg899.com/hot_534211.html 20260520 川普再控台灣偷走美國晶片 曹興誠怒反擊 2026-05-20 2027-05-20
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海納百川》ChatGPT來襲 經濟部數位部該調整了

中時新聞網2023/02/11 言論 FCG技術長合夥人徐作聖教授、創辦人楊立新博士

2023年將是AI當道的年代,但因技術高速發展、世代更迭、開陳布新,市場巨幅震盪勢所難免。開春以來,智能聊天軟體ChatGPT橫空出世席捲了全球的目光,但伴隨而來的卻是「曾經當紅」的元宇宙產業黯然失色,甚至有跌下舞台的可能性,正是「人間正道是蒼桑」的最佳寫照。

 

ChatGPT202211月由新創公司OpenAI所開發推出後迅速驚豔全球,而微軟注入百億美元資金後成為主要股東,2個月內迅速累積超過一億的註冊用戶,其市場應用幾乎擴散到人們日常生活每一個角落,從文書處理、論文撰寫、工業程式製造、研發及產品設計、健康醫療、分布式奇點產業轉型等領域,令人有「恍若隔世」的贊嘆!

ChatGPT屬於超智能技術的範籌,新興的競爭對手也競相浮上檯面,包括:Google靠其搜尋引擎及之優勢,以其新開發軟件LaMDA基礎上,開發出自有ChatGPT產品「Bard」;大陸百度在今年2月份推出由其自2019年起即開發的ChatGPT類似的AI產品中文名叫「文心一言」(Ernie Bot),20233月份將在市場推廣,是以語文模式為主的AI資訊服務,靜待發表及市場反應。其他網路巨擘如蘋果電腦、亞馬遜、騰訊等大型企業也會從不同的角色定位、智能功能、產業區隔來切入市場。

ChatGPT掘起的事件令人想起2021年的元宇宙掘起,不同的場景、不同的技術基礎;元宇宙專注於數位匯流及創造由「分到合」、再由「合到分」的網路結構,是系統中有系統(System of Systems)的結構;而ChatGPT則聚焦在「無所不在」的超智能運作,把傳統人工智能技術所形成碎片化的獨立區塊「策略性」的串連起來,形成「合中有分、分中有合」多元化、網路中有網路(Network of Networks)、超智能奇點結構,也是未來產業區域化垂直分工「產業鏈體系」的基礎建設。

2023年春有件比較弔詭的事件:當ChatGPT火速成為全球焦點的瞬間,矽谷及全球有多家大型企業宣布解散其元宇宙部門,包括了蘋果、微軟等。媒體有人分析,元宇宙產業「定義不明、結構混亂、商業模式不定是造成經營困境的主因」,但數位匯流及外部化經營,不正是現代智能網路所必須具備的元素嗎?而多元化奇點經營不正是現代網路Web3.0的主流思維嗎?

事實上,網路環境進化快速:由集權寡佔Web1.0、到平台操作Web2.0、到現今分布式Web3.0; Web3.0是專業化/客製化分散式「產業鏈共生奇點」經營如元宇宙與超智能ChatGPT,而Web2.0則是「供應鏈垂直分工」的場景,除了垂直整合或系統產品導向的「軟硬兼施」的廠商,如Nvidia TrencentHuawei等。用Web2.0的商業模式來經營Web3.0的產業肯定會造成資源配置失當、組織治理低效率的後果,而這個案例研究的結果應極具未來策略規畫的參考價值。

ChatGPT未來發展趨勢中,有3個問題必須取得解決:1.產業體系轉型、2.領頭羊角色的扮演、3.ChatGPT解答方案的精確性問題等。在產業體系轉型方面,網路世界是否應該如製造業一樣,遵循錢德勒(Chandlerian)寡佔規模經營,還是發展各具「分布式區域」專業化或客製化特色的經營模式?地緣政治對此有何影響?

第二個問題就是「領頭羊」角色的扮演。這裡說的「領頭羊」就是「主導實運作者」的角色,如同Peter E. Ducker所表示的「網路合作式經濟是勝出者就是有能力操縱(Syndicate)網路運作的主導者」,換言之就是「領頭羊」角色的競合問題及領導力的運作。

至於ChatGPT精確性問題的探討仍然存在相當的爭議。這個號稱「超智能」技術宣稱可以解決未來所有疑難雜症,從社群媒體、高校教育、文學藝術創意、科研創新、工業製造、藥物產品設計、醫療及其他所有領域,但僅憑深度學習(DL)及大數據「動態」的重新排列組合就「宣稱」能解決所有的「疑難雜症」是不是有些不務實際?誰又有資格或能力來評估、品質控管這些結果的準確性呢?更何況DL本身不具科學實證(Positivism),在其發展的進程中許多科學領域的知識仍在繼續演化/更新中,在新事物/現象、新理論尚在翻轉的進程中,扮演「上帝」無所不能的角色是不是「過度先進」了?

宏碁創辦人施振榮先生最近表示:『近來在地緣政治及區域巿場的需求興起之下,已出現朝「區域化垂直分工」發展,由於台商製造已國際化布署多年,預料未來仍可在新一波典範移轉中勝出。』但此刻「領頭羊」角色的爭議再度上揖面,於長期營供應鏈及大廠代工的台商之長,但產業轉型也成為了揮之不去的沉重。施先生的策略似乎忽略了「領頭羊」及分布式奇點經濟的角色,「區域化垂直分工」值得更深入的探索。

智能技術數位匯流是分布式經濟的主要趨動力,而超智能技術則是產業獨特化、客製化及奇點發展的最大支撐,也是台灣在「去」全球化、供應鏈脫鉤的浪潮中發展自身獨立奇點及「產業鏈」的雙嬴策略。這個系統性的問題必須從宏觀環境面/社會面及微觀市場面來觀查,既要見「林」也要見「樹」!

在新一波的智能轉型的大趨勢下台商面臨嚴峻挑戰,而政府的角色益發顯得關鍵,尤其是在基礎建設、人才培育、技術研發、產業諮詢等方面。產業轉型的重任,數位發展部官員在政策方向不明的同時,是不是也應該多吸取一些產業資訊以利未來政策的謀畫,至少在搞吃喝玩樂、「麵線外賣平台」、社群娛樂之餘還真能幹點「正事」,「回歸專業」跨領域思維不是更符合台商企業「韌性施政」的期盼嗎?
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